Big Data Marketing 2018: Wie können Unternehmen Big Data sinnvoll nutzen?

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Was ist Big Data? Big Data als Folge der Digitalisierung

Die Entwicklung unserer Gesellschaft wird heutzutage maßgeblich durch die Digitalisierung beeinflusst. So werden beispielsweise die Produktion und damit die Industrie grundlegend durch die digitale Wertschöpfungskette verändert. Dabei stellen sich mit der Industrie 4.0 essentielle Fragen bsp. nach der Definition und Bedeutung von Innovationen und deren Messung. Auch der Frage nach dem Umgang mit der Digitalisierung, deren Potential und den Folgen kommt in einer immer schneller und vernetzter werdenden Welt immer größere Bedeutung zu. Angesichts der großen digitalen Datenmengen (Big Data), die Unternehmen heutzutage als Folge der Digitalisierung zur Verfügung stehen, stellt sich für das Marketing zudem die Frage nach der sinnvollen Nutzung von Big Data.

Big Data Beispiele: Big Data als Entscheidungsgrundlage für agile planning

Konsens herrscht mittlerweile darüber, dass Digitalisierung stets kritisch hinterfragt werden muss und „gesunder Menschenverstand” im Umgang mit dem World Wide Web unerlässlich ist. Im Spannungsfeld zwischen der sich sehr schnell verändernden Technologiewelt einerseits und der auf Kunden und Gesellschaft fokussierten Marktwirtschaft andrerseits besteht die Herausforderung darin, dass die Zukunft aufgrund der hohen Komplexität nicht vorhergesagt werden kann und alte Unternehmensansätze sehr schnell ihre Gültigkeit verlieren. Agile planning ist somit gefragt. Dabei ist es essentiell, breiter zu denken sowie Gesamtzusammenhänge zu verstehen und Selbstverständlichkeiten zu hinterfragen. Durch die höhere Effizienz in Folge der Digitalisierung entsteht dabei höheres Wachstum; durch die Vermessung des Alltags in Folge von Big Data steht den Unternehmen darüber hinaus eine bessere Entscheidungsgrundlage zur Verfügung.

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Data Driven Marketing: Big Data gezielt nutzen

Lernen Sie in diesem Seminar, wie Sie Datenautomatisierung und speziell Big Data für Ihr Unternehmen nutzen können bei Retargeting-Maßnahmen, im CRM und der personalisierten Kundenansprache, im Customer Journey-Management bis hin zum Social Media Marketing. Sie erhalten einen Überblick über die Herausforderungen und Chancen von Big Data und gehen mit konkreten möglichen Anwendungsfeldern zurück in Ihr Unternehmen.


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Big Data Analyse: 3 Dimensionen zur Verwendung von Big Data

Im Rahmen des Neuromarketing Kongresses 2017 hat Dr. Stephan Sigrit in seinem Vortrag „Das große Rauschen – Warum die datenbasierte Gesellschaft mehr Menschenverstand braucht“ drei Dimensionen zur Verwendung von Big Data beschrieben: Die erste Dimension ist die Individualisierung, also die Übersetzung von Big Data in maßgeschneiderte Produkte und Dienstleistungen. Als zweite Dimension definiert Sigrit die intelligente Automatisierung von Prozessen und Arbeitsstellen. Wichtig ist dabei jedoch, dass die Produktivität nicht per se zurückgeht, sondern eine Verlagerung stattfindet. Lediglich repetitive Prozesse werden automatisiert. Und schließlich stellt für Sigrit die Entwicklung einer vernetzten Infrastruktur und künstlicher Intelligenz in Alltag und Beruf die dritte Dimension dar. Dabei erleichtert uns das Internet der Dinge und die damit verbundene intelligente Infrastruktur das Leben, durch virtuelle Realitätsanwendungen entsteht ebenfalls großes Potential. 

Big Data Definition: Warum scheitern Big Data Projekte in Unternehmen?

Folge dieser digitalen Entwicklung ist eine exponentiell wachsende Datenmenge (Big Data). Diese stellt allerdings ein Hindernis dar, da wir sehr viel mehr Daten generieren, als wir speichern und verarbeiten können. Die technische Limitation der Auswertung von Big Data hat zur Folge, dass eine Auswahl der zu verarbeitenden Daten unerlässlich ist. Denn die rasant wachsende Datenmasse kann schnell zur Verwirrung und Überforderung, oder sogar zum Overload führen. Somit hat Big Data nicht automatisch bessere Entscheidungen zur Folge, sondern stellt zunehmend einen Overload dar. Riesige Datenmengen haben nicht automatisch bessere Entscheidungen zur Folge, sondern sie können auch Glaubwürdigkeitsverlust von Fakten verursachen und Halbwissen verstärken. Die Digitalisierung führt dementsprechend zu Standardisierung und rückläufiger Differenzierung, es droht die Entstehung einer Datenblase.

Warum Big Data zu Smart Data werden muss

Die Digitalisierung hat zweifelsohne eine höhere Effizienz zur Folge. Angesichts der großen Mengen an Daten ist allerdings die Notwendigkeit sinnvoller Orientierung unerlässlich. Wichtig sind dabei mehr Investitionen in digitale Technologie. Die dafür notwendige Innovation muss auf das Gesamtsystem Unternehmen ausgerichtet sein. Zudem macht das große Potential der Digitalisierung Differenzierung notwendig. Im Fokus sollte der konkrete Nutzen für den Kunden stehen, Innovation muss dementsprechend stets auf den Mehrwert für den Kunden ausgerichtet werden und die Daten „smart” eingesetzt werden. Dafür muss der Nutzen von Daten und Technologien sowie die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine identifiziert werden. Voraussetzung dafür ist die Schaffung eines „Ökosystems für intelligente Innovationen”. Von essentieller Bedeutung sind bei dieser Schaffung von Innovationsfreiräumen der gesunde Menschenverstand und kritisches Denken. Denn in einer digitalen Welt, in der Fakten unwichtig werden, sind Wertesysteme wichtig, die Vertrauen schaffen.

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Über den Autor

M.A. in European Studies und B.A. in Europäischer Kulturgeschichte arbeitet als Assistentin im Produktmanagement der Haufe Akademie.

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