Big Data im Online Marketing – Chancen und Risiken

In Zeiten von PRISM und anderen Überwachungsprogrammen ist auch „Big Data“ – oder Datensammlung generell – ein besonders heiß diskutiertes Thema. Im Mittelpunkt solcher Diskussionen steht häufig die Angst der Menschen vor einer Verletzung ihrer Privatsphäre durch „Datenkraken“.
Welche Vorteile sich sowohl dem Einzelnen als auch der Gesellschaft aus der Analyse von „Big Data“ ergeben können, wird viel zu selten thematisiert, obwohl die daraus resultierenden Chancen durchaus beachtenswert sind! Diejenigen, die dafür sorgen können, dass diese Vorteile stärker in den Fokus rücken, sind die Unternehmen. Um diese Chancen auch in Bares ummünzen zu können, müssen sich Unternehmer allerdings auch der neuen Herausforderung bewusst sein.

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Von Big Data spricht man immer dann, wenn man von unstrukturierten, großen Datenmengen (Volume), aus den verschiedensten Quellen (Variety) spricht, die so rasend schnell anwachsen (Velocity), dass ihre Auswertung mit herkömmlicher Software und Tools kaum mehr möglich ist.

Diese Daten fallen in den unterschiedlichsten Situationen an und können häufig automatisch erhoben werden: moderne Automobile und Maschinen senden beispielsweise schon heute Geo-, Verkehrs- und Sensorik-Daten, die zur Optimierung des Verkehrsflusses oder der Weiterentwicklung kritischer Bauteile verwendet werden können. Die Kombination von umfassenden Öko-, Geo- und Wetterdaten ermöglicht es Unternehmen, effizientere Standorte für fossile oder erneuerbare Energieträger zu finden, die für das Unternehmen zu Kostenersparnissen führen, die auch auf die Kunden umgelegt werden können. Auch die Landwirtschaft kann von genau diesen Daten profitieren, wenn dadurch die Auswahl landwirtschaftlicher Nutzflächen optimiert und Ernteausfälle minimiert werden können. Gerade in Afrika und anderen Gegenden mit nicht ausreichender Nahrungsmittelproduktion erhofft man sich mittelfristig eine spürbare Verbesserung der Versorgungslage durch den Einsatz von Big Data-Analysen. Auch Medizin und Pharmazie werden von Big Data profitieren, wenn Krankheitsbilder mit den verschiedensten (anonymisierten) Informationen zu den Lebensumständen der betroffenen Patienten verglichen und ausgewertet werden können, um eine effizientere Behandlung zu gewährleisten.

Diese Daten werden häufig unbewusst vom Kunden zur Verfügung gestellt – und zwar über das Internet. Hier teilen und verbreiten Menschen in sozialen Netzwerken massenhaft Daten zur Beobachtung der Entwicklung ihrer Persönlichkeit und Gesundheit (Stichwort: „quantified-self“). Weitere aufschlussreiche Daten können leicht aus Anfragen an Internetsuchmaschinen, der Web Analyse und mobilen Nutzungsdaten gewonnen werden. Aus Unternehmenssicht ist das Internet somit eine wahre Goldgrube, wenn es mehr über seine Kunden und die Nutzung seiner Produkte erfahren will. Im Gegensatz zu anderen Informationen und Daten, die Unternehmen erhalten, stammen sie nicht aus dem Labor, sondern entstehen direkt „vor Kunde“, was natürlich auch bedeuten kann, dass man eine recht unverblümt kritische Bewertung erhält. Allerdings ist auch eine solche Kritik unter Umständen wertschöpfend, wenn man als Unternehmen die richtigen Schlüsse daraus zieht und die Hebel an der richtigen Stelle ansetzt, um die Kritikpunkte zu verbessern. Auf diese Weise nimmt auch der einzelne Kunde im Alltag einen Mehrwert wahr, wenn Produkte durch Big Data-Analysen sinnvolle neue Features oder eine höhere Lebensdauer erhalten, durch niedrigere Produktionskosten günstiger werden oder sich das gesamte (Ein-)Kauferlebnis insgesamt spürbar verbessert.

Big Data können in Verbindung mit Online Marketing ebenfalls dazu genutzt werden, um Optimierungen entlang der gesamten Supply Chain vorzunehmen, da sie verlässlichere Nachfrageanalysen und Absatzprognosen ermöglichen als es bisher möglich war.

Besonders die großen E-Commerce Player wie Amazon und Zalando wissen online Big Data zu nutzen, um sich nicht zuletzt dadurch einen Wettbewerbsvorteil gegenüber den traditionellen Handelsunternehmen zu verschaffen. Das (Online) Marketing liefert nicht nur die Daten für Big Data-Analysen, sondern profitiert gleichermaßen von ihnen. Die Analysen helfen Marketing Managern, den Erfolg einer jeden Kampagne und Maßnahme in Echtzeit zu messen, zu bewerten und anschließend rechtzeitig Handlungsempfehlungen aus diesen Erkenntnissen abzuleiten. Somit wird es möglich, auf Kanalebene festzustellen, wo und in welcher Häufigkeit ein Kunde im Internet mit Werbemitteln in Kontakt gekommen ist und welche Werbemittel besonders gut konvertieren. Mit diesem Wissen lassen sich Traffic-Quellen priorisieren, Kosten für ineffiziente Werbemittel und -träger einsparen und zielgruppenspezifische, relevante Werbung in Echtzeit genau dann ausspielen, wenn der Kunde im Internet nach Informationen zu einem Thema sucht.

