Die Welt der Datenanalyse verändert sich rasant. Neue Technologien, strengere Datenschutzbestimmungen und innovative Ansätze prägen das Feld stärker denn je. Analytics ist längst kein „Nice-to-Have“ mehr – es ist der Schlüssel zu datengetriebenen Entscheidungen und langfristigem Unternehmenserfolg. Doch welche Trends dominieren 2025? Von der Abschaffung der Third-Party-Cookies über First-Party-Daten und Cloud-Lösungen bis hin zur Automatisierung durch KI. Unternehmen müssen sich neu ausrichten, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

In diesem Beitrag werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Analytics-Trends für 2025.

Entwicklungen im Macro-Umfeld

Höhere Datenschutz- und Datensicherheitsstandards

Mit der zunehmenden Bedeutung von Datenschutzgesetzen wie der DSGVO in Europa oder dem CCPA in den USA müssen Unternehmen ihre Prozesse und Technologien anpassen. Die Art und Weise, wie Daten gespeichert und verarbeitet werden, steht dabei besonders im Fokus. Nutzer fordern mehr Kontrolle über ihre persönlichen Informationen und erwarten Transparenz in der Datennutzung. Für Unternehmen bedeutet das, nicht nur gesetzliche Vorgaben zu erfüllen, sondern auch Vertrauen bei ihren Kunden aufzubauen. Dies ist ein entscheidender Faktor in der zunehmend datengetriebenen Wirtschaft.

Ende der Third-Party-Cookies – erschwerte Messung der Customer Journey

Die Abschaffung von Third-Party-Cookies verändert das digitale Marketing grundlegend. Tracking-Mechanismen von Drittanbietern werden zunehmend blockiert, was die Verfolgung von Nutzeraktivitäten über Plattformen und Geräte hinweg erschwert. Diese Veränderung stellt Unternehmen vor die Herausforderung, alternative Lösungen für das Tracking zu finden. First-Party-Daten und kontextbezogene Werbetechnologien rücken in den Mittelpunkt, um weiterhin zielgerichtetes Marketing zu ermöglichen.

Gleichzeitig wird die Messung der Customer Journey komplizierter. Fehlende Cross-Device- und Cross-Channel-Daten führen zu Lücken in der Datenbasis, die das Verständnis der gesamten Nutzerreise erschweren. Attributionsmodelle müssen auf neue Datenquellen und innovative Methoden wie datenschutzkonforme Analysen und intelligente Datenaggregation zurückgreifen, um weiterhin relevante Insights zu liefern.

Unternehmen, die frühzeitig auf alternative Tracking-Methoden und datenschutzfreundliche Strategien setzen, können die Brüche in der Datenbasis schließen und sich einen Wettbewerbsvorteil sichern. In einer zunehmend cookie-freien Welt bleibt die Fähigkeit, die Customer Journey präzise zu analysieren und zu optimieren, ein entscheidender Erfolgsfaktor.

Gestiegene Erwartungen an Digital Analytics

Unternehmen verlangen mehr denn je präzise und schnelle Einblicke, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Analytics-Tools müssen nahtlos in Echtzeit-Systeme und Entscheidungsprozesse integriert werden, um datengetriebene Entscheidungen zu erleichtern. Gleichzeitig wächst der Bedarf an benutzerfreundlichen Lösungen, die auch für Nicht-Datenexperten zugänglich sind. Effizienz und intuitive Bedienung sind entscheidende Faktoren, um Analytics in der Breite nutzbar zu machen.

Artificial Intelligence (AI) im Analytics-Bereich

Künstliche Intelligenz wird zunehmend zu einem Kernbestandteil moderner Analytics-Strategien. AI-gestützte Modelle können Nutzerverhalten vorhersagen und Kampagnen optimieren, wie es z. B. bei datengetriebener Attribution in Google Ads und Analytics bereits der Fall ist. Zudem verbessert der Einsatz von Machine Learning die Datenqualität, erkennt Muster in großen Datenmengen und ermöglicht eine Automatisierung komplexer Analysen. Unternehmen, die auf AI-basierte Analytics setzen, gewinnen entscheidende Wettbewerbsvorteile.

Trends

(1) First-Party-Daten ersetzen Third-Party-Cookies

Mit dem Wegfall von Third-Party-Cookies steht das digitale Marketing vor einer grundlegenden Veränderung. Nutzer können online nicht mehr über Cookies von Drittanbietern identifiziert werden, was die Nachverfolgung von Aktivitäten über verschiedene Plattformen und Geräte hinweg erheblich erschwert. Unternehmen müssen sich daher verstärkt auf First-Party-Daten konzentrieren, um ihre Zielgruppen weiterhin effektiv ansprechen und messen zu können.

