Den Kunden richtig verstehen

Der Handel hatte es immer schon schwer – Kundenbindung ist nicht leicht zu erzielen und der Preiskampf tobt. Dies gilt für alle Sparten, sei es der Lebensmittelhandel, die Elektronikmärkte oder Autohäuser. Zudem kamen mit Internetplattformen wie Amazon oder Zalando weitere Akteure auf dem Markt, der alteingesessenen Einzelhändlern, aber auch den Einzelhandelsketten das Leben schwermachen. Der Handel ausschließlich über das Internet ermöglicht es diesen Anbietern, kostengünstiger und zielgerichteter anbieten zu können.

Nun ist einer der Vorteile, die Internet-Versandhändler für sich verbuchen können, die weitreichende Kenntnis über die Wünsche und Befindlichkeiten des Kunden. Aufgrund ihres Surfverhaltens, ihrer Klicks und der Verweildauer auf den Seiten, können Betreiber genau analysieren, welche Produkte den Kunden gefallen. Aus dieser Information werden Kaufempfehlungen generiert. Dies erzeugt eine große Menge an Daten, besonders bei Marktführern. Diese Daten können mit herkömmlichen Systemen, die teilweise manuelle Eingriffe erfordern, nicht mehr abgebildet werden.

Doch wie stellt sich das Problem genau? Sicher werden Daten zu den Kunden und ihren Bewegungen erfasst. Diese Daten liegen in den verschiedensten Formaten vor und werden auch oft in isolierten Datensilos hinterlegt. Möchten Händler nun beispielsweise eine Marketingaktion durchführen, steht ein Teil der dafür benötigten Informationen nicht sofort zur Verfügung.

Stimmung der Verbraucher wichtig

Dabei ist besonders für den Vertrieb von Markenartikeln sowohl für den Handel als auch für den Hersteller ein umfassendes Bild vom Markengefühl der Konsumenten wichtig. Die Wahrnehmung eines Markenimages lässt sich nur auch vielen verschiedenen Quellen analysieren. Der Umsatz des jeweiligen Produktes lässt nur eine Momentaufnahme zu. Welche Rolle Werbung, die Vorgehensweise des Wettbewerbs oder Produktinnovationen spielen, bleibt ohne valides Datenmaterial weitgehend ungeklärt. Eigene Marketingstudien könnten zeitaufwändig und teuer sein – und dabei nicht immer zum korrekten Ergebnis kommen.

Jedoch können die unterschiedlichsten Datenquellen in einem Big-Data-System zusammengefasst werden. Im Gegensatz zu gängigen Lösungen verarbeiteen Big-Data-Lösungen die Informationen in unterschiedlichsten Formaten – sei es strukturiert oder unstrukturiert – und aus unterschiedlichen Quellen. Diese Connected-Data-Plattformen verarbeiten nicht nur die Daten der Unternehmens-IT, sondern analysieren darüber hinaus soziale Medien wie Twitter, Facebook, LinkedIn, Xing oder relevante Foren oder Blogs von Influencern. Dabei lässt sich mittels einer passenden Adaption auch die Stimmung („Mood“) der Konsumenten auf diesen Plattformen messen. So können Unternehmen Stimmungsschwankungen rechtzeitig bemerken und mit gezielten Kommunikationsmaßnahmen begegnen. Besonders bei der Planung von Promotions, ob nun Online oder vor Ort im Handel, zahlt sich die rechtzeitige Erfassung von Moods aus.

Wo ist mein Kunde?

Neben der Erfassung der Kundenstimmung sind natürlich auch Informationen über die aktuelle Affinität der Zielgruppe für den Geschäftserfolg entscheidend. Bei Nutzung entsprechender Dienste können beispielsweise der Aufenthaltsort der Konsumenten analysiert und entsprechende Angebote in den Werbeplätzen mobiler Apps ausgespielt werden. So können Filialisten ihre Angebote in Echtzeit über Couponaktionen steuern.

Auch beim Online-Shopping ist Big Data mittlerweile zum Standard geworden. Konsumenten, die sich online über ein Produkt informieren oder sich Informationen über eine relevante oder ihr verwandte Produktkategorie ansehen, hinterlassen viele Clickstream-Daten. Über den Klickverlauf wissen Online-Händler, welche Webseiten attraktiv sind und wo ihre Kunden besonders lange verweilen. Um das riesige Volumen an anfallenden Daten sinnvoll auszuwerten, führt eine Connected-Data-Plattform diese unstrukturierten Daten zusammen und führt eine Analyse in Echtzeit durch. Das schließt allerdings nicht nur das Surfverhalten der Webseitenbesucher ein, sondern auch andere Elemente wie etwa der Warenkorb. Die dort enthaltenen– wie auch die hinzugefügten, aber dann wieder entfernten – Produkte verhelfen ebenfalls zur Entscheidungsfindung für die Gestalter des Online-Shops.

Mit zunehmendem Wettbewerbsdruck auf Handel und Hersteller wird die Nutzung von Big Data folglich immer relevanter. Jedes Jahr verdoppelt sich die Menge an Daten. Rund 90 Prozent beziehen sich dabei nicht auf die klassischen Geschäftstransaktionen. Überdies sind diese Daten nicht statisch, die Datentypen vermehren sich auch. Mit Informationen, die sich vermehrt aus sozialen Medien, Telemetrie ergeben oder aus Sensoren stammen, sind nun Systeme gefragt, die mir einer schieren Anzahl an solchen Daten umgehen können. Denn diejenigen, die nicht nur aufgrund der bisherigen Historie Schlüsse für ihre nächsten Schritte ziehen können, sondern das Kundenverhalten auch prognostizieren können, werden sich auf Dauer auf dem Markt durchsetzen können.

 

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