Big Data als das Erdöl des 21. Jahrhunderts

Immer mehr Bereiche des Lebens und der Arbeit werden heutzutage digital erfasst oder gesteuert. Dabei entstehen Daten in rauen Mengen - die Anzahl der gespeicherten Informationen verdoppelt sich inzwischen jährlich.

Wem es nun gelingt, diese Daten anzuzapfen, intelligent zu verarbeiten und an der richtigen Stelle einzusetzen, der kann sich einen Wettbewerbsvorteil am Markt verschaffen oder begründet gar ein neues Geschäftsfeld. Viele Experten bezeichnen Big Data deshalb inzwischen gar als „das Erdöl des 21. Jahrhunderts“. Gerade für den Handel könnte sich das Datensammeln zu einem wertvollen Aspekt für den Unternehmenserfolg entwickeln.

Dieser Artikel ist auf Niederländisch in Twinkle, dem führenden E-Commerce Magazin in Benelux, erschienen. Nachzulesen unter: „Big Data: de aardolie van de 21e eeuw“

Big Data hat sich in den vergangenen Monaten zu einem beliebten Thema bei Fachveranstaltungen und in Zeitschriften entwickelt. Bei all der Euphorie wird aber häufig vergessen: Big Data an sich generiert keinen Nutzen, sondern erst die Befähigung zur Extraktion der relevanten Erkenntnisse aus den vorhandenen Datenmengen.

Deshalb stellt sich die Frage: Wo findet der Retailer die für ihn wertvolle Datenmasse, das sogenannte „Erdöl“?

Multichannel Retail generiert Big Data

Händler kommunizieren, verkaufen und servicieren heute über zahlreiche und unterschiedliche Kanäle – das nennen wir Multichannel. Parallel zur Entwicklung neuer Technologien sind zusätzliche Kanäle entstanden, beispielsweise vom Radio zum TV, vom Internet zu sozialen Medien. Durch die Digitalisierung der Touchpoints mit den Kunden lassen sich inzwischen viele Daten automatisch erfassen. Zum Beispiel: Woher kommt der Kunde. Wer ist der Kunde. Kennen wir den Kunden schon. Was wissen wir über den Kunden. Wie lange bleibt er. Was macht er. Welche Angebote sieht er sich wie lange an. Kauft er etwas. Warum hat er sich dafür entschieden. Ist er zufrieden. Wohin geht er.

Auswahl an Datenquellen und Analysen aus Interaktionen mit den Kunden (Klick für Vergrößerung).
Auswahl an Datenquellen und Analysen aus Interaktionen mit den Kunden (Klick für Vergrößerung).

Die gesammelten Daten pro Kanal sind in der Masse überschaubar – auch bei großen Unternehmen. Diese Daten lassen sich problemlos analysieren und verwenden. Pro Kanal gibt es probate Methoden und Werkzeuge, mit denen das Kundenverhalten analysiert werden kann. Außerdem gibt es bewährte Konzepte und Best Practices, um konkrete Rückschlüsse zu ziehen und darauf basierend, die Interaktion mit dem Kunden zu verbessern. Diese Arbeit ist wichtig und wertvoll. Aber das ist noch kein Big Data!

Big Data entsteht erst in der Verknüpfung der Daten aus den verschiedenen Kanälen. Dort explodiert die Datenmenge und es wird kompliziert. Die meisten Analysten und Werkzeuge sind bei Big Data im Multichannel überfordert, da auf einer neuen Ebene gearbeitet werden muss. Die Expertise aus den einzelnen Kanälen ist hilfreich, aber erklärt nur die Einzelteile. Wie aber können wir das Kundenverhalten entlang des Customer Journeys verstehen? Erkennen wir Verhaltensmuster über alle Kanäle hinweg? Wo erfüllen wir die Erwartungen des Kunden nicht und verlieren ihn an die Konkurrenz? Wie beeinflussen wir den Customer Journey, damit der Kunde ein integrierteres Marken- und Einkaufserlebnis erhält?

Die Multichannel-Realität erfordert ein neues Denken und Verstehen – vor allem in der Auseinandersetzung mit den Kennzahlen zur Verbesserung des Unternehmens für den Kunden. Die Optimierung eines einzelnen Kanals ist zwar wichtig, aber die Weiterentwicklung des Zusammenspiels der Kanäle ist viel grundlegender. Das bessere Verständnis des Kunden über die Kanäle hinweg hilft uns zu verstehen, warum der Kunde was, wann und wo einkauft! Die Aufmerksamkeit sollte also auf das zukünftige Potential gerichtet werden und nicht auf die vergangene Performance.

