Wissensvorsprung durch BIG DATA im Marketing und E-Commerce

BIG DATA ist in aller Munde, doch was steckt genau hinter diesem Buzzword, welchen Nutzen können Entscheidungsträger im Marketing und E-Commerce daraus ziehen und wie ist BIG DATA überhaupt umzusetzen? Diese Fragen werden folgend beantwortet.

Verändertes Kaufverhalten produziert mehr Daten

Die Märkte und das Einkaufsverhalten der Kunden wandeln sich rasant. Vor dem Kauf eines Produktes nutzt die Mehrheit der Konsumenten bereits das Internet als Informationsquelle. Der Kunde erwartet das beste Preis-/ Leistungsverhältnis und eine schnelle Verfügbarkeit der Waren. Einen wachsenden Stellenwert bei der Entscheidungsfindung haben soziale Medien, Ratgeber- und Vergleichsportale und das Empfehlungsmarketing bzw. Electronic-Word-of-Mouth. Immer leistungsfähigere Endgeräte im mobilen Bereich – gepaart mit sinkenden Anschaffungs- und Verbindungskosten – sorgen dafür, dass immer mehr Anwender ihre Erfahrungen mit Produkten oder Dienstleistungen für Dritte bereitstellen.

Gestützt durch neue Datenbanktechnologien und Anwendungen werden Handel und Hersteller in die Lage versetzt, diese stetig wachsenden Datenmengen (BIG DATA), die sich wesentlich durch ihre Tiefe und Unstrukturiertheit kennzeichnen, zu analysieren und können so besser auf die Wünsche ihrer Kunden reagieren.

Was ist unter BIG DATA zu verstehen? Welchen Nutzen haben Unternehmen durch BIG DATA?

Es gibt schon seit längerem große Datenmengen, aber nicht so schnell wachsende, komplexe und unstrukturierte Daten. Man spricht in diesem Zusammenhang oft auch von den drei „V‘s“: Volume, Variety und Velocity. Was viele Unternehmen nicht wissen ist, dass ihre bestehenden IT-Systeme bereits Giga- und Terabytes an wertvollen Daten generieren, die nur darauf warten, sinnvoll genutzt zu werden. Die wirtschaftlich sinnvolle Gewinnung und Nutzung entscheidungsrelevanter Erkenntnisse aus diesen vielfältigen, aber unterschiedlich strukturierten Informationen wird als BIG DATA bezeichnet.

BIG DATA umfasst Konzepte, Methoden, Technologien und Tools, mit denen sich die Informationsflut in Bahnen lenken und intelligent auswerten lässt. Kurz gesagt: Aus den oftmals schon vorhandenen Daten lassen sich wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die u.a. zur Umsatz- und Effizienzsteigerung eingesetzt werden können.

Welche Rolle spielt BIG DATA im Marketing und E-Commerce?

Marketing und Vertrieb erleben derzeit einen fundamentalen Veränderungsprozess. Ob nun interaktives TV, digitales Marketing, Social Media, Apps oder E-Commerce: Die Veränderungen, Anforderungen, aber auch das Potenzial sind enorm. Die dabei anfallenden Datenmengen werden aber vielfach noch nicht ausgewertet. Beispielsweise sind intelligente Algorithmen in der Lage, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Merkmalen zu erkennen, die mit klassischen statistischen Methoden verborgen bleiben.

Einige erfolgreiche, datengetriebene Unternehmen steigern schon heute ihren Umsatz durch BIG DATA oder positionieren sich sehr erfolgreich in einem Markt, der eigentlich schon als ‚aufgeteilt‘ galt. Alte Strukturen werden aufgebrochen und neue Konzepte krempeln den Markt um. Erreicht werden diese enormen Wettbewerbsvorteile durch Echtzeit-Analysen des sogenannten ‚Datengoldes‘.

