Leitfaden Data Driven Marketing E-Book

• Herausgeber: marketing-BÖRSE
• Kategorie: Fachliteratur
• Sprache: Deutsch
• Veröffentlichungsjahr: 2015

Beschreibung

Nicht nur Amazon personalisiert mit Daten das Einkaufserlebnis und löst konkrete Kaufentscheidungen aus. Auch der klassische Handel kann mit Daten mehr Kunden in die Filialen locken. Immer mehr Investitionsgüterhersteller nutzen Daten, um neue Interessenten anzusprechen. Wer aus seinen Daten die richtigen Schlüsse zieht, ist der Konkurrenz eine Nasenlänge voraus. Die meisten sammeln zwar Daten, nutzen sie jedoch nicht. In diesem Buch wird beschrieben, was derzeit schon umsetzbar ist und wie Unternehmen dabei vorgehen. Anhand konkreter Beispiele holen Sie sich Anregungen für Ihre eigene Strategie und können mitreden.

Leseprobe

Gabriele Braun, Torsten SchwarzHerausgeber

LEITFADENData DrivenMarketing

Print: ISBN 978-3-943666-07-6Epub: ISBN 978-3-943666-19-9PDF: ISBN 978-3-943666-20-5

1. Auflage 2015Copyright © 2015 marketing-BÖRSE GmbHMelanchthonstr. 5D-68753 Waghä[email protected]

Umschlaggestaltung und Layout: Maren Wendt, HamburgSatz: Peter Föll, Karlsruhe

Alle in diesem Buch enthaltenen Informationen wurden nach bestem Wissen der Autoren und des Verlags zusammengestellt. Gleichwohl sind Fehler nicht vollständig auszuschließen. Daher sind die im vorliegenden Buch enthaltenen Informationen mit keiner Verpflichtung oder Garantie irgendeiner Art verbunden. Autoren und Verlag übernehmen infolgedessen keine juristische Verantwortung und werden auch keine daraus folgende oder sonstige Haftung übernehmen, die auf irgendeine Art aus der Benutzung dieser Informationen entsteht, auch nicht für die Verletzung von Patentrechten und anderer Rechte Dritter, die daraus resultieren können. Ebenso übernehmen Autoren und Verlag keine Gewähr dafür, dass die beschriebenen Verfahren usw. frei von Schutzrechten Dritter sind.

Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften.

Dieses Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlages unzulässig und strafbar. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmung und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen.

Vorwort

Wer dem richtigen Kunden im richtigen Moment das richtige Angebot machen will, braucht dazu Informationen. Um diese Informationen zu gewinnen und auszuwerten, stehen heute eine Reihe neuer Methoden zur Verfügung. Dieses Buch soll die wichtigsten vorstellen.

Während der Versandhandel seit jeher alle Möglichkeiten des Data-Driven Marketings nutzt, ist dieser Bereich für viele Investitionsgüterhersteller noch Neuland. Dabei finden Geschäftsanbahnungen heute immer seltener auf Messen und immer häufiger online statt. In vielen B2B-Unternehmen kommen die meisten Leads für den Vertrieb inzwischen aus dem Internet.

Wer sich an Verbraucher richtet, muss keine teuren Werbekampagnen mit riesigem Streuverlust mehr bezahlen. Eine Reihe von Techniken erlauben es, die richtigen Zielgruppen in genau dem Moment zu erreichen, in dem auch Interesse besteht. Auch beim Direktmarketing haben undifferenzierte Mailings ausgedient. Inhalte werden heute auf die Interessen der Empfänger ausgerichtet. Predictive Targeting kann voraussagen, welches Angebot bei einem Empfänger auf die höchste Kaufbereitschaft trifft.

Was ist neu? Zunächst einmal die technische Entwicklung, die es erlaubt, immer mehr Daten immer schneller zu verarbeiten. Früher wurden beim Data Mining mühsam Daten aus der Vergangenheit manuell analysiert, um das Konsumverhalten zu erforschen. Heute wird vollautomatisch in Echtzeit berechnet, welches Produkt dem Besucher eines Webshops innerhalb der nächsten Millisekunde präsentiert werden soll.

