Big Data – Sammelst du noch oder nutzt du schon?

Verfasst am 5. Juli 2017 von .
Big Data

Quelle: pexels

Daten, Daten, Daten – alle derzeitigen Digital-Hypes, sei es Big Data, künstliche Intelligenz oder Machine Learning, basieren in irgendeiner Form auf Daten.

Um aus der Menge von gesammelten Daten einen wirklichen Nutzen zu ziehen, müssen diese jedoch verknüpft und ausgewertet werden, damit nützliche Einsichten in das Besucherverhalten gewonnen werden können. Doch genau das ist es, woran es bei vielen noch mangelt. Ein Grund dafür ist, dass die Daten oftmals nicht ganzheitlich genutzt werden. Ein Teil der Daten liegt beim Marketing, ein Teil in der Logistik und einer in der Produktion – und das in verschiedenen Systemen, wie CRM, Marketing-Automation und ERP. Die Daten lassen sich so nicht ohne weiteres zusammenführen und zu einer umfassenden Analyse kombinieren. Die Lösung ist eine einheitliche Plattform, die auf alle wichtigen Daten zugreifen und sie interpretieren kann, zum Beispiel ein MDM.

Ein weiterer Grund dafür, dass es bei der Umsetzung hapert, ist das fehlende Know-How. Denn der Umgang mit Big Data fordert neue Berufsbilder – Datenspezialisten oder auch Data Scientists müssen her. Es braucht fähige Datenexperten, die die Systeme einrichten und Analysen durchführen. Unternehmen sollten hier gezielt auf Aus- und Weiterbildungen setzen.

Welches Potential liegt in den Daten?

Die Zahl der Unternehmen, die das Potential von Big Data erkannt haben, wächst. Daten aus sozialen Netzwerken, eigenen IT-Systemen, dem Online-Kaufverhalten und IoT-Geräten können helfen, Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und geschäftseigene Prozesse zu kontrollieren. Einer Studie von KPMG zufolge können beinahe 50 Prozent der Anwender von Big-Data ihre Risiken minimieren, 27 Prozent erhöhen den Umsatz, 19 Prozent reduzieren ihre Kosten.

Wenn Daten tatsächlich Probleme lösen

Aber wie kann das Ganze in der Praxis aussehen? Beispiele, wie man mithilfe von Big-Data-Analysen die eigenen Unternehmensprozesse verbessern kann, gibt es schon. Das Start-Up DressLife will mithilfe von Big-Data-Analysen die Retourenquoten von Online-Modehändlern um bis zu 50 Prozent senken. Wie das funktioniert? Mit Daten eben. Informationen des Kunden zu Größe, Gewicht und Geschlecht werden genutzt, um abzuschätzen welche Modelle dem Kunden passen. Fällt die Jeans einer Marke besonders eng aus, so wird das berücksichtigt. Dazu kommt die Retourenhistorie des Kunden. Je nachdem, welche Teile er behält, lässt sich relativ genau abschätzen, welche Modelle ihm passen. Zusätzlich wird analysiert, was bestimmte Kunden bestellen, mit ähnlichen Bestellungen anderer Kunden verglichen und es werden Cluster gebildet.

Multichannel-Anbieter Otto wiederum nutzt Daten und künstliche Intelligenz, um valide Prognosen über die Abverkaufsmengen der kommenden Tage zu erstellen. Für die Prognosen werden rund 200 Parameter herangezogen. Mithilfe dieser automatisierten Bestellentscheidungen hat es Otto geschafft, die Lieferfrist auch bei Partnerprodukten von fünf bis sieben auf nur noch ein bis zwei Tage zu verkürzen – ohne dafür Überhänge im Lager zu riskieren.

Die Zukunft heißt Big Data

Wer in Big Data, Künstlicher Intelligenz und Machine Learning die Zeit für das eigene Unternehmen noch nicht gekommen sieht und noch nicht einmal die bisher verfügbaren Daten nutzt, dem sei dennoch ans Herz gelegt, bereits jetzt die richtige Infrastruktur für die Zukunft zu schaffen. Das bedeutet zum einen eine zentrale Plattform, die unternehmensübergreifend alle Daten sammelt. Zum anderen müssen Fachkräfte geschult werden, um die von Maschinen bereitgestellten Erkenntnisse sinnvoll auszuwerten, Schlüsse zu ziehen und somit einen ganzheitliche Datenstrategie zu entwerfen.

Daten nicht länger ungenutzt lassen

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