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Fast alle Unternehmen nutzen inzwischen KI-Tools. Doch viele verlassen sich noch immer auf veraltete, verstreute oder unzuverlässige Daten, was die Qualität und Vertrauenswürdigkeit der KI-Ergebnisse einschränkt. Meltwater MCP bringt vertrauenswürdige, aktuelle Insights direkt in die KI-Assistenten, mit denen dein Team bereits arbeitet.

Meltwater MCP erklärt

Fehlinformationen durch KI verstecken sich oft in glaubwürdigen, ausgefeilten Antworten und sind daher schwerer auszumachen. Dieser Blogpost hilft dabei, KI-generierte Fehlinformationen zu erkennen und effektiv zu beheben.

KI-generierte Fehlinformationen: Schädliche Narrative in LLMs erkennen

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Hier findest du Zugang zu allen Blogposts aus den Bereichen Marketing, PR & Kommunikation, Data & Analytics und Social Media.

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Jede Sekunde werden unvorstellbare Datenmengen im Netz geteilt. Es gibt beeindruckende Social Media Statistiken, die das belegen. In diesem Beitrag erfährst du, wie du mithilfe von Social Listening und Social Media Monitoring durch dieses Meer an Daten navigierst.

Erfahre, wie Social Listening hilft, Zielgruppen zu verstehen und Trends frühzeitig zu erkennen. Tipps, Tools & Best Practices von Meltwater.

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Der Aufbau einer guten Unternehmensreputation erfordert sorgfältige Arbeit und kann manchmal Monate oder sogar Jahre in Anspruch nehmen. Gleichzeitig kann das Ansehen eines Unternehmens innerhalb kürzester Zeit vernichtet werden - und es anschließend wieder aufzubauen, ist ein langer und steiniger Weg.
Deshalb beschäftigen wir uns in diesem Leitfaden mit allen Themen rund um ein langfristiges und nachhaltiges Reputationsmanagement.

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Vom Logo, der Website, Social Media Präsenz, bis hin zum Kundenservice – das alles und noch viel mehr macht eine Brand (Marke) aus. Doch wie positioniert ihr euer Business auf dem Markt und hebt es von der Konkurrenz ab? Das Zauberwort heißt Branding. Wir verraten euch in unserem Post unter anderem, was man darunter versteht, welche Aufgaben ein Brand Manager hat und geben Beispiele einer erfolgreichen Branding-Strategie.

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Competitive Intelligence und das Sammeln von Wettbewerbsdaten ist für jedes Unternehmen von Vorteil und kann ein wichtiger Wachstumstreiber sein.
Unser Leitfaden hilft euch, das Konzept von Competitive Intelligence zu verstehen, indem er Fragen wie diese beantwortet:
Wie baut man eine solide Competitive Intelligence Strategie auf? 
Inwiefern ist Competitor Intelligence für Organisationen nützlich? 
Was ist das Ziel von Competitive Intelligence?  
Welche Competitive Intelligence Tools gibt es?

Bleib der Konkurrenz voraus. Mit Insights aus Daten, Trends und Analysen. So nutzt du Competitive Intelligence für bessere Entscheidungen.

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Wie kann ich das Wachstum unseres Unternehmens fördern?
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Was also ist Öffentlichkeitsarbeit und wie kann sie genutzt werden? In diesem Guide erklären wir dir alles, was du zum Aufbau einer erfolgreichen PR-Struktur wissen musst.

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Heutzutage ist Content alles. Jeder Mensch befasst sich täglich mit Content, Inhalten die von anderen verfasst werden. Seien es Nachrichten, Blogbeiträge, Posts auf Social Media, der Reiseführer vor der nächsten Reise, ein neues Buch oder die Zeitschrift im Wartezimmer. Mit gutem Content erschafft man bestimmten inhaltlichen Kontext rund um sein Produkt, der mittels einer Content Marketing Strategie effizient verteilt werden kann. Das weckt Aufmerksamkeit und Interesse, um potentielle Kunden zu gewinnen und schließlich mittels einer Marke zu binden.

Alles über Content Marketing, SEO und Storytelling. Lerne, wie du mit hochwertigen Inhalten Reichweite und Vertrauen aufbaust.

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Der Aufstieg vom Influencer Marketing - heute eine 10-Milliarden-Dollar-Branche, die jährlich um 50 % wächst - ist eines der deutlichsten Beispiele dafür, wie die sozialen Medien das traditionelle Marketing verändern. Erfahre, wie du Influencer Marketing als festen Bestandteil des Marketing Mix' etablierst.

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Was ist Social Media Marketing? Wie funktioniert Social Media Marketing? Sind Social Media Marketing und Social Selling dasselbe? Welche Vorteile bietet Social Media Marketing? Für wen eignet sich Social Media Marketing - für wen nicht?
Diese und mehr Fragen klären wir in unserem Social Media Marketing Guide.

Zusammenfassung und Tipps für eure Social-Media-Aktivitäten

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In diesem Artikel geben wir dir einen Überblick, was gutes Marketing eigentlich ausmacht und welche Arten von Marketing du heute einsetzen kannst, um deine Zielgruppe anzusprechen. Menschen kaufen mit ihrem Herz und ihrem Verstand. Genau beides solltest du als Creator immer mitdenken.

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Es gibt eine wichtige Sache, die in keinem Unternehmen fehlen sollte – eine effektive interne Kommunikation!
Wir verraten dir, weshalb diese für jedes Business ein Must-have ist und wie dir Meltwater helfen kann, interne Kommunikation auch in deinem Unternehmen zu verbessern.

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In der schnelllebigen Welt des digitalen Marketings und der Öffentlichkeitsarbeit ist die Nutzung der richtigen Instrumente entscheidend für den Erfolg. In unserer interdisziplinären Kategorie haben wir alle relevanten Tools für digitales Marketing & PR zusammengefasst: Vom Reputationsmanagement über Social-Media-Management bis hin zu Influencer Marketing – diese Instrumente helfen dabei, die Online-Präsenz zu stärken und Zielgruppen effektiv zu erreichen.

