Oder: Better done than perfect – Datenstrategien in einem kompetitiven Marktumfeld
Urlaubsguru wurde vor über zehn Jahren von Daniel Krahn und Daniel Marx mit der Absicht gegründet, Urlaubsschnäppchen auf einem Blog mit anderen Reiselustigen zu teilen. Mittlerweile ist Urlaubsguru zu einer internationalen Reiseplattform geworden, auf der Nutzende ihren Traumurlaub zu möglichst günstigen Konditionen finden können. Das Unternehmen beschäftigt heute über 80 Mitarbeitende und ist eine der meistbesuchten Touristik-Websiten Deutschlands.
Im Talk mit Schahab Hosseiny berichtet Daniel Marx, CEO von Urlaubsguru, über die kleinen und großen Stolpersteine im Umgang mit Daten. Trotz der Herausforderungen, die bei der Verarbeitung und Interpretation von Daten auftreten können, ist es unerlässlich, dass wir diese Ressourcen gemeinsam nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen und unsere Unternehmen voranzubringen. Mit seinen Best Practices zeigt Daniel, dass es sich lohnt, wenn alle Mitarbeitenden mit Daten arbeiten können und wollen.
Weniger ist mehr – die Datenstrategie von Urlaubsguru
Schahab Hosseiny: Daniel, laut SimilarWeb gehört ihr in Deutschland zu den 30 meistbesuchten Websites in der Travel-Branche – einer der kompetitivsten Branchen überhaupt. Ihr seid also unglaublich erfolgreich und wenn man sich auf eurer Website umschaut, sieht man, dass ihr schon TikTok, Pinterest, Facebook, Matomo, Snowplow und FullStory in euren Quellcode integriert habt und dementsprechend unzählige Daten sammelt. Wie habt ihr als Team eure Datenstrategie entwickelt?
Daniel Marx: Die größte Herausforderung bestand darin, die unterschiedlichen Teams zueinander zu bringen und ein so tiefgehendes Verständnis für die DSGVO zu entwickeln, dass unser Handeln datenschutzkonform und trotzdem zielführend ist. Ein Schlüsselmoment bestand darin, die Stakeholder der unterschiedlichen Abteilungen an einem Tisch zu versammeln, nach ihren Bedürfnissen zu befragen und gemeinsam zu diskutieren. Bei der Suche nach Golden Nuggets muss man sich zunächst fragen, ob man wirklich alle Nuggets finden möchte oder ob man auch mit wenigen zu einer sinnvollen Lösung kommen kann. Meiner Ansicht nach geht es dabei nicht um Quantität, sondern Qualität.
Stichwort Data Warehouse: Je mehr Daten man sammelt, desto komplexer werden die Zusammenhänge und irgendwann werden Mensch und schließlich auch Maschine davon überfordert. Dann lohnt es sich oft, einen Schritt zurückzugehen und sich nur die drei bis fünf Datenpunkte anzuschauen, welche die wichtigsten KPIs darstellen. Bei Urlaubsguru sollten wir uns beispielsweise nicht mit derselben Datenhoheit beschäftigen wie Expedia oder Check24, sondern uns auf unser individuelles Problem konzentrieren. Im Identifizieren und Lösen eines Problems liegt für mich der rote Faden beim Datensammeln – ähnlich wie bei einem Start-up – und nicht im unkontrollierten Sammeln aller Daten, derer man habhaft werden kann. Wir wollen also nicht erst den Keller vollstellen und anschließend aufräumen, sondern erst Regale aufstellen und dort alles ordentlich einsortieren. Dann kann man die einzelnen Teile auch jederzeit wiederfinden.
Schahab Hosseiny: Das finde ich klasse. Habt ihr anfangs auch den Fehler begangen, zu viele Daten zu sammeln und aus dieser Schmerzsituation gelernt? Oder wart ihr von Anfang an problemorientiert unterwegs?
Daniel Marx: Wir wurden auf jeden Fall von der Welle der Marketing- und Datenautomatisierung überrollt. Alle Software-Anbieter haben das gepusht, jedes Social Media Network hatte plötzlich ein eigenes Pixel und wir mussten uns überlegen, wie wir mit Google Analytics und dem Google Data Studio umgehen. Zudem gab es in unserer Firma keine Person, die sich ausschließlich mit Daten beschäftigt hat, sondern lediglich interdisziplinäre Teams.
Deshalb haben wir im Jahr 2022 mit einem Datenanalyse-Weekly begonnen, bei dem Kolleg:innen aus den Bereichen Sales, Product und Social Media mit der Geschäftsleitung zusammenkommen, die Erkenntnisse der vergangenen Woche teilen und so ein gemeinsames Verständnis davon schaffen, welche Fragen die Daten aktuell beantworten können. Dabei sprechen wir nur über das begrenzte Daten-Set, das für uns tatsächlich relevant ist. Statt alle Nutzenden zu tracken, fokussieren wir uns auf das Verhalten des Großteils. Zur Datenintegrität gehört, dass man wenig macht, dabei aber sauber arbeitet.
