Big Data im Marketing

 

Big Data bezieht sich auf die stetige Zunahme von Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt, Variabilität und Komplexität von Informationen. Für Marketingabteilungen bilden Big Data die Basis für die neue Marketinglandschaft, die aus unserer digitalen Welt resultiert.

Der Begriff „Big Data“ bezieht sich nicht nur auf die Daten selbst, sondern auch auf die Herausforderungen, Funktionen und Kompetenzen, die mit der Analyse solcher großen Datensätze in Verbindung stehen. Ziel dabei ist es, die Entscheidungsfindung zu verbessern und zu beschleunigen, und zwar in einem nie da gewesenen Maß – das ist Entscheidungsfindung, basierend auf Big Data.

Viele Marketers haben möglicherweise das Gefühl, dass Daten schon immer sehr umfangreich waren – und in gewisser Weise trifft dies auch zu. Aber denken Sie einmal an die Daten, die Unternehmen vor 20 Jahren erfassten – Transaktionsdaten am Point of Sale, Reaktionen auf Direkt-Mailing-Kampagnen, Gutscheineinlösungen usw. Und vergleichen Sie sie dann mit den Kundendaten, die heute erfasst werden – Daten zu Online-Käufen, Klickraten, Surfverhalten, Interaktionen mit Social Media, Nutzung von mobilen Geräten, Standortdaten usw. Genau genommen ist gar kein Vergleich möglich. Und um ein alte Redewendung aufzugreifen: „So etwas haben Sie noch nie gesehen.“

Warum Big Data für das Marketing wichtig ist

Der alleinige Besitz von Big Data verhilft nicht zu besserem Marketing, aber er birgt ein gewisses Potenzial. Sehen Sie Big Data als Ihre Geheimzutat, Ihr Rohmaterial, Ihre wesentliche Komponente. Nicht die Daten selbst sind so wichtig. Es sind vielmehr die Erkenntnisse, die sich aus Big Data ziehen lassen, die Entscheidungen, die Sie treffen, und die Maßnahmen, die Sie ergreifen, auf die es ankommt.

Indem Marketingabteilungen Big Data mit einer integrierten Marketingmanagement-Strategie kombinieren, profitieren Sie von wichtigen Vorteilen in den folgenden Bereichen:

  • Kundengewinnung. Big Data kann Ihnen Erkenntnisse über Ihre Kunden liefern – nicht nur, wer sie sind, sondern auch, wo sie sind, was sie wollen, welche Art der Kontaktaufnahme sie bevorzugen und wann.
  • Kundenbindung und -treue. Mit Big Data finden Sie heraus, was die Kundentreue beeinflusst und was Kunden dazu veranlasst, immer wieder zu Ihrem Unternehmen zurückzukehren.
  • Marketingoptimierung/-leistung. Mit Big Data können Sie Ihr Marketingbudget optimal auf verschiedene Kanäle aufteilen und Ihre Marketingprogramme kontinuierlich über Tests, Messungen und Analysen optimieren.
Big Data Insights

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Riesige Datenmengen sinnvoll nutzen: für mehr Effizienz und geringere Risiken. Erfahren Sie alles über Herausforderungen, Technologien und Vorgehensweisen.


Drei Big Data-Typen, die wichtige Marketinginformationen liefern

Kunde: Diese Big Data-Kategorie, mit der Marketingabteilungen wahrscheinlich am vertrautesten sind, umfasst verhaltensbasierte, einstellungsbezogene und transaktionale Kennzahlen aus verschiedenen Quellen wie Marketingkampagnen, Point of Sale, Websites, Kundenumfragen, sozialen Medien, Online-Communitys und Treueprogrammen.

Betrieblich: In der Regel fallen objektive Metriken in diese Kategorie, die die Qualität von Marketingprozessen im Verhältnis zum operativen Marketing, zu Ressourcenverteilung, Vermögensmanagement, Budgetkontrollen usw. bewerten.