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Generative Engine Optimization (GEO) verändert die Art und Weise, wie Marken in KI-gestützten Suchmaschinen angezeigt werden. Entdecken Sie Einblicke, Strategien und Best Practices, mit denen Sie das Ranking Ihrer Inhalte verbessern und deren Resonanz in Konversationsmaschinen wie ChatGPT, Gemini und Copilot steigern können.

Verstehe, wie KI-Suchmaschinen SEO verändern. Erfahre, wie du Inhalte für generative Suchergebnisse optimierst und Sichtbarkeit erhöhst.

Generative Engine Optimization (GEO) Blog | Meltwater

Authentizität ist ein Wort, das in der Welt des Marketings häufig verwendet wird. Laut einem Bericht von Stackla sind 90 % der Verbraucher der Meinung, dass Authentizität wichtig ist, wenn sie von einer Marke kaufen. Vom Einzelhandel über das Gesundheitswesen bis hin zur Hochschulbildung und darüber hinaus. Derselbe Bericht zeigt jedoch auch, dass weniger als die Hälfte der Verbraucher glaubt, Marken würden authentisch auftreten. In dem Bestreben, transparenter und authentischer zu werden, setzen immer mehr Marken auf nutzergenerierte Inhalte als Teil ihrer Content-Marketing-Aktivitäten.

Nutzergenerierte Inhalte (User Generated Content, UGC) sind der Oberbegriff für von Kunden oder Mitarbeitern erstellte Bilder, Blogbeiträge, Beiträge in sozialen Medien oder andere öffentliche Referenzen. Der Inhalt stammt nicht von professionellen Marketern, sondern von ganz gewöhnlichen Menschen.

Etwa 60 % der VerbraucherInnen sind sich einig, dass UGC die authentischste Art und Weise ist, wie Marken sich selbst bewerben können. Social-Media-Kampagnen, die UGC enthalten, haben eine um 50% höhere Beteiligung, und E-Mail-Kampagnen, die UGC enthalten, haben eine um 73 % höhere Click-Through-Rate. Verbraucher halten UGC auch für viel wirkungsvoller als andere Arten von Marketing-Content: 80 % sagen, dass es ihre Kaufentscheidungen beeinflusst. 

Suchst du nach weiteren allgemeinen Informationen über UGC? Dann schau dir unseren Leitfaden für User-Generated Content an!

Da du nun die Vorteile von UGC in Social Media kennst, stellt sich die Frage, wie du diesen nutzen kannst.

Schauen wir uns 16 User-Generated Content Beispiele von Firmen an, die mit gutem Beispiel voran gehen: 

Loughborough Universität: #Lborofamily Goldenes Ticket Kampagne

Modeblogs sind in den sozialen Medien sehr beliebt. Tausende von NutzerInnen posten ihr #OOTD, das "Outfit des Tages". ASOS hat sich diesen Trend zunutze gemacht und einen Feed mit kostenloser Werbung für seine Kleidung geschaffen. Im Jahr 2014 hat ASOS auf seiner Website eine Rubrik namens “As Seen on Me" eingerichtet. Diese verweist zu Bildern von Kunden, die Kleidung von ASOS tragen. Kunden können Fotos direkt auf ASOS.com hochladen oder sie erscheinen auf der Website, indem sie den Hashtag #AsSeenOnMe auf Instagram verwenden.

Diese Strategie funktioniert aus mehreren Gründen. Erstens bekommen die Käufer ein Gefühl dafür, wie die Kleidung an anderen Menschen in Alltagssituationen aussieht und nicht nur an Models in sorgfältig erstellten, von der Marke generierten Inhalten. Sie können ein breiteres Spektrum an Figurentypen sehen, und sich ein Bild davon machen, wie es an ihnen selbst aussehen könnte.

Jeder Kunde kann auch eine Art Influencer sein. Die Fotos der Kunden inspirieren die Käufer zu Outfits, auf die sie selbst vielleicht nicht gekommen wären. Durch das Wissen, wie man verschiedene Kleidungsstücke miteinander kombiniert, können sie mehr aus ihren Einkäufen herausholen.

Auch Coca-Cola darf in unserer Liste der besten User-Generated Content Beispiele nicht fehlen: Die 2011 gelaunchte "Share a Coke"-Kampagne zeigte Hunderte der beliebtesten Vornamen auf Coca-Cola-Dosen und -Flaschen. Über traditionelle Anzeigen und Displays in Geschäften wurden Kunden aufgefordert, eine Flasche oder Dose mit ihrem Namen zu finden und ein Bild davon auf Social Media Plattformen mit dem Hashtag #ShareaCoke zu posten.

Von kreativen Instagram-Posts bis hin zu zwanglosen Selfies lieferte die Kampagne großartige Beispiele für UGC. Coca-Cola erhielt nicht nur authentischere Inhalte für seine sozialen Netzwerke, sondern ermöglichte es den VerbraucherInnen auch sich mit der Marke zu befassen und dabei ihre Kreativität zum Ausdruck zu bringen.

Die weltbekannte Chipsmarke Doritos hat eine Art Kultstatus, was sie zu einem perfekten Kandidaten für UGC-Kampagnen-Beispiele macht. Im Jahr 2015 startete das Unternehmen eine gesonderte Website mit dem Namen "Legion of the Bold" (jetzt Legion of Creators), die gebrandete Bilder von Doritos-Produkten abbildete. Die Nutzer konnten die Bilder verwenden, um ihre eigenen Inhalte für Doritos zu erstellen, und die Ergebnisse waren ziemlich beeindruckend.

Die Fans haben alles Mögliche kreiert, von vorgetäuschten Wettervorhersagen bis hin zu Fotos von sich selbst, wie sie auf einem Thron aus Chips sitzen. Die Marke startet weiterhin spezielle Challenges, die sich um alles Mögliche drehen, von den meistverkauften Produkten bis hin zu den Weihnachtsfeiertagen und vieles mehr.

