Zeitersparnis von 60 % bei der Datenvorbereitung mit Tableau Prep Builder
Mehr als 100 Datenquellen in einer Ansicht vereint – für die Marketingdaten von hunderten Kunden
Übergang zu automatisierter, skalierbarer Marketing Analytics in weniger als 14 Monaten
Tinuiti ist Nordamerikas größte unabhängige Agentur für Performance- und datengesteuertes Digital Marketing mit mehr als 1 Mrd. USD verwalteter Werbeausgaben. Das Unternehmen entwickelt strategische Medienpläne für über 500 Kunden. Marken wie Tommy Bahama, Eddie Bauer und Brooks Running vertrauen auf Tinuiti, um Channel Data Analytics und Marketing Science mit einer integrierten Medienstrategie zu verbinden. Angesichts einer Vielzahl von Marketingtechnologien und Datenquellen ist es für Tinuiti jedoch schwierig, Informationen schnell genug zu analysieren, um Medien für das One-to-one-Marketing optimal zu nutzen.
Tinuiti hat schließlich Tableau eingeführt. Damit konnten die Mitarbeiter die Daten aller Kanäle aussagekräftig auswerten sowie die Berichterstellung, Erfassung und Vorbereitung von Daten um 60 Prozent schneller durchführen. Mithilfe von ChannelMix von Alight Analytics wurden Daten aus über 100 Quellen zentralisiert. Dank Tableau konnte dann ein skalierbares, wiederholbares, kostengünstiges und automatisiertes Berichtswesen aufgebaut werden, das den Anforderungen der Kunden gerecht wird, die Effektivität von Personal und Analytics steigert und zudem noch die Kundenbeziehungen verbessert.
Mit der Tableau-Plattform einschließlich Tableau Prep kann das Analytics-Team von Tinuiti Daten jetzt schnell aus einem komplexen Mix digitaler Kanäle extrahieren. Diese Daten werden dann in benutzerdefinierten, flexiblen Dashboards dargestellt, sodass Kunden sofort den Nutzen ihrer Marketingaktivitäten erkennen. Das Unternehmen bietet auch maßgeschneiderte Berichte auf der Basis von Vorlagen. Damit können die Marketingabteilungen von Kunden Daten selbst erkunden, zugrunde liegende Details untersuchen und fundiertere Entscheidungen treffen, was letztendlich der Marke zugute kommt. Tableau stellt eine Verbindung zu cloudbasierten Marketingdaten in Amazon Redshift her und stellt Kunden und Tinuiti-Teams leistungsstarke, sichere Dashboards bereit. Auf Fragen und Anforderungen kann ohne Verzögerung eingegangen werden. Das Ergebnis: Das Marketingbudget wird auf die besten Medientaktiken mit der größten Wirkung verteilt.
Schnellere Berichterstattung durch einen neuen Analytics-Ansatz
Angesichts so vieler Marketingquellen war es für Tinuiti schwierig, Daten zu erfassen, zu bereinigen, zu verbinden und den Kunden des Unternehmens in Berichten zu präsentieren, die direkt in effektive Maßnahmen umgesetzt werden können. Die Mitarbeiter der Agentur mussten Informationen nämlich mühsam per Hand erfassen und transformieren. Mit einem so aufwendigen Prozess war es praktisch unmöglich, Kunden zeitnah dynamische Berichte zur Verfügung zu stellen. Zudem war die Arbeitsbelastung für die Analysten enorm: Jährlich wurden über 156.000 Stunden für dieses manuelle Berichtswesen aufgewandt. Kunden brauchen Analytics jedoch nahezu in Echtzeit, damit Marketingressourcen effektiv zu Multi-Channel-Taktiken zugewiesen werden können.
Wir Marketer haben so viele Daten, mit denen wir arbeiten müssen. Mit Tableau können wir zahlreiche unterschiedliche Datenquellen im Marketing verbinden.