Und wo früher vielleicht gerade einmal bekannt war, welche Kunden wann welches Produkt gekauft haben, gibt es heute ein Vielfaches an Daten. Der Grund: immer mehr Touchpoints sind digital. Und digitale Kontaktpunkte werden automatisch als Daten protokolliert. Täglich zeigen Kunden über Smartphone und PC, was sie interessiert. Mit dem Internet der Dinge kommen Smartwatch, Navi und iBeacons als Messfühler für Kundenwünsche hinzu. Unternehmen können aus diesen Informationen maßgeschneiderte Angebote machen.

Internet der Dinge und Industrie 4.0 tun ein weiteres: Nicht nur Kunden auch Fabriken sowie Produktions- und Logistikprozesse sind vernetzt. Wem es gelingt, all diese Daten richtig zu interpretieren, kann neue Marktpotenziale erkennen und Vertriebskampagnen besser aussteuern.

In diesem Buch wird beschrieben, was derzeit schon umsetzbar ist und wie Unternehmen dabei vorgehen. Wie funktionieren Treueprogramme? Wie können Kaufabbrecher umgestimmt werden? Wie werden inaktive Kunden reaktiviert? Wie kann Predictive Intelligence die Kosten pro Neukunde drücken? Wie kann die Wirkung teurer TV-Spots gemessen werden? Was bringen statistische Zwillinge? Was lehrt uns die Gaming-Branche? Was ist ein Next Best Offer? Anhand konkreter Beispiele holen Sie sich Anregungen für Ihre eigene Strategie und können mitreden.

Viel Erfolg bei der Umsetzung!

Gabriele Braun & Torsten Schwarz

Inhalt

Data-Driven Marketing wird zum StandardGabriele Braun, Torsten Schwarz

1. Die Grundlage: Daten, Daten, Daten

Big-Data-Marketing: Chancen und HerausforderungenHeinrich Holland

Marketing Analytics – Daten analysieren, Kunden gewinnenStefan Müller

Data-Driven Marketing braucht: Gute DatenCarsten Kraus

Basis eines CRM: Die KundeninformationRalf T. Kreutzer

2. Daten anreichern und veredeln

Datenmodellierung mit Data Vault – ein Komplettbild auf den KundenMichael Müller

Mit Webanalyse zu einer gezielteren BesucheranspracheOlaf Brandt

Location Intelligence – Unternehmenssteuerung mit RaumbezugAndreas Lehr

Location-based Marketing und GeofencingMichael Arthen

3. Optimieren und vorhersagen

Marketing Optimierung ermöglicht Gewinnsteigerung und ForecastingJörg Reinnarth, Heiko Solmsdorff

Predictive TargetingAndrea Ahlemeyer-Stubbe

Realtime Advertising – das PrinzipNico Loges

Programmatic Advertising im MediamixWolfgang Bscheid

Triple D – Data-Driven Display Performance AdvertisingWolfgang Schilling

Datengetriebene Vermarktung mittels Content MarketingFabian Siegler

Data-Driven Engagement-MarketingJürgen Seitz

4. Anwendungen in den Branchen

Smart Data Marketing bei PaybackOliver Bohl, Stefanie Shanahan-Kleikamp

Preisbeobachtung und -optimierung im Fashion/E-CommerceAlexander Reschke

E-Commerce – wenn Technologie auf Neurologie trifftJohn Fleming

Big Data: Leadbewertung einer OnlinedruckereiMeinert Jacobsen

Mit dem Servicecenter die Customer Journey aufwertenFriedbert Schuh

Data-Driven Marketing für kleine UnternehmenFelix Holzapfel, Sarah Petifourt

5. Rechtliche Grundlagen

Data-Driven Marketing – Rechtliche Herausforderungen in der UmsetzungJens Eckhardt

