Big Data Analytics umfasst die Untersuchung großer Datenmengen. Dies geschieht, um verborgene Muster und Korrelationen aufzudecken und Einblicke zu gewinnen, damit richtige Geschäftsentscheidungen getroffen werden können. Grundsätzlich haben Unternehmen erkannt, dass sie sich von einer wissenden Organisation zu einer lernenden Organisation entwickeln müssen. Die Unternehmen wollen objektiver und datengesteuerter werden und nutzen daher die Möglichkeiten von Daten und Technologie.
Das Konzept der großen Datenmengen gibt es schon seit vielen Jahren. Schon Jahrzehnte vor der ersten Erwähnung von Big Data haben Unternehmen die von ihnen gesammelten Daten analysiert, um Erkenntnisse zu gewinnen und Trends aufzudecken. Dazu wurden Zahlen in einem Tabellenblatt erfasst und manuell untersucht.
Big-Data-Analysen werden mit fortschrittlichen Softwaresystemen durchgeführt. Dies ermöglicht es Unternehmen, die Analysezeit zu verkürzen, um schnellere Entscheidungen treffen zu können. Grundsätzlich ermöglichen die modernen Big-Data-Analysesysteme schnelle und effiziente Analyseverfahren. Diese Fähigkeit, schneller zu arbeiten und Agilität zu erreichen, bietet den Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil. In der Zwischenzeit kommen Unternehmen in den Genuss niedrigerer Kosten, wenn sie Big-Data-Analysesoftware einsetzen.
Unternehmen haben in Big-Data-Analysesysteme investiert. Denken Sie an ein Unternehmen, das Sie kennen, das auf schnelle und agile Entscheidungen angewiesen ist, um wettbewerbsfähig zu bleiben. In diesem Artikel geben wir fünf Beispiele aus der Praxis, wie große Marken Big Data Analytics einsetzen. Lesen Sie weiter, um weitere Einblicke zu erhalten.
#1 Einsatz von Big Data Analytics zur Steigerung der Kundenakquise und -bindung
Der Kunde ist das wichtigste Gut, auf das jedes Unternehmen angewiesen ist. Kein einziges Unternehmen kann von sich behaupten, erfolgreich zu sein, ohne zuvor einen soliden Kundenstamm aufgebaut zu haben. Aber auch mit einem Kundenstamm kann es sich ein Unternehmen nicht leisten, den starken Wettbewerb, dem es ausgesetzt ist, außer Acht zu lassen. Wenn ein Unternehmen nur langsam lernt, wonach die Kunden suchen, kann es sehr leicht anfangen, minderwertige Produkte anzubieten. Letztendlich führt dies zum Verlust von Kunden, was sich insgesamt negativ auf den Geschäftserfolg auswirkt.
Der Einsatz von Big Data ermöglicht es Unternehmen, verschiedene kundenbezogene Muster und Trends zu beobachten. Die Beobachtung des Kundenverhaltens ist wichtig, um Loyalität zu erzeugen. Theoretisch gilt: Je mehr Daten ein Unternehmen sammelt, desto mehr Muster und Trends kann es erkennen. In der modernen Geschäftswelt und im heutigen Technologiezeitalter kann ein Unternehmen problemlos alle benötigten Kundendaten sammeln. Das bedeutet, dass es sehr einfach ist, den Kunden von heute zu verstehen. Im Grunde genommen ist nur eine Big-Data-Analytik-Strategie erforderlich, um die zur Verfügung stehenden Daten zu maximieren. Mit einem geeigneten Mechanismus für die Analyse von Kundendaten kann ein Unternehmen wichtige Erkenntnisse über das Verhalten seiner Kunden gewinnen, auf die es reagieren muss, um den Kundenstamm zu halten.
Das Verständnis der Kundenkenntnisse ermöglicht es Ihrem Unternehmen, das zu liefern, was die Kunden von Ihnen erwarten. Dies ist der grundlegendste Schritt, um eine hohe Kundenbindung zu erreichen.
