Daten auswerten und gewinnbringend nutzen:

Business Intelligence macht Kampagnenerfolg vorhersehbar

Die Aufgabe: Silos aufbrechen, Daten verknüpfen

Daten wie die anonymisierten Besucherströme in Geschäften oder auf Webseiten sind ein wertvolles Gut. In vielen Unternehmen lagern sie bislang noch in separaten Silos. Unternehmen im digitalen Wandel stehen vor der Aufgabe, diese Struktur aufzubrechen und Daten sinnvoll miteinander zu verknüpfen. Wer das erfolgreich meistert, gewinnt wertvolle Erkenntnisse über potenzielle Synergie-Effekte und Effizienzsteigerungen. Die dafür erforderlichen technischen Möglichkeiten existieren bereits: Man fasst sie unter dem Sammelbegriff „Business Intelligence“ (BI) zusammen. Business Intelligence bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse des eigenen Unternehmens. BI wird zukünftig noch an Bedeutung hinzugewinnen.

Präzise Vorhersagen als Entscheidungsgrundlage

Business Intelligence steht für die Gesamtheit von Anwendungen, Infrastruktur, Tools und sogenannten Best Practices, die den Zugang zu Informationen und deren Analyse ermöglichen. Wesentliche Bestandteile sind Data Mining1, Predictive und Prescriptive Analytics2 sowie Benchmarking3.

Im Kern geht es bei der Nutzung von Business Intelligence darum, möglichst präzise Vorhersagen über zukünftige Marktentwicklungen sowie deren Gründe zu treffen. Auf dieser Basis können Unternehmen ihre Geschäftsentscheidungen optimieren und so letztlich eine bessere Performance erzielen.

Big Data mit Blick auf Kundenwünsche analysieren

Mit Blick auf das Kundenerlebnis bedeutet die Anwendung von Business Intelligence, Wünsche von Kunden bestmöglich vorherzusagen und innerhalb kürzester Zeit auf sie zu reagieren. Der Begriff Big Data verweist dabei auf eine wesentliche Herausforderung für Analyse-Tools. Anbieter erzeugen ungeheure Datenmengen, indem sie fortlaufend neuen Content erschaffen. Diese Daten gilt es so zu filtern, dass Kunden schnellstmöglich Antwort auf ihre Fragen erhalten. Dabei müssen Big Data Management-Systeme zwischen Schnelligkeit der Ergebnisanzeige und inhaltlicher Tiefe abwägen. Wer seinen Kunden ein optimales Erlebnis bieten will, muss hier einen gesunden Mittelweg finden.

Analytical Skills gewinnen an Bedeutung

Vor diesem Hintergrund gewinnt die Qualifikation zukünftiger Mitarbeiter an Bedeutung. Von ihnen werden zunehmend Fähigkeiten im Bereich der Datenanalyse erwartet. Das Marktforschungsinstitut IDC geht davon aus, dass Fähigkeiten und Wissen im Bereich Analytics zukünftig von 85 Prozent aller neu einzustellenden Mitarbeiter gefordert sein werden, deren Tätigkeit einen Bezug zu digitalen Inhalten hat*. Big Data und Analytics dürften auch das Marketing grundlegend verändern. Denn je präziser die Vorhersage zukünftiger Entwicklungen ausfällt, desto besser lassen sich Budgets steuern und passende Angebote entwickeln.

„BERT“ soll Erfolg prognostizierbar machen

Telefónica Deutschland hat im Rahmen ihrer Omnichannel-Strategie ein Projekt für die Entwicklung eines eigenen Tools aufgesetzt, mit dessen Hilfe der Erfolg zukünftiger Online-Vertriebskampagnen zur Neukundengewinnung berechenbar wird. Dafür soll das auf neuronalen Netzen und Maschinellem Lernen basierende „Business Evaluation and Recommendation Tool“ („BERT“) historische Daten nutzbar machen. Das Projekt ist ambitioniert, denn zunächst gilt es, die Erfolge früherer Kampagnen zu konsolidieren. Dabei werden unterschiedliche Faktoren zur Bewertung herangezogen, z.B. die eigene Preisgestaltung und Aktivitäten des Wettbewerbs.

BERT soll

  • Online Analytics ermöglichen, die den kommerziellen Erfolg von Online-Angeboten messbar machen
  • Erfolgsvorhersagen für Angebote bieten
  • Benchmarks für jedes Angebot bereitstellen, um Verkaufserfolge zu kontrollieren
  • dem Omnichannel-Team eine einfach zu nutzende Schnittstelle bieten.

Telefónica ist davon überzeugt, dass die Implementierung eines solchen Tools ein gewaltiger Hebel ist, mit dem sich Vertriebserfolge steigern und Ausgaben für Marketingmaßnahmen senken lassen.

Content hat Zukunft

„Content is King“: Wer Kundenorientierung in seiner Omnichannel-Strategie großschreibt, muss seinen Kunden jederzeit relevante Inhalte bieten. Das Zauberwort in diesem Zusammenhang lautet „Vorhersage“: Was erwarten Kunden über den Tag hinaus? Auf der Suche nach einer Antwort können sich Daten, die im Zuge früherer Aktivitäten gesammelt wurden, als wahrer Schatz erweisen. Denn moderne Data-Science-Methoden geben Unternehmen die Möglichkeit, Daten so zu analysieren und darzustellen, dass sich aus ihnen wertvolle Erkenntnisse für zukünftige Vertriebsaktivitäten ableiten lassen. Inhalte für Online-Kampagnen werden so besser planbar und Erfolge leichter vorhersehbar.

 

* IDC FutureScape: Worldwide Digital Transformation 2018 Predictions

1Data-Mining beschreibt die systematische Anwendung statistischer Methoden mit dem Ziel große Datenbestände zu analysieren sowie Querverbindungen und Trends zu erkennen.

2Predictive Analytics ermöglicht mit Hilfe von Data Mining, maschinellem Lernen und statistischen Methoden eine Vorhersage über die Wahrscheinlichkeit von Ereignissen in der Zukunft. Prescriptive Analytics liefert zusätzlich Handlungsempfehlungen, wie man bestimmte Trends in eine gewünschte Richtung beeinflussen kann.

3Benchmarking bezeichnet die vergleichende Analyse von Ergebnissen oder Prozessen mit einem festgelegten Bezugswert oder Bezugsprozess.