Projekt-Referenz
für mehr Conversions
Wir haben uns der Herausforderung gestellt, die HubSpot-Datenbank eines Kunden mit über 100.000 Kontakten und Leads zu optimieren. Ziel war, einen Prozess zur effizienten Auswertung dieser Daten zu entwickeln, wobei die Aktualität, Relevanz und Zuständigkeiten im Vordergrund standen. Unser Ansatz zielte darauf ab, Kosten zu senken, indem irrelevante Datensätze entfernt und die Verteiler für eine zielgerichtete Kommunikation optimiert wurden. Dabei war die Einhaltung des Datenschutzes ein wesentlicher Bestandteil unseres Prozesses.
Umfangreiche Datenanalyse bei HubSpot

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Zielsetzung
Die Herausforderung bestand in der Handhabung eines überwältigenden Datenvolumens in HubSpot. Die bestehende Datenbank war unübersichtlich, mit veralteten und irrelevanten Kontakten überfüllt. Dies führte zu erhöhten Kosten und ineffizienter Kommunikation. Zusätzlich mussten wir sicherstellen, dass alle Datenverarbeitungspraktiken den Datenschutzbestimmungen entsprechen. -
Lösungsansatz
Unser Lösungsansatz umfasste die Entwicklung eines maßgeschneiderten Prozesses zur Datenanalyse und -bereinigung. Durch die Segmentierung der Daten nach Relevanz und Aktualität konnten wir die wichtigsten Kontakte identifizieren und die Kommunikation effektiver gestalten. Nicht relevante Datensätze wurden entfernt, um die Kosten zu reduzieren und die Datenbank zu straffen. -
Tools
Für die Umsetzung unseres Projekts setzten wir auf eine Kombination aus HubSpot und KNIME. Während HubSpot für die direkte Datenverwaltung und Segmentierung genutzt wurde, ermöglichte uns KNIME, komplexe Datenanalysen durchzuführen und Prozessketten für tiefgehende Auswertungen zu entwickeln. -
Vorteile
Durch unsere Lösung konnte der Kunde signifikante Vorteile erzielen: Die Effizienz der Datenverwaltung wurde gesteigert, die Kommunikation zielgerichteter, und die Kosten für die Datenpflege in HubSpot wurden erheblich reduziert. Zusätzlich garantierten wir die Einhaltung der Datenschutzrichtlinien, was dem Kunden ein zusätzliches Maß an Sicherheit und Vertrauen gab.
Highlights des Projekts
Ganzheitliche Datenanalyse mit KNIME
Die erste Herausforderung war der verlustfreie Export der umfangreichen Daten mit über 350 Merkmalen für 100.000 Datensätze. Mit normalen Tools ist diese Menge nicht zu verarbeiten. Mit KNIME war die schnelle und reproduzierbare Analyse und Verarbeitung möglich.
Prozess zur Datenbereinigung
Hohe Kosten in der Datenverarbeitung entstehen durch Dubletten: Diese zu entfernen spart immens. Wir haben Aktualität der Daten geprüft und Zielgruppen segmentiert. Dabei war wichtig, dass der Prozess nahezu automatisch durchlaufen werden kann, um die Einrichtung für spätere und regelmäßige Datenbereinigungen zu verwenden.
Automatisierte Segmentierung
Je passender Zielgruppen einzurichten sind, desto gezielter sind sie für ein Unternehmen anzusprechen. So ist die Zufriedenheit der Kunden deutlich erhöht, wenn sie maßgeschneiderte Informationen erhalten. Es lohnt sich also immer, sich um die Segmentierung der Kundengruppen zu bemühen.
Themen
Hoher Datenschutz
- Überprüfung vorhandener Einwilligungserklärungen
- Analyse der Einwilligungsprozesse
- Anpassung an länderspezifische Datenschutzbestimmungen
Effektive Landingpages
- Einbindung effektiver Formulare zur Datenerfassung
- Automatische Übertragung der Lead-Daten in HubSpot
- Einbindung von Datenschutzhinweisen und Einwilligungsmechanismen
Datensegmentierung
- Trennung der Daten nach geografischen Regionen
- Anpassung der Kommunikationsstrategie je nach Lead-Reife
- Zuteilung unterschiedlicher Ressourcen je nach Lead-Potenzial
Tiefgreifende Analysen
- Analyse der Effektivität verschiedener Akquise-Kanäle
- Analyse der Interessen und Bedürfnisse der Leads
- Personalisierung der Kommunikation und Angebote
Bounce-Management
- Optimierung der Kanäle basierend auf Leistung und Konversionsraten
- Steigerung der Relevanz und Effektivität der Marketingmaßnahmen
- Reduktion der Bounce-Rate und Steigerung der Zustellbarkeit
Kostensenkung
- Reduktion des Datenbestands um 50 Prozent
- Effiziente Prozesse sorgen für eine effektive Nutzung der Ressourcen
- Die reduzierte Bounce-Rate sorgt für einen höheren Return on Invest
FAQs
Einfache Integration und Flexibilität: KNIME ermöglicht die nahtlose Integration verschiedener Datenquellen, darunter Dateien, Datenbanken und Online-Plattformen. Es bietet auch eine breite Palette von Erweiterungen und Plug-ins, um spezifische Anforderungen zu erfüllen und den Funktionsumfang der Plattform zu erweitern.
Benutzerfreundlichkeit: KNIME zeichnet sich durch eine intuitive und benutzerfreundliche grafische Benutzeroberfläche aus. Es erfordert keine umfangreichen Programmierkenntnisse und ermöglicht Marketingverantwortlichen, komplexe Datenanalysen und -modelle einfach zu erstellen, zu visualisieren und zu verwalten.
Umfangreiche Funktionalität: KNIME bietet eine Vielzahl von integrierten Werkzeugen und Funktionen für Datenbereinigung, -transformation, -exploration und -modellierung. Es unterstützt auch fortgeschrittene Analysetechniken wie maschinelles Lernen und Text Mining, um wertvolle Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.
Skalierbarkeit und Leistung: KNIME ist in der Lage, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und skalierbare Analysen durchzuführen. Es kann auf lokalen Maschinen, Servern oder in Cloud-Umgebungen eingesetzt werden und bietet die Möglichkeit, mehrere Knotenpunkte für die parallele Verarbeitung zu nutzen, um die Leistung und Effizienz weiter zu verbessern.
Community und Erweiterbarkeit: KNIME verfügt über eine aktive und engagierte Community von Entwicklern, die regelmäßig neue Erweiterungen, Module und Beispiel-Workflows bereitstellen. Dies ermöglicht den Marketingverantwortlichen den Zugriff auf eine Fülle von vorgefertigten Lösungen und die Möglichkeit, ihre Arbeitsabläufe und Analysen weiter anzupassen und zu verbessern.