Beispiel für ein Unternehmen, das Big Data für die Kundenakquise und -bindung nutzt
Ein reales Beispiel für ein Unternehmen, das Big Data-Analysen zur Förderung der Kundenbindung nutzt, ist Coca-Cola. Im Jahr 2015 gelang es Coca-Cola, seine Datenstrategie durch den Aufbau eines digital gesteuerten Kundenbindungsprogramms zu stärken. Der Leiter der Datenstrategie von Coca-Cola wurde vom ADMA-Redakteur interviewt. Das Interview machte deutlich, dass Big-Data-Analytik bei Coca-Cola stark auf Kundenbindung ausgerichtet ist. Im Folgenden finden Sie einen Auszug aus dem vollständigen Interview, in dem Coca-Cola über die Rolle von Big Data bei der Kundenbindung spricht.
Welche Rolle spielen Daten für Coca-Cola, um im Zeitalter der digitalen Transformation relevant zu bleiben und mit den Verbrauchern in Verbindung zu bleiben? Was ist mit Daten und Produktentwicklung?
Daten spielen eine immer wichtigere Rolle im Marketing und in der Produktentwicklung. Die Verbraucher teilen uns ihre Meinung mit – sei es per Telefon, E-Mail oder über soziale Netzwerke – und ermöglichen es uns so, ihre Stimme zu hören und unseren Ansatz anzupassen. Wir sprechen oft darüber, warum wir zwei Ohren und einen Mund haben – es ist besser, mehr zuzuhören als zu sprechen. Das gilt auch für unsere Herangehensweise an den Input der Verbraucher. Daten helfen uns auch, relevantere Inhalte für verschiedene Zielgruppen zu erstellen. Wir wollen uns darauf konzentrieren, Werbeinhalte zu erstellen, die verschiedene Zielgruppen ansprechen. Manche Menschen lieben Musik. Andere sehen sich jeden Sport an, egal zu welcher Jahreszeit. Unsere Marken sind in diesen Bereichen bereits sichtbar, und wir arbeiten hart daran, Daten zu nutzen, um Markeninhalte zu erstellen, die mit den Leidenschaften der Menschen übereinstimmen.
#2 Einsatz von Big Data Analytics, um Probleme der Werbetreibenden zu lösen und Einblicke in das Marketing zu bieten
Big Data Analytics kann dazu beitragen, alle Geschäftsabläufe zu verändern. Dazu gehört die Fähigkeit, Kundenerwartungen zu erfüllen, die Produktpalette des Unternehmens zu verändern und natürlich sicherzustellen, dass die Marketingkampagnen wirkungsvoll sind. Lassen Sie uns der nackten Wahrheit ins Auge sehen. Unternehmen haben Millionen für erfolglose Werbekampagnen verloren. Warum ist das so? Die Wahrscheinlichkeit ist groß, dass sie die Forschungsphase übersprungen haben.
Nach Jahren des vorsichtigen Enthusiasmus ist der Marketing- und Werbetechnologiesektor nun in der Lage, Big Data in großem Stil zu nutzen (Medal, 2017). Der Marketing- und Werbesektor ist in der Lage, eine differenziertere Analyse durchzuführen. Dazu gehört die Beobachtung der Online-Aktivitäten, die Überwachung der Transaktionen am Verkaufsort und die fliegende Erkennung von dynamischen Veränderungen der Kundentrends. Um Erkenntnisse über das Kundenverhalten zu gewinnen, müssen die Daten der Kunden gesammelt und analysiert werden. Dies geschieht auf ähnliche Weise, wie sie von Vermarktern und Werbetreibenden verwendet wird. Daraus resultiert die Fähigkeit, gezielte und zielgerichtete Kampagnen durchzuführen.
