Thomas Mickeleit: Annette, welche Bedeutung haben Daten für Dich bei der Schwerpunktsetzung Deiner Themen? Gibt es bei Euch im Team eine Data Culture,die das Themenmanagement mit Daten unterstützt?

Annette Siragusano: Wir erleben im Bereich Marketing/Kommunikation eine sehr starke Verschiebung in Richtung Daten. Wenn wir vergleichen, wie wir vor fünf Jahren gearbeitet haben versus wie wir heute arbeiten, sehen wir, dass Daten an Bedeutung gewinnen. Natürlich arbeiten viele Kommunikator:innen seit vielen Jahren mit einer Medienresonanzanalyse. Und die hat auch ihre Berechtigung, dies allein reicht aber nicht mehr für die Zukunft. Ich glaube, dass durch die technologischen Entwicklungen heutzutage viel mehr möglich ist, insbesondere um mit Daten nach vorne gerichtet zu arbeiten. Die Daten sind dann nicht mehr nur eine Rechtfertigung, warum z.B. so viele Pressemitteilungen verschickt werden, sie eröffnen die Chance, damit im Tagesgeschäft zu arbeiten. Die eigentliche Herausforderung ist nicht, die Daten zu haben, sondern mit den Daten zu arbeiten. Und dafür braucht es eine Datenkultur. Und nicht jeder der im Komms- oder Marketingbereich arbeitet, macht beim Thema Daten gleich Luftsprünge. Das muss man ja fairerweise sagen. Wir begeben uns hier auf eine Reise in diese Richtung, und am Ende brauchen wir eine Datenkultur, die es gilt, sukzessive aufzubauen und zugleich geht es darum, Kolleg:innen zu finden, die eine hohe Affinität und Freude an Daten haben.

Thomas Mickeleit: Wie groß ist das Interesse in deinem Team an Daten? Wie weit möchte man sich mit dem auch beschäftigen über dein Team hinaus? Kannst du uns daran teilhaben lassen?

Annette Siragusano: Es gibt ein sehr hohes Interesse an Daten und Fakten. Die Zeiten, in denen wir aus dem Bauch raus Entscheidungen getroffen haben, sind in vielen Unternehmen vorbei. Es geht sehr stark zu faktenbasierten Entscheidungen. Wir sind heutzutage in der Lage, Insights zu generieren, also wirklich neue Erkenntnisse. Wir können Inhalte und Sachverhalte ganz anders bewerten auf dieser Basis. Das setzt aber voraus, mit diesen Daten und Erkenntnissen zuarbeiten und die Daten als festen Bestandteil des täglichen Tuns zu sehen. Nur eine Zahl zu haben ist schön, aber: Was heißt das denn? Was ist die Konsequenz? Wie bereite ich das denn auf? Und wie schaffe ich es, dass ich nicht eine Tapete von Zahlen habe und sage: „Schau mal, was wir alles wissen.” Ja, schön – und nun? Diese Transferleistung ist entscheidend und genau dafür kommen Kompetenzen, die insbesondere Marketing- und Kommunikationsleute haben, ins Spiel. Sie schaffen die Transferleistung eines Data-Scientist in die operative Tätigkeit. So können Erkenntnisse gewonnen, Learnings identifiziert und am Endekonkrete Aktionen definiert werden. Das ist elementar und wird immer wichtiger. Eine Königsdisziplin der Zukunft ist sicher, mit Daten zu arbeiten, sie zu interpretieren und auch tatsächlich so aufzubereiten, dass man damit so arbeiten kann, dass sie einen Effekt haben.

Thomas Mickeleit: Nach Brent Dykes besteht eine Datastory aus Daten, aus dem Narrativ und der Visualisierung besteht. Ohne Daten geht erst mal nichts, Daten allein sind es aber auch nicht. Aber wenn wir jetzt mal auf die Daten schauen, viele Kommunikationskolleginnen und -kollegen sagen: Daten, ich habe eigentlich überhaupt keine. Und du hast vorhin gesagt: Na ja, Daten haben wir eigentlich genug. Und mich würde jetzt interessieren, welche Daten stehen denn eigentlich zur Verfügung und wie findet Datenmanagement statt? Gibt es so etwas wie ein Command Center, was wir aus einigen Unternehmen ja schon kennen, dass Marketing, Kommunikation, andere Funktionen, alle ihre Daten zusammen schmeißen und die Quelle auch benutzen. Welche Erfahrungen hast du gemacht?

