Kommentar von Martin Molch, T-Systems MMS

Chancen und Herausforderungen von Big Data im Marketing

| Autor / Redakteur: Martin Molch / Nico Litzel

Der Autor: Martin Molch ist Teamleiter Marketing Design Concept bei T-Systems Multimedia Solutions
Der Autor: Martin Molch ist Teamleiter Marketing Design Concept bei T-Systems Multimedia Solutions (Bild: T-Systems MMS)

Darüber, dass in der Auswertung und Analyse von Daten einmalige Chancen für ein modernes, effizientes Marketing liegen, sind sich die meisten Unternehmen einig. Und mittlerweile hält auch die technologische Entwicklung mit den theoretischen Modellen des frühen „Daten-Zeitalters“ Schritt.

Targeting, Individualisierung und Performance-Optimierung auf Basis von Big Data sind längst Realität. Für die meisten Marketingabteilungen bedeuten Big Data und Datenmanagement aber weiterhin vor allem Unsicherheit, Unwissenheit und Unbehagen.

Anstatt die Chancen beim Schopfe zu packen, sehen 90 Prozent der Marketingverantwortlichen in Deutschland in dem Thema laut einer Befragung durch die Hochschule Reutlingen im Auftrag von T-Systems Multimedia Solutions vor allem große Herausforderungen.

Datenmenge hindert mehr als dass sie hilft – noch!

Auf allen Seiten stehen Marketingverantwortlichen Daten aller Couleur zur Verfügung: Eigene Kundendaten, zusätzliche Web-Analytics-, Social-, Kampagnen-, Offline- und CRM-Daten sowie First-, Second- und Thirdparty-Daten. Und dann muss man sich noch Gedanken über den Datenschutz machen. Der Berg an Aufgaben, Überlegungen und Anforderungen wächst ins Unermessliche.

Die Folge: Die Menge an Daten, die eigentlich zu besseren Entscheidungen führen sollen, haben den gegenteiligen Effekt. Sie behindern Entscheidungen, weil ihre schiere Masse den Betrachter überfordert. Dies könnte eine Erklärung dafür sein, weshalb sich 30 Prozent der befragten Marketingentscheider noch nicht mit dem Thema Big Data auseinandergesetzt haben. Dabei ist die Lösung gar nicht weit entfernt: Mit der richtigen Analyse und Technologie und vor allem der übersichtlichen Darstellung der Erkenntnissen, kann Ordnung ins Chaos gebracht werde.

Leisten können das sogenannte Supertools. In einem einzigen System werden Datenmengen gebündelt, je nach Relevanz strukturiert und auf einer Plattform übersichtlich dargestellt. Damit wächst das Verständnis für die Kunden und auch das Gefühl für die Daten.

Ergänzendes zum Thema
 
T-Systems Multimedia Solutions

Es klingt paradox: Die Unternehmen wollen ihre Kunden immer besser kennenlernen und ihr Angebot auf die individuellen Kundenbedürfnisse zuschneiden, haben aber gleichzeitig keine vernünftige Big-Data-Strategie. Sie wissen nicht recht vor oder zurück, da sie mit dem Thema Neuland betreten. Entsprechend wissen sie auch nicht, welchen Wert sie aus ihren Daten ziehen können. Verlassen sich Marketer nur auf ihr Bauchgefühl und nicht auf konkrete Daten, besteht die Gefahr, an Kundenwünschen vorbei zu agieren und wichtige Chancen in der Kundenbindung und -gewinnung zu vergeben. Nur mit einer dedizierten Big-Data-Strategie und der richtigen Technologie sind Unternehmen auch zukünftig noch marktrelevant.

Personalisierte Angebote sind kein Hexenwerk

Website- und Shop-Betreiber können mithilfe von Big Data ihren Kunden und Interessenten bessere, personalisierte Angebote machen. Die Untersuchung der Hochschule Reutlingen und T-Systems Multimedia Solutions zeigt, dass im Marketing das Thema „Big Data“ besonders in den Bereichen Kundenservice und -bindung wichtig ist. Unternehmen sollten daher ihr Kundenwissen aus dem eigenen CRM-System mit Informationen aus der Web-Analyse anreichern und diese für gezielte Targeting-Maßnahmen einsetzen, um Kunden zugeschnittene Angebote zu machen.

