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Von Big Data zu Smart Data: Die Zukunft des Marketings

Von Big Data zu Smart Data: Die Zukunft des Marketings - 20 Aug 2019

Das heutige Marketing erlebt eine gewaltige Machtverschiebung vom Produzenten hin zum Konsumenten. Wo früher die Unternehmen auf allen Kanälen die potentielle Käuferschaft von den Vorzügen der eigenen Produkte überzeugten, hat der Kunde heute immer mehr Macht. Er bestimmt, welche Botschaften er wann, wo und in welcher Form konsumiert und schlussendlich seine Kaufentscheidung trifft. Das bringt für Unternehmen große Herausforderungen, aber auch Chancen. Erfolg haben aber nur die, die Big Data im Griff und keine Angst vor Smart Data haben. Wir nehmen Sie in diesem Artikel mit auf eine Reise in die Zukunft des Marketings, in der Daten die Spreu vom Weizen trennen.

Ohne technische Hilfsmittel ist es nicht möglich, komplexe Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen – erst recht nicht in Echtzeit. Kein Wunder, dass aus Sicht vieler Marketingleiter die Analyse von Big Data eine der zentralen Herausforderungen der kommenden Jahre darstellt.

Die Digitalisierung bedeutet eine völlig neue Ära für das Marketing und Markenmanagement. Kunden denken heute nur an ihre Bedürfnisse und fällen daher ihre Kaufentscheidungen auf ganz vielfältige Weise und über verschiedene Kanäle.

Unternehmen machen sich oft noch Gedanken darüber, welche Kanäle maßgeblich für den Erfolg sind. Den Kunden sind solche Überlegungen aber egal – solange sie die gewünschten Produkte und Leistungen erhalten.

Wir erleben dazu eine Machtverschiebung im Marketing. Zwei Drittel der Interaktionen lösen heute die Kunden selbst aus, nur ein Drittel kommt von den Unternehmen. Das bringt völlig neue Herausforderungen für die Marketingorganisationen.

Die Machtverschiebung im Marketing vom Produzenten zum Konsumenten

Das Marketing hat sich in den letzten beiden Jahrzehnten extrem gewandelt. Früher setzten die Unternehmen auf Massenmedien und -mailings, um eine breite Käuferschicht von den Vorteilen ihrer Produkte zu überzeugen. Das geschah im Rahmen des Markenmanagements: Eine lineare und einseitige Kommunikation, die die Botschaften inhaltlich, formal und zeitlich integrierte. 

Heute steht der einzelne Kunde im Zentrum. Das Marketing bindet ihn immer enger in die Prozesse ein, denn die Interaktion mit ihm führt zum Erfolg. Unternehmen wollen eine 360°-Sicht auf den Kunden haben, also sein Lebensumfeld, sein Verhalten und seine Bedürfnisse bis ins Detail verstehen. Dieses Wissen bildet die Grundlage, welches Produkt er über welchen Kanal angeboten bekommt. Je präziser die Segmentierung und genauer die Verhaltensprognosen, desto höher ist die Response-Rate – und somit auch der Umsatz.

Ein schöner Nebeneffekt: Auch die Kundenzufriedenheit steigt und kumuliert öfter in Loyalität, das aufgrund der kleineren Dissonanzen bei der Kundenansprache. 

Der Kunde wird immer mehr zum zentralen Bezugspunkt der integrierten Kommunikation. Es geht in der Markenkommunikation also nicht mehr nur darum, der Zielgruppe etwas zu verkaufen, sondern sie zu begeistern und dauerhaft zu binden. Konsumenten wollen Teil der Geschichte der Marke werden. Deshalb ist es so wichtig, Inhalte klug zu entwickeln. Ganze Industrien scheitern häufig in Social Media, weil sie deren Grundsätze nicht beherrschen. Das sind Transparenz, Authentizität, Teilhabe, Personalisierung, kontinuierliches Engagement und vieles mehr. Erfolgreiche Markenbildung basiert nicht mehr auf Kampagnen, sondern ausschließlich auf anhaltender Interaktion mit Kunden. Erfolg hat, wer die Kunden genau versteht.

