Big Data: Chancen und Herausforderungen für Händler aus der Glaskugel

Big Data für Händler

Mit Vorhersagen auf Basis ausreichender Daten lassen sich Millionen sparen. Beispielsweise im Einkauf. Bei Otto gehört das zum Alltag.  Diesen Köder könnten Sie dem Controlling hinwerfen, wenn es all die Datensammelei mit Blick auf Personalisierung und Individualisierung ablehnt, weil man ja auch mit einfachen Gleichungen gut und günstig hinkommt und der Controller unter Big Data nur "Big Kosten" versteht.
 
Mit der  Software "Predictive Analytics", die das Beteiligungsunternehmen Blue Yonder entwickelt hat, kann Otto beispielsweise das Einkaufsverhalten seiner Kunden genauer prognostizieren und damit unter anderem den Einkauf besser steuern. Die Lösung wird aber auch bei der Abverkaufs-Optimierung und im Retourenmanagement eingesetzt. Künftig soll sie zudem Trends besser erkennen.

Wenn das Controlling dennoch fragt: Wofür genau?", dann sollte man den Begriff von "Big Data" 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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Thema: Marketing

Schlagworte: Big Data

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Die Kommentare für diesen Artikel sind geschlossen.

  1. Erstellt 2. Juni 2014 14:19 | Permanent-Link

    Market Intelligence ist das Schlüsselwort

    Big Data ist das Schlagwort schlechthin. Kaum ein Onlinehändler wird in Zukunft darauf verzichten können. Das zeigt die Infographik ganz deutlich. Ein weiterer wichtiger Aspekt - zusätzlich zur Konsumentenforschung - wird meiner Meinung nach oftmals noch vernachlässigt: die Marktforschung! Dabei halte ich es für sehr entscheidend unmittelbare Konkurrenten und den Brachenspezifischen Markt immer im Blick zu haben. Mein Artikel zum Thema: http://webdata-solutions.com/vorsprung-durch-marktwissen/

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