Eine gezieltere und personalisierte Kampagne bedeutet, dass Unternehmen Geld sparen und Effizienz gewährleisten können. Das liegt daran, dass sie potenzielle Kunden mit den richtigen Produkten ansprechen können. Big-Data-Analysen sind für Werbetreibende von Vorteil, da die Unternehmen diese Daten nutzen können, um das Kaufverhalten ihrer Kunden zu verstehen. Wir können das große Problem des Anzeigenbetrugs nicht ignorieren. Mit Hilfe der prädiktiven Analytik können Unternehmen ihre Zielkunden definieren. So können Unternehmen eine angemessene und effektive Reichweite erzielen und die enormen Verluste vermeiden, die durch Anzeigenbetrug entstehen.
Beispiel für eine Marke, die Big Data für gezielte Werbung nutzt
Netflix ist ein gutes Beispiel für eine große Marke, die Big Data-Analysen für gezielte Werbung nutzt. Mit über 100 Millionen Abonnenten sammelt das Unternehmen riesige Datenmengen, die der Schlüssel zu dem Status sind, den Netflix in der Branche genießt. Wenn Sie ein Abonnent sind, wissen Sie, wie Netflix Ihnen Vorschläge für den nächsten Film schickt, den Sie sich ansehen sollten. Dies geschieht im Wesentlichen anhand Ihrer früheren Such- und Sehdaten. Diese Daten werden verwendet, um herauszufinden, was den Abonnenten am meisten interessiert. Der Screenshot unten zeigt, wie Netflix Big Data sammelt.
#3 Big Data Analytics für das Risikomanagement
Die beispiellosen Zeiten und das hochriskante Geschäftsumfeld erfordern bessere Risikomanagementprozesse. Grundsätzlich ist ein Risikomanagementplan eine wichtige Investition für jedes Unternehmen, egal in welchem Sektor. Die Fähigkeit, ein potenzielles Risiko im Voraus zu erkennen und es abzumildern, bevor es eintritt, ist entscheidend, wenn das Unternehmen rentabel bleiben soll. Unternehmensberater weisen darauf hin, dass ein unternehmensweites Risikomanagement weit mehr umfasst, als nur dafür zu sorgen, dass Ihr Unternehmen die richtige Versicherung hat.
Bislang hat die Big-Data-Analytik einen großen Beitrag zur Entwicklung von Risikomanagementlösungen geleistet. Die verfügbaren Tools ermöglichen es den Unternehmen, die Risiken, mit denen sie tagtäglich konfrontiert sind, zu quantifizieren und zu modellieren. In Anbetracht der zunehmenden Verfügbarkeit und Vielfalt von Statistiken birgt die Big-Data-Analytik ein enormes Potenzial zur Verbesserung der Qualität von Risikomanagementmodellen. Daher können Unternehmen intelligentere Strategien zur Risikominderung entwickeln und strategische Entscheidungen treffen.
Allerdings müssen Unternehmen in der Lage sein, eine strukturierte Entwicklung zu implementieren, um dem großen Umfang von Big Data gerecht zu werden. Um dies zu erreichen, sammeln die Unternehmen zunächst die internen Daten, um klare Erkenntnisse zu gewinnen, die ihnen zugute kommen. Noch wichtiger ist der integrierte Analyseprozess, den ein Unternehmen einsetzt. Ein geeignetes Big-Data-Analysesystem trägt dazu bei, dass Schwachstellen oder potenzielle Risiken identifiziert werden.
Beispiel für eine Marke, die Big-Data-Analysen für das Risikomanagement einsetzt
Die UOB Bank aus Singapur ist ein Beispiel für eine Marke, die Big Data für das Risikomanagement einsetzt. Als Finanzinstitut gibt es ein großes Potenzial für Verluste, wenn das Risikomanagement nicht gut durchdacht ist. Die UOB-Bank hat kürzlich ein Risikomanagementsystem getestet, das auf Big Data basiert. Das Big-Data-Risikomanagementsystem ermöglicht es der Bank, die Berechnungszeit des Value-at-Risk zu reduzieren. Ursprünglich dauerte die Berechnung etwa 18 Stunden, aber mit dem Risikomanagementsystem, das Big Data nutzt, dauert sie nur noch wenige Minuten. Durch diese Initiative wird die Bank möglicherweise in naher Zukunft in der Lage sein, Risikoanalysen in Echtzeit durchzuführen (Andreas, 2014).