Vor allem aber müssen die Daten von der Firma und den Teams genutzt werden können und das ist die Aufgabe des Managements. Wenn das klappt, sprechen die Teams nicht mehr über Meinungen und Ideen, sondern kommen auf Basis der Daten zu effizienten Entscheidungen. Wir sehen aktuell, dass durch die Zugänglichkeit der Daten produktive Diskussionen in den Teams geführt werden und dass sie nicht mehr bei null starten, sondern bei einer viel höheren Sprungmarke. Statt sich auf ihr Gefühl zu verlassen, können sie die Buchungsdaten zurate ziehen und beispielsweise sehen, dass Griechenland aktuell eine beliebtere Destination ist als die Türkei.
Welche Qualifikationen setzt ein datengetriebenes Unternehmen voraus?
Schahab Hosseiny: Hat sich durch das Datenanalyse-Weekly die Qualifikation eurer Mitarbeitenden verändert? Nachdem die Daten richtig aufbereitet wurden, müssen sie schließlich auch richtig gelesen und interpretiert werden und das muss man entsprechend schulen. Wie habt ihr es geschafft, diese datenorientierte DNA in euer Unternehmen zu integrieren?
Viele Unternehmen tun sich nämlich schwer damit, weil dort viele marketingorientierte Menschen arbeiten, die beispielsweise Schwierigkeiten mit SQL Querys haben. Habt ihr Modelle erstellt, mit denen man Daten abrufen kann, auch wenn man kein SQL beherrscht? Oder müssen eure Mitarbeitenden gewisse Programmierkenntnisse mitbringen, um eure Tools hinreichend verstehen zu können?
Daniel Marx: Die Komplexität zwischen der IT und dem Rest des Unternehmens im Griff zu behalten, beschäftigt uns im Management täglich. Dieser Prozess ist keineswegs abgeschlossen.
Schahab Hosseiny: Du hast selbst einen Hintergrund in der IT, richtig?
Daniel Marx: Genau.
Schahab Hosseiny: Dann fällt dir das vermutlich relativ leicht.
Daniel Marx: Meine Aufgabe besteht darin, mich in die Rolle der anderen hineinzuversetzen und nicht von den Marketers zu erwarten, dass sie sich in SQL ausdrücken können. Die Aufgabe des Marketings besteht darin, ein schönes Erlebnis für die Kund:innen zu schaffen, und die Aufgabe der IT darin, den Input des Marketings zu übersetzen.
Die Besonderheit in unserem Unternehmen besteht darin, dass wir zu zweit gegründet haben und miteinander vertraut sind. Daniel Krahn ist für Sales und Marketing zuständig und ich für Product und IT. Wenn wir auf Probleme stoßen, lösen wir diese auf direktem Wege und dann spielt es eine nachgeordnete Rolle, aus welcher Abteilung das Know-how jeweils stammt. Unser Datenguru und Excel-Magier sitzt aktuell in der Rechts- und Finanzabteilung und der ist immer unsere Schnittstelle, wenn Daten verarbeitet werden müssen. Zu diesem zentralen Punkt können sowohl Team-Mitglieder aus dem Bereich Product als auch aus dem Marketing kommen und sie erhalten jeweils dieselbe Antwort. An diesem Schreibtisch laufen zudem die Fragen des gesamten Unternehmens zusammen. So merken wir, womit wir uns beschäftigen und was wir verändern müssen.
An dieses Learning schließt sich natürlich die Frage an, wie man einen sinnvollen Relevanz-Score baut: Orientiert man sich an den eigenen Buchungsdaten, an denen des Gesamtmarkts oder an der jeweiligen Geografie? Solche Fragen geben wir an die Teams weiter, weil sie dort jeweils andere Prozesse triggern. Das Produkt-Team möchte die Umsatzzahlen nach vorn bringen, das Marketing-Team möchte die Ausgaben zu einem guten ROI (Return on Investment) zurückbringen. Dementsprechend setzen wir die Leitplanken, aber die Teams arbeiten eigenständig an ihren individuellen Fragen.
Ein weiteres dieser Themen, das sicherlich den einen oder anderen Blutdruck in die Höhe treibt, ist der Umzug von GA3 (Universal Analytics) zu GA4 (Google Analytics 4). Das ist ein komplett neues Modell mit großen Herausforderungen. Wir schulen unsere Teams aktuell dahingehend, dass sie ihre Fragen dazu eigenständig beantworten können.
