Dass Daten das Öl des 21. Jahrhunderts sind, ist inzwischen eine Binsenweisheit. Im Zuge der voranschreitenden Digitalisierung werden mehr und mehr Daten generiert: einerseits durch das Online-Verhalten von Konsumenten, andererseits zunehmend durch mit Sensorik ausgestattete Produkte (Internet of Things). Doch was genau ist mit Big Data gemeint und wie lassen sich die Datenberge im Marketing nutzbar machen?
Unter Big-Data-Marketing versteht man die Anwendung fortschrittlicher Datenanalysetechniken auf große Datenmengen zur gezielten und effektiven Steuerung Ihres Marketings sowie den Einsatz verschiedener Marketingschritte und -strategien auf Basis von Big Data. Durch das Sammeln, Analysieren und Interpretieren großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen wie Kundendatenbanken, Online-Interaktionen und sozialen Medien können Unternehmen ihre Marketingstrategien optimieren, personalisierte Kundenansprachen entwickeln, Zielgruppen besser verstehen und effektiver auf ihre Bedürfnisse reagieren. Durch Big-Data-Marketing können Unternehmen ihre Marketingaktivitäten optimieren, die Kundenbindung verbessern und letztlich den Umsatz steigern.
Daten sind im Marketing angekommen, aber noch keine alltägliche Praxis in den Marketing-Abteilungen aller Unternehmen. Die meisten von ihnen haben Zugriff auf eine Vielzahl von Daten, darunter eigene Kundendaten, über verschiedene Kommunikationskanäle wie Website oder Social Media generierte Daten, Second- und Thirdparty Daten sowie Produktnutzungsdaten.
Schon jetzt nutzen viele Unternehmen Marketing Automation Software, um Analysen zum Kundenverhalten in Echtzeit zu erstellen und auf Basis dieser Analysen relevante Inhalte zielgerichtet an (potentielle) Kunden auszuliefern. Kunden, die sich beispielsweise für den Newsletter einer Marke angemeldet haben und durch ihr Klickverhalten zeigen, dass sie Interesse an einer bestimmten Produktkategorie haben, bekommen völlig automatisch entsprechende Angebote zugestellt (via Newsletter) oder angezeigt (via Website oder Display Advertising).
Der Nutzen spricht für sich selbst. Die auflaufenden Daten ermöglichen eine 360°-Sicht auf den Kunden. Sie können somit besser segmentiert und zukünftiges Verhalten besser prognostiziert werden. Das Marketing wird vielfach zielgerichteter und führt zu besseren Abschlussquoten und mehr Umsatz.
Die Nutzung von Daten ist im Marketing mittlerweile Gang und Gäbe. Viele Unternehmen kratzen aber nur an der Oberfläche von dem, was Big Data im Marketing wirklich kann. Denn Big Data bezeichnet nicht nur Datenmengen als solche. Es sind weitere Aspekte, die Data wirklich „Big“ machen.
Durch digitale Technologien ist der Konsument zu einem unaufhörlichen Datengenerator geworden. Dazu zählen sowohl strukturierte (Stammdaten, Transaktionsdaten etc.) als auch vermehrt unstrukturierte Daten (Inhalte in sozialen Medien, Foren, Bildern, Videos etc.).
Es sind drei Dimensionen, die diese Daten zu Big Data werden lassen, die sogenannten drei Vs:
Big Data ist also eine enorme Datenmenge, die in Echtzeit gesammelt und analysiert wird sowie aus einer Vielzahl von Quellen stammt und in unterschiedlicher Form (strukturiert vs. unstrukturiert) vorliegt.
Zudem können noch zwei weitere Faktoren zu Big Data gezählt werden, wenn es darum geht, diese gewinnbringend zu nutzen: Richtigkeit und Wert. Es kommt somit auch auf die Qualität der Datensätze an und ob sich aus diesen ein Wert für das Unternehmen und dessen Marketing-Aktivitäten schaffen lässt.
