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Glossar

Kurz erklärt: die wichtigsten Fachbegriffe, die auf dieser Website vorkommen.

Attribution: Die Zuordnung von Conversions zu den Marketing-Kanälen, die dazu beigetragen haben, damit klar wird, welcher Kanal welchen Anteil am Erfolg hat.
Audit: Strukturierte Bestandsaufnahme, bei der wir Datenqualität, Systeme und Prozesse prüfen, um ehrlich zu bewerten, wo ein Unternehmen wirklich steht.
Change Management: Das Begleiten von Veränderungen im Unternehmen, damit neue Werkzeuge und Arbeitsweisen von den Menschen auch angenommen und im Alltag genutzt werden.
Compliance: Das Einhalten gesetzlicher und interner Vorgaben, etwa zu Datenschutz und dem verantwortungsvollen Umgang mit Daten und KI.
Consent Management: Das Einholen, Speichern und Durchsetzen der Einwilligung von Website-Besuchern in Cookies und Tracking, üblicherweise über ein Consent-Banner.
Conversion: Eine gewünschte Handlung auf der Website, etwa ein Kauf, eine Anfrage oder eine Newsletter-Anmeldung, deren Messung den Erfolg von Marketing sichtbar macht.
CRM: System zur Verwaltung von Kundendaten und Kundenbeziehungen, vom ersten Kontakt bis zum Abschluss.
Customer Journey (Kundenreise): Der Weg eines Kunden über alle Kontaktpunkte hinweg, von der ersten Anzeige bis zum Kauf und darüber hinaus.
Dashboard: Eine übersichtliche Ansicht, die wichtige Kennzahlen aus verschiedenen Datenquellen bündelt, damit Entscheidungen auf einen Blick möglich sind.
Data Science: Das Gewinnen von Erkenntnissen aus Daten mit statistischen und algorithmischen Methoden, oft die Grundlage für KI-Anwendungen.
Data Warehouse (Datenlager): Eine zentrale Datenbank, die Daten aus verschiedenen Systemen zusammenführt und für Auswertungen bereitstellt.
Datenpipeline (ETL/ELT): Ein automatisierter Datenfluss, der Daten aus Quellsystemen ausliest, aufbereitet und in einem zentralen Datenlager ablegt.
Event (Mess-Ereignis): Eine einzelne gemessene Interaktion auf der Website, etwa ein Klick, ein Seitenaufruf oder ein abgeschlossener Kauf.
First-Party-Daten: Daten, die ein Unternehmen selbst und mit Einwilligung seiner Kunden erhebt, statt sie von Dritten zu beziehen, zunehmend die wertvollste Datenquelle.
Framework: Ein gedanklicher oder technischer Rahmen, der eine Vorgehensweise strukturiert. Wir setzen Frameworks pragmatisch ein, nicht als Selbstzweck.
GA4 (Google Analytics 4): Googles Web-Analyse-Tool zur Messung, wie Besucher eine Website nutzen, von Seitenaufrufen bis zu Conversions.
KI (Künstliche Intelligenz): Systeme, die Aufgaben übernehmen, für die üblicherweise menschliche Intelligenz nötig wäre, etwa Texte verstehen, Muster erkennen oder Vorhersagen treffen.
KI-Reifegrad: Der Reifegrad eines Unternehmens im Hinblick auf KI: Wie gut sind Strategie, Datengrundlage, Entscheidungen und Team auf den Einsatz von KI vorbereitet?
Kohortenanalyse: Der Vergleich von Nutzergruppen mit gleichem Startpunkt (z. B. Neukunden eines Monats) über die Zeit, um Muster im Verhalten zu erkennen.
KPI (Kennzahl): Eine Leistungskennzahl, an der der Erfolg einer Maßnahme oder eines Bereichs gemessen wird, die Grundlage jedes guten Reports.
MarTech: Kurz für „Marketing-Technologie": die Werkzeuge und Systeme, mit denen Marketing gemessen, automatisiert und ausgesteuert wird.
Reporting: Das regelmäßige, verständliche Aufbereiten von Daten zu Berichten, damit ein Team den Erfolg seiner Arbeit nachvollziehen und steuern kann.
Roadmap: Ein Fahrplan mit Meilensteinen und Verantwortlichkeiten, der zeigt, in welchen Schritten ein Ziel, zum Beispiel die KI-Einführung, erreicht wird.
ROI: Das Verhältnis von Ertrag zu eingesetztem Budget, zeigt, ob sich eine Investition, etwa in Werbung, messbar lohnt.
Server-side Tracking: Messung über einen eigenen Server statt allein im Browser, genauer, robuster gegenüber Ad-Blockern und besser steuerbar beim Datenschutz.
Tag Management System: Ein zentrales System (z. B. Google Tag Manager) zur Verwaltung aller Mess-Bausteine einer Website, ohne dass dafür der Code geändert werden muss.
Tracking: Das saubere und datenschutzkonforme Erfassen von Nutzungs- und Geschäftsdaten als verlässliche Grundlage für Analysen und Entscheidungen.
Use Case (Anwendungsfall): Ein konkreter Einsatzfall, in dem eine Technologie wie KI einen messbaren Nutzen stiftet, zum Beispiel schnellere Angebote oder weniger Fehler.