#4 Big Data Analytics als Motor für Innovationen und Produktentwicklung
Ein weiterer großer Vorteil von Big Data ist die Fähigkeit, Unternehmen bei der Innovation und Neuentwicklung ihrer Produkte zu unterstützen. Im Grunde genommen sind Big Data zu einem Weg geworden, um zusätzliche Einnahmequellen zu schaffen, indem sie Innovationen und Produktverbesserungen ermöglichen. Unternehmen beginnen damit, so viele Daten wie technisch möglich zu korrigieren, bevor sie neue Produktlinien entwerfen und die bestehenden Produkte neu gestalten.
Jeder Designprozess muss damit beginnen, herauszufinden, was genau zu den Kunden passt. Es gibt verschiedene Kanäle, über die ein Unternehmen die Kundenbedürfnisse untersuchen kann. Dann kann das Unternehmen auf der Grundlage von Big-Data-Analysen den besten Ansatz zur Befriedigung dieser Bedürfnisse ermitteln.
„Vorbei sind die Zeiten, in denen man auf sein Bauchgefühl hören konnte“ (Rampton, 2017). Um die Qualität zu verbessern und die Produktionsleistung zu rationalisieren, müssen Sie umfangreiche Daten sammeln. Das Bauchgefühl ist im Grunde nicht mehr zuverlässig, wenn ein Unternehmen im 21. Jahrhundert wettbewerbsfähig sein will. Jahrhundert konkurrieren will. Das bedeutet, dass diese Unternehmen Mittel und Wege finden müssen, um ihre Produkte, ihre Konkurrenten und das Feedback ihrer Kunden zu verfolgen.
Wenn die Daten zur Verfügung stehen, wird eine Analyse durchgeführt, um sicherzustellen, dass logische Überlegungen angestellt werden, bevor ein Aktionsplan entwickelt wird. Glücklicherweise haben Produkthersteller jeder Größe einen einzigartigen Vorteil, wenn es darum geht, Big Data zu sammeln und zu nutzen. Das bedeutet, dass diese Unternehmen ihre Produktpalette durch die Herstellung innovativer Produkte leicht verbessern können.
Beispiel für die Nutzung von Big Data zur Förderung von Innovationen
Sie haben wahrscheinlich schon von Amazon Fresh und Whole Foods gehört. Dies ist ein perfektes Beispiel dafür, wie Big Data zur Verbesserung von Innovation und Produktentwicklung beitragen kann. Amazon nutzt Big-Data-Analysen, um in einen großen Markt einzutreten. Die datengesteuerte Logistik verschafft Amazon das nötige Fachwissen, um einen größeren Wert zu schaffen und zu erreichen. Durch den Einsatz von Big-Data-Analysen ist Amazon Whole Foods in der Lage zu verstehen, wie Kunden Lebensmittel kaufen und wie Lieferanten mit dem Lebensmittelhändler interagieren. Diese Daten geben Aufschluss darüber, wann weitere Änderungen erforderlich sind.
#5 Einsatz von Big Data im Lieferkettenmanagement
Big Data bietet Lieferantennetzwerken mehr Genauigkeit, Klarheit und Einblicke. Durch die Anwendung von Big-Data-Analysen erhalten Lieferanten kontextbezogene Informationen über die gesamte Lieferkette. Durch Big-Data-Analysen sind die Zulieferer in der Lage, sich von den Einschränkungen zu befreien, mit denen sie früher konfrontiert waren.
Dies geschah durch den Einsatz herkömmlicher Unternehmensmanagementsysteme und von Systemen für das Lieferkettenmanagement. Diese Legacy-Anwendungen nutzten keine Big-Data-Analytik, so dass die Zulieferer große Verluste erlitten und anfällig für Fehler waren. Mit modernen Ansätzen, die auf Big Data aufbauen, können die Zulieferer jedoch ein höheres Maß an kontextbezogener Intelligenz nutzen, die für den Erfolg der Lieferkette erforderlich ist.