Tagesaktuelle Daten

Das Ganze liest sich einfach. Die Realität ist eine ganz andere. Die IT und die Marketing-Analysten sind extrem gefordert. Das Internet und die permanente Nutzung von Smartphones wälzen sowohl den Konsumentenmarkt als auch die Systeme und Prozesse aller Firmen massiv um. Soziale Medien treiben die Machtverlagerung vom Produzenten zum Konsumenten sogar noch an.

Marketers Individualisation

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Wir sind beim Thema Big-Data angelangt – zweifelsohne eine äußerst komplexe Aufgabe. Unternehmen produzieren ungeheure Mengen an Daten, doch in der Regel in verschiedenen Systemen, die nicht miteinander verbunden sind. Es ist eine schwierige Aufgabe, die verschiedenen Datenquellen zu verbinden. Jede Abteilung arbeitet nur mit den eigenen Daten und haben kein Verständnis für Daten anderer Quellen. Dass mehrere Abteilungen Daten gemeinsam sammeln und nutzen, ist daher die Ausnahme. Wenn sie es tun, dann verwenden sie nur einen Bruchteil der zur Verfügung stehenden Informationen. 

Viele Unternehmen haben das volle Big-Data-Potenzial also noch nicht ausgeschöpft.

Zu diesem Thema gibt es aktuelle Befragungen:

  • Mehr als 50% der teilnehmenden Unternehmen geben an, dass sie mit Big-Data-Initiativen vor allem die Analyse großer Datenvolumen verbessern oder Vorhersagemodelle aufbauen wollen.
  • Nur knapp ein Drittel sieht die Beschleunigung von Entscheidungen als Chance.
  • Weniger als ein Fünftel zielt auf die Automatisierung von Entscheidungen.

Die Mehrheit der Firmen gibt an, dass eher die IT als das Marketing die treibende Kraft bei Big-Data-Initiativen ist. Dennoch ist es das Marketing, das Analysen auf den Stammdaten durchführt, und nicht die IT. 4 von 5 Unternehmen geben an, dass Daten für Marketing und Werbung heute schon wichtig seien – Tendenz steigend. Das Gleiche gilt für die Ausgaben für data-driven Marketing. Die Ziele dabei: Effizienz von Marketing-Investitionen zu steigern, Kunden und Zielgruppen besser zu verstehen und um die digitale Kommunikation an die Präferenzen der Kunden anzupassen.

Auf der anderen Seite stehen 40% aller Unternehmen, die zu wenig Budget haben, um in datengetriebenes Marketing zu investieren. Ein weiterer Stolperstein sind die oft unklaren Verantwortlichkeiten bei IT und Marketing bezüglich Daten.

Intelligente Computerprogramme

Die Prozesse werden heute immer schneller. Die Menge und Vielfalt an Daten für Analysen ebenso. Noch nie gab es so viele wertvolle Informationen über Kunden und Märkte wie heute. Auch die Vorhersagen werden immer präziser. Den Unternehmen gelingt es, viel feinere und signifikantere Zusammenhänge zu identifizieren und damit viel genauere Segmente zu bilden. Sie passen Produkte und Services individuell auf die Bedürfnisse der Käufer an und steigern die Zufriedenheit deutlich.

Um dort hinzukommen, ist aber ein Paradigmenwechsel nötig hin zu Big Data – im Idealfall sogar in Echtzeit.

Marketing Survey

 

Menge, Vielfalt und Komplexität der heute verfügbaren Daten machen es menschlichen Analysten schon lange unmöglich, enthaltene Zusammenhänge zu identifizieren. Durch Betrachtung von Daten wirklich neue Erkenntnisse zu gewinnen, ist sogar dann äußerst unwahrscheinlich, wenn Muster vergleichsweise einfach sind. Es lassen sich bestenfalls Annahmen und Vermutungen gezielt überprüfen.

Aber schon einfache hypothesengetriebene, konfirmative Analysen erfordern Werkzeuge, die mehrere Millionen Datensätze verwalten, aggregieren und visualisieren. Dem Wachstum an Daten sind viele Werkzeuge für deskriptive Statistik nicht mehr gewachsen. Dies gilt auch zunehmend für die relationalen Datenbankenmanagement-Systeme, die über die Jahrzehnte zum Rückgrat der IT aller größeren Unternehmen geworden sind, deren Grenzen jedoch für viele Zwecke, etwa im Kampagnenmanagement, erreicht scheinen.

