Datengetriebenes Marketing Warum Big Data zu Smart Data werden muss

Autor / Redakteur: Oliver Hülse / Nico Litzel

Die Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft führt zu gewaltigen Datenmengen in allen Bereichen – doch Daten allein helfen wenig. Wie man Big Data in Smart Data verwandelt? Das Onlinemarketing macht es vor.

Firmen zum Thema

(Bildquelle: Pixabay)

In den vergangenen Jahren gab es wohl kein Media- oder Advertising-Event, das ohne das allgegenwärtige Buzzword Big Data auskam. Immer fand sich mindestens ein Slot oder Speaker, der sich mit den „enormen Potenzialen“ oder den „gewaltigen Herausforderungen“ beschäftigte, die durch die riesigen Datenmengen entstehen würden.

Es ist richtig, die Potenziale sind tatsächlich enorm. Es gibt mit Sicherheit keine Branche, die nicht davon profitieren könnte, durch Daten mehr zu erfahren über Kunden, Prozesse oder die Wirksamkeit von bestimmten Maßnahmen. Big Data ist allerdings schon längst Realität. Während mancherorts immer noch darüber diskutiert wird, wie man den Begriff genau definieren müsste, versinken die Marketingabteilungen bereits in den Datenfluten. Die Folge davon: Für viele Marketingverantwortliche ist die Menge der Informationen bereits jetzt so groß, dass sie keine Vorteile mehr aus ihnen ziehen können.

Um das zu ändern sollten wir uns jetzt dringend auf die Verarbeitung dieser Datenfluten konzentrieren, denn bis jetzt ging es hauptsächlich um das Sammeln und weniger um das Analysieren und Verwerten. Zu diesem Zweck müssen wir uns den Computern, oder genauer gesagt der künstlichen Intelligenz zuwenden. Der Grund: Erst durch künstliche intelligente, selbstlernende Modelle wird es möglich, mittels Daten nicht mehr nur die Gegenwart zu beschreiben, sondern auch die Zukunft vorherzusagen.

Obwohl sich die Forschung schon seit Jahren mit künstlicher Intelligenz beschäftigt, gelingt es uns erst seit kurzem, diese Technologie einzusetzen, um bedeutsame Erkenntnisse aus unserem allgegenwärtigen Informationsüberschuss zu generieren. Dies zeigt sich schon durch einen Blick auf Internet-Giganten wie Facebook und Google. Beide beschäftigen interne Experten für künstliche Intelligenz und Google hat kürzlich sogar zwei Spin-Off-Unternehmen der Oxford University gekauft: Dark Blue Labs und Vision Factory sind beide führend im Bereich Machine Learning und Computer Vision.

Warum wir die Pizza nicht länger zerschneiden müssen

Bis vor kurzem waren Marketingverantwortliche gezwungen, die unüberschaubare Masse von potenziellen Kunden ziemlich grob zu unterteilen – in etwa so wie man eine Pizza in größere und kleinere Stücke zerschneidet. Es wurde zum Beispiel entschieden, dass die Zielgruppe bestimmte demographische Merkmale und bestimmte Verhaltensmuster aufweist oder vornehmlich in bestimmten Kontextkategorien anzutreffen ist.

Selbstverständlich erreichen die Marketingmaßnahmen dann viele Nutzer, die in Wirklichkeit nicht zur Zielgruppe gehören – und „verfehlen“ gleichzeitig viele, die sehr wohl dazugehören. Um zu unserer Pizza zurück zu kehren: Eigentlich sind wir an den Artischocken und dem Schinken interessiert, „erwischen“ auf dem herausgeschnittenen Stück aber auch noch jede Menge Tomaten und natürlich eine Menge Käse.

Mithilfe künstlicher Intelligenz müssen wir nicht länger grobe Stücke aus der Pizza schneiden. Durch die selbstlernende Datenanalyse können wir ein Attribut nach dem anderen hinzunehmen und dies ermöglicht es letztlich, nur die Artischocken oder Schinkenstücke von der gesamten Pizza herunter zu sammeln. Gleichzeitig erhalten wir so ein zunehmend detaillierteres Bild von unserer Zielgruppe, denn wir werden immer neue Artischocken und Schinkenstücke finden.

Künstliche Intelligenz in der Marketing-Praxis

Das auf künstlich-intelligenten Algorithmen basierende Vorhersagemodell von Rocket Fuel evaluiert zum Beispiel mehr als 11 Millionen individuelle Signale und erzeugt dadurch genau das Vorhersagemodell, das der Werbetreibende benötigt. Die große Stärke von Kampagnen, die auf der Basis von künstlicher Intelligenz operieren ist, dass sie kontinuierlich dazulernen. Nach wenigen Minuten aktualisiert sich das Modell von Rocket Fuel immer wieder neu und gleicht so ständig die Vorhersagen mit den tatsächlichen Reaktionen der User ab.

Durch künstliche Intelligenz wird aus Big Data Smart Data, denn die Vorhersagen darüber, welche Nutzer angesprochen werden sollten, da sie die höchste Wahrscheinlichkeit zur Conversion aufweisen, werden erheblich verbessert. Eine solch exakte und streuverlustfreie Ansprache ermöglicht zum ersten Mal echte One-To-One-Kommunikation mit dem Kunden. Zudem wird es durch Vorhersagemodelle möglich, den Kunden genau in dem Moment zu erreichen in dem er sich am stärksten für das beworbene Produkt oder den Service interessiert – im Gegensatz zu einer Ansprache zu einem Zeitpunkt, an dem sich der Kunde schon längst entschieden hat.

Wenn wir nun einmal den Blick tatsächlich in die Zukunft werfen, werden die wahren Potenziale der großen (smarten) Datenmengen deutlich. Es gibt keinen Grund warum diese Entwicklung auf das digitale Inventar beschränkt bleiben sollte. Sobald es technisch möglich wird, können sämtliche Kanäle und Endgeräte von einer auf Vorhersagemodellen basierenden Kundenansprache profitieren.

Oliver Hülse ist Geschäftsführer und Managing Director von Rocket Fuel.
Oliver Hülse ist Geschäftsführer und Managing Director von Rocket Fuel.
(Bildquelle: Rocket Fuel)

* Wenn Sie mehr über Smart Data oder das Vorhersagemodell von Rocket Fuel wissen möchten, kommen Sie auf die dmexco 2015! Die Experten von Rocket Fuel freuen sich auf Sie in Halle 7 an Stand F-026.

Ergänzendes zum Thema
Über den Autor:

Oliver Hülse verantwortet die Geschäftsaktivitäten von Rocket Fuel in Deutschland, Österreich und in der Schweiz. Er ist für Kundenbeziehungen zu führenden Werbetreibenden und Agenturen verantwortlich.

Über Rocket Fuel:

Rocket Fuel verbindet künstliche Intelligenz mit Big Data um die Effektivität von programmatischem Marketing zu steigern. Rocket Fuel zählt weltweit mehr als 20 Standorte und wird auf dem NASDAQ Global Select Market unter dem Ticker-Symbol „FUEL“ gehandelt.

Dieser Artikel stammt von unserem Schwesterportal Marconomy. Verantwortliche Redakteurin: Gesine Herzberger

(ID:43595620)