Was ist Big Data?
Big Data wurde in dem letzten Jahrzehnt zu einem vielfach verwendeten Begriff. Er umfasst zwei Aspekte, zum einen die unstrukturierte, schnell wachsende Datenmengen (Velocity, Volume) aus verschiedensten Quellen (Variety) und zum anderen die auf Massendatenverarbeitung spezialisierte Technologien. Ein großer Anteil der Datenmengen kommt aus für das Online Marketing relevanten Quellen, wie beispielsweise Social Media, Kundenverhalten und die Eingabe von Suchbegriffen.
Relevanz von Big Data im Marketing
Für das Online Marketing hat eine Big Data Analyse eine große Relevanz. Sie ermöglichen verlässliche Nachfrageanalysen, Absatzprognosen und Maßnahmenbewertungen und bieten zudem ein anderes Level von Eindrücken in das Kundeninteresse, das Kaufverhalten, die jeweiligen Zielgruppen, und das Interesse von potentiellen Neukunden. Der dadurch resultierende Wettbewerbsvorteil lässt sich bei großen E-Commerce Unternehmen wie Amazon oder Zalando beobachten. Konkret im E-Commerce lassen sich Personalisierungen wie beispielsweise „andere Kunden kauften auch“ oder „das könnte Sie auch interessieren“ und somit Up- und Cross-Selling Strategien realisieren.
Wie arbeitet man mit Big Data?
Für Unternehmen kann Big Data Fluch und Segen zugleich sein. Trotz des unbestreitbaren Nutzens, der aus großen Datenmengen gezogen werden, ist der Umgang mit Big Data eine große Herausforderung für viele Unternehmen. Nicht alle Unternehmen verfügen über die nötige Infrastruktur und humanen Ressourcen, um mit der Big Data Bandbreite zu arbeiten. Für Small Data Analytics, sollte zunächst geklärt werden, welche Ziele man mit der Datenanalyse verfolgt und die benötigten gezielt herausfiltern. Ein entscheidender Faktor für eine weniger rechenintensivere Verarbeitung ist hier die Datenqualität. Natürlich empfiehlt es sich für die Datenverarbeitung ausgelegte Software zu nutzen, die mit ihrer Leistungsstärke weit über die von herkömmlichen Tools hinaus gehen.