Was sind First-Party-Daten und warum sind sie wichtig?

First-Party-Daten sind Informationen, die Unternehmen direkt von ihren Kunden erhalten, wie z. B. E-Mail-Adressen, Adressen oder andere personenbezogene Daten. Diese Daten sind besonders wertvoll, da sie präzise und direkt verfügbar sind. Um Datenschutzanforderungen zu erfüllen, werden diese Daten in gehashter Form an Plattformen wie Google (Enhanced Conversions) oder andere Channels gesendet. Dies dient der Datensicherheit, nicht aber dem Datenschutz – denn die Zustimmung der Nutzer wird weiterhin vorausgesetzt.

Quelle: https://usercentrics.com/de/knowledge-hub/zero-first-und-third-party-daten/

Wie funktioniert der Datenabgleich zwischen Werbetreibenden und Plattformen?

Ein entscheidender Schritt bei der Nutzung von First-Party-Daten ist der Datenabgleich zwischen Werbetreibenden und Werbeplattformen. Matching-Prozesse ermöglichen es, vorhandene Daten beider Parteien zu vergleichen und Nutzer wiederzuerkennen. Wichtig zu beachten: Hat eine Plattform wie Google keine entsprechenden Daten, kann die Identifikation nicht stattfinden.

Dieses Matching bietet jedoch immense Vorteile: Durch präzise Wiedererkennung können Zielgruppen genauer definiert und Inhalte passgenau ausgespielt werden. Funktionen wie Customer Match spielen hierbei eine zentrale Rolle, indem sie bestehende Daten gezielt für die Zielgruppenbildung nutzen.

Vorteile von First-Party-Daten für das Marketing

First-Party-Daten sind nicht nur ein Ersatz für Third-Party-Cookies, sondern ein entscheidender Schritt in Richtung datengesteuertes Marketing. Wer frühzeitig auf diese Datenquellen setzt und Prozesse wie Enhanced Conversions nutzt, sichert sich klare Wettbewerbsvorteile. Die Herausforderung liegt darin, Daten sicher und datenschutzkonform zu erheben und mit den richtigen Technologien sinnvoll einzusetzen, um langfristig erfolgreich zu bleiben.

(2) Cloud und Data Warehouses

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, tiefergehende Einblicke in ihre Daten zu gewinnen. Advanced Analytics wird benötigt, um detaillierte Kundensegmentierungen durchzuführen, den Einfluss verschiedener Faktoren auf Umsatz und Geschäftskennzahlen zu analysieren oder komplexe Warenkorbanalysen zu erstellen. Das Ziel: Kaufverhalten und Produktkombinationen besser zu verstehen und gezielte Marketing- und Verkaufsstrategien zu entwickeln.

Zunehmende Komplexität: Warum Web-Analytics allein nicht mehr ausreicht

Die wachsende Anzahl an Datenquellen und -formaten erhöht die Anforderungen an Datenintegrations- und Verarbeitungslösungen erheblich. Reine Web-Analytics-Daten reichen längst nicht mehr aus, um die komplexen Zusammenhänge im digitalen Geschäft zu verstehen. Unternehmen müssen zusätzliche Datenquellen wie ERP-, CRM-, PIM- und POS-Daten einbinden, um ein vollständiges Bild zu erhalten. Diese erweiterte Analysebasis schafft die Grundlage für ganzheitliche Insights, die datengetriebene Entscheidungen ermöglichen. Gleichzeitig wird fortgeschrittene Datenkompetenz unverzichtbar, ebenso wie eine enge Zusammenarbeit mit der IT-Abteilung. Häufig erfordert dies Investitionen in eigene Systeme, die alle Geschäftsbereiche abdecken und eine nahtlose Datenverarbeitung sicherstellen.

Quelle: https://cloud.google.com/solutions/marketing-analytics/?hl=en

Cloud-Technologien und Data Warehouses als Lösung

Die Zusammenführung und Verarbeitung großer Datenmengen erfolgt zunehmend in der Cloud. Data Warehouses ermöglichen eine zentrale und effiziente Speicherung sowie die schnelle Abfrage umfangreicher Datensätze.