Der Bereich Travel ist hart umkämpft. Teilweise haben wir Convenience-Produkte, man kann also Reiseprodukte auf unterschiedlichen Plattformen zum selben Preis erhalten. Dementsprechend wichtig und natürlich datengetrieben ist die richtige Ansprache der Kund:innen. In Bezug auf die klassische Reisestrecke war ein wichtiges Learning für uns, den Kund:innen die Produkte nicht mehr preisorientiert in der Buchungsstrecke anzuzeigen, sondern diese nach Relevanz zu ordnen.
Den Begriff Daten empfinden viele als belastend, deren Arbeit sich auf andere Bereiche bezieht. Aber auch Social Media Agents und Mitarbeitende im Bereich Product sollten Daten meiner Meinung nach als ein Werkzeug in ihrem Werkzeugkasten begreifen, mit dem man noch schneller ans Ziel kommt. Wenn man dieses Know-how und Mindset etabliert, kann man als Firma nur gewinnen. Dabei sollte man sich nicht davon abschrecken lassen, dass andere Firmen größer, schneller oder weiter sind. Im Datenbereich geht es nicht um Größe oder Geschwindigkeit.
Schahab Hosseiny: Wenn du zurückblickst und dir die Abteilungen anschaust, die von Anfang an viel mit Daten konfrontiert waren, in welcher habt ihr den größten Impact gespürt, seitdem ihr relevante Daten sammelt und umsetzt? War das eher im Marketing, der UA (User Acquisition), UX (User Experience) oder Monetarisierung?
Daniel Marx: Ich würde die Frage umdrehen und den größten Schmerz in den Blick nehmen. Während der Coronapandemie war das Reiseinteresse weiterhin hoch, aber die tatsächliche Nachfrage ist natürlich trotzdem zurückgegangen. In diesem Zeitraum haben wir uns vermehrt mit Performance-Marketing beschäftigt. Eigentlich kommen wir nicht aus dem Performance-Bereich, sondern wir leben von einer großen organischen Stärke. In diesem Bereich haben die Zahnräder allerdings nicht ineinandergegriffen: Die Google-Ads- und die Facebook-Spezialist:innen haben von ganz unterschiedlichen Conversions berichtet und in diesem ganzen Chaos haben wir zu viel Geld ausgegeben, ohne gute Ergebnisse zu erzielen und obwohl wir aufgrund der Coronakrise gut mit unserem Geld haushalten mussten.
In Bezug auf die Menge der Datenpunkte reichen 80 Prozent meist aus, aber bei der Datenqualität genügt das nicht. Deshalb haben wir die Notbremse gezogen und erst einmal eine saubere Google-Analytics-Struktur aufgebaut, in der Daten die zentrale Einheit sind. Ich musste außerdem mein Mindset hinsichtlich der Attribution verändern, weil ich in Bezug auf Social Media immer nur die Ausgaben, aber keine direkten Einnahmen gesehen habe. Schließlich habe ich verstanden, dass die Kund:innen über Social Media angesprochen werden, Inhalte sowohl online als auch offline teilen und besprechen und anschließend direkt über Google buchen.
So haben sich die Puzzleteile langsam zusammengesetzt, aber anfangs war das definitiv ein schmerzhafter Prozess. Mittlerweile ist es zwar nicht egal, wo der Last Click stattfindet, aber wir beziehen das Spending nicht mehr allein darauf, sondern auf den Gesamtumsatz. Damit machen wir aktuell gute Erfahrungen. Gleichwohl ist der Umstieg von GA3 zu GA4 eine Herausforderung.
Diese Tools liegen im Urlaubsguru-Werkzeugkasten
Schahab Hosseiny: Ich finde es sehr gut, dass ihr erst einmal die Notbremse gezogen und ein gutes Fundament gegossen habt, bevor ihr ein Haus gebaut habt. Und dieses Fundament war also GA, obwohl ihr meines Wissens nach auch andere Tools nutzt. Habt ihr das intern mit eurem Datenguru umgesetzt oder hattet ihr externe Unterstützung?
Daniel Marx: Für das Performance-Thema haben wir uns externe Unterstützung geholt – wir hatten Expert:innen für GA und Facebook –, weil wir intern nicht das erforderliche Know-how hatten. Während der Coronakrise waren wir personell ohnehin nicht besonders stark aufgestellt. Die externe Unterstützung war eine gute Möglichkeit, um schnelle Antworten auf komplexe Fragen zu erhalten. Diese Expert:innen kennen den Markt und wussten, dass unsere Schwierigkeiten nicht bei den Creatives oder der Marktansprache, sondern im Performance-Bereich lagen. Wir mussten erst einmal ein ordentliches Tracking etablieren und an den Punkt kommen, an dem alle mit denselben Daten arbeiten und sie auch in derselben Weise interpretieren. Wir mussten klarstellen, dass wir nicht untereinander um Attributionen ringen sollten, sondern dass es um den Erfolg des gesamten Unternehmens geht.