Finanziell: Diese Kategorie ist auf das Finanzsystem eines Unternehmens zurückzuführen und umfasst Vertriebs-, Umsatz-, Rentabilitäts- und andere objektive Datentypen, die Auskunft über die finanzielle Gesundheit eines Unternehmens geben.

Herausforderungen

Die Herausforderungen, die die effektive Nutzung von Big Data mit sich bringt, können vor allem für das Marketing sehr gewaltig sein. Das liegt daran, dass die meisten Analysesysteme nicht auf die Daten, Prozesse und Entscheidungen der Marketingabteilung ausgerichtet sind. Die drei größten Herausforderungen für das Marketing:

  • Wissen, auf welche Daten es ankommt. Daten, nichts als Daten. Sie verfügen über enorme Mengen an Kunden-, Betriebs- und Finanzdaten, mit denen Sie sich auseinandersetzen müssen. Aber mehr ist nicht immer besser. Auf die richtigen Daten kommt es an – auch im Sinne eines verantwortungsvollen Umgangs mit personenbezogenen Daten und anderen Datenschutzthemen.
  • Wissen, welche Analyse-Tools zu verwenden sind. Mit der zunehmenden Menge an Big Data verringert sich die Zeit für die Entscheidungsfindung und die Reaktion auf die Erkenntnisse. Analyse-Tools unterstützen Sie dabei, Daten zu aggregieren und zu analysieren, und bieten Ihnen wichtige Erkenntnisse und angemessene Entscheidungen im gesamten Unternehmen. Aber welche Analyse-Tools sollten Sie verwenden?
  • Wissen, wie man aus Daten Erkenntnisse und Wettbewerbsvorteile gewinnt. Wenn Sie die Daten erfasst haben, wie gewinnen Sie dann Erkenntnisse daraus? Und wie nutzen Sie diese Erkenntnisse, um Ihre Marketingprogramme zu unterstützen?

Drei Schritte, um das Marketing mit Big Data zu optimieren

Big Data ist im Marketing ein großes Thema. Es gibt allerdings einige Punkte, die Marketer beachten sollten, damit sich die erwünschten Wirkungseffekte erzielen lassen:

  1. Nutzen Sie Big Data für umfassendere Erkenntnisse. Big Data bietet Ihnen die Möglichkeit, unheimlich weit in die Daten vorzudringen und umfassende Einblicke zu bekommen. Die Erkenntnisse, die Sie aus Ihren anfänglichen Analysen ziehen, können weiter ausgeweitet werden und bieten so jedes Mal einen umfassenderen Einblick. Mit diesem Maß an Erkenntnissen können Sie zielgerichtete Strategien und Maßnahmen entwickeln, die das Wachstum fördern.
  2. Stellen Sie die aus Big Data gewonnenen Erkenntnisse den Personen zur Verfügung, die sie verwerten können. Keine Frage – CMOs benötigen die wichtigen Erkenntnisse aus Big Data. Dies trifft aber ebenso auf Marktleiter, Callcenter-Mitarbeiter, Vertriebsmitarbeiter usw. zu. Was nützen Erkenntnisse, wenn sie nur für die Führungsebene zugänglich sind? Sorgen Sie dafür, dass sie auch für die Personen zugänglich sind, die ihr Handeln daran ausrichten können.
  3. Versuchen Sie nicht, die Welt zu retten. Zumindest nicht gleich. Die Arbeit mit Big Data kann überwältigend erscheinen. Konzentrieren Sie sich daher zunächst auf ein paar wenige wichtige Ziele. Welche Ergebnisse möchten Sie verbessern? Sobald Sie diese Frage erörtert haben, können Sie festlegen, welche Daten Sie benötigen, um die entsprechenden Analysen durchzuführen. Wenn Sie das erledigt haben, steuern Sie Ihr nächstes Ziel an. Und dann das nächste.

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