Die Vorteile liegen auf der Hand:

Die Nutzung moderner Cloud-Technologien und Data Warehouses ist ein entscheidender Schritt, um die wachsende Komplexität von Analytics zu bewältigen. Unternehmen, die auf diese Technologien setzen, profitieren von effizienten Datenstrukturen, tiefergehenden Insights und der Flexibilität, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren. In einer Zeit, in der Daten das Fundament für strategische Entscheidungen bilden, sind Cloud-Lösungen und Data Warehouses nicht mehr nur ein Vorteil – sie sind eine Notwendigkeit.

(3) AI und Automatisierung führen zu neuen Tools

Die rasante Entwicklung von künstlicher Intelligenz (AI) und Automatisierung verändert die Analytics- und Marketingwelt grundlegend. Neue Tools und Technologien eröffnen Unternehmen nicht nur innovative Möglichkeiten, sondern stellen sie auch vor Herausforderungen.

Fragmentierung der Tool-Landschaft

Der Trend zu AI-gestützten Lösungen hat zu einer starken Fragmentierung der Tool-Landschaft geführt. Zahlreiche Startups bieten spezialisierte Tools an, die auf bestimmte Anwendungsbereiche zugeschnitten sind. Dabei profitieren sie von ihrer Agilität und der Fähigkeit, schnell auf Marktanforderungen zu reagieren. Große Anbieter hingegen kämpfen oft damit, diese Innovationen in ihre bestehenden Systeme zu integrieren, was zu einer Verzögerung bei der Einführung neuer Features führt.

Quelle: https://chiefmartec.com/2024/05/2024-marketing-technology-landscape-supergraphic-14106-martech-products-27-8-growth-yoy/

Erleichterung der Arbeit für Marketing-Anwender

AI-Tools revolutionieren die Arbeitsweise von Marketing-Teams. Sie automatisieren repetitive Aufgaben, vereinfachen komplexe Datenanalysen und stellen benutzerfreundliche Oberflächen bereit, die auch für nicht-technische Anwender zugänglich sind. Durch die schnelle Generierung von Insights werden datenbasierte Entscheidungen erleichtert und Prozesse effizienter gestaltet. Marketing-Teams können sich so auf strategische Aufgaben konzentrieren, während die Tools die technische Basis bereitstellen.

Customer Data Plattformen (CDPs) als zentrale Lösung

CDPs gewinnen zunehmend an Bedeutung, da sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Data Warehouses und Marketing-Tools in einer zentralen Plattform zusammenführen. Diese Plattformen ermöglichen eine einfache Verwaltung und Aktivierung von Daten über verschiedene Kanäle hinweg. Unternehmen können so personalisierte Marketingstrategien umsetzen, ohne dabei aufwendige technische Prozesse einführen zu müssen. CDPs bieten die Grundlage für datengetriebene Marketingmaßnahmen, die effizient und skalierbar sind.

Neue Möglichkeiten durch Automatisierung und AI

Die Kombination von AI und Automatisierung schafft völlig neue Ansätze im digitalen Marketing:

Quelle: https://chiefmartec.com/2024/05/2024-marketing-technology-landscape-supergraphic-14106-martech-products-27-8-growth-yoy/

AI- und Automatisierungs-Tools sind nicht nur eine Ergänzung, sondern ein zentraler Bestandteil der modernen Marketing- und Analytics-Welt. Unternehmen, die frühzeitig auf diese Technologien setzen und die Vorteile nutzen, sichern sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Während die Fragmentierung der Tool-Landschaft eine Herausforderung darstellen kann, bieten zentrale Lösungen wie CDPs und innovative AI-Ansätze eine klare Richtung für die Zukunft.

Fazit

Die Analytics-Trends 2025 verdeutlichen, dass Unternehmen sich in einer zunehmend komplexen Datenwelt behaupten müssen. Die Abschaffung der Third-Party-Cookies macht First-Party-Daten unverzichtbar, während Cloud-Lösungen und Data Warehouses neue Maßstäbe in der Datenspeicherung und Analyse setzen. Gleichzeitig bieten AI-gestützte Tools enorme Potenziale zur Automatisierung und Optimierung, stellen jedoch auch hohe Anforderungen an Datenkompetenz und Technologie. Wer diese Entwicklungen frühzeitig aufgreift und strategisch umsetzt, sichert sich nicht nur einen Wettbewerbsvorteil, sondern gestaltet aktiv die Zukunft des datengetriebenen Marketings.

Bei Fragen oder dem Wunsch nach einer individuellen Beratung steht Ihnen Daniel Brunner, Head of Analytics – KlickPiloten, jederzeit gerne zur Verfügung.

Wir freuen uns darauf, Sie auf Ihrem Weg zum Analytics-Erfolg 2025 zu begleiten!