Das Performance-Marketing steckt bei uns immer noch in den Kinderschuhen; das Fundament trocknet immer noch. Wir arbeiten jetzt auch mit GA-Expert:innen zusammen, die mit uns das Set-up bauen. Das ist gar nicht so einfach, weil wir zwar mittlerweile die meisten Käufe selbst über unsere Plattform abwickeln, Affiliate-Marketing aber weiterhin eine wichtige Rolle spielt. Und sobald die Kund:innen über den Affiliate-Link zu unseren Partner:innen weitergeleitet werden, wird das Tracking ungleich komplizierter: Das Data Warehouse ist dann plötzlich im Affiliate-Netzwerk, das Sales-Tracking befindet sich nicht mehr in unserer Hand und Clicks und Sales müssen erst zusammengeführt werden. Von außen sieht das ganz einfach aus, aber Touristik ist technologisch hochkomplex – zumal wir in fünf Ländern aktiv sind. Unsere Schablone müssen wir immer wieder an die einzelnen Standorte anpassen, weil wir für jedes Land ein sinnvolles System haben möchten.
Unsere gesamte Energie verwenden wir aktuell darauf, GA4 so aufzubauen, dass unsere Teams nahtlos damit arbeiten können. Sobald wir unsere Mitarbeitenden entsprechend geschult haben, haben wir auch wieder größere Kapazitäten für das Performance-Marketing und Themen wie CM (Corporate Marketing) – auch dort stecken wir noch in den Kinderschuhen und sind auf saubere Daten angewiesen. Da schließt sich der Kreis: Es müssen stets die richtigen Daten zur richtigen Zeit an die richtigen Leute ausgespielt werden, damit diese die richtigen Entscheidungen treffen können.
Schahab Hosseiny: Wovor hast du den größten Respekt in Bezug auf GA4? Viele sehen darin den Perpetual-Beta-Stil, den wir schon von Google kennen: Produkte werden in der Betaversion veröffentlicht, sind zumindest anfangs mit Bugs gespickt und enthalten noch nicht alle Funktionen. Viele beschäftigen sich aktuell mit dem Server-Side-Tracking im Vergleich zum Client-Side-Tracking. Beschäftigt das auch euch?
Daniel Marx: Aktuell haben wir eine Beteiligung bei Prinz Sportlich, die stark im Affiliate-Business unterwegs sind und dort liegt gerade ein großer Fokus auf dem Umgang mit Server-Side-Tracking gegenüber Client-Side-Tracking. Es geht zudem nicht nur um Analytics, sondern man muss auch mit den Third Partys zusammenarbeiten, was die Komplexität weiter erhöht.
Bei uns finden zum Glück die meisten Buchungen auf unserer eigenen Plattform statt. Gegebenenfalls sehen wir nicht die gesamte Customer Journey, wir haben aber den Datenstamm und es fehlen nur noch Nuancen. Im Performance-Marketing sind diese Nuancen allerdings essenziell: Wann spricht man die Kund:innen an, haben die schon gebucht, ist die Journey bereits abgeschlossen? All das muss man wissen, damit man tatsächlich Profit machen kann. Wir haben noch einen langen Weg vor uns, aber immerhin verschließen wir davor nicht mehr die Augen, sondern kommen zu immer mehr Erkenntnissen.
Zu diesen Schritten werden wir zwar gewissermaßen gezwungen, aber wir sehen in unseren A/B-Tests auch signifikante Sprünge nach oben, wenn wir den Leuten die richtigen Daten zur Verfügung stellen. Die Kund:innen mit den relevanten Daten personalisiert anzusprechen, bringt einen größeren Uplift als es jedes neue Feature könnte. Darum geht es für uns als B2C-Brand: Die Kund:innen relevant anzusprechen.
So können auch kleine Shop-Betreiber:innen relevantes Testing durchführen
Schahab Hosseiny: Du sprichst gerade das Testing an, das finde ich auch unglaublich spannend. Es gibt größere Unternehmen im IT-Umfeld, die wöchentlich bis zu 3.000 Tests durchführen. In Deutschland scheinen sich viele Unternehmen allerdings nicht ans Testing heranzutrauen. Wie geht ihr damit um und gab es schon Tests, die du im Vorfeld kritisch betrachtet und von denen du im Nachhinein positiv überrascht warst?
Daniel Marx: Definitiv. Wir haben das Testing bisher mit Google Optimize gemacht, was auch bald eingestellt wird. Mir drängt sich der Eindruck auf, dass Google die Leute in der Marketing- und Tech-Branche nach Corona ordentlich auf Trab halten will. Diese Tests sind aber ein schönes Learning, weil ich auch merke, dass sich die eigenen und fremden Wahrnehmungen nicht immer decken. Manchmal läuft es mit dem Testing einige Tage lang richtig gut und dann kippt es und man versucht herauszufinden, was da intern schiefgelaufen oder geändert worden sein könnte. Wenn das aber an einem Sonntag passiert, ist definitiv niemand in der Entwicklung unterwegs. Dann muss man einfach auf die Daten vertrauen und hinnehmen, dass das mal vorkommen kann. Am Ende des Tages gibt es dann hoffentlich einen definitiven Gewinner und den gibt es dann auch nur in der Implementierungsvariante.
