Die Zeiten, in denen Manager sich rein auf ihr Bauchgefühl verlassen konnten, sind schon lange vorbei. Zwar spielen auch heute selbstverständlich Instinkt, Erfahrung und die menschliche Bewertung von Situationen bei der Entscheidungsfindung eine Rolle. Grundlage dieser Entscheidungen sind aber immer Fakten.
Egal, ob es sich um Vertrieb, Produktion oder Logistik handelt, ohne eine genaue Analyse von Aktivitäten und Vorhaben können Entscheidungen nicht getroffen werden. Daten sind der Rohstoff, der die wirklich wertvollen Informationen für Unternehmen enthält. Erst aus ausgewerteten Unternehmensdaten lassen sich Erkenntnisse gewinnen, die den Unterschied machen können und ein Absetzen vom Wettbewerb ermöglichen.
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Natürlich gelten diese Rahmenbedingungen auch im Marketing, eigentlich noch mehr als für die anderen Unternehmensbereiche. Kunden werden immer anspruchsvoller in ihren Bedürfnissen, gleichzeitig steigt der Wettbewerb durch die zunehmende Globalisierung. Sollen neue Kunden gewonnen und bestehende erhalten und ausgebaut werden, ist eine präzise Steuerung der Marketingaktivitäten notwendig. Wesentlicher Vorteil für Marketingentscheider ist die hohe Verfügbarkeit von auswertbaren Daten: Onlinehops, Webseiten, soziale Medien und natürlich die CRM-Systeme liefern eine Fülle an Informationen, aus denen sich wichtige Erkenntnisse ziehen lassen. Basierend auf diesen Datenquellen kann man beispielsweise Click- und Conversion-Raten zur Optimierung des eigenen Webcontents ableiten. Auf der Grundlage der analysierten Daten lassen sich Kundenbedürfnisse schnell und zuverlässig erkennen. Dieses Wissen kann dazu genutzt werden, Produkte und Dienstleistungen effizienter und effektiver zu vermarkten.
Am Anfang steht das Data Warehouse
Business Intelligence-Systeme liefern Management und Fachbereich Analysewerkzeuge und Kennzahlen für Entscheidungsprozesse. Derartige Systeme finden sich in den meisten Unternehmen und bieten neben ihren analytischen Funktionalitäten vor allem den Vorteil, dass aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen Daten integriert und veredelt werden. Die Veredelung, also das Anreichern und Verdichten von Daten zu Kennzahlen, findet in Business Intelligence-Anwendungen im Gegensatz zu Datenauswertungen, die in Excel erfolgen, vollkommen automatisiert statt. In einem Data Warehouse werden Informationen aus verschiedenen Datenquellen zusammengeführt und für Auswertungen aufbereitet.
Ein weiterer Vorteil gegenüber der Excel-basierten Vorgehensweise ist die Skalierbarkeit auf größere Datenmengen. Wo Excel schon längst an seine Grenzen gerät, erreichen Business Intelligence-Werkzeuge immer noch gute Abfragegeschwindigkeiten. Auch die Fehleranfälligkeit, die manuelle Auswertungen besitzen, wird deutlich reduziert. Da derartige Analyse-Lösungen auch umfangreiche Rechtekonzepte besitzen, ist ein unberechtigter Datenzugriff ausgeschlossen. Durch verschiedene Frontends lassen sich die verschiedenen Anwendergruppen im Unternehmen zielgerichtet mit Informationen versorgen.
Welche Bedeutung hat Big Data für das Marketing?