Dabei helfen Techniken wie Absatzprognosen, Kunden- und Marktsegmentierungen, Bonitätsprüfung, Warenkorbanalyse, Real-Time-Bidding, Cross Selling und die persönliche Aufbereitung von Inhalten für jeden einzelnen Kunden. Speziell im Online-Handel kann durch diese Techniken das Kaufverhalten der Kunden entsprechend der unternehmensseitigen Ziele gesteuert werden, weil diese nur Produkte sehen, die für sie interessant sind. Eine Reduzierung der Auswahl und damit eine erhöhte Übersichtlichkeit sorgen dafür, dass Kunden sich im Shop wohler fühlen und dadurch ggf. einen höheren Warenkorbwert aufweisen. Im Gegensatz zu einem Kaufhaus kann hier einfach Ware ausgeblendet werden. Dies ist zwar nur bedingt vergleichbar mit der Beratung im Kaufhaus, aber ein guter Verkäufer wird einem potenziellen Kunden auch nur noch passende Kleidungsstücke anbieten. Hilfreich können in diesem Zusammenhang neben entsprechenden Plug-Ins auch neuartige Features wie bspw. ‚Styles‘ (Collage mit Produkten) sein.

Durch BIG DATA -Analytics kann also ein Wissensvorsprung geschaffen werden, mit dem sich Prozesse und Kampagnen zielgerichtet auf den Kunden ausrichten lassen. Der vernetzte Konsument wird auf seiner ‚Customer Journey‘ begleitet. BIG DATA -Anwendungen sind dann besonders wertvoll, wenn sie personalisiert und in Echtzeit stattfinden, weil dadurch tatsächlich gelten kann: „Turning Data into Dollar“.

Wie läuft BIG DATA-Analytics genau ab?

Im Mittelpunkt stehen natürlich Daten – und zwar die richtigen. Der Aufbau und die Organisation von Datenbanken, u. a. die Datensammlung und -aufbereitung, sind deshalb wesentliche Schritte im Vorfeld der eigentlichen Analysen. Der gesamte Prozess kann folgendermaßen ausgestaltet werden (hier am Bsp. des bewährten Knowledge-Discovery-in-Databases-Prozesses (KDD-Prozess) nach Fayyad/Piatetsky-Shapiro/Smyth):

kdd-prozessNach der Auswahl der für die jeweilige Fragestellung richtigen Daten werden im Rahmen der Vorverarbeitung die Daten gereinigt, z. B. werden Ausreißer eliminiert und fehlende Werte ersetzt. Im Transformationsschritt wird das Ziel verfolgt, einen auswertungsfähigen Datensatz zu erzeugen, z. B. durch die Reduzierung der Variablenanzahl sowie einer Umkodierung oder Normierung von Variablen. Der dann folgende Data-Mining-Schritt stellt den eigentlichen Kern des ganzen Prozesses dar, in dem es zur Anwendung von verschiedenen Methoden kommt, um interessante Muster in den Daten zu entdecken. Gängige Tools wie die von SAS oder IBM SPSS Modeler verfügen hier über eine große Fülle an implementierten Methoden, u. a. (logistische) Regression, Entscheidungsbäume und Neuronale Netze.

Mit solchen Methoden können bspw. Prognosen erstellt werden, die auf eine Konversion positiv wirkende Keywords im Rahmen des Suchmaschinenmarketing (SEA und SEO) vorhersagen und im Rahmen der Kampagnenoptimierung eingesetzt werden können.

Welchen Stellenwert hat die IT im Rahmen von BIG DATA-Analytics?

Der Weg zu einem datengetriebenen Unternehmen bedarf einer klaren Strategie und einem effektiven Projektmanagement. Die IT ermöglicht Big Data überhaupt erst. Daten fallen 24/7 in verschiedensten Kanälen an, müssen gesammelt, transformiert und einer Auswertung zugeführt werden. Es stellt sich die Frage, welche Systeme geeignet sind und wie diese mit der bestehenden IT-Landschaft harmonisieren. Möglichkeiten sind u.a. Standard-Systeme wie SAP, die durch die Partnerschaft mit dem Analytics-Anbieter SAS und SAP HANA im Hintergrund eine leistungsfähige Technologie bieten, oder leistungsfähige Open Source-Alternativen.

Insbesondere vor der steigenden Relevanz des Omni Channel-Handels  mit seinen diversen Consumer Touchpoints – stationär, digital, mobil und sozial – ist eine harmonisierte, vollintegrierte Systemlandschaft vonnöten. Alle Elemente wie ERP, CRM, PIM, E-Commerce-Plattform, usw. sollten eine Einheit bilden und eine Ausspielung in alle Marketing- und Vertriebskanäle ermöglichen. So ist es möglich, Inhalte und Produkte dort anzubieten, wo Kunden sind: spezifisch, optimiert und responsiv auf allen möglichen Endgeräten, also z.B. als native App, als mobile HTML5-Website und in Sozialen Medien.