Diese Strategie funktioniert so gut, weil sie einige der loyalsten Kunden der Marke anspricht (Teenager, Studenten, Gamer, Content Creators und andere). Aber sie gibt Doritos auch die Möglichkeit, den Prozess der Content-Erstellung aktiv zu beeinflussen. 

<div style="background-color: #c4f4f4; padding: 20px;">Wenn ihr eine bestimmte Art von Inhalten benötigt oder ein bestimmtes Produkt vorstellen möchtet, gebt euren FollowerInnen alles, was sie für ihre Beiträge benötigen.</div>

Egal, ob du ein Markenexperte oder einfach nur ein Kaffeeliebhaber bist, du wirst wahrscheinlich mit dem berühmten White Cup Contest von Starbucks vertraut sein. Er ist eines der am häufigsten zitierten User-Generated Content Beispiele überhaupt.

Starbucks rief seine Kunden dazu auf, ihre Kaffeebecher unter dem Hashtag #WhiteCupContest zu verzieren. Im Gegenzug konnten die Kunden einen Geschenkgutschein im Wert von 300 $ gewinnen und ihre Entwürfe auf einen wiederverwendbaren Becher drucken lassen.

Das Ergebnis der Kampagne? Viele optisch ansprechende Beiträge in den sozialen Medien (und das erneute Teilen dieser Beiträge) erhöhten die organische Reichweite von Starbucks und das User-Generated Produktdesign!

Damit nicht genug. Als weiteren Nebeneffekt hat die Kampagne das Interesse an den umweltfreundlicheren, wiederverwendbaren Bechern des Unternehmens geweckt (gute Corporate Social Responsibility also). Der Contest selbst ist auch eine Anspielung auf einen bereits beliebten Trend, bei dem NutzerInnen ihre Starbucks-Becher dekorieren. Auf diese Weise kann eine Marke auf dezente Weise zeigen, dass sie ihre KundInnen wirklich wahrnimmt.

Während viele Marken nur gelegentlich Kampagnen mit von KundInnen erstellten Inhalten durchführen, setzt Away ausschließlich auf UGC-Inhalte. Wenn du durch deren Instagram Feed scrollst, wirst du schnell bemerken, dass die meisten Beiträge von treuen FollowerInnen der Gepäckmarke stammen.

Away hat seinen Status auf der Annahme gestützt, dass ein Alltagsgegenstand, nämlich ein Koffer, ein interessantes Accessoire sein kann. Um die Marke als Ganzes zu unterstützen, konzentriert sich Away nicht nur auf den Koffer selbst, sondern vielmehr auf den Zweck, den er erfüllt. Die Inhalte in den sozialen Medien wecken das Fernweh durch die nahbare Porträtierung des Reisens. Und wer könnte solche Geschichten besser erzählen als reale Menschen, die an reale Orte reisen?

Die Reaktionen der ErstellerInnen bei einem Feature auf dem Away Instagram Account, lassen die Marke noch authentischer erscheinen, weshalb diese Idee ein gutes User-Generated Content Beispiel ist.

Die Einrichtungsmarke Parachute verzichtet auf den inszenierten Look ihrer Produkte und setzt stattdessen auf realistische Schnappschüsse. Unter dem Hashtag #MyParachuteHome ruft die Marke ihre Kunden dazu auf, Fotos hochzuladen, auf denen sie zeigen, wie sie ihre Wohnungen mit Parachute-Produkten dekorieren. Diese Fotos sehen ganz anders aus als die Bilder der Bett- und Badartikel.

Was ist die wichtigste Erkenntnis für Sie als Marketer? Die Marke nutzt diese Beiträge nicht nur in ihrer Social-Media-Strategie, sondern veröffentlicht sie auch in traditionellen Werbekampagnen. Kundenfotos wurden auf Einlegekarten, die Kundenbestellungen beiliegen und in bezahlten digitalen Werbekampagnen veröffentlicht. Die Kampagne hat für eine um 35 % höheren Click-Through Rate und 60 % niedrigere Werbekosten gesorgt.

Loews Hotels wollte mehr Authentizität in seine Marketinginhalte bringen und rief daher 2015 den Hashtag #TravelForReal ins Leben. Fünf Jahre später wurde die Kampagne erneuert mit dem Hashtag #WelcomingYouLikeFamily, um nähere Einsicht darüber zu bekommen, wie es ist, in einem Loews-Hotel zu übernachten.

Loews sammelt diese Fotos für sein offizielles Marketingmaterial und gibt den Kunden den Anreiz, ihre Fotos in einer professionellen Anzeige sehen zu können. Mit ihren UGC-Kampagnen und dem Slogan "Weil niemand unsere Geschichte besser erzählt als Du" hat Loews originelle Inhalte geschaffen und gleichzeitig die Verbindung zu seinen Hotelgästen verstärkt. Ein User-Generated Content Beispiel, dass sich sehen lassen kann.

Die ersten Handykameras, die auf den Markt kamen sind nicht im Ansatz mit den heutigen vergleichbar. Aber damals war die Technologie so neu und innovativ, dass die Qualität für die Kunden keine große Rolle spielte. Die Zeiten haben sich geändert, und damit auch die Qualität der Handykameras. Im Jahr 2014 wollte Apple zeigen, was seine neue iPhone-Kamera alles kann, und startete die #ShotoniPhone-Kampagne.

Bis dahin hatten die iPhones trotz der Fortschritte in der Smartphone-Kameratechnologie den Ruf einer minderwertigen Bildqualität. Um das Vertrauen seiner Fangemeinde zurückzugewinnen, zeigt Apple in seiner Marketingstrategie Fotos und Videos, die von iPhone-Besitzern aufgenommen wurden, um zu verdeutlichen, wie leistungsstark die Kamera ist.

Sowohl FotografInnen als auch gewöhnliche iPhone-NutzerInnen trugen ihre eigenen hochwertigen Fotos zur Kampagne bei, indem sie diese auf verschiedenen sozialen Kanälen veröffentlichten. Ein großartiger Weg, um die öffentliche Meinung zu verändern und somit einen Reputationsschaden wieder umzukehren, denn der Hashtag generierte mehr als 24 Millionen Instagram-Posts!

