Hazelcast, Anbieter einer Plattform für intelligente Echtzeitanwendungen, hat eine globale Studie unter Einzelhändlern und Finanzdienstleistern durchgeführt. Sie zeigt: Bei der Zusammenführung von Echtzeit- und historischen Daten gibt es oft Schwierigkeiten.
Die Studie von Hazelcast zeigt Probleme bei der Kombination von Echtzeitdaten und Data-at-Rest auf.
(Bild: Hazelcast)
Laut der Studie haben acht von zehn Unternehmen aus diesen Industriezweigen Probleme dabei, Echtzeitdaten zu nutzen und sie mit historischen Daten zu kombinieren. Daraus könnten die Firmen bessere Einblicke zu Kundenbindung, Umsatzsteigerung und höheren Konversionsraten erhalten. Zunehmend unvorhersehbare Trends im Kundenverhalten und die steigende Flut eingehender Daten machen derartige Erkenntnisse wertvoll. Während 80 Prozent der US- und sogar 88 Prozent der britischen Unternehmen in der Zusammenführung der Daten eine Herausforderung sehen, schneiden deutsche Firmen mit 73 Prozent etwas besser ab. Zudem zeigt die Studie, dass die spezifische Nutzung relevanter Kundendaten zum Zeitpunkt der Interaktion die Konversionsraten um fast 45 Prozent steigern könnte – dazu ist aber besagte Kombination aus Echtzeit- und historischen Daten erforderlich.
„Um erfolgreich zu sein, muss man in der Lage sein, die explosionsartige Zunahme von Echtzeitdaten mit dem in Datenbanken gespeicherten Unternehmenskontext so zu kombinieren, dass sofortiges Agieren möglich ist. Einblicke allein reichen nicht mehr aus; Engagement und Umsatzwachstum entstehen jetzt durch das Handeln im Augenblick“, erklärt Hazelcast-CEO Kelly Herrell.
Weitere Ergebnisse im Überblick
Zu den weiteren Ergebnissen der Studie zählt auch, dass zwei Drittel der Unternehmen in den vergangenen zwölf Monaten einen erheblichen oder sehr erheblichen Zuwachs an Daten aus Kundenanwendungen oder -interaktionen verzeichneten. Etwa 70 Prozent der Firmen ist der Meinung, bessere Verkaufsabschlüsse und Sonderangebote bieten zu können, wenn sie zum Zeitpunkt der Interaktion über mehr relevante Kundeninformationen verfügen.
Technologieausgaben werden erhöht, sofern diese beim Gewinnen von Mehrwerten aus Daten helfen. Dazu zählen etwa In-Memory-Systeme (78 Prozent) oder Stream Processing (76 Prozent). Im internationalen Durchschnitt verursachen soziale Medien und virale Memes (53 Prozent) die größten Nachfragespitzen bei Unternehmen – noch vor jährlichen Ereignissen im Einzelhandel wie dem „Black Friday“ (50 Prozent). Die Volatilität der Verbrauchernachfrage nimmt dadurch zu. In Deutschland urteilen die Befragten anders: Hierzulande verursacht der „Black Friday“ mit 52 Prozent mehr Nachfrage als soziale Medien und Memes (44 Prozent).
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Stand vom 30.10.2020
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