Big Data – Die Explosion der Datenmenge, -vielfalt und -geschwindigkeit – hat einen sehr großen Einfluss auf alle Unternehmen und verändert mitunter ganze Geschäftsmodelle. Um von Big Data und den damit neuen Möglichkeiten in Bereichen wie Produktion, Logistik, Transport oder Marketing profitieren zu können, dürfen es Unternehmen nicht verpassen, diese Daten auch richtig auszuwerten und zu nutzen. Wird der Einsatz von Big-Data-Technologien verpasst, gehen Wettbewerbsvorteile verloren.
Data Driven Marketing ist ein aktuelles und wichtiges Thema, bei dem zum Beispiel demographische Daten oder verhaltensbezogene Informationen für Marketing-Entscheidungen in Echtzeit analysiert und genutzt werden. Ziel ist es, dadurch automatisierte Kampagnen besser, zielgerichteter und personalisierter auszurichten, um somit die relevante Zielgruppe zu erreichen
Jeder von uns, der online unterwegs ist, wurde bereits mit personalisierten Angeboten angesprochen, wie zum Beispiel mit Amazon-Empfehlungen für Artikel, die wir uns bereits angeschaut haben oder die zu unseren Interessen passen könnten. Doch je mehr Daten es gibt, desto komplexer und schwieriger ist auch deren Auswertung, sodass Online-Werbung nicht immer die richtige Zielgruppe erreicht. Dann kann es schon passieren, dass Werbeanzeigen für Smartphones gezeigt werden, obwohl sich der Konsument bereits ein neues bestellt hat oder dass junge Menschen mit Anzeigen für Treppenlifte nichts anfangen können.
Besser beraten sind Unternehmen mit einer passenden Lösung für Ihren Bedarf, um mithilfe der richtigen Daten schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen.
Big Data – das Öl der Zukunft
Big Data ist das Schlagwort der letzten fünf Jahre und ist die Basis für den Ausspruch „Daten sind das Öl der Zukunft“. Vor fünf Jahren betonte der Bitkom-Verband, dass die Mobile Technologien, Social Innovation, Big Data und Cloud Computing zusammen wirken und die Wirtschaft in den nächsten Jahren bestimmen werden.
In allen Unternehmensbereichen fallen eine Vielzahl von Daten an. Unter Big Data werden dabei Massendaten verstanden, die einen großen Umfang (Volume) haben, schnell entstehen bzw. sich ändern (Velocity) und eine große Heterogenität untereinander aufweisen (Variety).
Nutzen
Den Nutzen von Big Data sehen die Unternehmen eindeutig im Bereich der Risikominimierung mit 31% und der Umsatzmaximierung mit 29%. Dabei werden Unternehmensentscheidungen zunehmend auf Basis von Daten getroffen und auch die Datenanalyse ist ein wichtiger Faktor für die Ausrichtung zukünftiger Geschäftsmodelle. Bitkom Research und KPMG befragten hierzu in ihrer Studie „Mit Daten Werte schaffen 2016“ über 700 Unternehmen aus Deutschland.
Ergebnisse aus der Studie „Mit Daten Werte schaffen“
Anwendungsbereich Marketing
Jeder von uns weiß, dass persönliche Daten E-Commerce Unternehmen helfen, Nutzerprofile pro Nutzer bzw. pro Nutzergruppe festzulegen. Das Marketing und die Werbung sind stets so angelegt, dass das Produkt und die werbliche Aussage dazu für den Nutzer relevant sein müssen. Eine hohe Relevanz sorgt für eine entsprechende Wahrnehmung und Involvement, Beschäftigung mit dem Produkt und schließlich mit einem Kauf.
Die Formel ist einfach: Je genauer die Präferenzen des Nutzers bekannt sind, umso treffsicherer ist die Werbung. Genau diese Präferenzen können aus einem Pool an verschiedenen Daten (Big Data) gewonnen werden.
Ein Beispiel ist hier Lufthansa. Mit den Kundendaten werden nicht nur Kundensegmente gebildet, sondern jeder Kunde wird individuell mit den passenden Produkten angesprochen. Dabei erweitert Big Data in Kombination mit Künstlicher Intelligenz das Customer Relationship Management.
Das Versandhandelsunternehmen Otto bzw. die Otto Group richtet schon seit längerem seine Prozesse auf Basis der Nutzungsdaten seiner Kunden und Nutzer aus. Ein Ziel besteht dabei in dem Aufstellen von Hypothesen und diese werden dann zielgruppenspezifisch anhand der vorhandenen Datenpools abgeprüft. So kann ein Zusammenhang zwischen Daten und der jeweiligen Handlung hergestellt werden. Dabei stehen nicht nur die richtigen und damit relevanten Produkte für den Kunden im Vordergrund, Otto entwickelt hierzu auch ein passendes individuelles „Data Driven Storytelling“.
Beispiel für eine Vorgehensweise für ein Data Driven Storytelling
Damit geht Otto konsequent den Weg zur Nutzung der Daten nicht nur für eine Individualisierung von Werbebotschaften durch ein Austauschen von Botschaften, vielmehr wird die Werbestrategie bzw. Copy-Strategie pro Zielgruppe entsprechend angepasst.
Anwendungsbereich Industrie 4.0
Das Stammdatenmanagement und Datenqualitätsmanagement innerhalb von Beschaffung, Einkauf und Logistik wird als wichtigstes Anwendungsgebiet der Datenanalyse gesehen.
Vor dem Hintergrund von Industrie 4.0 ist der Bereich der Produktion von besonderer Bedeutung. Hier werden Datenanalysen primär im Bereich der Produktionsplanung eingesetzt.
Die Datenauswertung kann dabei verschiedene Ziele haben, so werden deskriptive Analysen benutzt, um vorhandene Daten aufzubereiten und so darzustellen, dass auch große Datenmengen (Big Data) überblickt und damit interpretiert werden können. Ergänzend werden auch Datenanalysen durchgeführt, um Vorhersagen und Prognosen treffen zu können (Predictive Analytics).
Unternehmen besitzen schon heute einen großen Pool unterschiedlicher betrieblicher Daten. Um zukünftig die Potenziale von Big Data Analytics zu nutzen, kann grob folgende Vorgehensweise empfohlen werden:
- Information
– Identifikation von bestehenden Datenpools und zukünftigen Datenquellen
– Aufbau von Wissen bei den einzelnen Akteuren im Unternehmen - Planung
– Unternehmensweite Strategie zum Einsatz von Big Data Analytics
– Identifikation betrieblicher Entscheidungen, die mit Big Data unterstützt bzw. abgebildet werden können - Pilot
– Initiierung erster Pilotprojekte, um Nutzen und Akzeptanz zu eruieren
– Kommunikative Begleitung dieser Pilotprojekte - Umsetzung
– Zunehmende Implementierung von Big Data-Lösungen in allen Unternehmensbereichen
– Übergreifende Koordination dieser Anwendungen
– Big Data Analytics wird Standard zur Planung und Entwicklung von betrieblichen Anforderungen
Die Potenziale liegen auf der Hand. So können die zunehmende Anzahl von betrieblichen Daten zeitnah bzw. in Echtzeit zum Teil automatisiert ausgewertet und interpretiert werden. Dadurch erlangen die Unternehmen einen Wissensvorsprung gegenüber Marktbegleitern, die sich dem Thema Big Data noch nicht intensiv widmen. Somit liegt hier das Potenzial für jedes Unternehmen zum Wissensvorreiter zu werden.
Quellen:
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