Die 3.000 Tests, die du eben angesprochen hast, passieren vermutlich im Umfeld von booking.com. Die sind für ihr Testing bekannt und haben meines Wissens nach 150 Angestellte, die sich mit nichts anderem beschäftigen. Für kleine Shop-Betreiber:innen, die vielleicht zwei Angestellte haben und mit ein paar Freelancern zusammenarbeiten, ist das ein abschreckendes Beispiel. Die sollten sich lieber auf ihre spezifischen Probleme konzentrieren und keine Zeit mit Nuancen verschwenden.
Ich habe letztens bei einer Geburtstagsfeier einigen Freunden mein Handy in die Hand gedrückt und mir Notizen dazu gemacht, wie sie auf unserer Website unterwegs waren und über welche Probleme sie dabei gestolpert sind. Genau das können auch Betreiber:innen kleiner Shops machen. Jenseits von Google Optimize gibt es zum Glück verhältnismäßig günstige Tools, die realistischerweise einen Uplift von fünf bis zehn Prozent bringen können. Von zehn Tests ist das bei schätzungsweise fünf bis sechs der Fall und wenngleich man nur einen Test pro Monat schafft, kann man damit bares Geld verdienen und gewinnt Sicherheit, an der es gerade kleinen Betreiber:innen während der Coronakrise gemangelt hat. Man muss zudem bedenken: Wenn man diesen Schritt nicht macht, machen ihn andere und die meisten können es sich nicht leisten, abzuwarten und zuzuschauen.
Schahab Hosseiny: Welche Metriken sind im Performance-Advertising nicht über die Produktvielfalt von Google, Facebook & Co. verfügbar, für euch aber so wichtig, dass ihr diese Daten weiter anreichern möchtet? Ihr habt recht viel First Party Data und sicherlich führt ihr zusätzlich Umfragen durch. Macht ihr euer Spending vielleicht sogar vom Wetter abhängig und fahrt es etwa runter, wenn es draußen über 20 Grad warm ist? Nutzt ihr solche Daten, die primär nicht verfügbar sind?
Daniel Marx: Wie gesagt, sind wir im Performance-Bereich noch recht rudimentär unterwegs und unsere Spendings sind dementsprechend gering. 98 Prozent unseres Umsatzes machen wir weiterhin organisch, aber wir sehen das Potenzial und werden in den kommenden Jahren sicherlich über diese Kanäle wachsen.
Für uns ist der Fremdvertrieb aktuell hochinteressant: Reisen werden nicht nur auf unserer Plattform, sondern auch auf Third-Party-Plattformen verkauft und dann ist es schön zu sehen, wo man Sachen übereinanderlegen kann. Sonntags haben wir normalerweise zwischen 08.00 und 11.00 Uhr eine gute Buchungslage, dann flacht es ab, steigt gegen 16.00 Uhr wieder und zum Tatort hat es dann seinen Peak. Nun war aber vergangenen Sonntag Muttertag und zudem war das Wetter richtig schön. Da hatten wir morgens quasi keinen Traffic, weil vermutlich alle bei ihren Müttern gefrühstückt haben oder bei dem guten Wetter unterwegs waren. Am Montag haben wir dann den Nachholbedarf gesehen. Hätten wir den Sonntag ohne die Rahmendaten (Feiertag, Wetter, Eurovision Song Contest) betrachtet, wären uns Zusammenhänge entgangen. Das kommt alles nicht ins Data Warehouse, aber die Leute, die diese Daten interpretieren, haben das im Hinterkopf.
Als Management erhalten wir im Daten-Weekly eine Momentaufnahme. Aber die Menschen, die dort am Tisch sitzen, sind ständig im Austausch, diskutieren über diese Rahmendaten und können Zusammenhänge herstellen. Wenn dann auch die Conversion Rate und die Abbruchquote konstant sind, können wir davon ausgehen, dass kein technologisches Problem hinter einem etwaigen Traffic-Einbruch steht. Das veranschaulicht, warum das nicht alles im Data Warehouse liegen muss. Aber wenn sich alle im Team Notizen machen – selbst wenn das in einem Excel-Dokument passiert –, kann man aus diesen Sondereffekten ein Learning ziehen. Beim nächsten Muttertag weiß man dann, dass man die Top-Angebote nicht morgens um 09.00 Uhr ausspielen sollte, weil da ohnehin niemand am Rechner sitzt, sondern abends um 21.00 Uhr. Wir wissen auch, dass man zwei Stunden vor und nach einem Spiel der deutschen Herren-Nationalmannschaft nichts machen sollte. Das sind Impakt-Punkte, die sich nicht ändern.