6. Praxisbeispiele

Mehr Umsatz mit Bestandskunden

Loyalty-Programm bindet Lifestyle-Kunden   Reinhard Janning

Kundendialog im Advent bei fotokasten   Alexander Handcock

Datengestützt die richtigen Schuhe empfehlen   Markus Nagel

E-Mails wecken inaktive bonprix-Kunden   Volker Wiewer

Noch mehr Neukunden gewinnen

DFDS senkt mit Big Data Kosten für neue Kunden   Paco Panconcelli

Durch intelligentes Scoring mehr Autos verkaufen   Marco Kersch

Modehändler verdoppelt Wirkung von TV-Werbung   Andreas Schwabe

Hilton rettet gestrandete Fluggäste in Echtzeit   Ron Warncke

Targeting – die richtigen Zielgruppen ansprechen

Daten machen Banner für Autokunden interessant   Carsten Diepenbrock

Elektronikhändler verkauft mit E-Mail-Retargeting   Elisabeth Paech

Vente Privée personalisiert auf jedem Kanal   Timo Kohlberg

Mit Content Marketing klickstarke Inhalte liefern

Individueller Content steigert Absatz im Webshop   Katrin Meier

Wie Weltbild Produktdaten den Kanälen zuordnet   Petra Kiermeier

Comvel hebt verborgenen Kundendatenschatz   Stefan Oertel

Realtime-Marketing und Realtime-Evaluation   Oliver Tabino

Lifecycle Marketing hält den Kontakt zu Kunden

DER Touristik hält den Kontakt über alle Kanäle   Matthias Postel

Travian aktiviert Spieler mit Willkommensstrecke   Laurentius Malter

Wie InnoGames dank Daten effektiv wirbt   Ulf Richter

Nürburgring: 30 Prozent weniger Bestellabbrüche   S. Berchtenbreiter

B2B steigt ins datengetriebene Marketing ein

Panasonic senkt Aufwand und steigert Kampagnen   Melanie Gipp

Onlinedruckerei bewertet Leads mit Big Data   Meinert Jacobsen

Daten verdreifachen Abschlüsse im Maschinenbau   Rainer Packbier

E-Mail-Marketing ist und bleibt das Arbeitspferd

Marketing Automation bei 1000jobboersen.de   Martin Philipp

Optimiertes E-Mail-Marketing bei Brille24   Denis Ehlicke

Erotikhändler prüft Newsletter-Zustellbarkeit selbst   Marcel Hartwig

Personalisierte E-Mails im Onlinehandel   Philip Nowak

Die Datenfalle für Onlineshops   Andreas Landgraf

Anhang

Autoren

Stichworte

Data-Driven Marketing wird zum Standard

Gabriele Braun, Torsten Schwarz

Massenwerbung ist am Ende. Kunden erwarten heute eine persönliche Ansprache. Dazu wird mehr als nur die korrekte Anrede gebraucht. Die Daten dazu sind vorhanden. Wir müssen nur lernen, richtig damit umzugehen. Begonnen hat alles 1992 mit Database Marketing. Damals schrieb Bernard Goldberg in seinem Lead Generation Handbook über Database Marketing: „This is the newest marketing concept and current buzz word that everyone is using to describe their marketing effort“. Damals ging es lediglich darum, Daten aus Karteikästen in Computer einzugeben. Das Ergebnis war, dass um die Jahrtausendwende jede Abteilung ihre eigene Datenbank hatte. Dann kam mit dem Buzzword CRM der Ruf nach Zusammenführung aller Kundendaten und das Ausrotten der letzten Excel-Tabellen und Karteikästen.

Inzwischen gibt es eine Unmenge neuer digitaler Touchpoints und damit eine Lawine neuer Daten. Big Data lautet die Lösung, aber so einfach ist es leider nicht. Welche Daten können überhaupt sinnvoll miteinander verknüpft werden? Wie wird die Aktualität gesichert? Wie werden Echtzeitdaten integriert? Auf etwa ein Fünftel schätzen Unternehmen den Anteil der fehlerhaften Daten. Tendenz steigend. Das System wird immer komplexer. Höchste Zeit also, systematisch an das Thema heranzugehen und eine klare Strategie zu entwickeln. Gartner prognostiziert, dass ab 2017 das Marketing mehr Geld in die IT investiert, als die IT-Abteilung selbst.