Handytarife sind zu einer Art Massenware geworden, aber T-Mobile hat einen unterhaltsamen Weg gefunden, UGC-Trennungsbriefe zu verwenden, um seine Marke von anderen Anbietern abzuheben. Diese Kampagne befasste sich mit den Gründen, warum Menschen ihren derzeitigen Mobilfunkanbieter für einen anderen verlassen. Die Nutzer beantworteten eine Reihe von Fragen, die aus den Social-Media-Kanälen der Marke stammten. Das Ergebnis war ein "Trennungsbrief" im Stil eines Lückentexts, den die Nutzer selbst ergänzten und in den sozialen Medienkanälen von T-Mobile veröffentlichten.

<div style="background-color: #c4f4f4; padding: 20px;">Insgesamt generierte die Kampagne mehr als 113.000 Trennungsbriefe, 2,7 Millionen App-Seitenaufrufe und 67 Millionen Aufrufe in den sozialen Medien.</div>

Die Unterwäsche- und Loungewear-Marke Aerie startete ihre #AerieREAL-Kampagne im Jahr 2014 mit einer großen Ankündigung: Sie würden die Models in ihren Anzeigen nicht mehr retuschieren. Ein bemerkenswerter Schritt für die Markenauthentizität. 

Die erste Serie von unretuschierten Werbeanzeigen des Unternehmens war ein Aufruf im Rahmen der UCG-Kampagne. Die Kunden begannen, die sozialen Medien mit Bildern von sich in Aerie-Produkten zu fluten in Verwendung des Hashtags #AerieREAL. Währenddessen reagierte die Marke auf diese Beiträge auf Twitter und Instagram. Mit dieser UGC-Kampagne hob Aerie den Bodypositivity-Aspekt seiner Markenidentität hervor und spiegelte die Vielfalt seines Kundenstamms wider. Ein tolles User-Generated Content Beispiel finden wir!

Die "No Makeup Selfie"-Kampagne von Cancer Research hat in sechs Tagen mehr als 8 Millionen Pfund eingebracht. Während der Kampagne rief die Organisation dazu auf, Selfies ohne Make-up zu posten, 5 Pfund an die Krebsforschung zu spenden und andere zu nominieren, die die "Herausforderung" annehmen sollten.

Die Handlungsaufforderung an Ihre Nutzer muss nicht unbedingt mit Ihrem Produkt zu tun haben. In diesem Fall hat das Posten von Selfies ohne Make-up nichts mit der Krebsforschung zu tun, war aber dennoch sehr erfolgreich und darf damit als User-Generated Content Beispiel nicht fehlen.

Kooperation steht im Mittelpunkt der Strategie der Universität Loughborough. Im Jahr 2016 verschickte die Universität personalisierte goldene Tickets an alle StudienanfängerInnen. Viele posteten daraufhin in den sozialen Medien Bilder von sich mit ihrem goldenen Ticket unter dem Hashtag #LboroFamily.

Wie Coca-Cola mit seiner "Share a Coke"-Kampagne gezeigt hat, fördert der Verkauf von personalisierten Produkten UGC und Engagement. Die Kampagne #Lborofamily Golden Ticket sorgte für Begeisterung und half der Universität, ihre Reichweite zu vergrößern.

Mit seiner OPEN Forum Website und App professionalisiert American Express UGC. Die Website bietet nutzergenerierte Blogs und Artikel, die alles von Unternehmenskultur über Geldmanagement bis hin zu E-Commerce abdecken. Und interessanterweise werden die Inhalte von American Express-Kunden und nicht von MitarbeiterInnen erstellt.

Indem American Express Kleinunternehmern einen Raum für Fragen und Antworten, Contenterstellung und für den Austausch mit anderen Unternehmen zur Verfügung stellte, nutzte das Unternehmen UGC, um eine Community innerhalb seiner Kundschaft aufzubauen. Außerdem hat das Unternehmen nun eine zentrale Anlaufstelle für die Wünsche seiner Zielgruppe.

Calvin Kleins "I ________ in #MyCalvins"-Werbung und UGC-Kampagnen ermöglicht es den Kunden, sich mit den prominenten Werbeträgern der Marke zu identifizieren. In den Anzeigen füllen Stars wie Kendall Jenner, Justin Bieber und Kendrick Lamar den Slogan mit ein paar Worten darüber aus, welche Rolle die Jeans in ihrem Leben spielt.

Das Unternehmen forderte seine Kunden außerdem auf, in den sozialen Medien Fotos von sich selbst in Calvin Klein-Produkten unter dem Hashtag #MyCalvins zu posten. Ausgewählte Bilder werden dann auf der Website mit Links zu Produktseiten gezeigt, auf denen die Kunden die Looks kaufen können.

Die #MyCalvins-Kampagne von Calvin Klein hat den Einschüchterungseffekt ihrer High-Fashion-Werbekampagnen beseitigt und dazu beigetragen, die Identität der Marke zugänglicher und greifbarer zu machen. Außerdem konnte die Marke durch die Einbindung ausgewählter UGC ihre Wertschätzung für ihre Kunden zeigen und gleichzeitig neue Verkaufsmöglichkeiten schaffen.

LEGO Ideas wurde 2015 eingeführt. Das Konzept? Zunächst werden die LEGO Fans aufgefordert, ein originelles Bauwerk zu erstellen. Anschließend sucht der Nutzer auf der LEGO Ideas Website nach öffentlicher Unterstützung (ähnlich wie beim Crowdfunding). Wenn der Ersteller 10.000 Unterstützer findet, prüft der LEGO Vorstand die Kreation und entscheidet, ob daraus ein LEGO Produkt wird, das weltweit verkauft werden wird.

Die besten User-Generated Content Beispiele und Ideen

Daten sind die heutige Währung des Marketings. Und dank moderner Technologien stehen Marketer heute in Bezug auf Zielgruppen, Kaufverhalten und die Wirksamkeit ihrer Kampagnen mehr datengestützte Erkenntnisse zur Verfügung als je zuvor. Doch nur Datenbanken mit normalisierten Daten können diese Erkenntnisse liefern - deshalb ist das Thema Datenbanknormalisierung (Database Normalization) auch so wichtig.

