Daten sind unsere Leidenschaft!

Big Data – Impulse für die Online Vermarktung

Big Data – Impulse für die Online Vermarktung

Im Marketing war es schon immer das Ziel, dem Kunden im richtigen Moment, mit den relevantesten Argumenten, das passendste Produkt anzubieten.

Durch die korrekte analytische Interpretation unserer digitalen Fußspuren träumen viele „Marketer“ nun von immensen neuen Absatzchancen, bedingt durch neue Konzepte und Lösungen, die aus den Erkenntnissen der Nutzung dieser Daten basieren. Man liest dazu viel. Die Rede ist oft vom „Gläsernen Kunden“ und von „Daten sind das neue Gold“ für die digitalen Vermarktungsstrategien.

Doch wie sieht die Realität aus?

Welche Erkenntnisse sind heute realistisch möglich?

Welche Lösungsansätze liefern vielversprechende Antworten?

Die aktuellen Hype-Themen sind Customer Journey, Data-Driven Marketing, Marketing Automation, Content Marketing und kundenzentriertes Marketing.

All diese Konzepte basieren auf vier Standfüssen:

  • dem Erkennen des Kunden über alle seine Devices (Mobile, Notebook, PC, TV, …), die er nutzt
  • dem „single customer view“ über all seine historischen Aktivitäten und Käufe (360° Kundensicht)
  • einer automatisierten Entscheidungslogik (decision hub) für die weitere Interaktion mit dem Kunden und
  • einer Infrastruktur, welche ein unverzügliches Antwortverhalten (real-time) ermöglicht. Lösungen, die innerhalb von Sekundenbruchteilen über eine passende Aktivität entscheiden, z.B. bei einem Mausklick, welche Inhalte in welcher Aufbereitung und welche Werbung dem Nutzer angezeigt werden.

In den USA sind Cross-Channel Vermarktungslösungen mit integrierten Realtime Interaction Management Lösungen (RTIM), die dies alles ermöglichen, bereits Standard.

Wie sieht denn nun die Realität aus?

Wir hinterlassen zwar viele digitale Fußspuren, daraus lassen sich unsere Bedürfnisse und Erwartungen jedoch nur ungenau ableiten. Unsere Entscheidungsprozesse für Käufe sind unterschiedlich und teils auch nicht zeitkonstant. Wenn man sich schnell entscheiden muss, kann sich unser Vorgehen stärker unterscheiden als wenn wir mehrere Wochen Zeit haben.

Dieses kontextbezogene Entscheidungsverhalten bei der individuellen „Customer Journey“ wurde aktuell in der TNS Studie „Connected Life 2016“ analysiert und bestätigt.

Gemäß der Recherche, unterscheidet sich das Verhalten beim Kauf von Routineprodukten unter Zeitdruck und das Verhalten der Kunden mit viel Zeit, erwartungsgemäß stark. Für Nutzer, die unter Zeitdruck agieren, müssen die Produkte gut zu finden und der Bestellprozess einfach und schnell sein.

In Deutschland erfolgen ca. 1/3 der Online-Käufe unter Zeitdruck. Dabei verzichten ca. 50% auf einen Vergleich mit anderen Produkten und fast alle Käufe erfolgen nur über einen Touchpoint. Wenn der Nutzer jedoch für die Auswahl des Zielproduktes entsprechend Zeit hat, nutzt er dagegen oft mehr als 3 Touchpoints (Online, Social, Store, Freunde).

Für die Marketer ist es wichtig, diese kontextbezogene, unterschiedliche Vorgehensweise, bei der Ermittlung der Customer Journey ihrer Kunden zu berücksichtigen. Klar sollte auch sein, dass diese Customer Journey für unterschiedliche Kundensegmente und auch abhängig vom Alter, sehr unterschiedlich sein wird. Durch die Komplexität und der daraus folgenden Vielfalt der unterschiedlichen Customer Journeys, sind heute nur sehr wenig Unternehmen in der Lage, dies zu leisten. Amazon und Apple sind hier führend in der Vermarktung und für ihre Services zu nennen.

