Zahlreiche Untersuchungen zeigen auf, dass Unternehmen, die ihre Zielbestimmungen auf Basis von Fakten, Daten und direkt darauf aufbauenden Analyse-Werkzeugen begründen, sich besser im Markt behaupten können, als Unternehmen, die eher situativ arbeiten oder sich auf früher bewährte Grundsätze verlassen. Relevant für diese Trendumkehr ist auch das Buzzword „Big Data“, das gegenwärtig die Diskussion im Medien- und Marketing-Bereich zu bestimmen scheint. Da immer mehr Daten über die Kunden und Ansprechpartner anfallen und somit immer mehr komplexe Auswertungsalgorithmen möglich werden, stellen sich diejenigen Unternehmen zukunftsfähig auf, die hier Big Data nutzen, um zu neuen und besseren Strategien zu kommen.

Notwendigkeit für neue oder verbesserte technischer Hilfsmittel bei Big Data

Wer die Motivation und das Verhalten seiner Kunden und Interessenten quantifiziert und punktgenau bestimmen kann, der kann besser auf deren Bedürfnisse eingehen und sichert sich so mittels Big Data langfristig den Geschäftserfolg. Doch ohne neue technische Hilfsmittel oder verbesserte Auswertungsalgorithmen ist dies nicht leistbar, insbesondere wenn man das unternehmerische Handeln in Echtzeit durch die Ergebnisse von Big Data verbessern möchte. Die umfangreichen Datenbestände, die aus den Online-Kauf- und Bestellvorgängen resultieren, müssen intelligent ausgewertet werden, damit aus den unverbundenen Daten Sichtweisen auf das tatsächliche Verhalten der Kontaktpersonen abgeleitet werden können.

Big Data: umfangreiche Datenmengen und neue Datenquellen für unternehmerische Entscheidungen

Beim früheren Database-Marketing konnte man nur zu intelligenten Auswertungen kommen, wenn man genau strukturierte Daten einer relationalen Datenbank mittel genau definierten Suchstrategien analysierte. Diese Vorgehensweisen sind durch rasch wachsende neue Datenquellen in Frage gestellt. Big Data gibt darauf die Antwort, dass man wesentlich tiefer in die Algorithmen eingreifen muss, um noch auf relevante Weise den Datenbestand erschließen zu können. Hinzu kommt, dass auch viele Daten außerhalb des herkömmlichen Unternehmensumfeldes relevant für das Handeln werden. Big Data greift auch auf unstrukturierte Datenbestände zurück, wie sie sich als Text- oder Relations-Informationen in sozialen Netzwerken wie Facebook, Twitter oder Google+ abrufen lassen. Diese Daten sind für unternehmerische Entscheidungen wichtig, beispielsweise weil sie Trend zukünftigen Konsumentenverhaltens voraussagen können. Big Data im Zusammenhang mit unternehmensbezogenen Auswertungen verknüpft interne und externe Daten und führt zu neuen Einsichten, die für eine verbesserte Kundenansprache genützt werden kann.

Big Data, Standortinformationen und mobiles Marketing

Analysemöglichkeiten mittels Techniken des Big Data haben auch deshalb Nutzen für Unternehmen, weil die Standortinformation des Nutzers in die Handlungsperspektiven einfließen soll. Immer mehr Konsumenten informieren sich unterwegs über Waren oder Dienstleistungen und machen ihre Kauf- oder Bestellentscheidung vom Standort abhängig. Dieser Standort wird über die mobilen Informationsgeräte übermittelt und kann direkt für mobiles Marketing genutzt werden. Big Data erkennt, welche Nutzer zu welcher Zeit an welchem Ort bestimmte Angebote bevorzugen, woraus direkte Schlussfolgerungen für das Online-Marketing gezogen werden können. Intelligente Algorithmen des Big Data müssen verfügbar gemacht werden, um auf ausgewählte Personen-Typisierungen ganz bestimmte Marketing-Maßnahmen zuzuschneiden. Big Data ist langfristig daraus ausgelegt, die Typisierungen auf immer kleiner werdende Personengruppen oder sogar auf Einzelpersonen zu beziehen, womit allerdings auch Fragen aus den Bereichen Datenschutz und Datensicherheit aufgeworfen werden. Gegenwärtig ist man allerdings als Unternehmen schon gut aufgestellt, wenn man Big Data nutzt, um mehr lokale und regionale Angebote auf spezifische Art in sein Online-Marketing einzubringen.

Werkzeuge für Big Data

Big-Data-Werkzeuge bieten verschiedene Wege und Ansatzpunkte, um zu einem Wissensgewinn beim Marketing zu kommen. Semantische Techniken der Datenauswertung können genutzt werden, um die umfangreichen Datenbestände aus sozialen Netzwerken und der Internet-Kommunikation zu aggregieren. Hier werden statistische Verfahren mit linguistischen Ansatzpunkten verknüpft, um Content, Wünsche und implizite Verknüpfungen von Konsumenten aufzuschlüsseln. Die Verbindung von externen Content-Daten und internen Daten des Kundenmanagements sorgt für neue Einsichten und Handlungsperspektiven, die zeitnah umgesetzt werden können. Mobile Analyse ist ein weiteres Handlungsfeld für Big Data. Man erkennt am Bewegungsverhalten von Ansprechpartner und Konsumenten, welche Wünsche und Ziele jeweils prägend sind und kann diese zur Optimierung künftiger Marketing-Strategien nutzen.

Fazit: Marketing mittels Big Data als Zukunftsaufgabe

Durch die rasant zunehmende Digitalisierung von Kunden- und Interessentendaten ist es erstmals in den Geschichte des Marketings möglich geworden, direkt oder sehr zeitnah auf veränderte Bedürfnisstrukturen einzugehen. Die unstrukturierten Daten aus externen Quellen werden auf intelligente Art mit den intern strukturierten Daten verknüpft, um auf neue Art mehr vom Interessenten zu erfahren. Aus der Kunst des Big Data erwächst Zukunftspotential für innovative Unternehmen, die in Echtzeit wissen wollen, für welche Interessenten sie genau jetzt das richtige Angebot bieten können.