Die Datenbanknormalisierung verleiht euren Daten Kontext und Struktur. Anstatt die Informationen überall verstreut aufzubewahren, werden die Daten in einem logischen, nutzbaren Format angeordnet. Die NutzerInnen können Informationen - ohne langes Versteckspiel - schneller in der Datenbank finden. Und wenn Daten einfacher gefunden werden können, können sie auch einfacher in der Datenanalyse genutzt werden.

Wie wird die Datenbanknormalisierung von einem Problem zu einer Top-Priorität? Lies diesen Leitfaden, um loszulegen.

Was ist Datenbanknormalisierung (Database Normalization)

Weshalb sind normalisierte Daten wichtig?

Was ist Datenbanknormalisierung (Database Normalization)?

Verschaffen wir uns etwas Klarheit bezüglich der Datenbanknormalisierung (Englisch "Database Normalization"): Was genau ist das?

<div style="background-color: #c4f4f4; padding: 20px;">Datennormalisierung ist der systematische Prozess der Eingabe und Organisierung eines Datensatzes. Dabei wird die Structured Query Language (SQL) verwendet, ein Standard für den Zugriff auf und die Veränderung von Datenbankinformationen.</div>

Im Gegensatz zum Marie-Kondo-Ansatz, ein Modell, bei dem du nur das behältst, was dir Freude macht, geht es bei dieser Art der Organisation darum, die Daten in einer logischen Weise anzuordnen. 

Die Normalisierung von Daten ist nach der Erstellung einer Datenbank der nächste logische Schritt. Bei diesem werden alle potenziellen Anomalien, Fehler oder Redundanzen entfernt, Regeln erstellt, um bestimmte Daten miteinander zu verknüpfen, und anschließend getestet, um sicherzustellen, dass sie auch sicher funktionieren.

Das Endergebnis ist Einfachheit und Leistungsfähigkeit. Wenn du Struktur und Logik zu deinen Daten hinzufügst, kannst du eine kleinere Datenbank unterhalten, die präzise und einfacher zu nutzen ist. Gleichzeitig bist du dadurch in der Lage, deine Daten erfolgreicher für dich arbeiten zu lassen.

Normalisierte Daten werden mit der ständig wachsenden Menge von Marketingdaten immer wichtiger. Marketer erfassen Informationen aus mehr Quellen als je zuvor, beispielsweise aus E-Mails, den sozialen Medien, Suchmaschinen und der Marktforschung. Wenn du mehrere Software-as-a-Service-Tools verwendest, kann es sein, dass diese Anwendungen sich nicht immer gegenseitig unterstützen.

Was sind Vorteile der Normalisierung einer Datenbank? 

Bei der Vereinheitlichung der Speicherung und des Zugriffs auf all eure Daten ergeben sich zahlreiche Vorteile:

Ausschließlicher Fokus auf die erforderlichen Werte

Reduzierung der Komplexität von Datenbanken

Die Normalisierung von Datenbanken bietet außerdem die Möglichkeit, Anomalien zu beseitigen, die eure Datenanalysen beeinträchtigen könnten. Im Laufe der Zeit können Anomalien beispielsweise durch das Einfügen, Löschen oder Ändern von Daten entstehen. Wenn du diese Anomalien findest und herausfindest, wie du sie beheben kannst, lassen sich deine Daten schlussendlich erfolgreicher nutzen.

Der entscheidende Punkt ist, dass der ultimative Nutzen nicht in der Normalisierung der Daten selbst liegt. Vielmehr müssen Unternehmen ihr Augenmerk auf die Vorteile hinter dieser Maßnahme legen. Ohne diesen Prozess werden viele der wertvollen Daten, die ihr erfasst, nie genutzt - zumindest nicht in ihrem vollen Umfang. Die Datennormalisierung ist ein hervorragendes Mittel, um unnötige oder ungenaue Daten, die das Gesamtbild beeinträchtigen, zu beseitigen.

Normalisierung hat viele Gesichter, die von der jeweiligen Datenbank abhängen. Welche Arten der Datennormalisierung gibt es? Schauen wir uns einige Beispiele an:

Erste Normalform:
Die erste Normalform (abgekürzt als 1NF) ist die einfachste und grundlegendste Form der Normalisierung. Bei diesem Prozess geht es darum, redundante Daten zu entfernen und zusammengehörige Daten in separate Tabellen aufzuteilen.

Zweite Normalform:
Als Erweiterung der 1NF beseitigt die zweite Normalform (2NF) Untergruppen von Daten, die in mehreren Zeilen einer Tabelle angezeigt werden. Es werden neue Tabellen erstellt und Verbindungen zwischen ihnen hinzugefügt.

Dritte Normalform:
Die dritte Normalform (3NF) erfüllt alle Regeln der 2NF plus noch einige weitere. Sie eliminiert Spalten, die keine tabelleninternen Abhängigkeiten vom Hauptschlüsselwert aufweisen.

Vierte Normalform und Fünfte Normalform:
Die komplexeste Normalform ist die fünfte Normalform (5NF), dicht gefolgt von der vierten Normalform (4NF). Sie werden nur selten verwendet, da die ersten drei Normalformtypen am häufigsten vorkommen.

Boyce-Codd-Normalform:
Die Boyce-Codd-Normalform (abgekürzt BCNF) ist ein guter Mittelweg zwischen der 3NF und der 4NF (wir nennen sie 3,5 NF). Nachdem die 3NF-Richtlinien erfüllt wurden, kann die BCNF einen Superkey-Wert bestimmen, wenn alle anderen Werte funktional von ihm abhängig sind.

Mit jeder Erhöhung des Normalisierungsgrades wird den Daten ein weiteres technisches Makeover verpasst.

In der 4NF werden zum Beispiel alle Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Werten gelöscht. Technische und komplexe Prozesse sind jedoch nicht mit "besseren" Prozessen zu verwechseln.

