Data Warehousing für smarte Marketing Automation

Einleitung: Alle Automation startet mit verbundenen Daten

Wenn deine Ad Campaigns, Email Flows und Product Triggers auf isolierten Daten laufen, reagierst du zu spät, oder überhaupt nicht. Ich löse das mit einem ordentlichen Data Warehouse, wo alle Key Signale jede Stunde oder jeden Tag gejoined werden. Einmal sind die Daten vereinheitlicht, wird Automation zuverlässig, intelligent und profitabel.

In diesem Artikel zeige ich wie ich BigQuery Tables oder Snowflake Views strukturiere die als Foundation für reaktives, Insight getriebenes Marketing agieren. Von Ad Feeds zu dynamischen Email Kohorten zu Anomalie getriggerten Campaigns, alles startet mit dem Data Model.

1. Ad, CRM und Commerce Daten joinen

Mein erster Schritt ist immer zu vereinheitlichen:

• Ad Plattform Daten (Google Ads, Meta, Microsoft)
• CRM (HubSpot, Salesforce, oder Custom DB)
• eCommerce Events (Shopify, Woo, Stripe, etc)
• Analytics (GA4 oder Custom Events)

Das passiert via geplante Ingestion (Fivetran, Stitch oder Custom Airbyte Jobs) und tägliche oder stündliche Joins in SQL.

Hier ist ein vereinfachter BigQuery Join über Ad Spend, CRM Status und Purchase Daten:

SELECT
  u.user_id,
  MAX(a.campaign_name) AS last_campaign,
  SUM(a.spend) AS lifetime_ad_spend,
  MAX(c.stage) AS crm_stage,
  SUM(o.total_value) AS total_purchase
FROM
  ads_data a
JOIN
  crm_data c ON a.user_id = c.user_id
JOIN
  orders o ON o.user_id = c.user_id
JOIN
  users u ON u.id = o.user_id
GROUP BY
  u.user_id

Dieser Output bildet die Basis für Segment Erstellung und Decision Logic.

2. Daten exportieren um Campaigns zu treiben

Einmal ist das vereinheitlichte Dataset gebaut, automatisiere ich den Export von Segmenten oder Scores in Formate die andere Systeme konsumieren können. Zum Beispiel:

• CSV Feeds für Google Shopping (via Cloud Storage)
• JSON Payloads für Email Tools wie Klaviyo oder Customer.io
• Audience Listen gepusht zu Meta oder Google Ads via API

Python Snippet um JSON Payload an eine Email Plattform zu senden:

import requests
payload = {
  "email": "[email protected]",
  "traits": {
    "segment": "high_value_churn_risk",
    "last_purchase": "2024-12-21"
  }
}
headers = {"Authorization": "Bearer <API_KEY>"}
requests.post("https://api.customer.io/v1/identify", json=payload, headers=headers)

Die Payload Logic wird getrieben von SQL Queries die in BigQuery laufen, gefiltert nach Kohorten Growth, LTV Slope oder Cart Abandonment Events.

3. Triggern basierend auf Kohorten Bewegung oder Anomalien

Eines der größten Upgrades in Marketing Automation kommt davon Daten zu monitoren, nicht nur auf Form Fills oder Ad Clicks zu reagieren.

Ich nutze geplante Queries um:

• LTV Plateaus zu erkennen (zB User deren kumulativer Wert abflacht)
• Anomalien in Kohorten Aktivität zu flaggen (zB plötzlicher Dip in 7 Tage Conversion Rate)
• Churn Risiko zu identifizieren basierend auf Velocity Decay (zB Session Frequenz droppt um 60 Prozent)

Das triggert dann:

• Eine Reminder Email
• Eine Discount oder Feature Unlock Ad
• Eine Call Task für einen CSM

Beispiel SQL für Plateau Detection:

SELECT user_id
FROM user_value
WHERE DATE_DIFF(CURRENT_DATE(), MAX(event_date), DAY) > 30
  AND SUM(value) < 500
GROUP BY user_id

Diese User werden zu Action Systemen geroutet durch Webhooks, Message Queues oder direkte API Calls.

Abschließender Gedanke: Dein Warehouse ist dein Gehirn

Die meiste Automation scheitert weil sie von fragilen Tags oder lokaler Logic abhängt. Ich baue stattdessen um das Warehouse herum. Wenn Daten gejoined, normalisiert und zeitnah sind, wird alles Downstream smarter.

Ob du Campaigns in Google oder Meta laufen lässt, oder Flows in Klaviyo oder Iterable, die Power kommt von dem was darunter sitzt. Ich designe diese Foundations um reaktiv, interpretierbar und bereit zu sein.

Wenn du Hilfe brauchst eine Warehouse first Automation Strategie zu bauen, oder einfach aufhören willst CSVs zwischen Tools zu kopieren, kann ich eine Architektur helfen aufzusetzen die deinem Business erlaubt zu reagieren bevor der User überhaupt fragt.