Für Big Data in der Vermarktung ergeben sich daraus abgeleitet für den Reifegrad drei Entwicklungsstufen:

  • „Wissen“ – In der ersten Stufe geht es darum, Erkenntnisse zu gewinnen und die Erfahrungen aus Marktforschung und Big Data Analytics kontextbezogen korrekt zu interpretieren. Außerdem an der Customer Journey orientierte, mehrstufige Cross-Channel Kampagnen aufzusetzen, und dabei erste Erfahrungen zu sammeln. Die Erfahrungen sind Basis für stetige Anpassungen und Weiterentwicklungen auf dem Weg zur nächsten Stufe.

  • „Lernen“ – aus den neuen Erkenntnissen entstehen für die Unternehmen laufende Anpassungen zur Optimierung der Vermarktung sowie der Prozesse und Organisation d. h. durch die Erfahrungen ergeben sich nicht nur Optimierungen innerhalb der Marketingbereiche, sondern aufgrund der Erkenntnisse über die Erwartungshaltung der Kunden, entsteht ein Anpassungsdruck für die ganze Organisation.

    Der Kunde erwartet heute stärker individualisierte und personalisierte Angebote. Für einen Servicefall bedeutet dies, dass er zeitnah eine korrekte Antwort unter Berücksichtigung der vorliegenden Historie erhält. Um diese Customer Experience zu gewährleisten sind integrierte Lösungen und entsprechend ausgerichtete Organisationen nötig. Die großen Direktvermarkter in Deutschland sind hier einzuordnen.

  • „Können“ – Hier trennt sich Spreu und Weizen. Es haben noch nicht viele Unternehmen geschafft, eine authentische und nachhaltige Kundenbeziehung mit ihren Kunden über alle Kanäle und Touchpoints zu erreichen.

    Als Erfolgsstory genannt wird hier neben Amazon oft auch Lego. Über „Lego Ideas“ können Kunden selbst entwickelte Bausätze vorstellen (inkl. Bewertung, Komplexität, realistischer Kaufpreis und Absatz). Wenn sich über 10.000 Kunden dafür begeistern wird geprüft, ob der Vorschlag in das Sortiment aufgenommen wird. Dies gibt Lego die Chance, ihre Kunden, die Nutzung ihres Produktportfolios und die Kundenwünsche sehr gut kennen zu lernen und auf Trends schnell zu reagieren.

Deutsche Unternehmen nutzen dagegen oft das mögliche Potential nicht aus und verharren auf der ersten Stufe. Eine mögliche Erklärung für eine fehlende Bereitschaft der organisatorischen Anpassungen liefert Prof. Dr. Hafner (Hochschule Luzern) mittels einer aktuellen CRM Studie: Ein Ergebnis daraus ist, dass 80% der CEO’s ihrem Unternehmen einen ausgezeichneten Kundenservice attestieren. Jedoch nur 8% der Kunden sehen dies genau so. Diese genannte „unbewusste Inkompetenz“ führe oft dazu, dass marginale Organisationsanpassungen mit geringen Effekten die Antwort sind, anstatt signifikante kundenzentrierte Anpassungen mit Skaleneffekten als Basis für eine deutliche Veränderung.    

Die Onlineaktivitäten und das Entscheidungsverhalten kann durch die neuen Lösungsansätze deutlich transparenter interpretiert werden. Es werden jedoch nie alle Parameter (Gott sei Dank!), die unsere Entscheidungen beeinflussen, zur Verfügung stehen. Es bleibt eine Herausforderung, die Erwartungen des Kunden, richtig zu interpretieren. Marktforschung und Data Scientist sind neben den digitalen Daten wichtig für die korrekte Interpretation. Es bleibt also dabei, die Nadel im Heuhaufen zu finden.

Durch Big Data ist der Heuhaufen nun nur gewaltig größer geworden.

Wie schaffe ich es nun, dem Nutzer ein für ihn passendes, kanalübergreifend konsistentes Angebot zu machen?