<div style="background-color: #c4f4f4; padding: 20px;">Tipp: Ein geringeres Maß an technischer Komplexität kann sehr gut funktionieren. In manchen Fällen kannst du eine Kombination von Regeln aus verschiedenen Normalisierungsarten wählen.</div>

Und nun die große Frage: Wie lassen sich die Daten mit all den oben genannten Informationen normalisieren?

Die Datenbanknormalisierung ist ein Prozess, der am besten in Phasen unterteilt wird. Ein typisches Normalisierungsprojekt besteht aus den folgenden Schritten:

Erstellung einer Tabellen für die einzelnen Werte

Verbindung der Werte in den einzelnen Tabellen

Verknüpfung der Haupt-Schlüsselwerte mit Nicht-Schlüsselwerten

Führen wir am besten gemeinsam ein praxisnahes Normalisierungsbeispiel durch.

Beispiel für eine Datenbanknormalisierung

Gehen wir davon aus, dass du eine relationale Datenbank für deine Marketingagentur erstellen möchtest. Ihr bietet verschiedene Marketingdienstleistungen für unterschiedliche Branchen an. Eure bisherige relationale Datenbank besteht ausschließlich aus Tabellen für Kampagnen, den Kampagnen zugewiesene MitarbeiterInnen und Projekte innerhalb der Kampagne.

Nun möchtest du aber weitere Informationen daraus gewinnen. Deshalb musst du nach dem ursprünglichen Datenbankentwurf weitere Angaben zu deiner Datenbank hinzufügen. Das erfordert in der Regel eine Normalisierung, denn wenn du neue Werte hinzufügst, die nicht Teil des bestehenden Schemas sind, werden sie möglicherweise nicht korrekt mit den bestehenden Werten verknüpft.

Beim ersten Schritt gilt es, sicherzustellen, dass dein Tabellenschema alle deine Werte unterstützt. Es ist hilfreich, zunächst eine Übersicht über alle Kundenbeziehungsdaten zu erstellen, die erfasst werden müssen.

Im obigen Anwendungsfall würdest du eine Tabelle für die Auflistung eurer Marketingdienstleistungen, eine für die MitarbeiterInnen und eine für die Projekte einrichten.

Nehmen wir an, du möchtest nun für einen zusätzlichen Überblick eine Kundentabelle hinzufügen. Diese neue Tabelle enthält wichtige Kundendaten wie Firmennamen, Kontaktperson, Branche, Telefonnummer, Adresse und Postleitzahl.

Dir fehlen diese Daten? Dann lies dir gerne unseren Beitrag zu Data Cleansing und Data Enrichment durch, um sie zu beschaffen!

Deine Tabelle sollte so einfach wie möglich aufgebaut sein. Die Kontaktperson und die Stellenbezeichnung dürfen zum Beispiel nicht in der gleichen Tabellenspalte stehen. Weise jeder Spalte und jeder Zeile nur einen Wert zu. 

<table>
<thead>
<tr>
<th style="text-align:center;">ProjektID</th>
<th style="text-align:center;">Unternehmen</th>
<th style="text-align:center;">Industrie</th>
<th style="text-align:center;">Kontaktperson</th>
<th style="text-align:center;">Jobtitel</th>
<th style="text-align:center;">Telefonnummer</th>
<th style="text-align:center;">Adresse</th>
<th style="text-align:center;">Stadt</th>
<th style="text-align:center;">PLZ</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td style="text-align:center;">...</td>
<td style="text-align:center;">...</td>
  <td style="text-align:center;">...</td>
  <td style="text-align:center;">...</td>
  <td style="text-align:center;">...</td>
  <td style="text-align:center;">...</td>
  <td style="text-align:center;">...</td>
  <td style="text-align:center;">...</td>
  <td style="text-align:center;">...</td>
</tr>
</tbody>
</table>

Außerdem muss in der Tabelle ein Primärschlüssel (auch Kandidatenschlüssel genannt) vorhanden sein. Anhand des Primärschlüssels können die NutzerInnen eindeutige Informationen identifizieren, die sich von allen anderen Daten unterscheiden. In diesem Anwendungsfall könnten wir die Projekt-ID als Primärschlüssel bestimmen - und benötigen dafür eine eigene Spalte.

Achte zudem darauf, dass sich die Informationen in der Tabelle nicht wiederholen. Wenn zum Beispiel mehrere Spalten für Projektbewertungen bestehen, damit verschiedene Projekte für ein und denselben Kunden erfasst werden können, solltest du diese in eine neue Tabelle verschieben. Das reduziert die Komplexität der Kundentabelle, ohne dass wichtiges Feedback verloren geht.

Anschließend kannst du die Projektbewertungstabelle mit der Kundentabelle und der Projekttabelle verknüpfen (was in der nächsten Phase geschieht).

Damit sollten alle 1NF-Anforderungen erfüllt sein.

Zweite Phase: Verknüpfung der Werte in den einzelnen Tabellen

An dieser Stelle könntest du die Aufgabe als erledigt und deine Datenbank als normalisiert ansehen. Doch die Extrameile für die Vervollständigung der 2NF zu gehen, erfordert kaum zusätzliche Arbeit. Außerdem erhältst du so eine bessere Kontrolle über deine Daten.

In dieser Phase musst du sicherstellen, dass sich alle Spalten der Tabelle auf den Primärschlüssel beziehen. Die Spalten, die sich nicht direkt auf den Primärschlüssel beziehen, sollten in eine andere Tabelle übertragen werden.

In unserem Anwendungsbeispiel haben wir eine Spalte für die Projekt-ID erstellt und sie zu unserem Primärschlüssel gemacht. Anhand dieser eindeutigen Kennzeichnung können wir sehen, welche Projekte zu den einzelnen Kunden gehören.

Allerdings können wir die Werte für die Kontaktperson, die Stellenbezeichnung oder die Telefonnummer nicht mit dem Primärschlüssel verknüpfen, da sich diese Informationen jederzeit ändern können. Das birgt ein gewisses Risiko für die Genauigkeit deiner Datenbank: Was ist, wenn ein neuer Mitarbeiter dieses Unternehmens zu deinem neuen Ansprechpartner wird? Das könnte bedeuten, dass sich auch die Werte für die Telefonnummer und die Stellenbezeichnung ändern. Wenn sich also eine Kontaktperson ändert, müssen eine Menge zusätzlicher Felder aktualisiert werden.

