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Business Analytics und Big Data: Daten voll ausschöpfen, um völlig neue Erkenntnisse über Kunden und dessen Kaufverhalten zu gewinnen!

11/01/2016 19:07 CET | Aktualisiert 11/01/2017 11:12 CET
Peter Macdiarmid via Getty Images

Rasant ansteigende Datenvolumina machen die Auswertung und Generierung von „Insights" für Unternehmen immer aufwendiger. Daher ist das Thema Business Analytics wichtig, um die richtigen Kunden zu identifizieren und mit passgenauen Angeboten anzusprechen.

Die von Menschen und Maschinen erzeugten Datenvolumina wachsen exponentiell. So schätzt der Datenspeicherhersteller EMC, dass das weltweite Datenvolumen bis zum Jahr 2020 um das Zehnfache anwachsen wird - von derzeit 4,4 Billionen Gigabyte auf 44 Billionen Gigabyte. Allein in Deutschland wird die Menge digitaler Daten im gleichen Zeitraum von 230 auf über 1.100 Milliarden Gigabyte ansteigen (Quelle: Studie „EMC Digital Universe 2014").

Dazu tragen einerseits die zahlreichen Marketing-Bemühungen in Unternehmen bei. Denn schließlich stellen diese täglich unzähligen Bilder, Videos, Filme, Grafiken und Inhalte aller Art ins Netz. Andererseits wird der User durch das Web 2.0 („Mitmach-Netz") selber zum Content-Ersteller.

Die Fähigkeit von Unternehmen, Daten zeitnah auszuwerten und „Insights" abzuleiten, hält dem rasanten Datenwachstum jedoch nicht mehr Schritt: So wird es für Unternehmen immer schwieriger, durch den Daten-Dschungel zur eigentlichen Zielgruppe durch zu stoßen: So manche Werbemaßnahme verpufft im großen Internet-Universum.

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Business Analytics kann dabei helfen, neue Erkenntnisse für Umsatz- und Effizienzsteigerung aus dem Daten-Dschungel abzuleiten

Bei dem Thema „Business Analytics"handelt es sich um eine iterative und systematische Untersuchungsmethode von Unternehmensdaten, bei welcher der Schwerpunkt auf statistischen Analysen liegt und der Prognose der Zukunft liegt. Typische Fragestellungen, die ein Unternehmen durch Business Analytics beantworten kann, sind z.B.

• Warum passiert etwas?

• Was ist, wenn sich dieser Trend fortsetzt?

• Was wird als nächstes passieren (Prognose)?

• Was ist das Beste, was passieren kann (Optimierung)?

Mit Business Analytics lassen sich neue Erkenntnisse gewinnen, die wichtige Geschäftsentscheidungen beeinflussen sowie Geschäftsprozesse automatisieren und optimieren. Datenbasierte Unternehmen behandeln ihre Daten als wertvolle betriebliche Ressource und nutzen sie als Wettbewerbsvorteil am Markt.

Detaillierte Markt- und Kundenanalysen decken oft zuvor unbekannte Tatsachen auf und sind daher in der Strategieerarbeitung und -optimierung unerlässlich, um Alleinstellungsmerkmale und Wettbewerbsvorteile zu entwickeln.

Anwendungsmöglichkeiten von Business Analytics

• Untersuchung von Daten, um neue Verhaltensmuster und Zusammenhänge zu entdecken (Data Mining), z.B. Produktnutzung in den letzten Monaten, Kundenkaufverhalten, Vertriebskanal-Performance: E-Shop, Call-Center, Point-of-Sale, etc.

• Erklärung, warum ein bestimmtes Ergebnis eingetreten ist (statistische Analyse, quantitative Analyse), z.B. Kunden-Sensibilität auf bestimmte Marketing-Kampagnen, Kundenreaktionen auf Produkterweiterungen sowie neue Produkte oder Bundles usw.

• Tests, um vorherige Entscheidungen zu überprüfen (A/B-Tests, multivariates Testen), z.B. Rollout-Pilotierungen

• Vorhersage künftiger Ergebnisse (Predictive Analytics), z.B. bei Preis- und Sortimentsänderungen.

Die Vorteile von Business Analytics gliedern sich in vier Kategorien:

Mit Hilfe von Datenanalyse und Visualisierung wird es möglich, völlig neue Erkenntnisse über Kunden und Kaufverhalten zu gewinnen. Zum Beispiel lassen sich so Kundenverhalten und Ursachen für Kundenabwanderungen besser verstehen sowie Treiber und Hebel für Performance-Steigerungen identifizieren. Zusätzlich gewinnt man durch Business Analytics neue Erkenntnisse für effektivere Strategien (z.B. fokussiertere Marketing-Kampagnen) und eine erhöhte Prognosegenauigkeit (Genauere Nachfrage- & Prognosemodelle).

Weiterhin leisten Analytics-Lösungen einen wichtigen Beitrag zur betrieblichen Effizienzsteigerung. Als Beispiele sind hier effizienterer Einsatz von Marketing-Budgets sowie frühzeitige Aufdeckung von Betrug und Zahlungsausfällen, basierend auf analytischen Modellen, aufzuführen.

Last-but-not-least, können mit Hilfe von Analytics völlig neue Geschäftsmodelle sowie Service- und Produktangebote erarbeitet werden, z.B. Performance-basierte Service-Modelle und Location-based Marketing-Dienstleistungen. Komplexe Methoden und Analytics-Lösungen stehen zur Verfügung, um beispielsweise folgende Fragestellungen beantworten zu können:

• Wer sind die profitabelsten Kunden und wie lassen sich Kundenabwanderungen bzw. -kündigungen reduzieren?

• Wie wird sichergestellt, dass die Gewinnmarge das einzugehende Risiko rechtfertigt? Welche Implikationen haben Veränderungen am Geschäfts- und Betriebsmodell auf Organisation und Ressourcenbedarfe (z.B. Mitarbeiter)?

• Wie segmentiert man den Markt am besten und identifiziert dabei die attraktivste Zielgruppe?

• Wie prognostiziert man die zukünftige Nachfrage nach den Dienstleistungen und Produkten des Unternehmens möglichst genau?

• Wie gewährleistet man eine robuste Unternehmensstrategie in einem sich schnell und radial verändernden Marktumfeld?

• Wie identifiziert man am besten Ineffizienzen im Betriebsmodell?

• Wie erhebt man am effektivsten die Rentabilität von Produkten und Services?

Es lohnt sich also, sich mit Business Analytics und dessen Anwendung im Detail auszukennen, denn welches Unternehmen möchte nicht mehr über seine Kunden und dessen Bedürfnisse bzw. deren Kaufverhalten wissen! Um dann personalisiert agieren und Angebote offerieren zu können. Um die Kundenbindung zu steigern, sich gegen den steigenden Wettbewerb zu behaupten und um die eigene Effizienz im Unternehmen deutlich zu erhöhen.

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