CRM-Trend 2013: Big Data. Wie sich Zahlen in stabile Kundenbeziehungen überführen lassen

Die technischen Fortschritte gerade im Bereich Auswertungen – v.a. auch von immer größeren und auch unstrukturierten Datenbeständen sehr große Fortschritte. Immer wieder taucht in diesem Zusammenhang auch der Begriff „Big Data“ auf. Was ist neu an diesem Begriff und wo liegen die Grenzen? Hier geben die Mitglieder des CRM-Expertenrats Prof. Peter Winkelmann, Dr. Christian Huldi und Dr. Wolfgang Martin Antworten.

Antwort Prof. Dr. Peter Winkelmann:
Big Data liegt im Trend. Und die Unternehmen sollten diese Entwicklung in Richtung eines Information Overflows sehr ernst nehmen. Auf 1,8 Zettabytes wird aktuell das gespeicherte Wissen dieser Welt geschätzt. Alle 2 Jahre verdoppelt es sich.

Was bedeutet das für Marketing und Vertrieb? Wer die Datenschleusen von Seiten Business Intelligence bzw. analytischem CRM zu weit aufgemacht hat, der hatte schon immer das Problem der sich aufhäufenden und ungenutzten Datenberge. Jetzt schaufeln Social-Media-Systeme einen weiteren und noch viel größeren Berg an Daten in die Informationssysteme der Unternehmen hinein. In immer mehr Vertriebskanälen werden immer mehr Markt- und Kundendaten in oft unstrukturierter Form in das CRM geschwemmt.

Doch die Ansatzpunkte für sinnvolle Closed Loops fehlen. Wobei viele Daten von Seiten der Communties auch deshalb nicht sinnvoll nutzbar sind, weil sie nur die Qualität von Donald Ducks haben. Neue Denkweisen und Funktionalitäten sind angesagt, um unter den Datenbergen die sprichwörtliche Nadel im Heuhaufen zu finden.

Vielleicht sollten wir sogar den Mut haben, und auf die Erfassung und Verarbeitung bestimmter Datenströme verzichten. Vielleicht sollten manche Unternehmen sogar den Mut haben und ihre Social Media Kanäle wieder einstampfen. Es geht nicht darum, mit Lady Gaga, Obama oder Frau Merkel um Follower zu kämpfen. Es geht eher darum, gute und nachhaltige Beziehungen zu potenzialstarken Kunden aufzubauen. Diese müssen im CRM identifiziert werden, bevor das Unternehmen vor der Big Data Problematik steht.

Antwort Dr. Wolfgang Martin:
Ich sehe im Prinzip fünf Nutzenaspekte von Big Data:

1. Transparenz durch Big Data
Ein Hersteller von Konsumgütern will beispielsweise wissen, wie Konsumenten seine Marken und Produkte und/oder die seiner Mitbewerber in den einschlägigen Blogs diskutieren und bewerten. Oder eine Hotelkette interessiert sich für das elektronische Feedback ihrer Gäste und/oder für die Bewertungen der Mitbewerber. Auch eine ganz neue Art der Wettbewerbsbeobachtung ist mittels der öffentlich zugänglichen Satellitenbilder machbar. Man kann so Hinweise über Fabrikkapazitäten erhalten, rechtzeitig Expansionen erkennen oder auch topologische Beschränkungen, die Expansionen des Mitbewerbers behindern können. Alles wird möglich, wenn all diese Daten im Unternehmen zugreifbar und auswertbar werden. In der Verbindung mit den Unternehmenskundendaten erhält man so nicht nur eine 360°-Sicht auf den Kunden, wie immer im CRM gefordert, sondern sogar eine 360°-Sicht auf den gesamten Markt: Mitbewerber, Kunden der Mitbewerber, Presse, Marktmultiplikatoren etc. Denn im Big Data spiegelt sich ja der Markt mit allen Marktteilnehmern wieder.

Um von diesem Nutzenaspekt zu profitieren, muss das „Silo-Denken“ in den Unternehmen endlich aufhören. Das Sammeln von Fachabteilungs-bezogenen Daten ist nicht ausreichend, um Kunden- und Marktwissen durch Big Data aufzubauen. Im Finanzwesen ist es immer noch üblich, Daten über die Finanzmärkte, über den Zahlungsverkehr und das Kreditwesen getrennt zu halten und nicht über Abteilungsgrenzen hinweg zu nutzen. Das hindert den Aufbau kohärenter Kundensichten und das Verstehen der Beziehungen und Beeinflussungen zwischen Finanzmärkten.