Weil sich diese Werte nicht auf den Primärschlüssel beziehen können, müssen wir sie in eine eigene Tabelle verschieben. Diese neue Tabelle enthält alle Angaben über die Kontaktperson. Dann können wir die Tabelle mit der Kundentabelle verbinden, indem wir die ID der Kontaktperson als Primärschlüssel verwenden. 

Die neuen Tabellen könnten etwa so aussehen:

<table>
<thead>
<tr>
<th style="text-align:center;">ProjektID</th>
<th style="text-align:center;">Unternehmen</th>
<th style="text-align:center;">Industrie</th>
<th style="text-align:center;">KontaktpersonID</th>
<th style="text-align:center;">Adresse</th>
<th style="text-align:center;">Stadt</th>
<th style="text-align:center;">PLZ</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td style="text-align:center;">...</td>
<td style="text-align:center;">...</td>
  <td style="text-align:center;">...</td>
  <td style="text-align:center;">...</td>
  <td style="text-align:center;">...</td>
  <td style="text-align:center;">...</td>
  <td style="text-align:center;">...</td>
</tr>
</tbody>
</table>

<table>
<thead>
<tr>
<th style="text-align:center;">KontaktpersonID</th>
<th style="text-align:center;">Kontaktperson</th>
<th style="text-align:center;">Jobtitel</th>
<th style="text-align:center;">Telefonnummer</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td style="text-align:center;">...</td>
<td style="text-align:center;">...</td>
<td style="text-align:center;">...</td>
<td style="text-align:center;">...</td>
</tr>
</tbody>
</table>

Wenn nun eine neue Kontaktperson für einen Kunden hinzukommt, kannst du einfach die "Kontaktperson-ID" in der Kundentabelle aktualisieren. Anhand dieser ID kannst du alle Angaben zur aktuellen Kontaktperson abrufen.

Wenn sich die Kontaktperson ändert, erstellst du einfach einen neuen Datensatz in der Kontaktperson-Tabelle.

Wiederhole diesen Vorgang, um sicherzustellen, dass alle Spalten in einer Tabelle einem Primärschlüssel zugeordnet sind - danach ist die 2NF abgeschlossen.

Dritte Phase: Verknüpfung von Haupt-Schlüsselwerten mit Nicht-Schlüsselwerten

Um die 3NF in der Datenbanknormalisierung zu erfüllen, müssen wir sicherstellen, dass sich die Spalten nur auf den Primärschlüssel und nicht auf andere Spalten beziehen. Eine funktionale Abhängigkeit von mehr als einer Spalte in einer Tabelle kann die Datengenauigkeit beeinträchtigen, wenn sich die Werte im Laufe der Zeit ändern.

In unserer Beispieltabelle "Kunden" sehen wir die funktionale Abhängigkeit in den Spalten Ort, Bundesland und Postleitzahl. Diese beziehen sich nicht nur auf den Primärschlüssel des Kunden, sondern auch aufeinander. Wenn ein Unternehmen beispielsweise den Standort wechselt, wirkt sich eine Aktualisierung des Ortes mit Sicherheit auch auf die Postleitzahl aus.

Weshalb gilt das nicht für die Adresse oder das Bundesland? Das liegt daran, dass sich diese Werte nur manchmal gegenseitig beeinflussen. Wenn ein Unternehmen in eine andere Straße zieht, hat das wahrscheinlich keine Auswirkungen auf den Ort, das Bundesland oder die Postleitzahl. Wenn du eine Adresse änderst, kann sich das Bundesland ändern oder auch nicht. Aber eine Änderung des Ortes oder Bundeslandes wirkt sich immer auf die Postleitzahl aus.

Wir können die 3NF erfüllen, indem wir (du hast es erraten) eine separate Tabelle erstellen. Diese Tabelle muss den Ort, das Bundesland und die Postleitzahl(en) enthalten, die mit jedem Kunden verbunden sind. Du kannst sie mit der Kundentabelle verknüpfen, indem du einen Fremdschlüssel erstellst. In diesem Fall ist es die "PLZCodeID".

Unsere neuen Tabellen sehen dann ungefähr so aus:

<table>
<thead>
<tr>
<th style="text-align:center;">ProjektID</th>
<th style="text-align:center;">Unternehmen</th>
<th style="text-align:center;">Industrie</th>
<th style="text-align:center;">KontaktpersonID</th>
<th style="text-align:center;">Adresse</th>
<th style="text-align:center;">PLZCodeID</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td style="text-align:center;">...</td>
<td style="text-align:center;">...</td>
  <td style="text-align:center;">...</td>
  <td style="text-align:center;">...</td>
  <td style="text-align:center;">...</td>
  <td style="text-align:center;">...</td>
</tr>
</tbody>
</table>

<table>
<thead>
<tr>
<th style="text-align:center;">PLZCodeID</th>
<th style="text-align:center;">Stadt</th>
 <th style="text-align:center;">PLZ</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td style="text-align:center;">...</td>
<td style="text-align:center;">...</td>
<td style="text-align:center;">...</td>
</tr>
</tbody>
</table>

Wenn dein Kunde die Adresse ändert, kannst du einen neuen Datensatz in der Tabelle "Postleitzahlen" erstellen, um den Ort, das Bundesland und die Postleitzahl zu aktualisieren, und dann die Adresse in der Tabelle "Kunden" anpassen.

Big Data in eine normalisierte Datenbank umzuwandeln, kann ein ziemliches Unterfangen sein. Es hilft dir jedoch dabei, das Optimum aus den Data Science Praktiken herauszuholen. Wenn du in Zukunft maschinelles Lernen, die Automatisierung von Datenmodellen oder Data Mining für Deep Learning in Betracht ziehst, muss eure Datenstruktur standardisiert werden. Dabei hilft dir ein gutes Datenbankmanagement.