Durch die enormen Datenmengen geraten die traditionellen IT-Systeme an ihre Grenzen und haben Schwierigkeiten bei der Speicherung und Verarbeitung der Datenberge. Mehr Informationen über Kunden resultieren in eine bessere, maßgeschneidertere Ansprache und, generell gesehen, in eine gesteigerte Effizienz und Effektivität der Marketingmaßnahmen. Durch die Analyse der verfügbaren marketingbezogenen Daten können beispielweise die Zielgruppen von Kampagnen leichter identifiziert werden. Damit lassen sich die Kundenansprache optimieren und insgesamt die Kosten senken. Um diese Vorteile realisieren zu können, muss ein Unternehmen aber erstmal die aufgeführten drei V von Big Data (Volume, Velocity und Variety) durch den Aufbau entsprechender IT-Systeme in den Griff bekommen.
Drei zentrale Aspekte bei der Einführung von Marketing Analytics
Business Intelligence und Big Data können dem Marketing wichtige Informationen für die Ausrichtung von Kampagnen oder die Anpassung von Strategien liefern. Bei einem gleichbleibenden Marketingbudget lässt sich so die Reichweite von bestehenden Maßnahmen deutlich erhöhen oder sogar Ressourcen einsparen, die in neue Maßnahmen fließen können.
Zum einen kann man beispielsweise die Verteilung des Budgets auf die unterschiedlichen Kanäle optimieren. Dazu analysiert man die Effekte von Saisonalität, Wettbewerb oder Werbung auf die unterschiedlichen Segmente im Zeitverlauf. Durch die regelmäßige Erhebung von Daten zur Reichweite, Kosten und Qualität können feine Analysen der individuellen Touchpoints erstellt und Vergleichbarkeit erreicht werden. Das gilt für alle Offline-Aktivitäten, aber natürlich insbesondere auch für alle Online-Maßnahmen. Indem man analytische Werkzeuge in die täglichen Marketingprozesse integriert, erhält man viele Möglichkeiten, seine Maßnahmen und Aktivitäten zu optimieren. Sie sollte daher strategisch in der Abteilung verankert sein.
Bei der Auswahl der Lösung und ihrer Implementierung sollte man die folgenden drei Aspekte berücksichtigen:
Better together
Selten sind alle Analyseanforderungen mit einer einzigen Lösung umsetzbar, besonders, wenn Big Data eine Rolle spielt. Wie in der Beispielarchitektur zu sehen ist, bewähren sich hybride Ansätze mit mehreren integrierten Lösungen. Ein solcher „Best-of-Breed“-Ansatz setzt darauf, dass innerhalb einer Architektur die einzelnen Komponenten ihre individuellen Stärken ausspielen und zusammenarbeiten können. Die Auswahl der Einzelkomponenten hängt davon ab, welche Anforderungen man hat.
Data Blending
Die wahren Schätze hebt nur der, der Datenquellen miteinander kombiniert. Die Datenintegration ist aber meistens auch mit dem größten Aufwand verbunden. Sie lohnt sich jedoch, denn man erhält dadurch eine ganzheitliche Sicht auf Kunden, Prozesse, Produkte usw. und kann so unterschiedliche Perspektiven einnehmen und das große Ganze überblicken.
Zukunftsfähig
Neue Anforderungen benötigen neue Technologien. Will man bisher ungenutzte Daten aus neuen Quellen wie zum Beispiel Social Media oder Weblogs analysieren, muss die bestehende Tool-Landschaft kritisch betrachtet werden. Oft sind bestehende Technologien aus den oben genannten Gründen nicht geeignet und es sind Investitionen in neue Techniken nötig. Es bringt nichts, eine bestehende, ungeeignete Lösung so lange anzupassen, bis es einigermaßen passt – die großen Datenmengen, die in Zukunft noch weiter zunehmen werden, erfordern ganz neue Technologien. Im Big Data-Bereich ist Technologie der Wegbereiter, um Mehrwerte für das Business zu erschaffen.
Im Marketing geht es darum, mit Hilfe von Big Data-Auswertungen die ganz großen Fragen stellen zu können. Nur, wer seine Daten auswerten kann, hat die Chance, auf lange Sicht im Wettbewerb zu bestehen.
Autor: Stefan Müller, Director Business Intelligence & Big Data bei it-novum
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