Tinuiti setzte auf Tableau – eine Entscheidung, die sich sofort auszahlte. Mit Tableau Prep konnte Tinuiti den Zeitaufwand für die Bereinigung, Kombination und Strukturierung von Daten erheblich reduzieren und so Kapazitäten des Channel- und Analytics-Teams effektiver einsetzen. Durch mit Amazon Redshift verbundene APIs, die an die 600 GB cloudgehosteter Marketingdaten extrahieren, hat Tinuiti einen automatisierten Berichterstellungs-Prep-Ablauf erstellt. Dieser nutzt bereinigte Daten aus den wichtigsten Marketingplattformen für Funktionen wie automatisierte E-Mail-Anhänge sowie Werbung in sozialen Netzwerken und Digital Advertising. „Der Zugang zu einem Tool wie Tableau Prep hat es uns ermöglicht, nicht nur schneller zu arbeiten, sondern auch über mehrere Kanäle hinweg in großem Maßstab", erläutert Andrew Richardson.
Und mit Tableau Prep Conductor können die Tinuiti-Teams jetzt auch die Selfservice-Datenvorbereitung in großem Umfang planen und verwalten, meint Richardson zuversichtlich: „Wir sind gespannt darauf, es auszuprobieren, und gehen davon aus, dass wir damit die Datenvorbereitung im gesamten Unternehmen noch mehr als heute schon automatisieren und skalieren können.“ Die Teams erwarten, dass sie jetzt schneller Berichte zu Kampagnen erstellen und damit den Wert steigern, den sie für Kunden schaffen – was sich natürlich auch auf den Umsatz auswirken wird.
Dank des neuen Ansatzes mit einer Kombination aus ChannelMix und Tableau für automatisierte, flexible und skalierbare Data Analytics kann Tinuiti einen strategischen Wert liefern, der stabile, nachhaltige Kundenbeziehungen fördert. Kunden des Unternehmens wie Big 5 Sporting Goods erkennen, wie wertvoll diese umfassende Ansicht ihrer Channel-Marketingdaten für sie ist, denn jetzt können Marketingausgaben gezielter und effizienter eingesetzt werden.
Das Tinuiti-Team hat mit seinem analytischen Fachwissen und Tableau ein außergewöhnliches, komplettes Dashboard für unsere Marketingprogramme erstellt. Für uns hat sich wirklich viel dadurch verändert, dass wir jetzt mehrere Datenquellen aus dem gesamten Unternehmen an einer zentralen Stelle automatisieren und synthetisieren können.
Budgets für digitale Werbung mit Selfservice-Berichtswesen beobachten
Marketingkampagnen und Daten-Berichtswesen müssen sorgfältig abgestimmt werden. Für jede Marketingtaktik sind unterschiedliche KPIs und Ziele zu berücksichtigen. Tinuiti ist bewusst, dass nicht jeder Kunde analytisch denkt und im Umgang mit Daten versiert ist. Mit einem kleineren Analytics-Team war es auch schwierig, den einzelnen Channel-Teams gerecht zu werden und Kundenfragen problemlos zu beantworten. Viele dieser Fragen waren durchaus komplex, zum Beispiel: Wie ist der Lifetime-Wert unserer Kunden? Welche Segmente sollten wir ansprechen? Wie kann ich realistische Prognosen erstellen, wenn ich Entscheidungen eher aus dem Bauch heraus treffe?
Durch die Drag-und-Drop-Funktionen und die Mehrfach-Datenfilter von Tableau war es für das Analytics-Team von Tinuiti einfacher, die Arbeitsabläufe zu beschleunigen – und das in Bereichen, wo dies zuvor nicht möglich war. Für seine zahlreichen Kunden aus dem E-Commerce-Bereich hat Tinuiti ein flexibles Dashboard erstellt, auf das auch die internen Teams Zugriff haben. Alle Zugangsberechtigten können das Profil, den Berichtnamen, den Diagrammtyp, den Zeitrahmen und andere Parameter ändern, um Daten zu vergleichen. Dieses Dashboard steht häufig direkt nach dem Start mit Tinuiti zur Verfügung. Das Analytics-Team erstellte auch einen Budgetabstufungsbericht, mit dem Channel-Teams die Budgets für digitale Werbung für die einzelnen Marken beobachten und die Ausgaben im Blick behalten können.
