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Welche Bedeutung haben Big Data und Dark Data im Bereich Marketing?

Laut Begriffsdefinition im Duden ist Big Data eine riesige Datenmenge. Das beschreibt sehr gut die Herausforderung für Unternehmen wie mit Big Data zu verfahren ist.

Als Dark Data bezeichnet Wikipedia die Daten, die zwar von Informationssystemen erfasst und gespeichert werden, aber nicht verwendet werden. Dabei sind in den Dark Data viele Kundeninformationen enthalten, die für die Planung des Unternehmens außerordentlich wichtig sind. Das ist genau der Grund, warum ich dieses Datenvolumen genauer unter die Lupe nehme.

Als Expertin im Bereich Marketing Analytics und Digitalisierung liegt mein Fokus in diesem Beitrag bei den Kundendaten, die für den Bereich Sales & Marketing herangezogen werden. Big Data und Dark Data decken ein weitaus breiteres Spektrum im Unternehmen an Daten ab.

Beginnen wir mit dem Bereich Dark Data

Wie aus der Statistik von Veritas ersichtlich ist, umfasst dieser Bereich in Deutschland über 50% der Datenmenge. Das bedeutet zum einen, dass wertvolle Kundendaten ungenutzt bleiben. Zum anderen bedeutet das, dass teurer Datenspeicherplatz verschwendet wird. Beide Punkte drücken auf die Kosten- und Erfolgsbilanz. Ein weiterer Teil der Datenstruktur sind ROT Daten, d. h. redundante, obsolete und triviale Daten, die für die spätere Nutzung nicht benötigt werden. Diese können und sollten dauerhaft löscht werden. Nur ein kleiner Teil der Datenmenge sind sogenannte Clean Data, die strukturiert gespeichert sind und somit für die Planung herangezogen werden können.

Die meisten Kundendaten haben wichtiges Potenzial für die Planung, auch die aus dem Dark Data. Unstrukturierte Kundendaten können beispielsweise sein:

(1) Kunden Korrespondenz per E-Mail

(2) Telefonate (Customer Service, Technik, Accounting …)

(3) Server-Log Dateien, die Hinweis auf das Verhalten der Website-Besucher geben

(4) Kundenverhalten im Web-Shop

(5) Von wo (Ort) und wie (Mobil, Desktop …) wird auf die Website zugegriffen

(6) Bounce-Rate

(7) Top-Sites (Landing Pages …)

(8) Kundenverhalten im Social Media

(9) Zahlungspräferenzen und -Moral

(10) Retouren etc.

Der Autor Daniel Keys Moran sagte bereits: You can have data without information, but you cannot have information without data."

Eine von vielen Statistiken sagt zu diesem Thema:

(1) Weniger als die Hälfte der in einem Unternehmen gespeicherten strukturierten Daten werden für geschäftliche Entscheidungen herangezogen.

(2) Bei den unstrukturierten Daten liegt der Anteil der genutzten Informationen sogar bei unter 1%.

(3) Mehr als 70% der Mitarbeiter in Unternehmen können auf Daten zugreifen, die sie nicht für ihre Aufgaben benötigen.

Das Marktforschungsunternehmen IDC hat errechnet, dass bis zum Jahr 2025 rund 80 % der weltweit gespeicherten Daten unstrukturiert und damit kaum nutzbar sein werden.

Das zeigt das Potenzial der Daten auf, aber auch die Kostenfalle, die dahinterstecken kann. Das bedeutet, dass es wichtig ist die Daten zu strukturieren und sie damit nutzbar zu machen. 

Um große Datenmengen zu strukturieren bedarf es digitalen Tools und Software. „Nur" die wertvollen Kundendaten haben bereits eine riesige Datenmenge, d. h. Big Data. Für den Unternehmer bedeutet das eine Software zu implementieren, die Big Data verarbeiten, strukturieren und somit zugänglich machen kann.

Und damit kommen wir zu dem Begriff Big Data.

Die Grafik von Deloitte University Press zeigt eine Übersicht über die weltweite Datenmenge - 44 ZB (Zettabyte). Das Datenwachstum ist deutlich erkennbar. 

Die Entwicklung des enormen Datenwachstum geht weiter. Eine Umfrage von Statista zum Thema Big Data hat ergeben, dass das Datenvolumen bis zum Jahr 2025 auf 175 Zettabyte anwächst.
Entsprechend hoch ist das Investment der Unternehmen in Software, die Big Data ​Lösungen anbieten.

