Im Marketingkontext geht es bei Big Data um das Sammeln von Daten sowie den Versuch, Muster zu erkennen, Segmente zu bilden und digitales Verhalten zu interpretieren, um diese Informationen für die eigene Marketingstrategie nutzbar zu machen.
Marketer müssen also wie einst die Goldgräber aus einer Unmenge Ausgangsmaterial nach und nach das wertvolle Endprodukt herausfiltern – jene Daten, die für ihre Kampagnen relevant sind. Andreas Helios, Senior Group Manager Digital Marketing Solutions bei Adobe Systems, beschreibt Herausforderungen und Potenzial in einem Gastbeitrag.
Die Schwierigkeit besteht hauptsächlich darin, die Komplexität von Big Data zu überwinden und beherrschbar zu machen. Im unübersichtlichen digitalen Wirrwarr aus unterschiedlichen Geräten, Kanälen und Medien ist das jedoch gar nicht so einfach. Eine große Herausforderung liegt darin, die Intention einer Person zu erkennen und zu sehen, wo im Kaufprozess sie sich befindet. Es ist wichtig zu wissen, welche Informationen noch zum nächsten Schritt fehlen und wie man sie am besten erreichen kann.
Im Idealfall sollten Marketer so schnell wie möglich die richtigen Schlüsse aus vorliegenden Informationen ziehen und laufende Aktionen falls nötig anpassen. Mit der richtigen Big Data-Strategie können wirklich relevante Informationen aus dem Datenberg herausgefiltert und so bessere Entscheidungen getroffen werden. Da Marketer anders als früher die Möglichkeit haben, die Wirkung einer Aktion exakt zu messen und die Wechselwirkungen der unterschiedlichen beteiligten Medienkanäle zu erkennen, können sie zudem erkennen, wie sich die Optimierung der Kampagnen auswirkt.
Big Data im Praxiseinsatz
Amazon hat die Chancen von Big Data schon früh erkannt und ist ein Vorreiter, wenn es darum geht, Nutzern auf Basis vorliegender Informationen über ihre bisherigen Einkäufe und Interessen passende Empfehlungen und Angebote zu machen. Künftig will das Unternehmen sogar noch stärker in personalisierte Werbung investieren. Dazu nutzt es die Daten der rund 188 Millionen Kunden, die über die Online-Plattform einkaufen. Davon sollen sowohl Werbetreibende als auch Kunden profitieren.
Das Szenario könnte in Zukunft so aussehen: Ein Kunde, der nach einem bestimmten Gegenstand sucht, diesen aber nicht findet, erhält ein Werbebanner und einen Link zu einem Unternehmen, das die Ware anbietet. Diese neue Werbestrategie könnte den Markt für personalisierte Werbung und die Aktivitäten von Konkurrenten wie Google, Yahoo, Facebook, Microsoft oder AOL kräftig durcheinander wirbeln. Amazon hätte einen klaren Vorteil gegenüber Google, denn die großen Datensätze, die auf aktuellen Verbraucherdaten basieren, sind nicht nur günstig zu erhalten, sondern bieten auch zahlreiche Personalisierungspotenziale.
Umsatzsteigerungen von bis zu 60 Prozent möglich
Wie eine Forrester-Studie belegt, setzen Organisationen Business-Intelligence-Lösungen, -Technologien und -Ansätze zur Steigerung ihrer Rentabilität ein. Bislang stützen sich diese aber meist nur auf strukturierte Daten. Mit der immer größer werdenden Bedeutung von Big Data können die neuen Informationen nur sehr schwer in die vorhandene Architektur integriert werden. Forrester ist davon überzeugt, dass die Interaktion mit dem Kunden nur verbessert werden kann, wenn IT-Entscheider unstrukturierte und teilstrukturierte Daten in ihr Business-Intelligence-Konzept integrieren.
Gerade Unternehmen, die auf kurze Reaktionszeiten angewiesen sind, wie etwa aus dem Tourismusbereich, haben die Bedeutung der unstrukturierten Daten erkannt. Kein Wunder, denn wie eine aktuelle Studie von McKinsey & Company belegt, können Unternehmen bei einer konsequenten Big Data-Analyse ihren Umsatz um bis zu 60 Prozent steigern.
Neue Software-Lösungen spielen dabei eine Schlüsselrolle. Sie ermöglichen zielgerichtete und strukturierte Analysen, die auch grafisch ausgewertet werden können. Daten werden in Echtzeit interpretiert und die gewonnenen Erkenntnisse sofort für Aktionen verwendet.
Jedoch ist es bereits bei der Datenerhebung essenziell, zwischen wichtigen und unwichtigen Daten zu unterscheiden. Um die Frage zu klären, welche Daten für die Analyse wirklich hilfreich sind, müssen sich Unternehmen bei der Datenbeschaffung in gewisser Weise selbst einschränken. Dazu ist eine Strategie notwendig, die schon im Vorfeld der Datenerhebung festlegt, welche Informationen tatsächlich benötigt werden.
Sony Electronics nutzt Big Data für sein E-Commerce Geschäft
Weltweit setzt bereits eine Vielzahl an Unternehmen entsprechende Analyse-Tools ein, die als Cloud-Service zur Verfügung stehen. Sony Electronics etwa nutzt zur Optimierung seines E-Commerce-Geschäfts die Analyse-Tools von Adobe. „Über die Adobe Marketing Cloud sehen wir sofort, warum Besucher unsere Site aufrufen, was sie suchen und wie wir ihnen personalisierte Produkte oder Dienste anbieten können“, sagt Aleks Reljic, Vice President für E-Commerce bei Sony Electronics.
Im Rahmen der Adobe Marketing Cloud ist die Analyse-Lösung Adobe Analytics erhältlich. Sie stellt ein zentrales Bindeglied zwischen der Erfassung von externen Kundendaten und der intelligenten Nutzung beziehungsweise Verknüpfung mit internen Systemen dar. Die darin enthaltene Komponente Adobe Insight ermöglicht es, große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten.
Das Tool bereitet Daten für die schnelle Analyse visualisiert auf. Unternehmen können damit eine sequenzielle Event-basierte Analyse durchführen, denn die Lösung verfügt über einen einfachen Mechanismus, Käuferschichten nach ihrem Verhalten oder ihren Eigenschaften zu segmentieren. In Kombination mit dem Adobe Media Optimizer haben Unternehmen so die Möglichkeit, Anzeigenkampagnen in digitalen Medien wie Suchmaschinen, Display-Kanälen und sozialen Netzwerken nicht nur zu verwalten, sondern auf Basis der Analyseergebnisse schnell und einfach zu optimieren.
Über den Autor
Zuvor war Helios unter anderem bei IXOS, Opentext, Hyperwave und SyQuest Technology in leitenden Marketing- und Produktmarketing Funktionen tätig. Andreas Helios hat Wirtschaftswissenschaften an der Universität Augsburg studiert.
