Die meisten Unternehmen sammeln Daten für den Eigenbedarf, doch nur wenige erheben Daten so, dass sie für externe Dritte einen direkten Marktwert besitzen. Gemeinsam mit Pandata zeigen wir, wie wir als führender Fachhändler zum Datenpartner für unsere Zulieferer wurden und durch ein durchdachtes Data Collection Concept neben internen Insights zusätzliche Revenue Streams erschließen konnten. Wir beleuchten, wie die gezielte Ausrichtung der Datenmodelle an den Fragen der Industrie die Basis schafft, um Daten erfolgreich zu monetarisieren.

Zielpublikum: C-Level Stakeholder und Strateg:innen, die den Geschäftswert Ihrer Daten nutzen wollen
Voraussetzungen: Basis-Verständnis von Marketing Analytics
Level: Advanced

Extended Abstract:
Die meisten Unternehmen sammeln Daten für den Eigenbedarf, doch nur wenige erheben Daten so, dass sie für externe Dritte einen direkten Marktwert besitzen. Gemeinsam mit Pandata blicken wir auf eine dreijährige Entwicklung zurück: weg von fehlender Datentransparenz hin zu einer skalierbaren Architektur, die Daten und Reporting nicht als rein internes Tool, sondern als Fundament für externe Datenprodukte versteht.

Wir zeigen, wie wir die Lücke für Hersteller schließen, die keinen direkten Zugriff auf granulare Nutzerdaten am Point of Sale haben und damit unsere Daten monetarisieren.

Im Rahmen unseres Vortrags geben wir Einblicke in die entscheidenden Schritte dieser Transformation:

Vom Business-Need zum Datenmodell: Anstatt uns auf die Standard-Vorgaben gängiger Tools zu verlassen, sind wir von den konkreten Informationsbedarfen der Industrie ausgegangen. Welche Insights brauchen Zulieferer und Hersteller zur Customer Journey und zur Marketing-Attribution, um ihre Budgets zielgerichteter zu steuern? Aus diesen Fragen heraus haben wir ein maßgeschneidertes Data-Collection-Konzept entwickelt, das die Basis für alles Weitere bildet.

Die Tiefe der Daten als wirtschaftlicher Hebel: Wir geben Einblicke in die Struktur unserer Datenmodelle. Wir zeigen auf, warum herkömmliche Metriken oft zu oberflächlich bleiben und wie wir spezifische Datenpunkte so aufbereiten, dass sie für interne sowie auch für externe Partner einen messbaren operativen Mehrwert bieten.

Zusammenarbeit zwischen Tech, Governance und Fachbereich: Ein Datenprodukt wie „Megalytics“ entsteht durch das enge Zusammenspiel verschiedener Disziplinen. Wir berichten von der praktischen Zusammenarbeit zwischen Technologie-Partner, internen Teams und dem Zulieferer-Management.