Mit welchen technologischen Lösungen haben Marketer nun die Möglichkeit, trotz dieser nicht sehr optimistischen Einschätzung, dem Kunden das für ihn passende Angebot zu unterbreiten?

Auf Basis der „Next-best-Action“ Konzepte (welches ist die nächste, beste Aktion für den Kunden) wurden die Real-Time Interaction Management Lösungen (RTIM) entwickelt. Bestandteile dieser Lösungen sind eine Cross-Channel-Kampagnenmanagement Plattform, Advanced Analytics Tools und eine Decision Engine (Entscheidungsalgorithmen).

Das Vorgehen, welches innerhalb von Sekundenbruchteilen abläuft, ist wie folgt:

  1. den Nutzer erkennen (wer ist der Nutzer, ist der Nutzer bekannt, nutzt er unterschiedliche Geräte)
  2. den Nutzer verstehen (was möchte der Kunde, welche Produkte/Services nutzt er, welchem Kundensegment ist er zugeordnet und welche Empfehlungen ergeben sich hier)
  3. Ermittlung möglicher Entscheidungen (welche Antwort-Optionen sind möglich, auch nichts tun oder die Weiterempfehlung an Partner sind Möglichkeiten, die oft nicht berücksichtigt werden jedoch professionell gemacht, sehr gut angenommen werden)
  4. Auswahl der optimalen Entscheidung (über Algorithmen, die sich laufend auf Basis der Reaktionen der Kunden optimieren können)
  5. Messung des Erfolgs als Basis für die laufende Optimierung

Um die Entscheidungen in nahezu Echtzeit zu ermöglichen, liegen viele aggregierte Daten und Empfehlungen zur kompletten Historie in den Systemen bereits vor. Bei einer aktuellen Anfrage eines Nutzers muss dann oft nur entschieden werden, ob eine bereits bestehende Empfehlung genutzt wird oder eine aktuell neu berechnete.  

Wie angesprochen, sind diese Lösungen in den USA bereits Standard. Vor allem im B2C Umfeld bei Unternehmen mit einem sehr hohen Volumen an Kunden. Für robuste und korrekte automatisierte Entscheidungen benötigt es eine hohe Anzahl an Daten (statistische Relevanz).

Für den deutlich kleineren Markt in Deutschland mit einem stärker ausgeprägten Mittelstand und dadurch kleinerer Kundenbasis, waren diese Lösungen bisher zu teuer und noch nicht ausgereift genug. Durch neue Cloud-Lösungen, stärkere Fokussierung auf europäische Anforderungen und deutlich geringere Lizenzkosten und Cloud-Preismodelle sind RTIM Lösungen auch für den deutschen Mittelstand interessant geworden. Anbieter für RTIM-Lösungen sind u.a. Pegasystems, Teradata, IBM, Adobe, Oracle, SAS, salesforce, Experian und SmartFocus.

Man kann am Markt feststellen, dass sich für die Vermarktung die Technologien und Lösungen heute deutlich schneller entwickeln, als Konzepte und die Umsetzung bei den Unternehmen. Unternehmen, die erfolgreich auf neue Marketinglösungen durch die entsprechend ausgebildeten Mitarbeiter und kundenfokussierte Prozesse setzen, gewinnen hier einen deutlichen Wettbewerbsvorsprung zu ihren Mitanbietern. Das Beispiel Zalando zeigt, dass sich Marktanteile schnell gewinnen/verlieren lassen.

Gerade in der Online Vermarktung werden neue Trends schnell adaptiert und wir haben hier viele neue positive wie auch negative Möglichkeiten kennengelernt.

Anzeichen für das nächste digitale Trendthema zeichnen sich schon ab. Virtual Reality ist durch die neueste Generation der VR Brille eines der Top Themen 2016. Werbeartikel leben von der Haptik. Mit entsprechender VR Brille, einem Smartphone und einer passenden App kann man etwa ein neues Auto testen, bevor es gebaut wird, oder sich schon mal am nächsten Urlaubsort umschauen.

Mehr dazu in einem der nächsten its-people Newsletter.

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