Multichannel heißt nicht nur mehr Kanäle, sondern auch mehr Kontext

Noch anspruchsvoller wird Big Data wenn wir nicht nur die Datenbestände aus den Kundeninteraktionen berücksichtigen, sondern auch noch beeinflussende Kontextinformationen mit einbeziehen.

Beispielsweise stellt die Konkurrenz ihre Preise im Internet zur Verfügung, die einige Kunden im Entscheidungsprozess mit berücksichtigen. Kennen wir die Preise der Konkurrenz? Wie haben sich die Preise in den letzten zwölf Monaten verändert? Welche Produktgruppen erfahren häufig Preisanpassungen? Welche Produkte werden wann mit Rabatt angeboten? Welche Produkte wurden kürzlich im Sortiment aufgenommen und welche wurden ausgelistet? Wie reagieren wir auf diese Informationen? Reagieren wir überhaupt darauf? Oder haben wir bemerkt, dass die Konkurrenz uns beobachtet und auf unsere Bewegungen überraschend schnell und geschickt antwortet?

Neben der Konkurrenz gibt es noch viele weitere Informationsquellen, die ausgeschöpft werden können, um daraus einen Geschäftsvorteil zu entwickeln:

  • Welchen Einfluss hat das Wetter auf das Einkaufsverhalten? Wir konnten nachvollziehen, dass die Summe der Preisanpassungen bei Amazon.de parallel zum Wetter verläuft. Das heißt: Der Preis sinkt in der Tendenz bei gutem Wetter und steigt bei schlechtem. Kunden kaufen online eher bei schlechtem Wetter ein.
  • Welchen Einfluss hat die geographische oder demographische Verteilung auf meine Kampagnen und Aktionen?
  • Welche Produkte, Leistungen und Marken tauchen auf Marktplätzen auf? Welche Preisbewegungen beobachten wir dort? Welche Kundengruppen treten dort auf?
  • Welche Produkte und Worte werden in den Medien und sozialen Medien transportiert? Wo entstehen Diskussionen und wo nicht?

Datenschutz treibt Big Data voran

Im Big Data sehen viele Kunden und der Konsumentenschutz eine große Gefahr. Es ist ein heikles Thema und die Unternehmen wollen nicht in einem falschen Licht erscheinen. Beim Datenschutz kann sich ein Unternehmen an die minimalen gesetzlichen Auflagen halten oder proaktiv auf die Bedenken der Kunden eingehen. Erfüllt Ihr Unternehmen stillschweigend die Minimalkriterien oder informieren Sie Ihre Kunden direkt, was Sie mit den Daten anstellen? Versuchen Sie „möglichst viel aus dem Kunden herauszuholen“ oder sorgen Sie sich um die Beziehung zum Kunden und dem Aufbau des Vertrauens?

Die wahrscheinlich beste Situation wird erreicht, wenn der User oder Kunde sich freiwillig zu erkennen gibt und das Sammeln von Daten bestätigt. Sofern das Unternehmen diese Daten intelligent zur Verbesserung der Leistungen verwendet und der Kunde seine Vorteile darin sieht, entsteht eine Win-win-Situation. Mit Kundenbindungsprogrammen, Abonnementprodukten oder Serviceangeboten lassen sich solche Kundenbeziehungen einfach und gut etablieren.

  • Kundenbindungsprogramme werden heute mit einem digitalen Kundenprofil ergänzt. Der Kunde kann sich (nach der Bestätigung der Datenschutzvereinbarung) einloggen und kann jede Interaktion mit dem Unternehmen nachvollziehen. Dadurch entsteht eine neue, beidseitige Transparenz in der Kundenbeziehung. In dieser Entwicklung befinden wir uns erst ganz am Anfang. Mit Behaviour Targeting und Gamification werden die Programme personalisiert und auf den einzelnen Kunden abgestimmt. Das Mobiltelefon als nächstes Identifikationsmedium eröffnet weitere ungeahnte Möglichkeiten an Informationsdichte – solange der Kunde seinen Vorteil sieht und bei diesen Bindungsprogrammen mitmacht.
  • Abonnementservices wie z.b. in Musik, Kommunikation und Entertainment (iTunes, Spotify, Instagram, Gmail, Netflix) geben dem anbietenden Unternehmen eine ganz neue Transparenz.
  • Serviceangebote zur Intensivierung der Kundenbeziehung sind ebenfalls beliebt geworden. Unzählige „Quantified Self“ Services im Umfeld von Sport und Gesundheit zeugen davon (Nike Fuelband, Runkeeper, Withings Health Mate etc).

