Big Data: Wie wichtig sind Daten im Marketing der Zukunft?

Big Data: Wie wichtig sind Daten im Marketing der Zukunft?

Im Web sind unendlich viele marketingrelevante Informationen verfügbar: zu neuen Produkten der Mitbewerber, zu veränderten Verhaltensmustern der Kunden bis hin zu top aktuellen Resultaten aus der Forschung.

Mit dieser neuartigen Datenflut hat sich das Marketing gewandelt. Früher setzten Marketer auf Massenmedien und nicht auf zielgruppenspezifische Mailings, um möglichst viele Kunden auf einmal zu erreichen. Heute steht der einzelne Kunde im Vordergrund. Es gilt, sein Verhalten und seine Bedürfnisse bestmöglich zu verstehen. Basierend darauf entscheiden Marketer, welche Produkte und Dienstleistungen sie dem Kunden über welchen Kanal anbieten. Je genauer man seine Kunden segmentiert, desto höher ist die Responserate. Denn erst eine genaue Segmentierung lässt spezifische Ansprachen zu.

In diesem Zusammenhang kommt der Begriff Big Data ins Spiel. Was man darunter versteht und wo die Potenziale liegen, lesen Sie in diesem Artikel. Ziel ist, dass Sie einschätzen können, welche Rolle Big Data in Zukunft bei Ihren Strategien spielen wird.

 

Big Data – eine Definition

Der Begriff Big Data umschreibt die Verarbeitung von umfangreichen, komplexen und sich ständig wandelnden Datenmengen.

Aufgrund der grossen Fülle an Daten, aber auch ihrer schwach strukturierten Art wird es zunehmend schwierig, diese Daten mit herkömmlichen, oft manuellen Methoden zu verarbeiten. Deshalb umschreibt der Begriff Big Data häufig auch digitale Technologien, die man für die Verarbeitung und Auswertung dieser Daten einsetzt.

 

Die Besonderheit der „Massendaten“

Das Besondere dieser Daten liegt in ihrem Ursprung. Mit dem Web 2.0 haben sich neue Quellen von Daten hervorgetan. Beispielsweise können Informationen über einen einzelnen Kunden aus Internetforen, Suchmaschinen und Social Media Plattformen gesammelt werden.

Auch sogenannte „Smarte Applikationen“ wie beispielsweise Fitnessarmbänder oder vernetzte Techniken im Wohnbereich bringen eine grosse Menge an neuen Daten mit sich.

Da dieser technologische Wandel nicht nur die Quantität der Daten verändert hat, sondern auch die Art der Daten neu ist, haben sich die Anforderungen für Analysen geändert. Heute läuft alles per Knopfdruck und wenn möglich in Echtzeit über verschiedene Kanäle. Die Daten haben sich vervielfacht, die Zeit zur Auswertung wird immer kürzer. Die Analyse von Big Data ist dadurch zwangsläufig in automatisierte Prozesse eingebettet.

 

Big Data – eine technische Herausforderung

Mit den bisherigen Tools sind Analysten nicht hinreichend ausgerüstet, um diese Web-2.0-Daten auszuwerten. Einerseits können die Tools aus technischer Sicht nicht auf die unstrukturierten Daten zugreifen. Andererseits sind diese Tools nicht für semantische Auswertungen konzipiert, die in Foren- und Social-Media-Beiträgen eine wichtige Rolle spielen. Für nützliche Auswertungen semantischer Daten müssen die Tools mit menschlicher Sprache mitsamt den Wortspielen, Ironie, Humor und weiteren Herausforderungen umgehen können.

An dieser Stelle kommt das sogenannte Data Mining zum Zug. Diese Gruppe von Analyseverfahren beruht auf Algorithmen und Methoden, die parallel, autonom und automatisiert Daten verarbeitet. Denn für menschliche Analytiker ist es auch mit technischer Hilfe und Visualisierung der Daten praktisch unmöglich, in dieser Datenmenge noch Muster zu erkennen. Dank Data Mining kann man hingegen in grossen Datenfluten signifikante Zusammenhänge erkennen und daraus Prognosen für die Zukunft ableiten.

 

Die Potenziale von Big Data

Neben den hohen Ansprüchen an IT-Systeme und an die Qualität von Datenanalysen birgt Big Data Analytics grosse Chancen. Die Fülle an Informationen über Kunden und Märkte war noch nie so gross wie heute. Durch die Analyse dieser Big Data ist es einem Unternehmen möglich, komplexe Zusammenhänge in grossen Datenmengen zu erkennen. Sie ermöglicht präzisere Prognosen und die gezielte und schnelle Ansprache von Kunden. Unternehmen können ihre Services und Produkte exakt den Bedürfnissen ihrer Kunden anpassen und steigern deren Zufriedenheit um ein Vielfaches.

Bernhard Marr zeigt in seinem Artikel „How Big Data Analytics Can Improve Your Marketing“ auf, wie vielfältig und gewinnbringend die detaillierten Erkenntnisse aus Big Data Analytics im Marketing eingesetzt werden können:

  • Zielgruppen respektive der ideale Kunde lässt sich präziser definieren als je zuvor.
  • Das Engagement der Kunden lässt sich erhöhen, da sich erkennen lässt, wann und wo sie welche Dienstleistungen, Produkte oder Informationen beziehen wollen.
  • Dank genauen Analysen der Einkäufe, wie zum Beispiel mithilfe von Kundenkarten lässt sich erkennen, welche Anreize und Aktionen Kunden besonders mögen. Daraus lassen sich Massnahmen zur Loyalitätssteigerung ableiten.
  • Dank präziseren Analysen kann ein Unternehmen seine Marketingaktivitäten stetig optimieren und die Effizienz steigern.
  • Da Marketer die Performance der Marketingaktivitäten messen können, können sie auch die Einteilung des Budgets optimieren und so den bestmöglichen ROI erzielen.
  • Angebote lassen sich in Echtzeit personalisieren. Beispiel Remarketing: Sie suchen nach einem Produkt auf Amazon. Anschliessend werden Ihnen auf unterschiedlichsten Websites dazu passende Angebote angezeigt.
  • Auch die Performance von Content Marketing lässt sich erhöhen. Einerseits lernen Marketer ihre Zielgruppen besser kennen. Andererseits können sie durch Big Data Analytics erkennen, welche Textteile aus vergangenen Publikationen gut ankamen.
  • Durch die Analysemöglichkeiten können Firmen das Web auf Erwähnungen ihrer Marke durchsuchen. Das ermöglicht beispielsweise Stellungnahmen zu einzelnen Tweets, Posts oder anderen Beiträgen, um Kundenbindung aufzubauen. Ausserdem können Firmen dadurch die Aktivitäten ihrer Mitbewerber detailliert und zeitnah beobachten und allenfalls reagieren.

 

Fazit

Grundsätzlich muss jede Firma individuell evaluieren, wie sie mit Big Data Analytics umgehen will. Die Macht dieser neuen Analyse-Art sollte aber auf keinen Fall unterschätzt werden. Wenn bereits alle Mitbewerber ihre Kunden dank systematischen Auswertungen genau verstehen, gezielt auf deren Bedürfnisse eingehen und zudem auch schneller reagieren als Sie, werden Sie das früher oder später an den Umsätzen spüren.

 

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