Die Studie „Digital Consumer 2015“ von Defacto Digital Research bestätigt: Konsumenten bewerten Werbung deutlich besser, wenn sie auf sie zugeschnitten ist – von der schwächsten Form von Personalisierung durch Re-Targeting (+ 16 Prozent) bis zur höchsten Ausbaustufe im CRM-Targeting (+ 50 Prozent), das auf den eigenen Kundendaten des Anbieters basiert. Big Data unterstützt das Marketing also vor allem in zwei Bereichen: Bei der durchgängigen und vertieften Analyse der Customer Journey sowie in der datengetriebenen Kundenbindung: Wer durch die Relevanz seiner Angebote bei Kunden punktet, festigt zugleich die Kundenbeziehung – eine entscheidende Voraussetzung für den Erfolg.

Ein Beispiel: Katharina möchte ihren Freund Ben ein passendes Geschenk zum Geburtstag machen – und steht vor einer Fülle von Möglichkeiten. Sie beginnt mit verschiedenen Suchanfragen bei Google. Je länger sie recherchiert, desto besser werden die Vorschläge, die ihr zum Beispiel Display-Werbungen und Shopping-Portale machen. Am Ende folgt sie Empfehlungen für Fitnesszubehör auf Amazon und erhält konkrete Angebote für Fitnessarmbänder. Das dürfte ihrem Freund gefallen. Katharina nutzt ein passendes Angebot.

Einige Wochen vergehen und Ben nutzt intensiv sein neues Gadget. Eines Morgens funktioniert das Fitnessarmband nicht mehr. Katharina ruft sofort mit ihrem Tablet die Amazon-Website auf und stellt eine Serviceanfrage ein. Dreißig Sekunden später klingelt ihr Mobiltelefon und sie wird persönlich von einem Service-Mitarbeiter begrüßt: „Guten Morgen Katharina, Sie haben ein Problem mit Ihrem Fitnessarmband?“ Ohne weitere Abfrage von Kundendaten oder ähnlichen Angaben wird das Problem schnell gelöst.

Auswahl der relevanten Datenquellen

Beim strategischen Einsatz von Big Data bildet die Auswahl der relevanten Quellen eine erste Hürde. Das Beispiel von Katharina zeigt, wie vielfältig die Datenquellen in den Phasen einer Kundenbeziehung sind: Über die Google-Suche ist sie auf die Seite eines Händlers gestoßen, bei dem sie bereits als Kundin registriert ist. Über das Auto-Log-in wird sie erkannt und mithilfe eines Cookies sammelt der Anbieter weitere Informationen: Woher sie gekommen ist, nach was sie sucht, wie sie sich informiert und bei welchen Angeboten sie länger verweilt. Suchanfragen, Seitenaufrufe, Verweildauer etc. werden in einem pseudonymisierten Profil erfasst und mit den Verhaltensweisen von standardisierten Nutzerprofilen abgeglichen.

Schließlich erhält der Händler durch die Datenanalyse folgendes Ergebnis: Katharina sucht nach einem Geschenk für einen Mann. Besonderes Interesse hat sie an Fitnesszubehör. Dabei gibt es offensichtlich eine Präferenz für moderne Gadgets. Aus allen wichtigen Informationen wird für Katharina ein Profil erstellt, das mit denen anderer Shop-Besucherinnen abgeglichen wird. Daraus lassen sich auch allgemeine Erkenntnisse zu Zielgruppen, Konsumeinstellungen und Kaufverhalten ableiten. Alle diese Daten stehen wiederum in einem Targeting-System zur Verfügung, das den Kunden personalisiert mit unterschiedlichen Maßnahmen und Angeboten anspricht. Das später folgende Service-Telefonat konnte zielführend gestaltet werden, da der Service-Mitarbeiter die richtigen Daten über Katharina und ihren Kauf zur Verfügung stehen hatte. Die Informationen über Kunden werden vom Shop-Betreiber zur Pflege von Beziehungen eingesetzt.

Kompetenzen und Infrastruktur nötig

Gerade in den letzten zwei Jahren hat sich technisch am Markt viel getan. Customer-Journey-Analyse ist keine graue Theorie mehr, Smartphone und Tablet sind längst zum First Screen avanciert und auch die Verbesserung der Kundenbindung entlang der analysierten Vorlieben und Verhalten fristet bei Weitem kein Schattendasein mehr. Das Entwicklungstempo nimmt zu und mit ihm die Gefahr zurückzubleiben. Big Data zu ignorieren ist keine Option mehr! Das wissen auch 70 Prozent der von T-Systems Multimedia Solutions und der Hochschule Reutlingen befragten Marketingverantwortlichen, die dem Thema eine hohe strategische Bedeutung für die zukünftige Marketingstrategie beimessen. Für Marketingabteilungen gibt es zwei Richtungen, sich dem Thema zu nähern: Kompetenzen und Infrastrukturen selber aufbauen oder einen verlässlichen Partner ins Boot holen.

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