Weniger ist mehr: Die Kunst, Daten für Strategie und Erfolg zu filtern

Was macht man am besten mit Daten? Leider lautet die Antwort allzu oft: Auf möglichst viele draufgucken. Meine Antwort lautet: Auf möglichst wenige draufgucken. Dafür aber auf die richtigen – die, mit denen sich Strategie wirklich messen und steuern lässt.

Die Analytics von Upscore bieten ja eine nahezu unerschöpfliche Vielfalt von Blickwinkeln auf die eigenen Zahlen. Metriken kombiniert mit Filtern, dazu verschiedene Ansichten wie Bars oder Bubbles. Dazu kommen dann noch Messgrößen aus Paywall oder Content Streams.

„Wie schaffen wir es nur, das alles im Blick zu behalten?” Diese Frage höre ich häufig, und meine Antwort darauf ist ganz klar: Ihr müsst das nicht alles im Blick behalten! Die Kunst besteht genau darin, zu beurteilen, welche Daten man getrost aus dem Blickfeld nehmen kann.

Klar, auch ich schaue manchmal wild kreuz und quer durch Daten, etwa bei unseren Upscore-Benchmarks oder auch bei einzelnen Kunden. Aber was wie kreuz und quer aussieht, hat in Wirklichkeit einen konkreten Zweck: Ich versuche, Thesen zu bilden, also Anhaltspunkte für Zusammenhänge.

Denn am Anfang einer jeden „richtigen” Datenanalyse steht eine These, also die Vermutung eines Zusammenhangs. Aber nicht jede These ist gleich wertvoll. Das sind nur Thesen, die einen Zusammenhang ergeben zwischen Metriken Handeln und dem Erreichen von gesteckten Zielen. Ziele sind besonders wichtig, um richtig zu messen. Wer pünktlich sein will, schaut auf die Uhr, nicht aufs Thermometer.

„Handeln” ist der zweite Punkt, der uns hilft zu verstehen, auf welche Daten man schauen sollte, und auf welche auch nicht. Denn wirkliches Gold steckt in den Metriken, die man tatsächlich beeinflussen kann. Fiktives Beispiel: Was hilft es mir, wenn ich zwar sehe, dass es einen Zusammenhang zwischen Scrolltiefe und Reichweite gibt, ich aber gar nicht weiß, mit welchen Mitteln ich die Scrolltiefe beeinflussen kann?

Eine gute Datenanalyse beruht also auf einer These, die verifizierbar oder falsifizierbar ist. Und als Ergebnis stehen dann Metriken im Mittelpunkt des Handelns, von denen man weiß (etwa durch Datenanalyse 😉), dass man auch Hebel hat, sie zu bewegen. Am Ende wird dann ein Team (etwa eine Redaktion) nur auf ganz wenige Zahlen schauen, die ihre Ziele und ihren Plan abbilden. In einem Verlagshaus gibt es natürlich unterschiedliche Teams mit unterschiedlichen Zielen und Handlungsplänen. Die schauen dann natürlich auf unterschiedliche Zahlen. Deshalb ist Upscore so flexibel gebaut, wie es ist.

Zum Schluss noch eine Bemerkung aus 25 Jahren Erfahrung im Digitaljournalismus: Auch ich habe immer gehofft, durch Datenanalyse Dinge zu finden, die kurzfristig, schnell und dauerhaft auf wichtige Ziele einzahlen – ohne Schmerzen zu verursachen. Ich suche weiter. Schmerz gehört bei den Dingen, die funktionieren, eigentlich immer dazu. Meist ist es der Schmerz, Dinge anders zu machen als bisher. Und dabei ein Risiko einzugehen.

Joachim Dreykluft ist Head of Data & AI Strategies bei Upscore