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„Herkömmliche“ Software ist nicht in der Lage, Big Data zu analysieren. Daher müssen Unternehmen eine Plattform schaffen, die es ihnen erlaubt, in Echtzeit (Velocity) aus unterschiedlichen Quellen (Variety) kommende Daten in grosser Menge (Volume) zu speichern und zu analysieren.
Neben dieser technologischen Lösung, die von verschiedenen Anbietern bereitgestellt wird, ist auch die organisatorische Struktur wichtig. Es braucht Mitarbeiter, die wissen, wie sie wertvolle Informationen erhalten und diese letztlich auch in entsprechende Strategien übersetzen können. Des Weiteren ist eine Organisationsstruktur nötig, die es dem Unternehmen überhaupt ermöglicht, die Strategien umzusetzen. Es nützt letztlich nichts zu wissen, wo ein erhöhter Bedarf nach einem Produkt oder einer Leistung zu erwarten ist, wenn man aus organisatorischen Gründen nicht in der Lage ist, auf Basis dieses Wissens zu agieren.
Laut des Big Data Report der Hochschule Reutlingen verfolgen die Unternehmen eine Vielzahl Interessen mit Big Data, darunter die Analyse von Kundenbedürfnissen, die Erhöhung der Kundenzufriedenheit, die Verbesserung der Kundenbindung oder die Entwicklung neuer Serviceleistungen. Es ist also klar, dass Big Data dafür eingesetzt werden kann, um Kundenbedürfnisse gezielt anzusprechen und gleichzeitig neue Produkte und Leistungen auf Grundlage der Erkenntnisse zu entwickeln. Einfach ausgedrückt: es geht um Wettbewerbsvorteile.
Denn die Möglichkeiten, neue Erkenntnisse zu erlangen, waren nie so gut wie heute. Über kurz oder lang werden Big Data Consumer Analytics Methoden der traditionellen Marktforschung wie Kundenbefragungen ersetzen, da diese einerseits zeitaufwendiger sowie zeitverzögert sind und weniger umfassende Erkenntnisse erzielen.
Lange Zeit hatten nur grosse Unternehmen die Möglichkeiten, von der Datenflut des 21. Jahrhunderts zu profitieren. Ein frühes Beispiel für die Nutzung von Big Data Consumer Analytics kam 2012 von der Supermarktkette Target. Das Unternehmen konnte dank gesammelter Kundendaten feststellen, ob eine Konsumentin schwanger ist und ihr entsprechende Angebote unterbreiten. Dieses Beispiel schlug seiner Zeit grosse Wellen, ist inzwischen aber fast in Vergessenheit geraten. Das mag unter anderem daran liegen, dass sich solche Beispiele vorausschauenden Marketings inzwischen häufen und zur Normalität werden.
Der bereits angesprochene Big Data Report zeigt aber, dass sich mehr und mehr Unternehmen mit dem Thema auseinandersetzen und erste Projekte lanciert haben. Es herrscht Aufbruchstimmung. Die Zeit zu handeln ist jetzt.
| Bereich | Anwendung | Vorteil |
|---|---|---|
| ▶️Kunden verstehen | Segmentierung, detaillierte Kundenprofile | Gezielte Ansprache, personalisierte Angebote |
| ▶️Werbung | Targeting & Retargeting | Reduzierte Streuverluste, optimierter Werbeeinsatz |
| ▶️Echtzeit-Marketing | Kampagnen-Optimierung basierend auf aktuellem Verhalten | Relevante Angebote im richtigen Moment |
| ▶️Predictive Analytics | Zukünftige Kundenbedürfnisse vorhersagen | Proaktive Marketingstrategien, Trends antizipieren |
| ▶️Content Marketing | Analyse der Content-Performance | Optimierung der Inhalte für maximale Wirkung |
| ▶️Omnichannel Marketing | Vernetzte Kundenreise über alle Kanäle | Einheitliches Markenerlebnis, gesteigerte Kundenbindung |
| ▶️Geschäftsentscheidungen | Datengetriebene Strategien & Budgetierung | Effizientere Mittelverteilung, messbare Ergebnisse |
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