Ich bin aber auch gespannt zu sehen, wie die Spendings während der OMR-Woche waren. Ich halte es für wichtig, sich diese Neugierde zu bewahren und gelegentlich solche Fragen zu stellen. Hätten wir uns am Muttertag das gedämpfte Buchungsverhalten nicht eigenständig erklären können, hätte ich das in das Daten-Weekly gegeben und es hätte sich ein Team gefunden, das sich damit beschäftigt. So schafft man eine Kultur des Fragen- und Antwortspiels und wenn die DNA stimmt, suchen die Leute auch in den Daten. Dann geht es nicht mehr darum, wer das größte Data Warehouse hat, sondern ob die Kolleg:innen daran interessiert sind, anhand von Daten zu ihren Antworten zu finden.
Schahab Hosseiny: Ich habe auch das Gefühl, dass sich viele Firmen zu lange mit diesem Thema beschäftigen, weil sie sich nicht trauen, Software einzusetzen. Und so wie du das darstellst, seid ihr da pragmatisch rangegangen und habt einfach angefangen. Dann kann man erst einmal Excel nutzen, was durchaus komplexe Zusammenhänge abbilden kann.
Daniel Marx: Wir bekommen seit etwa einem Jahr jeden Morgen ein Performance-Dashboard von unserem Datenguru Torsten – dem Magier hinter Excel. Diese Tabelle hat mittlerweile 7,5 MB, da steht also einiges drin. Ich kann natürlich nicht alles lesen, sondern ich suche mir immer einzelne Punkte raus und das hilft ungemein. Diese Geschichte ist noch am Wachsen, da kommen auch die Wünsche vom Team rein und Torstens Aufgabe besteht darin, die Daten zusammenzuführen und zu aggregieren. Sowohl die Geschäftsführung als auch die Teams untereinander haben dann die Möglichkeit, auf dieselben Daten zuzugreifen und diese zu diskutieren. Das zeigt, wie mächtig Excel ist.
Wir nutzen aber auch CM für unser B2B-Marketing und Selligent für das CRM (Customer Relationship Management). Die tollsten Enterprise-Lösungen bringen aber nichts, wenn man die Hintergründe nicht versteht und auf den eigenen Use Case anwenden kann. Die eigenen Lösungen müssen immer mit den Anforderungen des Markts mitwachsen können und modular aufgebaut sein. Wir haben zudem gelernt, dass man sich nicht vom Verkaufsgespräch mit Tool-Anbietern leiten lassen sollte, sondern auch mal googeln und mit dem eigenen Netzwerk über das Tool sprechen sollte. Wenn jemand das Tool schon im Einsatz hat oder hatte, lohnt sich oft ein kurzes Gespräch darüber, wie das lief und auf welche Probleme man gestoßen ist.
Best In Class oder All In One?
Schahab Hosseiny: Best-In-Class-Lösung oder All-In-One? Oder anders ausgedrückt: Präferierst du eine fragmentierte Software-Situation, die natürlich die Komplexität erhöht – Synchronisation, Datenhaltung etc. –, oder das Komplettpaket, das nie alle Bedürfnisse erfüllen kann?
Ich sehe in Unternehmen oft eine viel zu breit fragmentierte Software-Landschaft, welche die Nutzbarkeit stark eingrenzt und den Trend, diese Software-Landschaft deshalb immer weiter reduzieren. Ist das bei euch auch so oder baut ihr im Gegenteil weitere Software-Stacks auf, weil ihr eure Komplexitätsdichte anders nicht abdecken könnt?
Daniel Marx: In Bezug auf die absolute Menge kann ich das gar nicht abschätzen, wir sind aber nicht eins dieser Unternehmen, das tausend Tools im Einsatz hat. Es gibt bei uns allerdings geschlossene Abteilungen, die mit nur einem Tool arbeiten können. Leute aus dem Online-Marketing, die nicht für SEO zuständig sind, haben ihre eigenen Tools und erstellen allenfalls Reportings.
Andererseits haben wir eine eigene Software für die Angebote geschrieben, die wir auf unserer Website publizieren. Da muss die gesamte Firma ein Auge drauf haben und dementsprechend benötigt die gesamte Firma das Know-how, wie man den Output dieses Tools interpretiert. Deshalb tue ich mich mit einer Entscheidung zwischen den beiden Extremen nicht schwer, sondern ich würde das vom jeweiligen Zusammenhang und von der Frage, die man mit diesem Tool beantworten möchte, abhängig machen. Der Sinn eines Tools besteht darin, dass es hilfreich ist. Deshalb stellen sich mir immer die Nackenhaare auf, wenn ich höre, dass sich ein zweiköpfiges Team sechs Monate lang in ein Enterprise-Tool einarbeiten soll, um es vernünftig nutzen zu können.
