Big Data - Big Deal

Datengetriebenes Echtzeit-Marketing stellt den Kunden in den Mittelpunkt

18.12.2014 von Andreas Espenschied

Big Data hat den Hype-Status hinter sich gelassen. Jetzt müssen Anwendungen her, mit denen Nutzen aus diesen Datenbergen generiert werden kann. Doch gerade dort, wo Big Data das größte Potenzial entfaltet, fällt es Unternehmen besonders schwer, Einsatzszenarien zu identifizieren: im Marketing.

Big Data eröffnet Marketingabteilungen die Möglichkeit, ihre Kunden auf allen Kanälen mit personifizierten Angeboten anzusprechen.
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Multichannel-Marketing nach dem Gießkannenprinzip war gestern. Was heute zählt, sind ein individueller Kundendialog und zielgerichtete Entscheidungsgrundlagen in Echtzeit. Auf dem Weg dorthin kommt kein Marketeer mehr an Big Data vorbei. Dabei gilt: Je mehr, desto besser.
Laut der Studie "The Big Potential of Big Data: A Field Guide for CMOs" von Forbes Insights und Rocket Fuel aus dem Jahr 2013, erreichen 60 Prozent der Unternehmen, die Big Data in mindestens der Hälfte ihrer Marketingaktionen einsetzen, mehr als erwartet. Dennoch setzen lediglich jedes zehnte Unternehmen und nur ein Drittel der Werbeagenturen Big Data in diesem Umfang ein. Sie lassen Chancen ungenutzt, wertvolle Informationen über ihre Zielgruppen zu erhalten, die ihnen die Möglichkeit geben, über alle Vertriebskanäle hinweg personalisierte Angebote unterbreiten zu können, die interessieren und zum Kauf animieren.

Die zweite Herausforderung: Marketeer schöpfen auch das Potenzial der zur Verfügung stehenden Datenquellen noch nicht vollständig aus. Laut der Studie des Technologieanbieters Silverpop "Datengetriebenes Marketing. Marketing vs. Kundenwunsch" ist das Customer-Relationship-Management-System für die meisten Marketingverantwortlichen die wichtigste Datenquelle. "Weiche" Daten - etwa aus dem Tracking des Surfverhaltens, der Einkaufshistorie oder Social-Media-Posts - werden bei weitem noch nicht ausreichend berücksichtigt. Und das, obwohl gerade diese Informationen besonders viel Aufschluss über die Interessen der Kunden geben.

Web-Tools für Social Media Marketing

Web-Tools für Social Media Marketing
Soziale Netzwerke spielen im modernen Marketingmix eine immer wichtigere Rolle. Mit den richtigen Tools lassen sich Kampagnen effizient im Browser planen, durchführen und auswerten. Im Folgenden eine Vorstellung leistungsfähiger Alternativen, die sich in der Praxis bewährt haben.

Buffer
Buffer bietet sowohl Privatanwendern als auch Unternehmen einen einfachen Weg, Status-Updates in den wichtigsten sozialen Netzwerken nach Zeitplan zu veröffentlichen.

SocialBro
Bei Socialbro handelt es sich um einen funktionsreichen Analytics-Service für Twitter, der 2011 von einem spanischen Startup gestartet wurde und sich in der Branche bereits einen Namen machen konnte.

HootSuite
Wenn es darum geht, die Unternehmenskommunikation in den sozialen Netzwerken zu optimieren, gilt der aus Kanada stammende Service HootSuite mit über neun Millionen Nutzern als eine der besten Alternativen, die der Markt zu bieten hat.

Sprout Social
Eine weniger bekannte, aber dennoch interessante Alternative zu HootSuite ist Sprout Social. 2010 in Chicago gegründet der SaaS-Dienst ebenfalls als ein zentrales Management-Dashboard für Marketer, die verschiedene Social-Media-Profile effizient an einem Ort verwalten möchten.

WebZunder
Mit WebZunder präsentiert sich eine deutsche Lösung, die sich als eine günstigere und einfachere Alternative zu den Schwergewichten aus den USA positioniert. Mit dem Web-basierten Social-Media-Tool aus München sollen kleinere Unternehmen, die selbst wenig Erfahrung in Social Media haben und sich keinen Marketing-Experten leisten können, in die Lage versetzt werden, sich in den sozialen Netzwerken erfolgreich zu präsentieren.