2. Testen aller Entscheidungen
Big Data bietet die Möglichkeit, das Treffen von Entscheidungen grundlegend zu ändern. Mittels kontrollierter Experimente können Hypothesen getestet werden. Das erlaubt, Entscheidungen und Maßnahmen auf Basis von Fakten zu treffen. So lassen sich auch Ursache-Wirkungsbeziehungen von reinen Korrelationen unterscheiden.

Internet-Unternehmen wie Amazon und eBay waren mit bei den ersten, die solche kontrollierten Experimente nutzten, um die Konversionsraten von Besuchern ihrer Webseiten zu steigern. Dazu wurden gezielt bestimmt Funktionen und Verbindungen auf Webseiten geändert und die Wirkung entsprechend gemessen. So konnten die Faktoren ermittelt werden, die die Konversionsraten steigern. Mittels des mobilen Internets kann jetzt die Wirkung von Außenwerbung bezogen auf den Standort gemessen und entsprechend optimiert werden.

Das wird durch die Klickraten auf den QR-Codes auf Werbeflächen ermöglicht. So lässt sich im Big Data auch ein cross-mediales Marketing aufbauen. Die Konzepte des kontrollierten Testens von Änderungen von Webseiten werden heute auch in der realen Welt machbar. Das geschieht nicht nur durch die QR-Codes, sondern auch beispielsweise mittels Video-Aufzeichnungen von Kundenbewegungen in Kombination mit Kundeninteraktionen und Bestellmustern, die sich in Transaktionsdaten verbergen. Durch kontrollierte Experimente lassen sich so Produkt-Portfolios und -Platzierungen sowie Preise kontinuierlich und gezielt verbessern. Daraus folgt eine Kosteneinsparung durch mögliche Reduktionen des Produktangebots ohne Risiko des Verlustes von Marktanteilen und sowie eine Steigerung der Marge durch den Verkauf höherwertiger Produkte.

3. Personalisierung in Echtzeit
Kunden- und Marktsegmentierung hat eine lange Tradition. Jetzt mit Big Data gibt es völlig neue Möglichkeiten durch Echtzeit-Personalisierung von Kundeninteraktionen. Im Handel kennen wir solche Strategien bereits von den Big Data-Vorreitern wie Amazon und eBay, aber auch von sozialen Netzen, wo uns Freundschaften vorgeschlagen werden. Natürlich profitiert man auch in anderen Branchen von solchen personalisierten Kundeninteraktionen, beispielsweise im Versicherungswesen. Hier können Versicherungspolicen auf den Kunden individuell zugeschnitten werden. Als Datenbasis dazu dienen kontinuierlich angepasste Profile der Kundenrisiken, Änderungen in der Vermögenslage oder auch Lokalisierungsdaten. Kraftfahrzeuge können mit speziellen Sendern ausgerüstet werden, so dass sie über eine Lokalisierung im Falle eines Diebstahls wiedergefunden werden können.

4. Prozess-Steuerung und Automatisierung
Big Data erweitert den Einsatz von Analytik zur Prozess-Steuerung und Automatisierung. So können Sensor-Daten von Produktionsstraßen zur Autoregulierung von Produktionsprozessen genutzt werden. Damit lassen sich Kosteneinsparungen durch optimalen Materialeinsatz und durch Vermeidung von menschlichen Eingriffen erzielen, wobei gleichzeitig der Durchsatz erhöht werden kann. Proaktive Wartung ist ein anderes Einsatzgebiet. Maschinen können kontinuierlich über Sensoren überwacht werden, so dass auftretende Unregelmäßigkeiten sofort erkannt werden und rechtzeitig beseitigt werden können, bevor Schäden auftreten oder es zum Stillstand kommt.

Andere Beispiele stammen aus der Konsumgüter-Branche. Getränke oder auch Speiseeis-Hersteller nutzen die täglichen Wettervorhersagen, um die eigenen Nachfrageplanungsprozesse an das aktuelle Wetter anzupassen. Dabei sind die Messdaten zur Temperatur, zur Niederschlagsmenge und zur täglichen Sonnenscheindauer entscheidend. Dieses Wissen erlaubt eine Prozessoptimierung durch die Verbesserung der Vorhersagewerte um einige Prozent.