Je vielfältiger die genutzten Datenquellen sind, desto genauer lässt sich die Zielgruppe targetieren, was neben einer individuellen Ansprache auch eine Anpassung an die Zahlungsbereitschaft der Zielgruppe bedeuten kann. So ließen sich auf Wunsch automatisiert individuelle Landing Pages ausspielen, die niedrigere Preise anzeigen, wenn ein User eindeutig als Student identifiziert wird.
Diesen und den zahlreichen weiteren wertschöpfenden Möglichkeiten, die Big Data einem Unternehmen bringen können, steht erwartungsgemäß auch eine Vielzahl an Herausforderungen gegenüber. Eines der gravierenderen Probleme liegt bereits in der Natur der Big Data: Volumen und Geschwindigkeit der Daten sind derart hoch, dass die bestehende IT-Infrastruktur und die Speicherkapazität eines Unternehmens nicht mehr ausreichend ist, um die Datenflut beherrschbar zu machen. Um dieses Problem zu lösen, bieten Spezialanbieter schnelle und sichere, auf Big Data-Projekte abgestimmte Serversysteme sowie leistungsfähige Tools für das Datenmanagement an.

In vielen Fällen überfordern Big Data-Projekte aber nicht nur Hard- und Software, sondern auch die verantwortlichen Mitarbeiter. Umfragen belegen, dass sich viele Anwender nicht sicher sind, welche Daten für ihre Zwecke relevant seien oder wie sie die erforderlichen Informationen aus dem Datenpool erheben können. Erschwerend kommt hinzu, dass für das Unternehmen unnötige Daten gesammelt werden, die die Entscheidungsfindung unnötig verkomplizieren oder sogar unmöglich machen. Statt optimierte, validierte Entscheidungen treffen zu können, wird ein Unternehmen somit der Fähigkeit beraubt, überhaupt Entscheidungen in angemessener Zeit zu fällen.

Um zu verhindern, dass Big Data-Projekte zu solchen entscheidungslähmenden Datenfriedhöfen werden, müssen deshalb Vorkehrungen auf personeller und organisatorischer Ebene getroffen werden.

Das Grundgerüst für erfolgreiches Big Data Management muss auf der Unternehmensebene geschaffen werden.

Dazu sind sowohl eine hohe Agilität der Unternehmung als auch die Erkenntnis, dass es sich bei Big Data um ein Strategie- und nicht um ein reines IT-Thema handelt, erforderlich. Vor diesem Hintergrund empfiehlt es sich, Experten aus allen betroffenen Abteilungen in die Entwicklung einer Data Governance und einer Roadmap einzubeziehen, um sicher zu gehen, dass jeder Abteilung Zugriff auf die speziell von ihr benötigten Daten ermöglicht wird.

Ist das organisatorische Grundgerüst geschaffen, werden Experten mit einem umfassenden Skillset benötigt. Zu den erforderlichen Fähigkeiten, die ein sogenannter „Data Scientist“ einbringen muss, gehört inzwischen deutlich mehr als ein ausgeprägtes mathematisches Verständnis: er muss gleichermaßen auch Informationswissenschaftler und Experte im Umgang mit den neuen Medien sein. Ein Basiswissen im Bereich des Internetrechts und des Datenschutzes ist ebenfalls wünschenswert, wobei diese Aufgabe noch am ehesten an entsprechende Rechtsabteilungen und Rechtsberater ausgegliedert werden könnte. Wegen seiner Rolle als Bindeglied zwischen den Fachabteilungen und der Vielseitigkeit der Aufgabenbereiche, für die der Data Scientist zuständig ist, wird er künftig eine immer zentralere Rolle in der Unternehmung innehaben. Da allerdings bisher kaum Studiengänge angeboten werden, die Data Scientists ausbilden, wird mittelfristig ein Mangel an solchen Experten erwartet. Wer zukünftig auf Big Data-Analysen setzen möchte, der sollte sich frühzeitig um geeignetes Personal kümmern oder sich auf einen heißen „War of Talents“ vorbereiten.

Selbst wenn die technischen, organisatorischen und personellen Herausforderungen bewältigt und alle Projekte datenschutzkonform umgesetzt wurden, ist das noch keine Garantie für einen vollen Erfolg. Jedes Big Data-Projekt im Internet lebt von Informationen über die Nutzer und erfordert deshalb auch deren Akzeptanz. Webwise und Telefónica können bestätigen, dass öffentlicher Druck so manches datenschutzkonforme Projekt zu einem frühzeitigen Ende zwang, weil Kunden die Nutzung ihrer persönlichen Daten ablehnten und dadurch finanzieller Schaden drohte. Um auch diese Gefahr zu minimieren, sollte eine offene Kommunikation mit Kunden und Nutzern in der Data Gonvernance verankert werden.

Für den worst case sollte trotzdem auch immer ein Notfallplan für angemessenes Krisenmanagement vorbereitet werden, der die Nutzung relevanter Kommunikationskanäle wie soziale Netzwerke zur Schadensbegrenzung regelt.

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Kommentare

  1. Christian Doering sagte:

    Guter Beitrag,
    ich werde euch in kommender Zeit sicherlich mal darauf ansprechen.

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