„Big Data ein Hype? Sicher nicht. Der Begriff etikettiert neue Paradigmen der Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse und schafft somit neue Möglichkeiten für effektives Marketing und CRM. Ob man das ’Big Data’, ’Smart Data’ oder einfach nur ’Data’ nennt, ist vollkommen egal. Viel sinnvoller und wichtiger ist es für Unternehmen, sich heute Gedanken zu Big Data zu machen und zu verstehen, was geht – auch ohne dafür direkt das Big Investment tätigen zu müssen.“
Das meint Klaas Wilhelm Bollhoefer, einer der wichtigsten Big Data-Experten des Landes und Chief Data Scientist unseres Kunden *um – The unbelievable Machine Company. Als Denkanstöße und Beleg für die Möglichkeiten von Big Data hat er einige interessante Cases für uns zusammengestellt, die er am 5. Mai auch in Berlin beim iico, der Konferenz für digitales Business, vorstellen wird.
„Kann ich Ihnen helfen?“
Big Data ermöglicht Kunden, immer ein relevantes Suchergebnis zu bekommen
Suchanfragen in einem mittleren Online-Shop mit begrenztem Warenangebot erzielen oft keine Treffer.
Big Data-Applikationen – „as a service“ als Cloud-lösung bereitgestellt – ermöglichten den Zugriff auf Kundenempfehlungen aus anderen Datenquellen. Die Intelligenz der eigenen Suchmaschine wird durch Intelligenz aus dem Netz angereichert. So können mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit passende, alternative Produkte aus dem eigenen Warenangebot empfohlen werden.
Effekt:
// Optimal bediente Nutzerbedürfnisse
// Keine enttäuschten Erwartungen
// Bis zu 20% mehr Conversion in einzelnen Produktkategorien
„Was darf’s denn kosten?“
Big Data ermöglicht Händlern, jederzeit den konkurrenzfähigsten Preis anzubieten
Kunden/Nutzer checken unterschiedliche Online-Shops per „Kauf billiger“ o.ä. – ein großer deutscher Online-Händler will, dass man ihn dabei findet.
Big Data-Applikationen crawlen kontinuierlich die Daten aller vorhandenen Price-Engines, gleichen sie dynamisch mit den eigenen Beständen ab und ermöglichen, immer mit dem besten Preis zu punkten. Sogar noch nach Bestellung: verringert sich der Produktpreis noch einmal bis zur Rechnungsstellung, zahlt der Kunde nur den günstigeren.
Effekt:
// Optimiertes tagesaktuelles Pricing
// Mögliche After-Sales-Überraschung
// Erhöhte Kundenzufriedenheit
„Worüber sprechen wir hier eigentlich?“
Big Data ermöglicht, Content automatisiert zu verschlagworten
User einer bekannten deutschen Plattform für gute Fragen und Antworten verschlagworten ihre Beiträge selbst. Dies ist unscharf und verhindert eine gezielte Suche. Genau die ist aber das wichtigste Kriterium für Werbekunden, über die sich die Plattform finanziert.
Big Data-Applikationen lesen Textparameter während der Eingabe aus und versehen die Beiträge in Echtzeit mit den richtigen, suchmaschinentauglichen Schlagworten.
Effekt:
// Optimiertes Targeting, Advertising und Search
// Keine Streuverluste – für User und für Werbekunden
„Was passiert, sehe ich … aber: warum?“
Big Data ermöglicht, Gründe zu identifizieren, weshalb Conversion Rates steigen oder fallen
Ein großer deutscher E-Commerce-Anbieter optimiert kontinuierlich sein Warenangebot und alle bekannten konversionsrelevanten Faktoren. Trotzdem gibt es immer wieder Gaps und Peaks, die er nicht nachvollziehen und ergo nicht justieren kann.
Big Data-Applikationen greifen auf zahlreiche zusätzliche Informationsquellen zu und analysieren in Echtzeit alle beteiligten Indikatoren. Deren Spektrum reicht von übergreifenden (Wetterdaten, wirtschaftliche und politische Ereignisse etc.) über unmittelbare (Werbekampagnen, Wettbewerbsangebote) bis zu technischen Daten (Funktionalität von Servern, Kassensystemen etc.).
Effekt:
// (Frühzeitiges) Erkennen der wirklichen Einflussfaktoren
// Proaktive Entwicklung entsprechender Marketingmaßnahmen
„Du und wie viele von deinen Freunden?“
Big Data ermöglicht, Kunden nach Interessen zu segmentieren und Kundenbindungsinstrumente weiter zu entwickeln
Ein großer Mobilfunkanbieter aus einem Nachbarland (Nicht-EU) möchte seine jungen Kunden nicht nach herkömmlichen Kriterien clustern, sondern mit möglichst individuellen Angeboten bedienen.
Via Facebook-App werden die Musikvorlieben und weitere Interessen der User erfragt und dienen als Basiscluster. Facebook-Likes und -Aktionen werden dem Datenpool ebenso hinzugefügt wie soziodemografische Merkmale aus frei verfügbaren Datenquellen. Big Data-Applikationen ermöglichen eine bis dato nicht mögliche Mikro-Segmentierung.
Effekt:
// Segmentierung kleinster Kundengruppen nach Interessen
// Einfache Integration (Prediction) neu hinzukommender User
// (Weiter-)Entwicklung passender Kundenbindungsinstrumente
„Wer hat von meinem Riegelchen gegessen?“
Big Data ermöglicht Anbietern herauszufinden, in welchem Kontext Produkte im Web genannt werden
Ein erfolgreicher Anbieter von Schokoladenprodukten will wissen, wann, wo und wie die Kunden seine Riegel am liebsten genießen – und was sie wann, wo und wie darüber erzählen.
Big Data-Applikationen ermöglichen den Zugriff auf hunderte Genuss-, Rezept- und Kochplattformen und die intelligente Textanalyse dieser frei verfügbaren Informationen. Die Auswertung ergibt ebenso Erstaun- wie Erfreuliches: Zwar hätte z.B. niemand gedacht, dass Kokosriegel sehr im Kontext „Backen und Muffins“ genannt werden. Doch wusste vorher eben auch niemend, dass gerade hier ein Markt besteht, den es zu bedienen gilt.
Effekt:
// Erweiterung des Kunden- und Markenbilds
// Erkennen neuer längst vorhandener Kundenbedürfnisse
// Erschließung von Cross- und Up-selling-Potenzialen
Think big, but think – and think about Big Data
Wer Big Data anwenden will, muss Big Data zunächst einmal denken. Das große „Spiel“ mit enormen Mengen, schneller Verarbeitung und mannigfaltiger Verfügbarkeit von Daten eröffnet große Möglichkeiten:
// Quer denken und verkaufen – advanced Cross-selling, quasi
// Optimierung des Warenangebots und des operativen Geschäfts
// Veredlung bestehender Daten(schätze) durch andere Datenquellen
// Ergänzung von Marktforschung durch Analyse aus der bottom-up Perspektive
// etc. pp.
Mehr Überblick über die Möglichkeiten von Big Data – und weitere konkrete Beispiele – liefert der Vortrag „Steht bitte endlich auf! Ihr sitzt auf einem Datenschatz“ am 5. Mai 2014 beim iico.
Klaas Wilhelm Bollhöfer ist Chief Data Scientiest bei *um – The unbelievable Machine Company, Berlin. Er ist Impulsgeber, Dozent und außerdem Organisator des Data Science Days.