5. Innovative Informations-getriebene Geschäftsmodelle
Big Data erlaubt auch neue, innovative Geschäftsmodelle auf der Basis von Information. Preis-Information wurde früher vielfach vertraulich behandelt. Heute in den Zeiten des Internets und Internethandel sind Preise in der Regel öffentlich verfügbar. Das erlaubt den Internet- und anderen Händlern die Preise des Mitbewerb zu überwachen und rechtzeitig auf Preisänderungen zu reagieren. Das erlaubt aber auch den Kunden, sich über die Preise zu informieren und so den besten Preis für ein gewünschtes Produkt zu erzielen. Darauf haben sich einige Anbieter spezialisiert, die über Konsolidierung, Aggregieren und Analyse von Preisinformation ihr eigenes Geschäftsmodell gefunden haben. Das gilt nicht nur im Handel, sondern auch im Gesundheitswesen, wo durch solche Information-Anbieter die Behandlungskosten transparent gemacht werden.

Die hier genannten Nutzenpotenziale gehen zum Teil über CRM hinaus, aber CRM ist der am wichtigsten eingeschätzte Bereich, wo BIG Data Nutzen stiften kann. Nach einer IBM-Studie sind 49% der im Rahmen dieser Studie Befragten dieser Ansicht.

Übrigens, den anonymen „Donald Ducks“ kommt man mit Customer Identity Resolution (siehe auch meine Antwort zur Internationalisierung von CRM) schon recht gut auf die Schliche, das ist nicht ein Showstopper zur Nutzung von Big Data aus den Social Media.

Antwort Dr. Christian Huldi:
Obigen ausführlichen und sehr guten Antworten ist nicht mehr viel hinzuzufügen – außer vielleicht die (alte) Ermahnung, dass auch bei Big Data das Thema (Kunden-) Datenqualität die zentrale Rolle spielt. Was nützen die besten Analyse-Algorithmen, ja Ansätze in Richtung künstliche Intelligenz, wenn die Datenbasis schlecht oder unvollständig ist. Es gilt immer noch der alte IT-Spruch: „Garbage in garbage out!“.

Unternehmen tun somit gut daran, nicht nur in die Technologie, sondern auch in die Qualität der Daten und in die Closed Loops zu investieren, also die vollständige Historisierung aller Ereignisse in der Kundenbeziehung sowie Rückführung der gewonnen Informationen in die Datenbank.

Einen weiteren (unterschätzten) kritischen Erfolgsfaktor von Big Data im CRM sehe ich auch darin, dass Unternehmen die gefundenen Erkenntnisse auch „operationalisieren“ können und dies (wie oben gezeigt) möglichst in Echtzeit. Doch dies ist aus Kapazitäts- aber auch technischen Gründen nicht immer möglich – insbesondere wenn noch traditionelle Medien wie Mailings eingesetzt werden. Aber auch vollständig personalisierte E-Mails sind nicht immer so einfach umsetzbar – dies weniger aus technischen, als vielmehr aus konzeptionellen Gründen (es ist gar nicht so einfach, zig Textvarianten – evtl. noch in mehreren Sprachen umzusetzen).

Autor: Dr. Christian Huldi

Dr. Christian Huldi ist CEO und Inhaber der DataCrea AG. Seine Spezialgebiete sind alle Fragen rund um das strategische CRM sowie das Database- und Dialog-Marketing. Er ist als Berater und Coach tätig und hat in den letzten 25 Jahren unzählige Unternehmen aus verschiedenen Branchen bei der praktischen Umsetzung dieser Themen beraten und begleitet. Schwerpunkte der täglichen Arbeit sind die Entwicklung eines CRM-Masterplans, CRM-System-Evaluationen, aber auch Spezialthemen wie Erhöhung der Datenqualität, CRM Analysen wie Kundenwert-Management sowie Kundenbegeisterung und Optimierung einzelner CRM-Prozesse. Christian Huldi ist seit 1988 Fachdozent an diversen Institutionen und (Fachhoch-) Schulen im In- und Ausland, gefragter Referent an nationalen und internationalen Kongressen. Er ist Mitglied im CRM-Expertenrat, Jurymitglied des CRM-Awards (D) und CRM-Innovationspreises (CH) sowie Chairman des Dialog- Marketing-Awards (CH).

E-Mail:christian.huldi@datacrea.ch