HAAS: Modern Data Stack für Vertrieb & Marketing

Nach dem erfolgreichen Abschluss unseres Data Audit & Design Projekts bei der HAAS Mediengruppe war der Grundstein für die digitale Transformation des Unternehmens gelegt. Die konzeptionelle Vorarbeit hatte ein klares Zielbild geschaffen: Eine moderne, cloud-basierte Dateninfrastruktur sollte die fragmentierte Systemlandschaft konsolidieren und die Basis für datengetriebene Entscheidungen bilden.

Im Rahmen des Audits hatten wir gemeinsam mit den Stakeholdern eine zukunftsfähige Architektur entworfen: Snowflake als zentrales Data Warehouse, dbt für die Datenmodellierung, GitHub Actions als Scheduling Tool und PowerBI für die Visualisierung. Durch die Definition von zwei Customer Golden Records für Vertrieb und Vermarktung hatten wir zudem konkrete Use Cases identifiziert, die unmittelbaren geschäftlichen Mehrwert liefern würden.

Die Herausforderung: Von der Vision zur Realität

Die Herausforderungen bei der Implementierung waren vielschichtig. Die relevanten Daten lagen in fragmentiert in einer Vielzahl von Datenquellen vor. Die HAAS Mediengruppe verfügte, wie viele gewachsene Medienunternehmen, über eine heterogene Systemlandschaft: vom klassischen Abo-Verwaltungssystem über verschiedene Lösungen, die Kundendaten vorhalten, bis hin zu diversen Plattformen für digitale Inhalte und deren Monetarisierung.

Einige der Systeme waren moderneren Anforderungen nicht mehr gewachsen oder stark individualisiert. Diese Individualisierungen hatten zwar kurzfristig spezifische Probleme gelöst, führten aber zu erheblichen Abhängigkeiten von einzelnen Toolanbietern. Exemplarisch hierfür standen das Abo- und CRM-System, deren proprietäre Ansätze den Datenzugriff und die Integration in moderne Analyseumgebungen erheblich erschwerten.

Ein weiterer kritischer Faktor war die begrenzte interne Erfahrung im Umgang mit Cloud-basierten Datenarchitekturen. Diese Wissenslücke musste geschlossen werden, um langfristig eine selbstständige Weiterentwicklung und Wartung der neuen Infrastruktur zu gewährleisten.

Die Lösung: Aufbau einer modernen Datenplattform

Unsere Herangehensweise war geprägt von einem pragmatischen, schrittweisen Vorgehen. Der erste Schritt bestand im Aufsetzen und Konfigurieren der Cloud-Infrastruktur bei AWS: Snowflake als Data Warehouse, die Konfiguration von dbt, die Implementierung von GitHub Actions sowie die Anbindung von PowerBI.

Nach der Bereitstellung der Infrastruktur stand die Integration der relevanten Datenquellen im Fokus. Hierbei priorisierten wir jene Systeme, die für die beiden definierten Use Cases essenziell waren: Abo-System, CRM-System, verschiedene Webanalyse-Tools sowie weitere kleine Quellen. Für jede Datenquelle entwickelten wir mit Hilfe der HAAS-Kollegen und Kolleginnen maßgeschneiderte Konnektoren, die einen zuverlässigen und automatisierten Datenfluss gewährleisteten.

Mit den integrierten Datenquellen widmeten wir uns der Datenmodellierung. Hier kam dbt zum Einsatz, um aus den rohen Quelldaten ein strukturiertes, konsistentes Datenmodell zu schaffen. Wir implementierten eine klare Layer-Architektur von den Rohdaten über Transformations- und Aggregationsschichten bis hin zu den finalen, für Analysen optimierten Datentabellen. Für jeden der beiden Customer Golden Records erstellten wir dedizierte Datenmodelle, die auf die jeweiligen Anforderungen des Vertriebs bzw. der Vermarktung zugeschnitten waren.

