2022/8 | Fachbeitrag | Analytics

Big Data: Kundenverhalten analysieren und mehrwertstiftend nutzen

von Philipp Rodewald

Die Big-Data-Analyse ist ein leistungsfähiges Instrument, um Unternehmen nach vorn zu bringen. Die richtige Nutzung von Informationen ist die Basis für beste Geschäftsentscheidungen zum richtigen Zeitpunkt: Nie zuvor war es dem Marketing möglich, Markttrends so genau vorherzusagen. Heute können Unternehmen Kunden durch den Kauftrichter verfolgen und ihnen personalisierte Nachrichten schicken. Bei jeder Transaktion, jedem Besuch auf der Website oder jeder Interaktion mit der Marke können sie effektiv mit ihrer Zielgruppe kommunizieren. Überdies lassen sich Verbraucherpräferenzen ermitteln und Muster im Kaufverhalten erkennen. Das Beste daran ist, dass die Informationen in Echtzeit verfügbar sind. So können Unternehmen nicht nur schnell reagieren, sondern sogar deren Bewegungen vorhersehen.

Bildquelle: (C) Gerd Altmann / Pixabay

Quellen für Nutzerverhalten

Sowohl B2B- als auch B2C-Unternehmen profitieren von der Analyse ihrer Kundendaten. Es reicht nicht aus, viele Informationen zu haben. Es gilt sie in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln. Big-Data-Analysen erlauben, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und zu kontextualisieren.

Allgemein verarbeitet Big Data Kundeninformationen aus fünf Hauptquellen:

1. Transaktionsdaten

Diese Daten werden zum Zeitpunkt des Kaufabschlusses erstellt. Sie geben Auskunft über die Zahlungsmöglichkeiten und das gewählte Produkt oder die Dienstleistung. In vielen Fällen ermöglichen sie auch die Identifizierung des Nutzers.

Mit jeder Transaktion vertiefen Unternehmen ihr Verständnis für den Kaufprozess. So können Marken ihrem Publikum relevante Angebote unterbreiten, die Kundenbindung fördern und Marketingmaßnahmen gezielt einsetzen.

Sie helfen zudem, genaue Verkaufsprognosen zu erstellen und Kundenbedürfnisse zu antizipieren.

2. Daten über die Nutzung eines Produktes

Die Beziehung zu Kunden endet nicht mit dem Kauf. Wissen über Erfahrungen mit Produkten und Dienstleistungen tragen zur Zufriedenheit und Kundenbindung bei. General Motors verwendet die verfügbaren Daten etwa zur Planung des Vertriebsnetzes und zur Absatzprognose.

Einige Branchen haben alternative Wege gefunden, diese Informationen zu Geld zu machen. Verizon Wireless verkauft unter anderem anonymisierte Nutzungsdaten. Für Vermarkter ist dies eine unschätzbare Ressource, um ihre Werbekampagnen gezielter auszurichten.

3. Daten aus Online Analytics

Die Unternehmens-Website ist viel mehr als nur eine Visitenkarte oder eine Produktpräsentation. Über die Browsing-Daten des Publikums lassen sich deren Interessen ermitteln, die Zielgruppe verstehen, und die Kommunikation kann optimiert werden. Im E-Commerce ist es üblich, mittels Big Data Cross- und Upselling zu fördern.

4. Daten aus dem Review Monitoring

Unternehmen sollten die Kommentare und Mitteilungen ihrer Kunden besonders beachten. Dadurch erkennen sie die Botschaften, die sich hinter Beschwerden, Fragen oder Bewertungen verbergen. Tonfall und Wortwahl liefern eine Menge Informationen.

Wichtig ist dabei ebenso die Analyse von Nutzern gesendeter E-Mails, Anrufe beim Kundendienst und Nachrichten in sozialen Netzwerken.

5. Daten aus dem Social Listening

Die sozialen Medien haben die menschliche Kommunikation verändert. Die Reichweite eines einzigen Kommentars kann die mächtigsten Organisationen erschüttern. Mit Social Listening verstehen Unternehmen ihr Publikum und erfahren, was es über ihre Marke und Wettbewerber denkt. Gleichzeitig offenbaren sich Bedürfnisse und Motivationen der Kunden sowie Bewegungen im Umfeld, die das Unternehmen beeinflussen können.

Soziale Medien - inklusive beruflicher Netzwerke wie LinkedIn - sind Informationsquellen, an denen Kampagnen und Maßnahmen ausgerichtet werden können - zur Entdeckung neuer Marktchancen oder zur Optimierung von Logistik und Vertrieb.

Vorteile & Stärken von Big Data

Die Analyse von Big Data wird zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Die ordnungsgemäße Verarbeitung von Informationen vervielfacht den Wert der isolierten Daten. So verstehen Unternehmen zugrundeliegende Zusammenhänge besser und erkennen Chancen.

Big-Data-Analysetools optimieren Prozesse in allen Unternehmensbereichen: von Geschäftsentscheidungen bis hin zu Produktions- und Logistikabläufen. Ihre zahlreichen Funktionen können an alle möglichen Szenarien angepasst werden.

Kurz gesagt ist Big Data in der Lage, Unternehmen folgendermaßen zu verändern:

  • Steigert die Effektivität und Produktivität
  • Erleichtert und verbessert die fundierte Entscheidungsfindung
  • Flexibilisiert die Verwaltung und erhöht die Reaktionsgeschwindigkeit der Organisation
  • Senkt die Kosten infolge der vorangegangenen Punkte
  • Verbessert die Nutzererfahrung

Schauen wir uns diese Punkte genauer an.

