Chancen und Strategien für datenbasierten Erkenntnisgewinn
Die effektive Verwendung von Big Data Analytics ist für viele führende Unternehmen der entscheidende Faktor, auch bei volatilen Marktentwicklungen erfolgreich zu wirtschaften und der Konkurrenz voraus zu sein. In vielen Branchen nutzen daher immer mehr Neueinsteiger und etablierte Wettbewerber datengestützte Strategien.
Beispielsweise um ihre Performance erfassen, zu analysieren und Entwicklungen zu antizipieren. Ebenfalls sind Anwendungsfälle für die Nutzung von Big Data Analytics in fast allen Bereichen von Technologieunternehmen bis zum Gesundheitswesen vertreten. Vor allem Marketingabteilungen ziehen einen großen Nutzen aus der Verwendung dieser enormen Datenmengen. Doch wie genau sehen diese Vorteile eigentlich aus? Dazu muss zunächst klar sein, wann überhaupt von Big Data gesprochen werden kann.
Was ist Big Data?
Big Data konkret zu definieren, ist nach wie vor eine Herausforderung in der Branche. Gartner definiert den Begriff auf Grundlage drei entscheidender Faktoren: Der Datengröße (Volume), der Geschwindigkeit mit der man die jeweiligen Daten generiert, auswertet und weiterverarbeitet (Velocity) sowie der Vielfalt der Datentypen und -quellen (Variety).
Anhand dieser drei Faktoren haben sich im Laufe der Zeit zwei weitere Parameter abgeleitet. Dabei handelt es sich um die Glaubwürdigkeit der Daten (Veracity beziehungsweise Validity) und dem Mehrwert (Value), der sich aus den Daten für ein Unternehmen und dessen Entscheidungsträgern ergibt. Dieser Value wird dabei von den vier vorausgehenden Faktoren definiert.
Der Schlüssel zu diesem Mehrwert ist die Gewinnung von neuen Informationen. Diese ermöglichen es Unternehmen, verbesserte Einsichten in Geschäftsprozesse zu erlangen sowie Entscheidungsfindungen und Prozessautomatisierungen in Gang zu setzen.
Bei der Generierung, Auswertung und Weiterverarbeitung dieser enormen Datenmengen, verwenden Unternehmen Kombinationen von Verfahren verschiedener Disziplinen. Wissen und Methodiken aus Informatik, Statistik und Mathematik finden in Data Analytics und Data Science sowie dem Machine Learning und Deep Learning im Bereich künstliche Intelligenz Anwendung.
Der Einsatz von Big Data im Marketing
Große Datenmengen zu sammeln, führt nicht automatisch zu einem besseren Marketing. Vielmehr sind es neue Erkenntnisse aus großen Datenmengen, die Entscheidungen und die daraufhin ergriffenen Maßnahmen, die den Unterschied ausmachen.
Diese neuen Erkenntnisse können Mitarbeitenden im Marketing Einblicke dazu liefern, welche Inhalte in jeder Phase eines Verkaufszyklus am effektivsten sind. Folglich auch, wie sich Investitionen in Customer-Relationship-Management-Systeme (CRM) verbessern lassen. Die valide Messung der für das Marketing wichtigen KPI kann Strategien zur Steigerung von Konversionsraten, Interessentenbindung, Umsatz und Customer Journey optimieren. Des Weiteren können Unternehmen durch die Analysen großer Datenmengen Aussagen zu wichtigen Kennzahlen wie Kundengewinnungskosten (Customer Acquisition Cost, CAC), des Customer Lifetime Value (CLV) und viele andere kundenorientierte Faktoren treffen.
Verbesserung der Preisstrategie
Für jedes Produkt sollten Unternehmen in der Lage sein, den optimalen Preis zu finden, den die Kundschaft zu zahlen bereit ist. Im Idealfall berücksichtigen sie spezifische Erkenntnisse, beispielsweise die Kosten des nächstbesten Konkurrenzprodukts im Vergleich zum Wert des Produkts für den Kunden. Anhand solcher Erkenntnisse können sie ihren eigenen optimalen Preis kalkulieren. Für ein Unternehmen mit nur wenigen Produkten ist diese Art der Preisgestaltung natürlich einfacher als für ein Unternehmen mit breiter Produktpalette. Es ist für große Unternehmen einfach zu aufwändig und ein signifikanter Kostenfaktor, die Komplexität dieser sich ständig ändernden Preisvariablen für Hunderte von Produkten zu bewältigen
Mittlerweile errechnen Algorithmen auf Basis von Big Data automatisch den optimalen Preis für einen Warenartikel. Automatisierte Systeme können ähnliche Produkte identifizieren. Anschließend bestimmen sie, was den Wert dieses Produktes ausmacht. Infolgedessen wird dies mit historischen Transaktionsdaten abgeglichen. Auf diese Weise können Unternehmen die Preise für Produktgruppen und Segmente auf Basis von Daten festlegen. Die Automatisierung macht es wesentlich einfacher, diese Analysen fortlaufend und variabel an Entwicklungen anzupassen und zu steuern.