Selbst Tinuiti-Mitarbeiter, die nicht gerade als Datenexperten bekannt waren, verlangen jetzt nach Tableau und führen ihre eigenen Analysen durch, statt diese dem Analytics-Team zu überlassen. Und weil alle Dashboards in der Cloud gehostet werden und somit rund um die Uhr verfügbar sind, können interne und Kundenmitarbeiter (einschließlich der Führungskräfte) jederzeit einen Blick auf die Daten zum Digital Marketing werfen. Richardson ist überzeugt: „Ohne Tableau wären wir heute längst nicht so weit. Und wir bräuchten mehr Mitarbeiter, um dieselbe Menge an Arbeit zu bewältigen.“ Die leicht verständlichen, dynamischen Dashboards „machen einen großen Unterschied für uns und unsere Kunden aus.“
Tinuiti kann sich jetzt mehr auf die spannenden Geschichten hinter den Multi-Channel-Daten der Kunden konzentrieren und einen Mehrwert bieten. So schnell, wie sich die Marketingwelt ändert, können Kunden und die Tinuiti-Teams nicht auf Quartalsdaten warten, um bessere geschäftliche Entscheidungen zu treffen. „Wir haben uns für Tableau entscheiden, weil wir mit den Dashboards viel effizienter arbeiten, aber auch wegen der Vorteile bei der Datenerkundung“, erklärt Richardson. Die Möglichkeit, während der Vorbereitung auf Meetings mit Kunden, aber auch während der Meetings selbst jederzeit Analytics zu nutzen, bedeutet für Tinuiti eine bessere Zusammenarbeit mit den Kunden. Eine einzige, verlässliche Datengrundlage, die einfach zu verstehen und zu verwalten ist und zu besseren Ergebnissen für den Kunden führt, stärkt auf jeden Fall die Position von Tinuiti.
Brooks Running, ein weiterer Kunde von Tinuiti, beschreibt, wie der Einsatz von Tableau zu einem echten Geschäftsvorteil wurde: „Das Tinuiti-Team hat sich wirklich ins Zeug gelegt und Dashboards erstellt, die nicht nur umsetzbar, sondern auch schön anzusehen sind! Es war ein Vergnügen, mit dem Analytics-Team zusammenzuarbeiten. Sie haben uns sogar geholfen, unsere Tableau-Kenntnisse zu vertiefen. Wir wissen ihren Einsatz sehr zu schätzen – die Dashboards haben unser Unternehmen wirklich vorangebracht.“
Predictive Analytics unterstützt Kunden bei Planung und Prognosen
Das Marketing-Science-Team von Tinuiti setzt Tableau-Prognosen ein, um für Kunden Predictive Analytics zu erstellen, die mindestens sechs Monate in die Zukunft reicht. Wenn Kunden mit der Jahresplanung beginnen, ist die Agentur zur Stelle und hat schon einen Bericht vorbereitet, der auf historischen Analytics basiert und einen Ausblick auf das kommende Jahr bietet. Dieser Bericht kann zum Beispiel auf Anzeigen, E-Mail-Marketing, bezahlte Werbung in sozialen Netzwerken und Suchmaschinen angewandt werden. Tinuiti plant sogar, die Arbeit mit Predictive Analytics noch auszuweiten, sodass Prognosen zukünftig fester Bestandteil jedes Kunden-Dashboards sind.
Was-wäre-wenn-Analysen sind ein weiterer Bereich, auf den sich Tinuiti beim Ausbau des Agenturangebots konzentriert. Durch die Leistungsfähigkeit von Tableau und die Integration mit R können auch bessere Zeitreihenanalysen und Medienprognosen im Zusammenhang mit diesen Was-wäre-wenn-Analysen erstellt werden. In Tableau lassen sich Kundenfragen beantworten wie „Wenn ich Ihnen mehr Geld geben würde, wie würde sich das auswirken?“. Und dank der historischen Daten, die in die Analytics einfließen, haben Kunden und Tinuiti-Mitarbeiter die Möglichkeit, den tatsächlichen Umsatz mit dem prognostizierten zu vergleichen und die Ergebnisse anzupassen, indem neue Wachstumsraten und erwartete Kundenabwanderungsraten geändert werden.