Wenn du erfahren möchtest, wie Meltwater die Datenbanknormalisierung für euch anwendet, kontaktiere uns noch heute, indem du das folgende Formular ausfüllst:

Eine Einführung in die Datenbanknormalisierung (Database Normalization)

In der heutigen Zeit wird im Marketing häufig über datengestützte Entscheidungen diskutiert. Doch was geschieht, wenn eure Entscheidungen aufgrund von ungenauen, irrelevanten oder überflüssigen Daten getroffen werden? Darüber wird in den Managementteams häufig zu wenig gesprochen. Um die zuverlässigsten Insights zu gewinnen, müssen der Datenbereinigung (Data Cleansing oder Data Cleaning) und Datenanreicherung (Data Enrichment) die gleiche Priorität eingeräumt werden wie der Datenerfassung im Data Analytics-Bereich selbst.

Den meisten Unternehmen mangelt es nicht an Informationen über ihre KundInnen. Dies ist sowohl ein Segen als auch ein Fluch, denn Unternehmen müssen den vorhandenen Informationen vertrauen und wissen, wie sie diese nutzen können. Beides ist leichter gesagt als getan.

Mit dem Erfassen von Daten ist es für Agenturen und Unternehmen noch nicht getan. Vielmehr müssen sie sich in einem nächsten Schritt Gedanken darüber machen, wie diese Daten zur Verbesserung der Unternehmensperformance beitragen können. 

Hier erklären wir dir, warum Datenbereinigung und Datenanreicherung für die Datenqualität wichtig sind und wie du beides einsetzen kannst, um die Qualität eures CRM zu verbessern. 

Was ist Datenbereinigung (Data Cleansing)?

Was ist Datenanreicherung (Data Enrichment)?

Wie unterscheiden sich Datenbereinigung und Datenanreicherung?

Weshalb sind Data Cleansing und Data Enrichment so wichtig?

Data Cleansing Tools - Wie werden Daten bereinigt?

Wie kann die Datenbereinigung und Datenanreicherung euer CRM verbessern?

Bevor wir in die Einzelheiten eintauchen, möchten wir die grundlegende Data Cleansing Definition erläutern. Zunächst einmal: Was ist Datenbereinigung?

Datenbereinigung ist quasi die Marie-Kondo-Methode für eure B2B-Daten. Anstatt die Ansammlung mangelhafter Daten zuzulassen, werden unvollständige oder ungenaue Datensätze mittels Data Scrubbing proaktiv bereinigt, Überflüssiges (wie zum Beispiel doppelte Daten) entfernt und irrelevante Informationen aussortiert. Am Ende bleiben übersichtliche Kundendatensätze übrig und wichtige Informationen lassen sich leichter finden.

Data Cleansing vs. Data Cleaning vs. Data Scrubbing

Die Begriffe Data Cleansing, Data Cleaning und Data Scrubbing werden oft synonym füreinander verwendet. In den meisten Fällen werden sie als ein und dasselbe angesehen. Manchmal wird Data Scrubbing jedoch als ein Element der Datenbereinigung angesehen, bei dem es speziell darum geht, doppelte, schlechte, nicht benötigte oder alte Daten aus den Datensätzen zu entfernen.

Data Scrubbing hat auch eine andere Bedeutung im Zusammenhang mit der Datenspeicherung. In diesem Zusammenhang handelt es sich um eine automatisierte Funktion, die Festplattenlaufwerke und Speichersysteme überprüft, um sicherzustellen, dass die darin enthaltenen Daten gelesen werden können und um fehlerhafte Sektoren oder Blöcke zu identifizieren.

Die Datenanreicherung (auch Data Enrichment, Datenanfügung oder Datenerweiterung genannt) ist das Data Cleansing-Intrument. Dabei handelt es sich oft um Datentools, Software oder Prozesse von Drittanbietern, die deine Erstanbieterdaten verfeinern und verbessern. In CRM-Anwendungsfällen können Data Enrichment Tools nach unvollständigen Datensätzen suchen und auf externe Quellen zurückgreifen, um die Lücken zu schließen. Wenn beispielsweise die Adress- und Telefonnummernfelder eines Unternehmens leer sind, kann Data Enrichment Software diese mithilfe externer Hinweise importieren.

Sowohl die Bereinigung als auch die Anreicherung zielen darauf ab, eure Daten so aufzuwerten, dass sie optimal genutzt werden können.

Data Cleaning und Datenanreicherung fallen beide unter den Begriff ‘Datenerweiterung‘. Der Hauptunterschied liegt in den Zielen, die damit verfolgt werden.

Bei der Datenbereinigung geht es darum, die bereits vorhandenen Daten zu bereinigen. Wenn zum Beispiel zwei Einträge für die/denselbe(n) Kundin/en (Dubletten) vorhanden sind, kannst du diese Einträge zu einer einzigen Kundendatei zusammenfassen. Bei der Bereinigung werden doppelte Daten oder ungenaue Datensätze entfernt und die korrekten Daten behalten.

Data Enrichment verfolgt das Ziel, möglichst vollständige Kundendatensätze zu erhalten. Um datengetriebene Geschäftsentscheidungen zu treffen, ist ein möglichst umfangreiches Wissen über deine Zielgruppe wichtig. Je mehr du über deine KundInnen weißt, desto gezielter kannst du diese mit Cross-Selling-Angeboten ansprechen und die Kundenbindung stärken.

Wenn in eurem CRM also wichtige Kundeninformationen wie z. B. Kontaktinformationen fehlen, helfen euch angereicherte Daten, die Lücken zu schließen. Auf diese Weise könnt ihr eure Marketingkampagnen für bestehende und potenzielle KundInnen durch äußerst zielgerichtete Angebote verbessern.

Data-Driven Marketing, Lead-Generierung und das gesamte Kundenerlebnis setzen saubere Daten voraus. Sind die Rohdaten fehlerhaft, werden eure Marketingkampagnen ihre optimale Wirksamkeit nicht erzielen können.

Die Vorteile von einwandfreien Kundendaten sind grenzenlos: 

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