Ein besonderer Schwerpunkt lag auf dem Wissenstransfer. Von Anfang an bezogen wir die internen Kolleginnen und Kollegen aktiv in alle Phasen des Projekts ein und führten on-the-job Schulungen durch. Diese praxisnahe Wissensvermittlung erwies sich als äußerst effektiv, da die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter die neuen Technologien direkt am realen Anwendungsfall erlernen konnten. Regelmäßige Sparring-Sessions stellten sicher, dass das HAAS-Team schrittweise die Kompetenz aufbauen konnte, die neue Plattform eigenständig zu betreiben und weiterzuentwickeln.

Der Mehrwert: Schnellere Insights, reduzierte Aufwände, gesteigerte Autonomie

Die Einführung des Modern Data Stacks bei HAAS hat in mehreren Bereichen spürbare Mehrwerte geschaffen. Am unmittelbarsten bemerkbar machte sich die verbesserte Verfügbarkeit von Insights aus Vertrieb und Vermarktung. Was zuvor oft Tage und ein hohes Maß an manueller Arbeit in Anspruch nahm – die Zusammenführung und Aufbereitung von Daten aus verschiedenen Quellen – ist nun in Minuten verfügbar. Die Fachbereiche können dadurch deutlich schneller auf Veränderungen im Markt reagieren.

Für das Vertriebsteam bedeutet der Customer Golden Record einen Quantensprung in der Kundenansprache. Erstmals steht eine 360-Grad-Sicht auf den Kunden zur Verfügung, die sowohl Print- als auch Digital-Abonnements sowie Interaktionen auf den verschiedenen digitalen Plattformen umfasst. Diese umfassende Sicht ermöglicht eine präzisere Segmentierung, gezieltere Kampagnen und letztlich eine höhere Conversion-Rate.

Ähnlich transformativ wirkt sich der Customer Golden Record für die Vermarktung aus. Das Team verfügt nun über detaillierte Einblicke in die Performance verschiedener Werbekanäle und -formate und kann Kampagnen datenbasiert optimieren. Dies führt nicht nur zu höheren Erlösen, sondern auch zu einer gesteigerten Zufriedenheit der Werbepartner.

Einen weiteren signifikanten Mehrwert stellt die massive Reduktion manueller Aufwände im Data Team dar. Prozesse, die zuvor aufwändig manuell durchgeführt werden mussten, laufen nun vollständig automatisiert ab. Das Data Team kann sich nun verstärkt auf wertschöpfende Aktivitäten wie die Entwicklung neuer Analysen konzentrieren.

Besonders erfreulich ist die gesteigerte Autonomie von HAAS in Bezug auf die Weiterentwicklung der Datenplattform. Durch den konsequenten Wissenstransfer ist das Team bereits in der Lage, Teile der Plattform selbstständig zu warten und weiterzuentwickeln – eine Fähigkeit, die kontinuierlich ausgebaut wird.

Ausblick: Der Weg zur vollständig datengetriebenen Organisation

Mit der erfolgreichen Implementierung des Modern Data Stacks hat die HAAS Mediengruppe einen entscheidenden Schritt auf dem Weg zur vollständig datengetriebenen Organisation gemacht. Die geschaffene Infrastruktur bildet das Fundament für zahlreiche weitere Use Cases, die in den kommenden Monaten umgesetzt werden können.

In der Pipeline befinden sich bereits weitere Use Cases bspw. zur Optimierung der Content-Strategie durch detaillierte Analyse des Nutzerverhaltens, zur Personalisierung digitaler Angebote und einige mehr. Diese Initiativen werden weiter dazu beitragen, die Position von HAAS als führendes Medienunternehmen in der Region zu stärken.

Rückblickend zeigt dieses Projekt exemplarisch, wie mittelständische Medienunternehmen durch den gezielten Einsatz moderner Datentechnologien ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken können. Der Schlüssel zum Erfolg lag dabei nicht allein in der technischen Umsetzung, sondern in der Kombination aus maßgeschneiderter Architektur, pragmatischer Implementierung und konsequentem Wissenstransfer.

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Bild: unsplash Rohit Choudhari