Man muss sich in solchen Situationen die Frage stellen, ob der Output die sechsmonatige Bindung rechtfertigt – vorausgesetzt, das Tool funktioniert überhaupt wie versprochen. Manchmal werden Tools den Wünschen und Gewohnheiten einzelner Personen entsprechend angeschafft. Ist man als Firma noch mit dem Tool zufrieden, wenn diese Person ihren Job kündigt oder hat es nur in dieser Kombination funktioniert? Solche Fragen muss man sich vor der Anschaffung des Tools stellen, Tools sind nämlich ein bisschen wie Welpen. Einen Welpen zu kaufen, ist einfach: Der ist süß und anfangs schläft er viel. Man muss sich aber auch überlegen, ob man in den kommenden zehn Jahren für einen Hund sorgen und mit ihm umgehen kann. Genau so ist es bei der Software: Beim Onboarding stellen die Sales-Repräsentant:innen natürlich nur die besten vier von tausend Cases vor.
Wir als Unternehmen haben jetzt eine dreiköpfige Administrationsabteilung. Würden wir für die eine wartungsintensive Software anschaffen, welche die Komplexität erhöht, wäre das für uns nicht abbildbar. Deshalb stellen wir uns mittlerweile kritischere Fragen, wobei man um einige Tools einfach nicht herumkommt, weil man nicht alles mit Excel und Word schafft. Es muss aber immer Qualität vor Quantität stehen. Ich habe lieber ein oder zwei Tools, die uns wirklich nach vorne bringen und mit denen sich unsere Angestellten intensiv beschäftigen. Das kann auch bedeuten, dass die sich abends durch ein paar Foren klicken, in denen man sich über die neuen Kniffe austauscht. Von Tools wie Salesforce wird man geradezu erschlagen, wenn man sich damit nicht auseinandersetzt. Man muss es sich leisten können, dass sich eine Person 20 Stunden in der Woche damit beschäftigt. Ansonsten hat man eine kostspielige Enterprise-Lösung, mit der man keinen Meter weiterkommt. Deshalb muss man sich vor der Anschaffung eines Tools vor Augen führen, welches Problem man damit lösen möchte und sich bestenfalls einen realistischen Case anschauen. Vielleicht gibt es im Umfeld jemanden, die/der schon Erfahrungen damit gemacht hat, sagen kann, ob das Tool den Erwartungen entsprochen hat und gegebenenfalls wertvolle Tipps hat.
Wann kommt der Urlaubsguru-Chatbot?
Schahab Hosseiny: Das ist absolut wertvolles Input. Wie wollt ihr künftig Daten für eure Mitarbeitenden noch zugänglicher machen? Könntet ihr in Zukunft statt der gigantischen Excel-Datei euren eigenen kleinen Chatbot haben, der mit euren Daten gefüttert wird und den man beispielsweise fragen kann, wie sich die Bestellquote oder Conversion Rate in einem bestimmten Zeitraum entwickelt hat? Das würde eine hohe Zugänglichkeit auch für Menschen schaffen, die über keine hohe Datenaffinität verfügen. Macht ihr euch schon Gedanken dazu oder experimentiert ihr sogar damit?
Daniel Marx: Wir möchten auf beiden Seiten – für die Endkund:innen als auch die Team-Mitglieder – eine gute Lesbarkeit schaffen. Eine große Excel-Liste ist für viele nur bedingt lesbar und dadurch fällt viel unter den Tisch. Ich weiß noch gar nicht, ob Machine Learning oder ein Chatbot die richtigen Ansätze sind, weil wir uns damit noch nicht so intensiv auseinandergesetzt haben. Als Firma haben wir gelernt, dass wir am besten ein Problem nach dem anderen in den Fokus nehmen und aktuell beschäftigen wir uns mit dem Umstieg von GA3 auf GA4. Als Nächstes wird es um ein eigenes Redash-System gehen, mit dem wir unsere Daten aufwerten können und danach sehen wir weiter.
Gleichzeitig wissen wir natürlich, dass Expedia bereits einen Chatbot veröffentlicht hat. Und wenn sie den Kund:innen einen Chatbot zur Verfügung stellen, werden sie sicherlich auch im Backend einen Chatbot für das Team haben, mit dem die Angebote für die Seite erstellt werden. Davor können wir nicht die Augen verschließen, trotzdem sind wir an dem Punkt noch nicht angekommen. Natürlich sehe ich das Potenzial darin, denn die nachwachsende Generation geht damit schon viel spielerischer um. Ich habe eine elfjährige Tochter, die aktuell damit groß wird. Ich kann mir nicht vorstellen, dass die in sechs Jahren auf unsere Website geht und ihre Wünsche in die Suchmaske eintippt. Sie wird anders mit unserer Website kommunizieren – wenn es sich dann überhaupt noch um eine Website handelt. Eine weitere Frage dreht sich darum, wie wir mittelfristig überhaupt mit unseren Kund:innen kommunizieren werden.