Das Ziel sollte sein, ein ganzheitliches digitales Kauferlebnis auf allen Endgeräten und am Point-of-Sale zu ermöglichen und gleichzeitig alle weiteren Prozesse wie Einkauf, Logistik etc. darauf abzustimmen. Amazon ist in dieser Hinsicht mit seinem ‚Anticipatory Shopping‘-Algorithmus führend, indem Kundenvorlieben analysiert werden und in Frage kommende Produkte in naheliegende Logistikstandorte untergebracht werden.

Wie kommen Unternehmen zu einer BIG DATA-Strategie und können diese umsetzen? Wie ist eine mögliche Vorgehensweise?

Um eine individuelle Big Data Strategie zu entwickeln sind mehrere Schritte notwendig. Hierbei ist es wichtig, auf die Besonderheiten des Unternehmens Rücksicht zu nehmen, um den größtmöglichen Nutzen zu generieren.

Durch einen Workshop und anschließende Interviews werden die zukünftigen Nutzer identifiziert und evaluiert, welche Informationen einen Beitrag zur Wertschöpfung liefern könnten. Unter Einbeziehung der schon vorhandenen fachlichen und technischen Szenarien, werden im nächsten Schritt Ziele definiert und die dafür notwendigen Analyseverfahren ausgewählt. Die hierbei gewonnen Erkenntnisse lassen sich dann in eine individuelle BIG DATA-Strategie umwandeln. Der gesamte Prozess benötigt je nach Aufwand und Zielsetzung zwischen 5-8 Wochen und liefert eine umfassende BIG DATA Strategie.

In einem Anschlussprojekt wird die BIG DATA-Strategie umgesetzt. Dazu werden die benötigten Datenquellen an die analytischen Systeme angebunden und die geplanten Szenarien umgesetzt. Schon jetzt lassen sich mit den analytischen Systemen erste Erkenntnisse gewinnen und neue Möglichkeiten werden sichtbar.

Wie wir bei Lynx mit großen Datenmengen umgehen erfahren Sie u.a. unter dem Menüpunkt Web Intelligence (small steps for BIG DATA). Lesen Sie auch unser Interview zum Thema BIG DATA im Marketing und E-Commerce im manager magazin (Ausgabe Juni 2014) mit unserem Geschäftsführer Michael Seehrich.


Hinterlasse einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.

*


  • Neueste Beiträge

    E-Commerce BarCamp OWL am 09. Februar 2017
    Gemeinsam diskutieren, austauschen, profitieren zum Thema E-Commerce Seien Sie Teil des ersten E-Commerce BarCamps OWL am 09. Februar 2017 Wissenstransfer zum Thema E-Commerce und Online Marketing ist uns ein großes Anliegen. Wir möchten diese Themen transparent machen und Unternehmen für den Online Handel stärken. Wir stecken viel Herzblut in dieses Thema und haben gemeinsam mit […]Mehr lesen »
    Lehr- und Übungsbuch zu E-Commerce und Online-Marketing
    Buchvorstellung: E-Commerce und Online-Marketing E-Commerce und Online-Marketing boomen! Aber wie kommt man an fundiertes Wissen für den Berufsalltag, um strategisch und konzeptionell ‚richtig‘ vorzugehen? Eine Möglichkeit – ganz klassisch – ist das gute alte Buch.Mehr lesen »
    Storytelling für Markenbildung und SEO nutzen
    Seit dem Boom sozialer Netzwerke wie beispielsweise Facebook, Pinterest oder Twitter taucht der Begriff „Storytelling“ im Zusammenhang mit Online-Marketing vermehrt auf. Das liegt einerseits an der Tatsache, dass Werbebotschaften im Social Web nicht gewünscht sind, und andererseits, dass für Geschichten Fotos (1 Bild sagt mehr als 1.000 Worte) und Videos (bei mindestens 25 Bilder pro […]Mehr lesen »
TOP