Moderne Lieferkettensysteme, die auf Big Data basieren, ermöglichen komplexere Zulieferernetzwerke. Diese basieren auf Wissensaustausch und Zusammenarbeit auf hoher Ebene, um kontextbezogene Intelligenz zu erreichen. Wichtig ist auch, dass Führungskräfte in der Lieferkette die Big-Data-Analytik als eine disruptive Technologie betrachten. Dies beruht auf der Überlegung, dass sie eine Grundlage für das Veränderungsmanagement in den Unternehmen schaffen wird.
Beispiel für eine Marke, die Big Data für die Effizienz der Lieferkette nutzt
PepsiCo ist ein Unternehmen für verpackte Konsumgüter, das für ein effizientes Lieferkettenmanagement auf riesige Datenmengen angewiesen ist. Das Unternehmen will sicherstellen, dass die Regale der Einzelhändler mit den richtigen Mengen und Arten von Produkten aufgefüllt werden. Die Kunden des Unternehmens stellen dem Unternehmen Berichte über ihren Lagerbestand und den Bestand am POS zur Verfügung, und diese Daten werden für den Abgleich und die Prognose des Produktions- und Versandbedarfs verwendet. Auf diese Weise stellt das Unternehmen sicher, dass die Einzelhändler die richtigen Produkte in der richtigen Menge und zum richtigen Zeitpunkt erhalten. Hören Sie sich dieses Webinar an, in dem der Customer Supply Chain Analyst des Unternehmens über die Bedeutung von Big Data Analytics in der Lieferkette von PepsiCo spricht.
Key Takeaway
Big Data Analytics ist eine wichtige Investition für ein wachsendes Unternehmen. Durch die Implementierung von Big-Data-Analytik können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erzielen, die Betriebskosten senken und die Kundenbindung fördern. Es gibt verschiedene Quellen von Kundendaten, die von Unternehmen genutzt werden können. Im Zuge des technologischen Fortschritts stehen die Daten allen Unternehmen zur Verfügung.
Technisch gesehen kann man mit Fug und Recht behaupten, dass die Unternehmen bereits über Daten verfügen. Es liegt an den einzelnen Unternehmen, dafür zu sorgen, dass sie geeignete Datenanalysesysteme implementieren, die mit den riesigen Datenmengen umgehen können. Verfügt Ihr Unternehmen über einen Mechanismus zur Analyse großer Datenmengen? Lernen Sie von den oben genannten Beispielen erfolgreicher Marken und implementieren Sie noch heute ein solches System.
Sammeln Sie Daten über Ihre Marke aus dem Web und den sozialen Medien?
Wenn nicht, können Sie dies mit Mentionlytics sofort tun. Gehen Sie einfach zu https://www.mentionlytics.com/free-brand-monitoring/ und geben Sie den Namen Ihrer Marke ein, um kostenlos loszulegen. Sie werden erstaunt sein, was Sie über Ihre Marke herausfinden können, von der Sie nie wussten, dass sie existiert.
Sie können diese Daten durch eine einfache Suche bei Google oder in sozialen Medien einsehen, aber es ist wirklich schwer, sie auf diese Weise zu verstehen. Hier kommen Social Media Monitoring Tools ins Spiel. Sie können ein solches Tool verwenden, um all diese Daten täglich automatisch für Sie zu sammeln, sie zu analysieren und Ihnen nützliche Einblicke zu geben, die für Ihre Marke äußerst hilfreich sein können.
Darüber hinaus können Sie auch Zugang zu denselben Daten für Ihre Konkurrenten erhalten. Sie können auch Schlüsselwörter und Phrasen überwachen, die mit Ihrer Branche zusammenhängen, und auf diese Weise sehr nützliche Erkenntnisse über die Verbraucher in Echtzeit erhalten. Diese Erkenntnisse könnten Hunderte von Dollar kosten, um sie von einem Marktforschungsinstitut zu erhalten.