Wie diese Beispiele zeigen, ist es nicht zuletzt der Datenschutz, der neue Formen von Kundenbeziehungen vorantreibt und den Unternehmen das Sammeln detaillierterer Kundendaten ermöglicht. Der Kunde erhält Leistungen, für die er seine Daten gerne zur Verfügung stellt und gleichzeitig von der ständigen Verbesserung der Leistungen profitiert.

Es wird immer viele Benutzer und Kunden geben, die sich aber nicht anmelden und sich auch nicht zu erkennen geben wollen. Diesen muss die Anonymität garantiert und die Option gegeben werden, dass keine Datenspur hinterlassen wird. In Big Data sind auch diese Informationen eine wertvolle Datenquelle, um daraus Erkenntnisse für das Geschäft zu ziehen.

Bei all diesen Daten bleibt entscheidend: Was haben Sie mit den gesammelten Daten vor? Damit sind wir beim wohl wichtigsten Punkt:

Erfolgsrezept: Big Data braucht Orientierung

Wenn Sie alle Daten der Welt hätten, würde Ihr Geschäft dann besser laufen? Wenn Sie alle Kundendaten hätten, würden dann mehr Kunden bei Ihnen kaufen? Wohl kaum!

Die Idee „mit möglichst viele Daten werden wir erfolgreicher“, tönt für Viele überzeugend. Als Vorbild wird jeweils Amazon genannt, das angeblich alle Daten speichert und keine Daten löscht. Deshalb ist der Auftrag „Big Data einführen“ schnell ausgegeben. Business Intelligence und Data Mining Experten werden eingestellt. Sehr viele Daten werden gesammelt und in schönen Visualisierungen präsentiert. Nach einiger Zeit und hohen Kosten, dafür aber ohne relevante Ergebnisse, folgt die Ernüchterung. Denn Big Data Experten brauchen Orientierung durch konkrete Fragestellungen.

Am Anfang steht die Orientierung: Wohin wollen Sie mit Ihrem Unternehmen und Ihren Kunden? Dann: Was haben Sie mit den gesammelten Daten vor? Was wollen Sie mit Big Data erreichen? Welche Fragen sollen beantwortet werden? Die zentrale Herausforderung ist somit, durchdachte und für Ihr Geschäft relevante Fragen zu stellen, um auf Basis der Antworten, die anstehenden Entscheidungen richtig zu fällen.

Welche Fragen sollte Ihr Unternehmen beantwortet bekommen, damit sich Ihr Geschäft besser entwickeln kann? An dieser Stelle ist die Unternehmensleitung gefordert. Die richtigen Fragen kann nur derjenige stellen, der das Geschäft versteht und weiß, in welche Richtung das Unternehmen bewegt werden soll. Wenn Multichannel eine der großen Herausforderungen im Retail ist – wer in Ihrem Unternehmen hat Multichannel als Ganzes verstanden, um die Aufgaben gezielt und mit Unterstützung von Big Data anzugehen?

Big Data – lernen sie den Treibstoff nutzen

Wenn Orientierung im Big Data Vorhaben gewährleistet ist, sollten Sie Big Data pragmatisch angehen. Im Fokus steht der Aufbau der Kompetenz im Unternehmen. Die Fähigkeit, die richtigen Fragen zu stellen, ist wichtiger, als die technischen Fähigkeiten, mit den gesammelten Daten umzugehen. Kultivieren Sie deshalb die Vielfalt im Umgang mit den Daten. Ermuntern Sie Ihr Team verschiedene Perspektiven einzunehmen, verändern Sie die Fragestellungen, die Ebenen und Visualisierung. Ziehen Sie von Zeit zu Zeit externe Experten heran, die neue Perspektiven und Ideen einbringen können. Denn wer die relevanten Fragen identifiziert, kann den Multichannel-Kunden besser verstehen und sich schneller als die Konkurrenz in die gewünschte Richtung weiterentwickeln.

Mit Multichannel und Big Data stehen Retailer vor einer großen Chance. Sie können die Kunden besser und individueller bedienen. Wenn Sie schneller lernen als die Konkurrenz, werden Sie besonders erfolgreich sein. Dabei kommt es vor allem auf Sie an: Sie können „das Erdöl des 21. Jahrhunderts“ selbst produzieren, verarbeiten und für Ihr Business nutzen.