Die richtige Botschaft an die richtigen Kunden

Das Ziel des datengetriebenen Marketings ist es, die Aufmerksamkeit des Kunden zu erlangen. Dazu reichen heute keine kernigen Sprüche mehr. Stattdessen wird relevanter Content benötigt. Datengetriebenes Marketing hat primär zwei Aufgaben: Erst herausfinden, welche Zielgruppen ein ähnliches Interesse haben und dann die dazu passenden Inhalte finden. Dieser Prozess kann voll- oder halbautomatisch erfolgen. Was ist das Angebot, das ein Kunde in diesem Moment mit der höchsten Wahrscheinlichkeit als nächstes kaufen würde. Je mehr Daten bekannt sind, desto valider ist die Vorhersage dieses „next best offer“.

http://www.marketing-boerse.de/Experten/details/Gabriele-Braun

http://www.marketing-boerse.de/Experten/details/Torsten-Schwarz

Reaktivieren abwanderungswilliger Kunden

Wer die Daten hat, kann vorhersagen, welche inaktiven Kunden verloren und welche eventuell wieder zu reaktivieren sind. Es ist wie im echten Leben: Wer sich nicht um seine Freunde kümmert, hat bald keine mehr. Es gibt heute genug Kontaktpunkte, die analysiert werden können und die Aufschluss über die Qualität einer Kundenbeziehung liefern. Wenn über diese Kontaktpunkte über längere Zeit keine Aktivität gemessen wird, sollten die Alarmglocken schrillen. In solchen Fällen kann mit einer E-Mail-Kampagne an inaktive Empfänger eine Kundenbeziehung reaktiviert werden.

Datenanalyse über E-Mail und Website

Die beiden Klassiker des datengetriebenen Marketings sind die Website und das E-Mail-Marketing. Die Website misst mit einem Webanalyse-Tool alle Besucher und registriert, für welche Bereiche sich wie viele Besucher interessieren. Datengetriebenes Marketing kann bedeuten, dass Besucher in Echtzeit analysiert werden und dann nur diejenigen Produkte angezeigt bekommen, die sie mit der höchsten Wahrscheinlichkeit anklicken beziehungsweise kaufen würden.

Bei E-Mail ist es das gleiche, nur dass hier die Software einen Personenbezug herstellen kann. Wohlgemerkt: Die Software und nicht der Anbieter, denn das Zusammenführen von Nutzungs- und Nutzerdaten ist nach deutschem Datenschutzverständnis nicht zulässig. Professionelle E-Mail-Marketing-Software kann jedoch anonymisiert diese Daten analysieren und dann automatisiert E-Mails an die richtigen Segmente versenden.

Massen-Newsletter und individuelle CRM-Mailings

Die traurige Realität deutscher Unternehmen sieht leider oft noch so aus, dass es im datengetriebenen Marketing mindestens zwei große Inseln gibt: Die Direktmarketingabteilung hat einen großen Newsletter-Verteiler, an den mit einem professionellen E-Mail-Tool Massenmails verschickt werden. Die CRM-Abteilung hat eine wunderbare Datenbank, die wunderbare Selektionen und hochpersonalisierte Mailings erlaubt – leider aber nur als Print. Die Anbindung des CRM an das E-Mail-System ist zu komplex, sodass mit Inseln gearbeitet wird. Und selbst, wenn aus dem CRM heraus E-Mailings versendet werden, so sind diese oft nicht mit dem Newsletter abgestimmt.

Touchpoints über Smartphone und Internet der Dinge

Während die meisten Unternehmen sich noch auf der eben beschriebenen Ebene des täglichen Kampfes um die Vereinheitlichung der Basisdaten herumschlagen, bewegt sich die Welt rasant weiter. Zwei Drittel der Deutschen haben ein Smartphone. Der Umsatzanteil mit Smartphones gegenüber Nicht-Internet-Handys beträgt 98 Prozent. Nicht lange und dann hat jeder einen solchen Kleincomputer in der Tasche. Der registriert penibel, was wann und wo getan wird. Das Smartphone produziert Nutzungsdaten, dass einem schwindelig wird. Und es erlaubt jederzeit an jedem Ort, Informationen abzurufen, um damit kundzutun, was einen gerade interessiert. Die Möglichkeiten kontextbezogener Werbung sind gigantisch, wenn sie richtig umgesetzt werden.