Customer Value Analytics und Kundenbeziehungen
Mit Customer Value Analytics (CVA oder auch Kundenwertanalyse) lassen sich ertragreiche Kunden identifizieren. Somit lässt sich feststellen, ob es rentabel ist, an einer Geschäftsbeziehung mit einem Kunden oder einer Kundin festzuhalten. Zweitens auch, ob es sich lohnt, zukünftig in sie zu investieren. Besonders im Versand- und im Online-Handel, bei der Optimierung des Dispositionsverhaltens und im Retourenmanagement eines Online-Händlers spielen Kundenwertanalysen eine große Rolle.
CVA auf Basis von Big Data ermöglichen es Marketers, konsistente Kundenerfahrungen über alle Kanäle hinweg zu liefern. CVA entwickelt sich zu einer tragfähigen Reihe von Verfahren basierend auf Big Data. Sie beschleunigen Verkaufszyklen und skalieren und behalten gleichzeitig die personalisierte Natur der Kundenbeziehungen bei.
Durch die Verwendung von Big Data Analytics in Kombination mit CRM-Systemen zur Definition und Steuerung der Kundenentwicklung erhöhen Marketingprofis das Potenzial, eine stärkere Kundenbindung zu schaffen und die Kundenbindung zu verbessern.
Personalisierte Angebote
Die Erstellung von personalisierten Angeboten mit Hilfe von Big Data Analytics ist ein weiteres Beispiel. Basierend auf den Erkenntnissen aus der Customer Journey eines Users sind personalisierte Kundenbehandlungen auf spezifische Folgeaktionen ausgelegt. Zum Beispiel die Verhinderung von Kundenabwanderungen oder die Aufforderung zu einem folgenden Kauf.
Mit standortbezogenen Daten können Unternehmen kontextbezogene Angebote an oder in der Nähe eines Geschäfts oder eines Einkaufszentrums präsentieren. Die Standortanalyse hat auch breite Anwendungen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses und wird zu einem Muss für die Gestaltung, die Verwaltung und die Messung von Kundenerfahrungen werden.
Verbesserung von SEO, E-Mail- und Mobile Marketing
Digitales Marketing über E-Mail, Messenger, Suchmaschinen und Soziale Netzwerke sind Basis eines erfolgreichen Multi-Channel-Marketings. Die Menge und Unmittelbarkeit der aus diesen Marketingkanälen generierten Daten kann Erkenntnisse liefern, die Marketers helfen, die Zielgruppen anzupassen, maßgeschneiderte Angebote und Marketinginhalte zu erstellen und schnelle Justierungen von Marketingkampagnen vorzunehmen. Wenn ein Unternehmen aktive Schritte unternimmt, um Big Data für SEO-Strategien bereitzustellen und umzusetzen, kann dies einen großen Einfluss auf den Traffic einer Website haben. Beispielsweise indem die Auswertung von A/B-Testings in großem Volumen eine kontinuierliche Anpassungen von Ads und Bannerwerbung zur Folge hat.
Reduzierung von Kosten mit Big Data Analytics
Folgerichtig ist das Verständnis von Kundenprofilen für Unternehmen von enormer Bedeutung. Vor ein paar Jahren wurde der Prozess zur Untersuchung des Kundenverhaltens noch manuell durchgeführt, um daraufhin passende Marketingstrategien zu entwickeln. Mit der Digitalisierung und der anfallenden Menge an Informationen haben sich diese Verfahren ebenfalls automatisiert. Sie bergen für Unternehmen einen wahren Schatz: Denn Kundenprofile setzen sich aus Daten zusammen, die weit über den eigentlichen Kauf- oder Bestellprozess hinausgehen. Demografische Daten, Verbindungsdaten und Metainformationen über das Kundenverhalten vor und nach dem Kauf können in die Bewertung mit einfließen.
Heutzutage können Marketers die Analyse dieser Daten zu gewinnbringenden Informationen über die Zusammensetzung ihrer Kunden weiterentwickeln, um das Kundenverhalten zu bewerten und strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dazu können Prozesse angepasst und Erkenntnisse aus dem Käufer- und Nutzerverhalten gewonnen werden, die Streuverluste und damit unnötige Kosten vermeiden.
Big Data Analytics: Viel Potenzial für die richtigen Fragen
Wie bei allen Data-Analytics-Initiativen kommt es vor allem auch bei großen Datenmengen auf die Art der Fragestellung und des Erkenntnisbedarfs an, mit der die Datensätze befragt werden sollen. Ohne ein konkretes Vorhaben und ohne die Formulierung eines Use Cases werden Daten nicht zu Informationen und bleiben reine Zahlen. Die Zusammenhänge müssen durch Marketers selbst hergestellt werden und die Daten auf prägnante Fragen hin untersucht werden.
Die im Marketing anfallenden Datenmengen bilden hier glücklicherweise ein weites Feld, das für die unterschiedlichsten KPI-Entwicklungen genug Analysen ermöglicht. Marketers sollten sich also fokussiert und mit klaren Vorstellungen Big Data Analytics zuwenden, um relevante Entwicklungen mit pointiertem Erkenntnisgewinn zu analysieren.