Schahab Hosseiny: Du hast unter anderem einen Security-Background, richtig?
Daniel Marx: Ja.
Datenmissbrauch kann jedes Unternehmen treffen – so bereitet man sich vor
Schahab Hosseiny: Wenn man Daten sammelt, schafft man dadurch immer Angriffsfläche. Viele Unternehmen setzen sich mit diesem Thema nicht besonders intensiv auseinander, obwohl es immer wichtiger wird. Mein Hochschulprofessor hat damals schon gesagt: Wenn etwas große Brands zum Stürzen bringen kann, sind es Datenskandale. Wie schützt ihr euch intern vor Datenmissbrauch und wie reduziert ihr die Angriffsfläche nach außen hin?
Daniel Marx: Auch an der Stelle sollte man sich überlegen, wie das Worst-Case-Szenario aussehen könnte, und das eigene System einem Stresstest zu unterziehen. Am vergangenen Wochenende hatten wir den Fall, dass unsere externe Call-Center-Agentur wegen eines Einbruchszenarios offline war, bei dem die Server-Architektur physisch attackiert wurde. Das hat uns natürlich vor die Frage gestellt, was bei uns im Falle eines physischen Einbruchs passieren würde. Konkret haben wir uns damit beschäftigt, was wir tun würden, wenn der AD-Controller gestohlen werden würde. Man muss bei uns nicht zwangsläufig im Büro arbeiten, aber wir telefonieren natürlich nach Hause. Unsere Daten liegen dort auch nicht und zum Glück haben wir nur E-Mail-Daten, Postleitzahlen und die Namen unserer Kund:innen und keine Payment-Daten, weil die bei den Reiseveranstaltern liegen. Trotzdem muss man sich in diese Szenarien hineindenken.
Einer meiner besten Freunde ist Pentester in Wuppertal und der erzählt immer die abstrusesten Geschichten. In 99 Prozent der Fälle besteht das Einfallstor in der Naivität von Menschen und dafür muss man Awareness schaffen. Es geht dabei nicht nur darum, dass 123 kein gutes Passwort ist, sondern um das Bewusstsein, dass nicht jede:r Gutes im Sinn hat und dass wir uns in einem Umfeld bewegen, in dem manche Akteure anderen Schaden zufügen möchten. Man sollte also nicht jeder E-Mail, jedem Anruf oder jeder Teams-Anfrage vertrauen. Denn wenn solche Leute einmal Zugriff zur eigenen Infrastruktur und dem eigenen Netzwerk haben, hilft auch die beste Policy nichts. Ein:e Produkt-Manager:in benötigt nun einmal die Berechtigung zum Auslesen der Kund:innendatenbank und damit sich niemand Zugang zu dessen/deren Rechner verschaffen kann, ist eine Schulung der Mitarbeitenden essenziell. Man muss sich ständig hinterfragen und auch abstruse Szenarien durchspielen.
Die Sache mit der Hotline war ein Fehler, auf den wir nicht vorbereitet waren, aus dem wir aber gelernt haben. Dort konnten wir nur mittelbar reagieren und mussten unsere Kund:innen darüber informieren, dass die Hotline aktuell nicht verfügbar ist. Jetzt müssen wir uns überlegen, wie wir damit umgehen, wenn ein roter Bus über unser System fährt. Das kann jede:r selbst machen: einfach die Systeme top-down sortieren und schauen, was passiert, wenn diese Systeme über einen bestimmten Zeitraum ausfallen, was ein Recovery-Plan sein könnte und wie man versichert ist. Denn wenn so etwas wirklich mal passiert, ist rationales Denken nahezu unmöglich. Dann möchte man einfach in eine Schublade greifen und einen konkreten Ablaufplan rausziehen.
Schahab Hosseiny: Das Thema Social Hacking haben viele nicht auf der Agenda. Mit Blick auf die Uhr sind wir leider schon am Ende angekommen, auch wenn ich noch unzählige Fragen hätte. Ich habe eine Menge gelernt und bin sehr von eurer Entwicklung nach der schwierigen Corona-Phase begeistert. Wir werden in Zukunft sicherlich immer häufiger von euch hören. Gerne hätte ich noch über das Thema Emotion gegenüber Rationalität gesprochen. In dem Bereich gibt es sicherlich noch Themen, die über Daten schwer umzusetzen sind – beispielsweise das Wecken von Begehrlichkeit durch die richtigen Trigger – aber vielleicht können wir ein anderes Mal darüber sprechen.
Daniel Marx: Ein letzter Satz noch dazu: Alle Angebote auf Urlaubsguru durchlaufen menschliche Hände. Wir sind sehr datengetrieben, aber schlussendlich entscheidet immer noch ein menschliches Gehirn mit menschlichen Emotionen, das sich unter anderem Gedanken zur Bildsprache macht.