Noch weiter geht es, wenn auch noch Raumthermostate, Autos und Smartwatches als Datenlieferanten hinzukommen. Es geht längst nicht mehr darum, welche Daten da sind, sondern wie diese sinnvoll ausgewertet und interpretiert werden können.

Big Data – nur ein Buzzword?

Die Auswertung dieser gigantischen Datenmengen, die dummerweise oft ziemlich unstrukturiert vorliegen, wird als Big Data bezeichnet. Als ob das nicht schon Chaos genug wäre, bekommt man nicht einmal die Zeit, alles in Ruhe auszuwerten und dann seine Aktionen zu planen. Das war früher und hieß Data Mining. Nein, heute muss alles sofort in Echtzeit geschehen. Ein Beispiel dafür ist RTB, Realtime Bidding: Sie besuchen eine Website und sehen dort ein Werbebanner. Nein, denn dazwischen passiert einiges: Sofort nachdem Sie die Website aufgerufen haben, werden Sie gescannt: wer kommt da zu Besuch? Dann wird diese Information an diverse Werbenetzwerke weitergegeben: Wer kennt diesen Nutzer oder hat ein Banner für ihn? Und am Ende wird eine Auktion unter allen Werbetreibenden veranstaltet, wie viel ihnen dieses Banner wert ist. Und all das geschieht binnen Millisekunden.

Conversion Rates optimieren erfordert Daten

Am deutlichsten wird die gewachsene Bedeutung der Datenerhebung und -analyse auf der eigenen Website. Akribisch werden Klickpfade und Absprungseiten analysiert. Emotional Usability hilft, die Besucher zu halten und sie schließlich zum bequemen Abschluss zu bringen. Dabei wird nichts mehr dem Zufall überlassen. Predictive Analytics weiß, was Besucher als Nächstes machen. Multivariate Tests optimieren jedes noch so kleine Detail an der Website. Gibt es Probleme, werden diese rechtzeitig erkannt und behoben.

Echtzeit-Pricing steigert den Erlös

Was an der Tankstelle schon längst Realität ist, hält nun auch im Internet Einzug:Die Preise werden mehrfach täglich gewechselt. Auch hier spielt eine gigantische Datenmaschine im Hintergrund die entscheidende Rolle: Alle Informationen über vergangene Verkäufe, Wettbewerbspreise und Käufervorlieben laufen zusammen und führen zur Anzeige des Preises, zu dem das Produkt am wahrscheinlichsten gekauft wird. Amazon ist hier Vorreiter, aber andere ziehen nach.

Das Smartphone als Navi für das tägliche Leben

Wo ist das nächste gute Restaurant oder der nächste Modeladen? Diese Antwort geben Smartphones schon heute und führen einen auch gleich dorthin. Möglich machen dies Bewertungsdatenbanken, wie Yelp und Foursquare. Google sammelt schon lange eigene lokale Daten, Apple jetzt auch. Bald kann das Smartphone wirklich nützliche Tipps zur Umgebung liefern. Richtig interessant jedoch wird es, wenn auch der Laden selbst vernetzt ist. Mit iBeacons kann genau gemessen werden, wer reinkommt und wo sich die Besucher am liebsten aufhalten. Ähnlich wie Webanalytics, nur eben im echten Leben. Das eröffnet neue Möglichkeiten von datengetriebenem Marketing.

Customer Journey: Den Kontakt halten

Der permanent mobile Kunde stellt Unternehmen vor Herausforderungen. Ist es die gleiche Person, die gerade am Smartphone etwas sucht, dann am Tablet Bilder dazu anschaut und schließlich am PC bestellt? Die Attribution der Werbekontakte ist ein nicht ganz einfach zu lösendes Problem. Wichtig ist es aber, um die Wirkung der verschiedenen Werbemittel zu ermitteln. War der TV-Spot, die Google-Suche oder die Retargeting-Anzeige am Wichtigsten für die Kaufentscheidung? Damit vor lauter digitalen Messfühlern alles noch bequem gemanagt werden kann, gibt es jetzt Container-Tags. Da werden alle Zählpixel und Cookies in einem System gebündelt.