SocialBench
SocialBench ist ein leistungsstarkes Marketing-Tool, das in Hamburg entwickelt wird und Community-Management-Funktionen, die für die Arbeit im Team konzipiert sind, umfangreiche Analytics und Werbungsmanagement in einer ganzheitlichen Plattform vereint.

Quintly
Quintly ermöglicht die effektive Analyse und Steuerung der eigenen Unternehmenspräsenz in den wichtigsten sozialen Netzwerken. Der aus Köln stammende Cloud-Dienst bietet eine funktionsreiche und professionelle Plattform an, die zahlreiche Analytics-Werkzeuge für Marketing-Spezialisten bereitstellt.

Nimble
Die Grenzen zwischen Social Media Marketing und Kundenmanagement verschwinden zunehmend. Vor diesem Hintergrund gewinnen Social-CRM-Tools wie Nimble immer weiter an Bedeutung.

Persönliche Beziehung zur Zielgruppe aufbauen

Ein erster Schritt hin zu einer personalisierten Kundenansprache ist die Individualisierung der dargestellten Werbung. Dieser als "Smart Targeting" bezeichnete Ansatz baut auf dem bisherigen Kaufverhalten auf und wertet Information über Produkte aus, für die ein Kunde sich entweder im Online-Shop oder im Laden vor Ort interessiert hat. Auf Basis dieser Daten wird ihm Werbung für Artikel angezeigt, die ihm höchstwahrscheinlich gefallen.

Die Anzeige personalisierter Werbemittel kann auf ganz unterschiedliche Kundeneigenschaften eingehen, auf Alter, Geschlecht und Konfessionsgröße ebenso wie auf Stil und Geschmack, darauf, ob sich der Kunde eher für niedrig- oder hochpreisige Produkte interessiert, aber auch auf Hobbies, Familienstand, Wohnort und weitere Kennwerte der persönlichen Lebenssituation. Entsprechend dieser Eigenschaften wird jedem Nutzer auf die individuelle Suchworteingabe (sprachbasiertes Targeting) oder das personenbezogene Suchverhalten (Behavioral Targeting) zugeschnittene Werbung angezeigt. Dadurch ermöglicht Smart Targeting nicht nur eine zielgerichtete Kundenansprache, sondern reduziert auch den Streuverlust von Online-Werbekampagnen. Dabei gilt es, den Nutzer möglichst unauffällig zu den für ihn relevanten Werbebotschaften zu lenken, um die Aufmerksamkeit für die Marke zu steigern und den Kaufimpuls auszulösen.

Dynamische Preismodelle statt Pauschalangebot

Fixe Listenpreise waren gestern, heute kann jeder Kunde ein Angebot zu einem individuellen Preis erhalten. "Dynamic Pricing in Echtzeit" bezieht ganz unterschiedliche Kontextfaktoren des Kunden mit ein. Zum Beispiel können Preise kurzfristig gesenkt werden, um den Artikel gegenüber Konkurrenzprodukten, die sich der Kunden parallel anschaut, attraktiver zu machen. Oder der Webshop bietet einem Kunden für kurze Zeit die passenden Handschuhe zur Skijacke oder ein Produktbundle, bestehend aus zwei Produkten, für die er sich interessiert, zu einem Sonderpreis an - und zwar zu einem günstigeren Preis, als wenn er beide Artikel einzeln kaufen würde.

Möglichkeiten, die Kaufwahrscheinlichkeit zu erhöhen, indem der Anbieter seine Produkte preislich in Echtzeit für den Kunden attraktiver macht, gibt es viele. Auch das Echtzeit-Couponing basiert auf schnellen Big-Data-Analysen: Damit können Einzelhändler beispielsweise Gutscheine per Pushmail auf die Smartphones der Kunden schicken, die sich gerade in örtlicher Nähe zu ihrem Geschäft befinden und sie so in den Laden lotsen.

Aus technologischer Sicht stellen diese Lösungsansätze die Herausforderung an Unternehmen, smarte Fast-Big-Data-Lösungen zu implementieren. Ausschlaggebend sind hierbei vor allem die Integration in die bestehenden Marketingsysteme und die Aggregation der bestehenden Datenquellen über sämtliche Vertriebskanäle hinweg. Es gilt, mithilfe der Smart-Big-Data-Systeme eine Datenbasis zu schaffen, die bestehende Silos aus Daten, die online und am Point of Sale erhoben werden, auflöst und eine 360-Grad-Sicht auf Kunden ermöglicht.

