Wohin mit Big Data?

In unserer heutigen Welt der sozialen und mobilen Medien werden immer mehr Daten generiert – riesengroße Datenmengen, allgemein als „Big Data“ bekannt – mit denen Unternehmen arbeiten können. Selbst Firmen, die bereits Customer Intelligence – also „den Prozess des Sammelns und Umwandelns von Daten in eine auf Fakten basierende Erkenntnis zu Individuen/Kaufverhalten/Kunden“ – anwenden, wissen häufig nicht, auf welche Daten sie sich konzentrieren sollen. Hier kommt Customer Impact zur Hilfe: Indem Unternehmen die Perspektive der Kunden einnehmen, ihren Entscheidungszyklus verstehen und bestimmen, welche Kontaktpunkte (Touchpoints) für diese Kunden wichtig sind, ist es möglich, aus den großen Datenmengen nur die relevanten Daten zur Verarbeitung und Analyse herauszufiltern.

Beim Kauf eines Autos beispielsweise wird am Anfang des Entscheidungszyklus die Webseite möglicherweise zur allgemeinen Informationsrecherche benutzt und zu einem späteren Zeitpunkt, um einen Vertragshändler vor Ort zu finden oder eine Probefahrt auszumachen. In jedem Fall dient derselbe Touchpoint (die Webseite) während der Entscheidungsfindung unterschiedlichen Zwecken. Deshalb ist es besonders wichtig zu verstehen, welche Touchpoints Kunden und für welchen Zweck sie diese bevorzugen.

Wurden die wichtigsten Touchpoints bestimmt, gilt es zu prüfen, ob es überhaupt möglich ist, Daten von einem gewissen Touchpoint zu sammeln. Bei kontrollierbaren Touchpoints ist es technisch immer möglich, Daten zu erfassen. Call Center, Webseiten, E-Mail, und Textnachrichten (SMS) sind Beispiele hierfür. Bei sozialen Netzwerken und Mobilgeräten wie Smartphones und Tablets handelt es sich um diese Quellen von Big Data, bei denen es wichtig ist, eine überschaubare Menge an Informationen herauszufiltern, die hinsichtlich der Kunden oder potentiellen Neukunden wirklich relevant sind.

Obwohl die meisten Touchpoints in den sozialen Netzwerken nicht „kontrolliert” werden können, ist es heutzutage auch hier möglich, Daten mittels eigens für diesen Zweck entwickelter Programme zu erfassen oder Anbieter zu engagieren, die sich auf das Sammeln solcher Daten spezialisiert haben. Mit den Data-Mining-Techniken kann man zum Beispiel sprachspezifische Stimmungs- und Meinungsanalysen durchführen und dadurch einen guten Einblick in die Standpunkte der Kunden bekommen.

Das bloße Sammeln von Daten zur Bestimmung von Nutzungstrends und allgemeinen Markttrends hilft aber nicht dabei, auch das beste Erlebnis zu ermöglichen. Um dies zu erreichen, muss es gelingen, den Kunden als Individuum zu erkennen. Als jemanden, dessen Interaktionen mit einem oder mehreren Touchpoints erfasst und dieser selben Person zugewiesen werden können – im besten Fall Name und Kundennummer. Je individualisierter die Daten, desto erfolgreicher.

Dieses systematische Vorgehen unterstützt Unternehmen bei der Entscheidung, welche Arten von Big Data erfasst und ausgewertet werden sollten. Und schließlich können Unternehmen ihren Kunden durch diese gewonnene Customer Intelligence mit ihren Produkten und Dienstleistungen während des gesamten Entscheidungsfindungsprozesses viel Freude bereiten. Und dies nicht zuletzt, weil man sich in den Kunden hineinversetzt und die Dinge aus ihrer Sicht betrachtet hat.

Phil Winters Unternehmensberater, CIAgenda, Heidelberg