Was bedeutet das für die wertvollen Kundendaten?

Lassen Sie mich die oben genannten Daten aus dem Dark Data zur Erklärung heranziehen.

Salesforce, eine ausgeklügelte CRM Software, ist in der Lage riesige Kundendaten-Mengen zu verarbeiten, daraus auch Reports und Entwicklungen zum Thema Kundenwünsche und -bedürfnisse aufzuzeigen.

(1) Kunden Korrespondenz per E-Mail

(2) Telefonate (Customer Service, Technik, Accounting …)

(3) Kundenbesuche

(4) Messekontakte etc.

Web Analytics Programme wie Google Analytics, Matomo und Adobe tracken das Verhalten der Besucher auf der Website und dem Online Shop.

Server-Log Dateien, die Hinweis auf das Verhalten der Website-Besucher geben

(1) Kundenverhalten im Web-Shop

(2) Von wo (Ort) und wie (Mobil, Desktop …) wird auf die Website zugegriffen

(2) Bounce-Rate

(2) Top-Sites (Landing Pages …)

Mailchimp & Co. zeigen das Geschehen auf den Social Media Portalen.

(1) Kundenverhalten im Social Media

(2) Kennzahlen im Online Marketing wie CTA, Bounce Rate, Anmeldezahlen ….

Tableau, SAP und Oracle analysieren die Daten aus dem ERP, aus der Buchhaltung, Produktion und dem Versand.

(1) Zahlungspräferenzen und -Moral

(2) Lieferpräferenzen

(3) Produktpräferenzen

(4) Retouren etc.

Die jeweilige Software clever implementiert bedeutet für den Unternehmer, dass

(1) die Daten nur noch in einer Software gespeichert werden und

(2) die Daten über Profile lediglich den relevanten Mitarbeitern zugänglich gemacht werden und

(3) die Daten für die Planung, Kostenkontrolle und Optimierung jederzeit herangezogen werden können.

Das heißt im Umkehrschluss, dass

(1) Mehrfachspeicherung ausgeschlossen wird und

(2) die Daten gemäß Datenschutzverordnung (DSGVO) (a) sicher sind und (b) nur den relevanten Mitarbeitern zugänglich gemacht werden sowie (3) im Unternehmen aufbewahrt und genutzt werden.

Für mich bedeutet ungenutztes Datenmaterial einen hohen Kostenaufwand ohne Nutzen und gleichzeitig den Verlust von Kundenzufriedenheit. Mit der Nutzung der Kundendaten werden Kundenwünsche und -bedürfnisse sichtbar gemacht. Software-Lösungen ermöglichen die Analyse auch von großen Datenvolumen und letztendlich die Möglichkeit zur Steigerung der Kundenzufriedenheit. Meine Erfahrung zeigt, dass der Umsatz und somit der Gewinn überproportional zur Kundenzufriedenheit steigen.

Mit guten Datenbanken kann ich relevante Informationen herausfiltern, um Prozesse gezielt zu verbessern – und letztendlich den Umsatz zu steigern. Für eine verlässliche Planung sind Big Data Lösungen zwischenzeitlich unerlässlich geworden. Sie ermöglichen faktenbasierte Analysen über Kundendaten aus allen Funktionsbereichen des Unternehmens und somit

(1) eine cross-funktionale Betrachtung des Kunden und seiner Wünsche und -bedürfnisse.

(2) Ableitung und transparente Darstellung von Kundenwünschen und -bedürfnissen.

(3) Zielgruppenanalyse, USP, SWOT

(4) Analyse von Produktportfolio und -nutzen

(5) Analysen zur Umsatzentwicklung und Preisstruktur

(6) Analyse des Marktumfeldes der Konkurrenz, von Trends, der gesamtwirtschaftlichen sowie der Branchen Entwicklung

und vieles mehr

Gerne komme ich in Ihr Unternehmen und analysiere die Möglichkeiten aus Ihrem Datenschatz (Dark Data und Big Data), mache diese transparent und zeige auf welches Potenzial sich daraus ergeben kann. Erfahren Sie mehr über mich und meine Dienstleistung im Bereich Marketing Analytics, Digitalisierung der Customer Journey und Nachhaltigkeit auf meiner Website.

Christine Pfisterer

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