Big Data kompakt: Chancen und Herausforderungen für Händler

Von Karsten Werner Karsten Werner | 5. März 2013 |

Big Data für Händler

Big Data ist eines der Schwerpunkthemen der diesjährigen Cebit. Wir folgen dem Pfad in dieser Woche und nehmen den unscharfen Begriff aus der Händlerperspektive ins Visier. Gestern haben wir einen Blick auf das Kundenvertrauen im Umgang mit Daten geworfen. Klingt vielversprechend. Wichtig ist aber auch die Frage, was es bringt. Im Hier und Jetzt. Denn Big Data klingt auch nach "Big Kosten", also muss Budget eingefordert werden. "Wofür genau?". Wird das Controlling fragen. Ergo sollte man den Begriff eingrenzen, die Vorteile für das eigene Unternehmen benennen und einen Plan vorlegen können. Einen guten Einstieg in die erste Recherche bietet diese Infografik, da sie die wichtigsten Kriterien kompakt zusammenfasst.

 

Warum ist Big Data überhaupt "Big"?

Wegen der Verbreitung des mobilen Internets und der sozialen Medien. 90% des weltweiten Datenvolumens wurden laut monetate in den letzten zwei Jahren generiert. Und je weiter der Mobile Boom voranschreitet, umso mehr Daten werden produziert. Sättigung im Smartphone-Markt? Vielleicht in den westlichen Märkten, in anderen noch lange nicht. Ergo: Das jährliche Datenvolumen wird weiter exponentiell wachsen.

Welche Arten von Daten gilt es zu unterscheiden?

Eigentlich wie früher auch: Sekundärforschung, getrennt nach internen und externen Datenquellen. Klassische Marktforschung, nur ist die Erhebung  in Gänze digital.

Was sind mögliche Herausforderungen und Risiken?

"Miss es, oder vergiss es!": Wer nicht weiß, wie groß sein Datenbestand ist, oder was er damit anfangen kann, lässt Potenziale ungenutzt. Denn was er nicht quantitativ erfassen kann, kann er auch nicht berücksichtigen. Beispiele für Fehlerquellen: unregelmäßige oder gar keine Erfassung von Kundendaten.Und: Unternehmensinterne Risiken: "Meine Daten!". Kompetenzgerangel in Unternehmen, so dass Datenaustausch nicht, oder nur unzureichend stattfindet.

Welche Ziele sind lohnenswert? An welchen Stellen zahlt sich die "Datensammelwut" aus?

Zum Beispiel in komplexen Omnichannel-Marketing-Maßnahmen. Wer hierfür nicht "tracked and traced", ergo den Kundenbedürfnissen gegenüber "blind" ist, wird kaum zielführende Maßnahmen entwickeln und durchführen können.

Welche Kriterien sind für die Grobplanung wichtig?

Fünf Leitfragen erleichtern hier den Einstieg. Jeweils unter der Prämisse: Data-Mining ist kein "Beifang", sondern eine wichtige Basis für die strategische und operative Planung in mobilen und gleichermaßen digitalisierten Konsumenten-Märkten.

Big Data für Händler

Big Data kompakt: Chancen und Herausforderungen für Händler Grafik: monetate

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