Systeme vernetzen – Kampf den Datensilos

Die Vernetzung der Systeme, die mit Kundendaten zu tun haben, ist eine große Aufgabe, an die sich viele noch nicht herangewagt haben. Heute hat jedes Unternehmen sein CRM-System. Dieses weiß aber leider nicht, was sich im E-Mail-Versandsystem abspielt. Das Unternehmen weiß zwar, dass nur jede vierte E-Mail geöffnet wird, aber was sich hinter diesen Zahlen verbirgt, bleibt ein Rätsel. Wer sind die Nichtleser? Kann man sie reaktivieren? Und dann gibt es noch das Webanalytics-System. Das weiß genau, wie sich die Menschen auf der Website bewegen, was sie interessiert und wie sie konvertieren. Aber die Wenigsten nutzen bisher die Chance von Retargeting: Wer die Urlaubsplanung unterbricht, wird auf Facebook an die schöne Ferienwohnung an der Algarve erinnert.

Auch mit dem Anschluss des Social Media Monitorings tun sich viele noch schwer. Egal, ob sich jemand beschwert oder begeistert von dem neuen Produkt schwärmt – bei der Marketingabteilung sind alle Kunden gleich. Individualisierung beschränkt sich auf den Namen und vielleicht noch auf eine grobe Segmentierung. Und dass ein Unternehmen es schafft, die Daten aus dem Callcenter oder dem, dank Kundenkarte dokumentierten, Filialbesuch sinnvoll zu integrieren, bleibt wohl eher ein Wunschtraum.

Und was ist der Hauptgrund für das Dilemma? Jede Abteilung des Unternehmens ist Weltmeister in der Analyse des eigenen Datensilos. CRM, E-Mail-Marketing und Webanalytics sind jeweils Spitze. Leider aber immer nur in ihrem eigenen System.

Data-Driven Marketing weckt Wünsche

Unternehmen erwarten zu recht große Vorteile durch datengetriebenes Marketing. Ganz oben unter den Erwartungen stehen bessere Informationen zum Konsumverhalten der Kunden. Auch die Aussteuerung von Werbekampagnen wird erheblich profitieren. Eine bessere Einschätzung von Marktpotenzialen steht an dritter Stelle der Antworten, die ausgewählte Marketingexperten der Experton-Group im Rahmen einer Befragung gegeben haben.

Abb. 1: Erwartungen an Big Data und Data-Driven Marketing (Quelle: Experton Group 2012)

Literatur

Torsten Schwarz: Big Data im Marketing – Chancen und Möglichkeiten für eine effektive Kundenansprache. 324 Seiten, Haufe 2015.

Torsten Schwarz: Leitfaden Marketing Automation – Digital neue Kunden gewinnen. 288 Seiten, marketing-BÖRSE 2014.

LEITFADEN DATA DRIVEN MARKETING

DIE GRUNDLAGEN: DATEN, DATEN, DATEN

1

Big-Data-Marketing: Chancen und Herausforderungen

Marketing Analytics – Daten analysieren, Kunden gewinnen

Data-Driven Marketing braucht: Gute Daten

Basis eines CRM: Die Kundeninformation

Big-Data-Marketing: Chancen und Herausforderungen

Heinrich Holland

„Big Data“ ist in Deutschland seit Mitte des Jahres 2012 eines der Hype-Themen und wird facettenreich diskutiert. Zum einen werden die verschiedenen Anwendungsbereiche erörtert – vom Einsatz im Gesundheitswesen, über den Einsatz im Sicherheitsbereich und in der öffentlichen Verwaltung bis hin zum Einsatz im Marketing. Zum anderen findet eine Auseinandersetzung mit der technischen und rechtlichen Seite von Big Data statt [1].

Auf Unternehmensseite ist das Interesse an dem Thema zwar groß, doch wissen die meisten Unternehmen nicht, wie und wofür sie Big Data konkret einsetzen könnten. Als eine der Hürden am Markt gilt der Mangel an Anwendungsbeispielen [2].