Big Data: Neue Berufsbilder

Big Data: Neue Berufsbilder
In den teilweise euphorischen Einschätzungen von Markforschern und IT-Unternehmen ist immer wieder die Rede von neuen Berufsbildern, die Big Data mit sich bringen soll. Dazu zählen unter anderem folgende Tätigkeiten:

Data Scientist
Er legt fest, welche Analyseformen sich am besten dazu eignen, um die gewünschten Erkenntnisse zu erzielen und welche Rohdaten dafür erforderlich sind. Solche Fachleute benötigen solide Kenntnisse in Bereichen wie Statistik und Mathematik. Hinzu kommen Fachkenntnisse über die Branche, in der ein Unternehmen beziehungsweise tätig ist und über IT-Technologien wie Datenbanken, Netzwerktechniken, Programmierung und Business Intelligence-Applikationen. Ebenso gefordert sind Verhandlungsgeschick und emotionale Kompetenz, wenn es um die Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen geht.

Data Artist oder Data Visualizer
Sie sind die "Künstler" unter den Big-Data-Experten. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, die Auswertungen so zu präsentieren, dass sie für Business-Verantwortliche verständlich sind. Die Fachleute setzen zu diesem Zweck Daten in Grafiken und Diagramme um.

Data Architect
Sie erstellen Datenmodelle und legen fest, wann welche Analyse-Tools Verwendung finden und welche Datenquellen genutzt werden sollen. Auch sie benötigen ein umfassendes Know-how auf Gebieten wie Datenbanken, Datenanalyse und Business Intelligence.

Daten-Ingenieur
Diese Aufgabe ist stark auf die IT-Infrastruktur ausgerichtet. Der Dateningenieur ist das Big-Data-Analysesystem zuständig, also die Hard- und Software sowie Netzwerkkomponenten, die für das Sammeln und Auswerten von Daten benötigt werden. Eine vergleichbare Funktion haben System- und Netzwerkverwalter im IT-Bereich.

Information Broker
Er kann mehrere Rollen spielen, etwa die eines Datenhändlers, der Kunden Informationen zur Verfügung stellt, oder die eines Inhouse-Experten, der Datenbestände von unterschiedlichen Quellen innerhalb und außerhalb des Unternehmens beschafft. Außerdem soll er Ideen entwickeln, wie sich diese Daten nutzbringend verwenden lassen.

Data Change Agents
Diese Fachleute haben eine eher "politische" Funktion. Sie sollen bestehende Prozesse im Unternehmen analysieren und anpassen, sodass sie mit Big-Data-Initiativen kompatibel sind. Nur dann lässt sich aus solchen Projekten der größtmögliche Nutzen ziehen. Wichtig sind daher ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, Verständnis für Unternehmensprozesse sowie Kenntnisse im Bereich Qualitätssicherung und Qualitätsmanagement (Six Sigma, ISO 9000).

Quo vadis, Marketing?

Auf den Punkt gebracht, eröffnet Big Data die Möglichkeit, Kunden immer besser kennenzulernen und ihm Angebote zu machen, die seinen Wünschen und Bedürfnissen entsprechen. Diese Technologien stecken in vielen Unternehmen derzeit noch in den Kinderschuhen, werden aber die Entwicklung des Marketings in den kommenden Jahren maßgeblich prägen.

In Kombination mit Wearables wie Smart Watches und Google Glass bieten Echtzeit-Datenanalysen Kunden ein digitales und dennoch intensives, unmittelbares Einkaufserlebnis. So gibt es beispielsweise Applikationen, mit denen Kunden Möbel, die sie sich gerade im Online-Shop anschauen, mit Google Glass in ihre Wohnung projizieren können, um einen realistischen Eindruck zu erhalten, wie ein Sofa in ihrem Wohnzimmer aussieht. Mithilfe von Smartphones und Wearables können Einzelhändler ihren Kunden auch am Point of Sale mit Digital-Signage-Bildschirmen personalisierte Werbung anzeigen. Dadurch führt Big Data dazu, dass Unternehmen ihre Marketingaktivitäten immer individueller auf ihre Kunden ausrichten, Streuverluste reduzieren, und ihre Ressourcen immer gezielter dafür einsetzen können, Kaufentscheidungen positiv zu beeinflussen und Abverkäufe zu steigern. (bw)