Big Data in der Praxis

28. Januar 2013 von Michael Matzer 0

Foto: iStockphoto.com

„Das Besondere an Big Data ist, dass es sehr viele verschiedene Einsatzszenarien gibt“, erklärt Holger Kisker, Analyst bei Forrester Research. Das bedeutet, dass es ‘den’ Business Case für Big Data nicht gibt und ein Business Case nötig ist, der für das jeweilige Szenario passt. Hierbei sei besonders darauf zu achten, dass ein Unternehmen messbare Erfolgsfaktoren wählt, die Business-relevant sind, rät Kisker. Dazu gehört beispielsweise die „Erhöhung der Erfolgsrate von Marketingkampagnen“ und nicht etwa die „Verbesserung der Qualität der Kundendaten“. Marktforscher wie Gartner, IDC oder McKinsey haben erkannt, dass 90 Prozent der Big Data unstrukturiert sind. Daher sollte sich der Anwender vor der Nutzung von Big Data überlegen, was er damit anfangen kann und will.

Fünf Haupt-Nutzenarten hat Unternehmensberater Wolfgang Martin ausfindig gemacht:

  • Transparenz durch Big Data: Einblick in das laufende Geschäft
  • Testen von Entscheidungen: Was (ist) passiert, wenn wir uns so und so entscheiden (haben)?
  • Individualisierung in Echtzeit: Zuschneiden von Angeboten auf Kundenwünsche in Echtzeit zwecks Erhöhung der Kundenzufriedenheit und -bindung;
  • Intelligente Prozess-Steuerung und Automation;
  • Innovative Daten-getriebene Geschäfts-Modelle.

Energiewirtschaft

Meist gibt bereits die Branche das Thema vor. In der Energiewirtschaft etwa lässt sich der Aspekt „Individualisierung in Echtzeit“ umsetzen. So kann ein Energieversorger etwa künftig anhand der laufend gesammelten Mess- und Betriebsdaten aus intelligenten Stromzählern (SmartMeter) herausfinden, wie seine Kunden die Energie einsetzen und dafür bezahlen. So könnte er seinem jeweiligen Kunden beispielsweise auf ihn zugeschnittene günstigere Stromtarife anbieten.

Bei der Analyse der Kundendaten könnte der Versorger aber auch die Wechselrate existierender Kunden drücken oder die Eintreibung ausstehender Beträge verstärken. Umgekehrt könnten seine Kunden verlangen, dass er Methoden findet, die Stromausfallzeiten zu minimieren, besonders in der kalten Jahreszeit und auf dem Lande.

Lesen Sie auf der nächsten Seite: Wie Markt- und Kundendaten analysiert werden können.Diese zeitnahe Nutzung von Sensordaten setzt beim Versorger eine höchst agile Verwendung von Big Data voraus. Die Analysen müssen in sehr kurzer Zeit erfolgen und in die Prozesse, die die Kundenansprache betreffen, eingebunden sein. Diese Nutzung nennt Wolfgang Martin „Operatives Big Data“, denn es behandelt das Problem: „Wie können wir eine Infrastruktur schaffen, so dass jeder (also auch der Kunde) Nutzen aus dem ziehen kann, was wir aus dem Big Data lernen?“

Markt- und Kundendaten analysieren

Ein zweiter Aspekt namens „High Resolution Management” betrifft laut Martin das quasi jedes eigene Unternehmen – unabhängig von der Branche: „Wie können wir die Art und Weise ändern, mit der wir unser Unternehmen managen, wenn wir all die Details über Markt und Kunden aus dem Big Data zur Verfügung haben?“

„Der Nutzen, der heute bei den Big-Data-Pionieren wie Amazon, eBay, Facebook und Google erreicht wird, betrifft vor allem die Bereiche Kundenorientierung, Customer Relationship Management (CRM) und Customer Experience Management“, erklärt Martin. „Gerade der Bereich Marketing kann im Moment stark davon profitieren, unstrukturierte Datenquellen jenseits der ERP- und CRM-Systeme – beispielsweise aus Facebook, Twitter, Blogs oder Foren – einzubeziehen und die Erkenntnisse daraus in Wettbewerbsvorteile zu verwandeln“, ergänzt Holger Stelz, Director Business Development & Marketing bei der Uniserv GmbH. Big Data erlaubt demnach dem Marketing, die 360-Grad-Kundensicht zu einer 360-Grad-Marktsicht zu erweitern. So ermögliche Big Data verborgene Trends sichtbar zu machen und liefert Informationen darüber, was den Kunden bewegt und wie Unternehmen besser und zeitnaher auf Kundenwünsche eingehen können, erläutert Stelz.

Auf Facebook und Twitter findet ein Marketier die Konsumenten, die nicht mehr fernsehen und auch keine E-Mails mehr lesen, mit ihren Meinungsäußerungen. Für das Sammeln dieser Äußerungen benötigt er eine taugliche Schnittstelle und für die Auswertung Werkzeuge, die beispielsweise Sentimentanalyse beherrschen.

Diese Stimmungsanalyse dient einem Produzenten von Konsumgütern, der gerade ein neues Produkt auf den Markt gebracht hat, als Frühwarnsystem, das negative Konsumentenreaktionen aufspürt. Dadurch kann es mögliche Umsatzrückgänge und die Abwanderung von Kundengruppen anzeigen.

„Auf Basis eines Social Media Monitoringkann im nächsten Schritt eine Social-Media-Interaktionaufgebaut werden“, ergänzt Wolfgang Martin. Reagiert das Unternehmen mit seiner Analyse und einer Kampagne in den Sozialen Netzwerken rechtzeitig, kann es diese negativen Folgen zumindern abfedern, wenn nicht sogar verhindern. Das bringt laut Martin Vorteile vor allem im Kundenservice oder bei der Einführung neuer Produkte im Markt, da sich sofort eine Kommunikation mit Communities im Web aufbauen und unterhalten lasse.

GPS- und andere Smartphone-Daten erlauben es dem Marketier, ein Bewegungsprofil zu erstellen, das nicht nur auf eine Stadt, eine Region oder ein Land begrenzt ist, sondern die ganze Welt umfassen kann. Dieses geocodierte Profil erlaubt Rückschlüsse auf Kundenverhalten und -attribute. Hier sollten allerdings die Gesetze hinsichtlich des Datenschutzes berücksichtigt werden, fordern Experten wie Wolfgang Martin.

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