Informationen aus verschiedenen Quellen zentralisieren und integrieren

Ein vollständiger Überblick der Branche und Konkurrenten, des Umfeld, der Kunden und Lieferanten - alle Daten des Puzzles finden ihren Platz in diesem 360°-Modell eines Unternehmens. Diese ganzheitliche Sichtweise hilft, aktuelle Situationen zu verstehen und Zukunftsaussichten besser zu prognostizieren.

Bei der Big-Data-Analyse werden Informationen aus allen Bereichen des Unternehmens gesammelt und integriert. Auf diese Weise werden Ursache-Wirkungs-Beziehungen herausgearbeitet und Prozesse verfeinert (z.B. ein Umsatzeinbruch in Folge eines unzureichenden Vertriebswegs). Diese Zusammenhänge lassen sich nur erkennen, wenn Unternehmen über genaue Daten und einen ganzheitlichen Überblick zum gesamten Betrieb verfügen.

Verwaltung optimieren

Die Organisation ist ein Netz von voneinander abhängigen Beziehungen und stellt die Grundlage für ein optimiertes Ressourcenmanagement optimieren dar. Durch die Automatisierung bestimmter Aufgaben, bleibt mehr Zeit für Entscheidungen auf höchster Ebene. Zudem wirkt sich dies auf die Verteilung von Budgets oder die Zuweisung von Personal aus.

Anhand der analysierten Informationen können lassen sich Engpässe erkennen, alternative Lösungen bewerten und diese schließlich beseitigen. Dies betrifft sowohl menschliche und technische Teams als auch Management- und Produktionssysteme des Unternehmens. Vielleicht beeinträchtigt der Cashflow den Einkauf von Vorräten, was wiederum die Produktion verzögert. Ein einzelner Aspekt zieht sich somit durch die gesamte Wertschöpfungskette.

Informationen rechtzeitig bereitstellen

Dank der Datenanalyse in Echtzeit werden proaktive Entscheidungen ermöglicht. Unterhemen können so proaktiv agieren und gezielt handeln. Trifft ein zufälliges oder unvorhergesehenes Ereignis ein, sind sie besser vorbereitet und können deutlich schneller gegensteuern.

Betriebe wissen sofort, ob eine Marketingkampagne neu ausgerichtet werden sollte, oder ob es die Produktion zu erhöhen gilt, um die gestiegene Nachfrage zu befriedigen. Mit dem Finger am Puls des Betriebs lassen sich Anschaffungen und Investitionen zielgerichteter planen.

Andererseits kann die Analyse von Big Data bei der Entwicklung von Produkten und Dienstleistungen viel Zeit und Geld sparen. Einerseits unterstützt es die Erstellungs- und Testprozesse, da es verschiedene Bereiche des Unternehmens berücksichtigt und integriert. Andererseits können mithilfe von Marktinformationen unerfüllte Kundenbedürfnisse ermittelt und darüber neue Kunden gewonnen beziehungsweise bestehende Kunden gebunden werden.

Verwaltung flexibilisieren

Moderne Organisationen zeichnen sich dadurch aus, dass sie agil sind und sich mit der Zeit wandeln. Die damit einhergehende Geschwindigkeit kann zu einem Problem werden, wenn die Strukturen starr oder nicht genau definiert sind. Big-Data-Analysen erleichtern die Abstimmung von Prozessen und Teams. So werden Informationssilos aufgebrochen und die Schaffung von Wissen gefördert.

Letztlich geht es darum, die Skalierbarkeit eines Unternehmens zu untermauern. So wird es flexibel und kann sich leichter an die Marktdynamik anpassen. Dies ist vor allem dann wünschenswert, wenn sich ändernde rechtliche oder ökologische Bedingungen eine Rolle spielen.

Daten analysieren und Relevanz bestimmen

Um Geschäftsinformationen und Wissen zu generieren, reicht eine große Menge an Daten nicht aus. Die Analyse von Big Data beginnt mit der Erfassung und Aufbereitung von qualitativ hochwertigen Informationen. Die Nutzung von Daten aus verschiedenen Quellen, bedingt zunächst eine Speicherung sowie die anschließende Klassifizierung. Über Filter und Bereinigungsprozesse wird dann standardisiert sowie Redundanzen und Fehler beseitigt.

Von Beginn an muss das Ziel der Analyse klar sein. Je nach Anforderung verwenden Analysten diverse Methoden, um die Daten zu analysieren, insbesondere:

  • Deskriptive Analyse
  • Diagnostische Analyse
  • Vorausschauende Analyse

Herausforderungen

Um Big Data wertschöpfend nutzen zu können, ist der sichere Zugang zu qualitativ hochwertigen Informationen essenziell. Auch sind die Klarheit und Planung des Projekts entscheidend - Das reicht von der Definition des Ziels bis zur Bereitstellung angemessener personeller und technologischer Ressourcen.

Ferner darf die Datenanalyse angesichts ihrer globalen Auswirkungen nicht als eine IT-Aufgabe betrachtet werden. Der Erfolg von Big Data hängt vom Engagement und der Ausrichtung der gesamten Organisation ab. Dabei trifft die koordinierte Arbeit von Analysten und Datenwissenschaftlern auf die Endnutzer. Alle beteiligten Abteilungen müssen daher erforderliche Schulungen erhalten und offen zusammenarbeiten.


Der Autor:

Philipp Rodewald ist Geschäftsführer bei Webbosaurus, einem Anbieter für Review Monitoring und Social Listening. Mit Webbosaurus beobachten Unternehmen Bewertungen und Erwähnungen aus weltweit über 300 Millionen Online-Quellen sowie über 10.000 Bewertungsportalen, um dadurch Consumer Insights zu generieren und den Umsatz zu steigern.

Web: www.webbosaurus.de

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