Annette Siragusano: Natürlich hätte ich am liebsten das ultimative Super-Duper-Dashboard mit allen Zahlen per Knopfdruck. Ich glaube, dass das ein sehr gutes Zielbild ist. Gleichzeitig bin ich ein großer Fan von einem Pragmatic Approach. Ich glaube, es ist wichtiger, anzufangen mit Daten zu arbeiten und im Zweifel sind es unterschiedliche Dashboards, mit denen du arbeitest, weil du auch unterschiedliche Quellen hast. Das heißt, man schaut sich unterschiedlichste Quellen an: Website-Daten, Social-Media-Daten, eigenen Daten, Fremddaten, Marktforschungsdaten, Trending Data und auch SEO-Data. Genauso wie es klassische Medienresonanzanalyse-Daten gibt. Es gibt also eine Vielzahl von Daten. Die Herausforderung ist: Silos aufzubrechen und ein gemeinsames Verständnis entwickeln, was die „Single Source of Truth“ ist. Am Anfang sind es vielleicht wenige Zahlen, die man dann sukzessive anreichert. Aber genau diese Zahlen betrachtet man dann, mit diesen starten man und versucht Trends ableiten. Wenn man am Anfang die eierlegende Wollmilchsau sucht, wird man niemals fertigwerden. Man verliert sich zu schnell im Detail. Deswegen ist es total relevant, gemeinsam erste relevante Daten zu definieren, mit denen man arbeiten kann und dann wirklich zu starten. Die Kunst ist es, zu starten und zu iterieren und nicht in Perfektion zu sterben.

Thomas Mickeleit: Wir haben mitgenommen, nicht auf das perfekte Modell oder das total integrierte Dashboard zu warten. Man kann ganz gute Sachen zaubern, sollte aber auf jeden Fall starten. Wie holt man dabei internen Stakeholder ab? Gibt es eine Aufbereitung von Daten nach den Interessen unterschiedlicher Zielgruppen?

Annette Siragusano: Zunächst ist es wichtig, erstmal innerhalb der eignen Teams ein gemeinsames Verständnis von Daten zu haben. Dabei helfen regelmäßige Data Sessions mit Deep Dives oder auch mal eine Art von Quiz, um eine Datenkultur anzuregen. Es geht darum, Ängste zu nehmen und Freude an diesen Themen zu wecken. Es geht darum, die Bandbreite zwischen harten Fakten und spannenden oder unerwarteten Zahlen, die neugierig machen, aufzuzeigen. Oftmals schlummern Berichte in der Schublade. Viel effektvoller ist hin und wieder ein Gespräch, in dem man auf die spannenden Erkenntnisse eingeht und dann auch wirklich in die Diskussion einsteigt: Wie sehen die Zahlen bei euch aus? Wollen wir mal gemeinsam draufsehen? Kann daraus ein Schuh werden? Damit kann man morgen anfangen mit seinem Team, um dies Stück für Stück zu institutionalisieren und zu erweitern. Die ganzen Herausforderungen, die vor uns liegen, werden nur gemeinsam gemeistert und dafür ist es wichtig, dass jeder im Unternehmen ein Gefühl für Daten und deren Nutzung hat. Und eben nicht nur zu sagen: So, hier sind die Daten, friss oder stirb. Sondern zu fragen: Und jetzt? Was heißt das jetzt? Was mache ich damit? Kann man das auch anders sehen?

Thomas Mickeleit: Das war auch meine Erfahrung mit meiner Ex-Chefin, die alle vier Wochen zu den Medienanalyse-Daten gesagt hat: „What shalls“? Ich darf es bei den Daten nicht lassen, sondern ich muss erklären, was ich damit tue. Letzte Frage an Dich, Annette: Wir haben über das Thema Visualisierung jetzt noch nicht gesprochen. Gibt es da eine spezielle Strategie, die du fährst? Gibt es da ein besonderes Geheimnis, was du mit uns teilen kannst?

Annette Siragusano: Ich bin ein großer Fan von Automatisierung und halte nichts davon, Daten tagelang in schicken PowerPoint-Slides aufzubereiten und die schönste Grafik zubauen. Im Zweifel möchte ich lieber Real-Time-Daten auf Knopfdruck haben. Es geht um automatisierte Dashboards, die es schaffen, die Kernessenz zu visualisieren. Wir sind überhäuft von visuellen Darstellungen, die eben nicht so selbsterklärend sind. Und du musst dich immer in die Lage des Lesers versetzen, der vielleicht nur ein paar Minuten hat, um die Botschaft zuverstehen. Daher immer Kopf haben: Was ist die Key Aussage, was ist das Thema, was ich hier sehe? Was ist nachher die Essenz in Gänze und die Folge daraus?  Dafür es wichtig, zu Beginn zu überlegen: Was kommt auf Management Summary Dashboard, was auf das Portfolio-Board und was auf das Arbeits-Dashboard? Eine klare Struktur spart Zeit für Interpretation. Ansonsten ist es das ganz leicht wie ein bisschen in Schönheit sterben, hilft am Ende jedoch nicht.

Thomas Mickeleit: Vielen lieben Dank für die Insights, die du uns gegeben hast, aus derrealen Arbeit eines Daten-Champions!