Viele Firmen gehen mittlerweile andere Wege, um wegen der großen Datenmengen den Überblick über ihre Marketingaktionen nicht zu verlieren. Wenn sie in den Datenbergen bisher unbekannte Muster finden wollen, sind sie ohne technische Hilfsmittel verloren. Selbst relativ einfache Zusammenhänge lassen sich durch einfaches Datenbrowsen nur zufällig finden. Werden die Muster komplexer, sind sie selbst für intelligenteste menschliche Analytiker und bei bester Softwareunterstützung praktisch unsichtbar.

Hier kommt Data Mining ins Spiel. Hinter dieser Gruppe von Analyseverfahren verbirgt sich eine Vielzahl von Algorithmen und Methoden, die autonom und automatisiert Zusammenhänge in großen Datenmengen aufspüren. Daraus lassen sich Prognosen für zukünftige Ereignisse ableiten. Moderne Verfahren sind in der Lage, sogar Effekte zu erkennen, die sich aus dem Zusammenspiel von Dutzenden von Einflussfaktoren zusammensetzen. Sie finden diese Muster in Grundgesamtheiten mit Zehntausenden von Variablen zu Millionen und Abermillionen von Datensätzen. Dass die auf diese Weise gewonnenen Vorhersagemodelle nicht nur theoretischen Wert haben, weiß man im Marketing schon seit vielen Jahren. Die im Databasemarketing praxisüblichen Modelle zeigen oft eine erstaunliche Fähigkeit, das Verhalten von Kunden oder Märkten oder den Erfolg von Produkt- oder Dienstleistungsangeboten mit hoher Wahrscheinlichkeit vorherzusagen.

Das Ende des Bauchgefühls

Das Marketing versucht stets, Nachfrage zu kreieren. Deshalb probiert es gerne neue Dinge aus. Früher hat es Kundenverhalten aus dem Bauch heraus gedeutet. Heute treten an dessen Stelle Daten. In ihnen steckt das Wissen, was Kunden wirklich wollen, was sie glücklich oder unglücklich macht.

Aus Big Data wird als Smart Data. Daten werden immer schlauer und geben Rückschlüsse auf das Kundenverhalten. Das Smart-Data-Konzept ebnet den Weg von einmaligen Datenanalysen hin zu ständig verfügbaren Informationen. Darin liegt ein echter Mehrwert. Doch gerade mittelständische Unternehmen tun sich schwer, den Schritt von Big zu Smart Data zu gehen. Sie nutzen vorgefertigte CRM- oder ERP-Systeme – streng nach dem Ansatz «one fits most». Individuelle Anpassungen an der Software sind teuer oder im schlimmsten Fall gar nicht möglich. Diese Systeme sind auch statisch und darauf ausgelegt, die Prozesse konstant zu halten. Agilität und Experimente sind fast nicht möglich.

BigDataAnalytics Survey

Datenexperimente im Labor

Es herrscht ein Konflikt zwischen den hohen Anspruch an den Bestandesprozessen und dem Wunsch, schneller, agiler und experimentierfreudiger zu sein. Die klassische Lösung aus der Welt der Softwareentwicklung ist das sogenannte Sandboxing. Darin operiert ein Team lösgelöst vom Tagesgeschäft und stört dabei das daily Business nicht. Es arbeitet mit den echten Stammdaten und simuliert so realitätsnah wie möglich verschiedene Szenarien – also ein munteres Austoben von experimentierfreudigen Marketern und Vertrieblern.

Nur Daten, keine Kreativität?

Es gibt ein weiteres Problem bei der Segmentierung von Kunden: Die fehlende Kreativität. Viele Organisationen sind in der Big-Data-Ära am eigenen, raffinierten Fortschritt ertrunken. Sie gewinnen fast zu viele neue Erkenntnisse über ihrer Kundschaft und kommen bei deren Umsetzung einfach nicht mehr nach.

Der Aufstieg von «Digital Natives» und «Empowered Customers» gilt als größte Disruption des Marketings der Zukunft. Eine alternde Bevölkerung und Datenschutzängste sind soziale und legale Faktoren, die die Kampagnen der nächsten Jahre am stärksten beeinflussen werden. Content Marketing ist die Disziplin, die den größten Einfluss auf das Marketing der Zukunft haben wird. Data Analytics ist dabei die wichtigste Fähigkeit, die Unternehmen besitzen müssen.

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