Vom Begriff abgeleitet, bedeutet „Big Data“ zunächst nur „große Datenmengen“. Diese Bedeutung kennzeichnet jedoch nur seinen Kern. Der Digital-Verband Bitkom stellt folgende Definition auf: „Big Data bezeichnet den Einsatz großer Datenmengen aus vielfältigen Quellen mit einer hohen Verarbeitungsgeschwindigkeit zur Erzeugung wirtschaftlichen Nutzens.“ Weiter heißt es: „Big Data liegt immer dann vor, wenn eine vorhandene Unternehmensinfrastruktur nicht mehr in der Lage ist, diese Datenmengen und Datenarten in der nötigen Zeit zu verarbeiten.“ [3]

Diese Definition zeigt die Vielschichtigkeit von Big Data. Mit den Merkmalen „große Datenmenge“, „Vielfältigkeit“ und „hohe Geschwindigkeit“ charakterisiert sie eine bestimmte Konstellation von Daten. Im weiteren Sinne kann man unter Big Data den Einsatz dieser Daten zur Stiftung wirtschaftlichen Nutzens verstehen. Big Data wird so zu einem Teil der strategischen und operativen Unternehmensführung und Unternehmenskultur. Dies klingt auch im zweiten Teil der Definition mit der Erwähnung der Herausforderungen an die Unternehmensinfrastruktur an. Diese lässt sich in eine institutionelle, personelle und materielle Infrastruktur unterteilen [4].

http://www.marketing-boerse.de/Experten/details/Heinrich-Holland

Die materielle Infrastruktur umfasst die in Big Data enthaltene informationstechnologische Komponente. Je nach Umfeld lassen sich auch einige Big-Data-Definitionen finden, die vor allem auf die IT abstellen [5, 6]. Dieser Aspekt wird aufgrund des Schwerpunkts auf das Marketing im Folgenden lediglich am Rande behandelt.

Mit Big Data ist erstmals eine umfassende Marktanalyse und Marktbeobachtung möglich. Der Beobachtungsradar kann dank Big Data extrem groß und nahezu lückenlos sein. Mit Big Data ist auch genau das Gegenteil des weiten Radars, nämlich eine Fokussierung auf das einzelne Individuum, möglich. Big Data lässt fundierte Vorhersagen direkt aus den Daten und Algorithmen zu, ohne dass deren Ergebnisse einer Interpretation durch Experten bedürfen [7].

Die „5 Vs“ von Big Data

Das Beratungsunternehmen Gartner hat Big Data im Jahr 2011 zum ersten Mal in seinen Hype Cycle „Emerging Technologies“ aufgenommen [8]. Nach dem aktuellen Hype Cycle befindet sich Big Data am Ende der ersten von fünf Phasen, der „Technology-Trigger“-Phase, und nähert sich der zweiten Phase an, dem „Peak of Inflated Expectations“. Nach Einschätzung von Gartner wird Big Data in zwei bis fünf Jahren das Plateau der Produktivität erreicht haben [9].

Volume: Wie groß ist „Big“?

Der große Datenumfang ist das, was Big Data zunächst den Namen gab. Doch was bedeutet groß? Unzweifelhaft steigt das Datenaufkommen zusehends. Allein von 2000 bis 2002 wurden mehr Daten generiert als in den 40.000 Jahren zuvor [10]. Nach einer Studie wird das Datenvolumen von 2005 bis 2020 um Faktor 300 von 130 Exabyte auf 40 Zettabyte wachsen und sich damit etwa alle zwei Jahre verdoppeln [11].

Wird heute zum Teil schon die Verwendung von Daten im Giga- und Terabyte-Bereich als Big Data bezeichnet, plant IBM zusammen mit Astron im Dome-Projekt das Sammeln von 14 Exabyte Daten pro Tag. Diese müssen verarbeitet und täglich in einer Größe von einem Petabyte gespeichert werden [13]. Nicht nur, wenn man sich vor Augen führt, dass ein Exabyte Daten digitalisierter Musik einer Abspieldauer von zwei Millionen Jahren entsprechen, sondern auch verglichen mit den heutigen zuvor genannten Dimensionen kann man dem Dome-Projekt zweifelsohne „Big Data“ bescheinigen. Es übertrifft selbst den vermeintlichen Datenriesen Facebook, der täglich 500 Terabyte Daten verarbeitet, um das 28.000-Fache und lässt somit daran zweifeln, ob die heutigen Datenmengen wirklich „Big“ sind .