Big Data-Marktforschung und -Strategie

Was sind Big Data?

Der Begriff „Big Data“ bezeichnet den Prozess der Identifizierung, Sammlung, Analyse und Interpretation sehr großer Datenmengen, um aussagekräftigere und umsetzbare Entscheidungen zu ermöglichen. Zwar werden pro Sekunde tatsächlich mehr Daten erstellt, aber die Fähigkeit, diese schneller und auf mehr Arten zu analysieren, gewinnt zunehmend an Bedeutung. Die wachsende „Cloud“ und die Computerspeicherkapazität haben ebenfalls zu seiner jüngsten Popularität beigetragen.

So wie das Mooresche Gesetz auf die Kapazität von Computerchips zutrifft, ist es heute dank technologischer Verbesserungen möglich, extrem große Datenmengen zu speichern, zu verwalten und schneller zu verarbeiten, und das zu deutlich geringeren Kosten.[/fusion_li_item][fusion_li_item icon=””]Viele Organisationen haben daher traditionelle Marktforschungskompetenzen mit IT-Programmierkenntnissen kombiniert, um extrem große Datensätze zu analysieren und so Muster, Trends und Zusammenhänge in Bezug auf menschliches Verhalten und Interaktionen aufzudecken.Aufgrund der weit verbreiteten Nutzung sozialer Medien wie Facebook, Twitter und LinkedIn sowie von Video-Sharing-Tools wie YouTube, Instagram und Pinterest wächst das Volumen an Text- und Bildinformationen weltweit exponentiell. In vielen Ländern gibt es dieselben Websites sowie eigene Versionen und zahlreiche Apps für Mobilgeräte.Ein Großteil der Big Data ist von Natur aus „unstrukturiert“, in gewissem Sinne wie qualitative Daten, wie sie in Antworten auf offene Fragen oder Fokusgruppen zu finden sind.Andererseits sind Daten aus Quellen wie Web-Traffic-Besuchen, Klicks und Finanztransaktionen numerisch und „strukturiert“. Da diese Daten quantifizierbar sind, lassen sie sich leichter analysieren. Da immer mehr demografische Daten, Meinungen, Vorlieben und Verhaltensweisen von Verbrauchern und Unternehmen erfasst werden, ist es mithilfe hochentwickelter Softwareprogramme und statistischer Tools möglich, aus unterschiedlichen Daten aussagekräftigere Bilder zu erstellen und Schlussfolgerungen zu ziehen.

Wie erhält man Big Data?

Daten über Kunden können aus vielen Quellen bezogen werden. Beispiele hierfür sind ihre Webprotokolle (d. h. Website-Aktivitäten), Kundendienstinteraktionen, Abonnement- und Registrierungsformulare, Umfragen, Blogs und Erwähnungen in sozialen Medien. Durch die Integration einer E-Mail-Adresse von einem Ort, einiger demografischer Daten von einem anderen, zusammen mit dem geografischen Standort, Berufsbezeichnung und Funktion, Familiengröße und vielen anderen Elementen aus verschiedenen Quellen können Sie möglicherweise ein relativ detailliertes Profil einer Person erstellen. Wird Ihr Firmen- oder Markenname diskutiert? Welche Wörter oder Begriffe werden tendenziell damit in Verbindung gebracht? Haben sie eine positive oder negative Konnotation? Wie sieht es bei Ihrer Konkurrenz aus? Wenn Sie solche „unstrukturierten“ Daten erhalten und quantifizieren können, können Sie diese Ihrer Datenbank hinzufügen.

Was kann mit Big Data gemacht werden?

Sobald Sie ein besseres Kundenprofil haben, können Sie es mit anderen Faktoren wie Häufigkeit und Menge der Käufe, Preisschwankungen, Werbeinhalt und Medienplatzierung, Tages- oder Wochenzeit, regionalem Standort und mehr kombinieren. Möglicherweise wird eine Beziehung aufgedeckt, die Dinge miteinander verbindet und Einblicke nicht nur in das „Was“, sondern auch in das „Warum“ eines Ereignisses bietet. Sie können beispielsweise nicht nur erfahren, wie oft jemand Ihre Website besucht, auf eine Anzeige geklickt oder einen Kauf getätigt hat, sondern auch, warum einer Person etwas gefallen hat, einer anderen jedoch nicht. Mit diesem Wissen ist es dann möglich, die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass ein bestimmtes Publikum gezielten Inhalten (z. B. Werbebotschaften) ausgesetzt ist und diese liest, und auf vorhersehbarere und gewünschtere Weise zu handeln.

Ist Big Data etwas für Sie?

Wenn Sie eine Frage wie diese stellen können, die sich auf ein Geschäftsziel bezieht, dessen Antwort Ihnen helfen würde, eine bessere Entscheidung zu treffen, dann könnte Big Data das Richtige für Sie sein. Versuchen Sie beispielsweise, neue Kunden zu gewinnen, mehr an bestehende Kunden zu verkaufen, Wege zu finden, Kosten zu senken oder den Kundenservice zu verbessern?[/fusion_li_item][fusion_li_item icon=””]Es ist viel besser, Ziele oder Hypothesen zu haben, die getestet werden können, bevor man sich in Big Data vertieft. Obwohl eine Untersuchung vieler Variablen letztendlich einige finden kann, die korrelieren, z. B. die Körpergröße einer Person und ihre Wahl der Kreditkarte, ist es möglicherweise wenig oder gar nichts wert, dies zu wissen. Ohne einen Plan kann man also leicht enorme Ressourcen aufwenden (und verschwenden).

Wie sollten Sie Big Data nutzen?

Das Ziel besteht darin, „aus Unsinn einen Sinn zu machen“ und eine „Analyselähmung“ zu vermeiden (bei der so viel Zeit mit der Betrachtung von Daten verbracht wird, dass sich die Entscheidungsfindung verzögert).

Wichtiger als die Daten selbst ist die Entscheidung, wonach gesucht werden soll. Mithilfe herkömmlicher statistischer Analysen lässt sich ermitteln, welche Variablen am wahrscheinlichsten mit bestimmten Ergebnissen in Zusammenhang stehen (und diese verursachen).

Durch die Aufdeckung und Konzentration auf wichtige frühere und aktuelle Verhaltensweisen von Kunden ist es möglicherweise möglich, ihnen passendere und aussagekräftigere Nachrichten oder Werbungen zuzuschneiden, die sich auf zukünftige Aktionen wie den Kauf oder die Empfehlung Ihrer Produkte auswirken. Diese Übung erfordert oft extreme Rechenleistung und Softwareprogramme sowie in deren Verwendung geschultes Personal, um aus riesigen Datensätzen die richtigen Schlussfolgerungen zu ziehen. Daher ist es bei Bedarf eine gute Idee, einen Drittanbieter zu konsultieren, der auf die Arbeit mit solchen Daten spezialisiert ist.

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