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Den Kunden der Zukunft kennenlernen – die Zukunft des Kunden kennen und gestalten

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Die Daten(Gold-)-Gräber sind die neuen Stars, nicht nur des Polit-Marketings, sondern auch der Konsumwelt. Predictive Analytics und modernes Data-Mining fordern Marktforschung, Unternehmensberater und Marketing-Gurus heraus. Der Markt wächst, und immer mehr Unternehmen schießen wie Pilze aus dem Boden – alle mit dem Versprechen: Wir bringen nicht nur Thesen fürs Bauchgefühl, wir filtern aus euren Datensilos den Kunden der Zukunft.

Skandal: Der E inzelhändler macht den Schwangerschaftstest

Im vergangenen Jahr machte der amerikanische Einzelhändler »Target« auf seltsame Weise auf sich aufmerksam. Ein Vater einer Minderjährigen meldete sich entrüstet bei dem Konzern und fragte erbost, weswegen »Target« seiner 16-jährigen Tochter neuerdings Mailings zuschicke, in denen Schwangerschaftsprodukte empfohlen werden.

Es stellte sich heraus, dass die Marketing-Maschinen von »Target« mehr wussten als der Vater. Am Einkaufs- und Kommunikationsverhalten der Tochter hatte »Target« erkannt, dass das Mädchen schwanger ist: Der Vater erfuhr es von seiner Tochter später, als es das Einzelhandelsunternehmen wusste.

Die Anekdote von der »Pregnancy Prediction« verweist auf einen gewichtigen Trend im Marketing der Zukunft. Big Data, hochgradig detaillierte Datenanalysen im Einzelhandel, wird in den kommenden Jahren dazu führen, dass wir noch präziser vorhersagen können, was unsere Kunden »wollen werden«.

Kundenverhalten wird durch die Analyse nicht nur des klassischen Kaufverhaltens, sondern aufgrund der mikroskopischen Untersuchung der Kommunikation des Kunden (Mailings, Coupon-Nutzung, Social- Media-Kontakt, Befragungen etc.) immer genauer beschreibbar.

Und das mittlerweile so präzise, dass es auch möglich wird, mit hoher Trefferwahrscheinlichkeit anzugeben, was der Kunde in der nahen Zukunft wollen wird.

Deswegen heißt das Zauberwort im Handel (und nicht nur dort) im Moment: Predictive Analytics. Andere Akteure sprechen auch von Behavioral Research oder modernem Customer-Relationship- Management.

Predictive Analytics könnten aus uns Konsumenten ein aufgeschlagenes Buch der Wünsche, Ängste und Verzückungen machen. Ein Zukunftsmarkt entsteht, der Marketing und Marktforschung radikal verändern wird.

Status quo: Wer nutzt den Trend, wer profitiert von ihm?

In den Vereinigten Staaten sind es vor allem die Einzelhändler Target und Kroger, in Europa Kesko aus Finnland sowie Tesco und Sainsbury, die schon vor rund zehn Jahren mit »Predictive Analytics« begonnen haben.

Auch Carrefour ist in der Datenauswertung und -nutzung erstaunlich weit. Was wir bislang unter Begriffen wie Business Intelligence und Customer-Relationship- Management zusammengefasst haben, wird zukünftig Karriere machen mithilfe von Big-Data-Konzepten und vor allem als: Predictive Analytics.

»Unseren Untersuchungen im US-Handel zufolge sind durch erfolgreiche Big-Data-Analysen Nettomargenzuwächse von bis zu 60 % möglich. Zudem können Unternehmen ein Produktivitätsplus von 0,5 bis 1 % erreichen«, so McKinsey-Berater Chui.

In einer recht konservativen Schätzung gehen Experten davon aus, dass sich mit Predictive Analytics im Jahr 2016 weltweit rund 16 Milliarden US-Dollar verdienen lassen. Rechnet man die unzähligen Marktforscher und Berater hinzu, die jetzt ebenfalls auf den Vorhersage-Zug aufspringen, könnte leicht das Doppelte dabei herausspringen.

Die Analysetools werden von einschlägigen Anbietern wie IBM, SAP, SAS und Oracle zur Verfügung gestellt. Open Source Tools wie Orange (Ljubljana) oder KNIME (Konstanz) werden von Universitäten entwickelt.


Praxisbeispiel: Was bringt Predictive Analytics?

Mit der Software aus dem Hause Blue Yonder lässt sich für eine beliebige Fleischtheke in einem beliebigen Supermarkt alle 24 Stunden der zu erwartende Absatz und Bedarf eines jeden Artikels vorhersagen, um daraus vollautomatisch Bestellvorschläge abzuleiten.

Praktisch und sophisticated zugleich: Für Händler ist die Disposition von Fleischwaren eine hochkomplexe und kostspielige Angelegenheit.

So müssen die Regale und Theken einerseits stets prall gefüllt sein, andererseits müssen die Vorräte so niedrig wie möglich gehalten werden, um verdorbene Ware zu vermeiden.

Glückt dieser Balanceakt, veredelt das den Umsatz und senkt die Kosten. Es ist aber schwer zu kalkulieren – insbesondere bei Fleischwaren, deren Verzehr stark von äußeren Einflüssen wie dem Wetter und der Saison abhängig ist.


Die fünf spannensten Unternehmen auf dem Gebiet Predictive Analytics

In den USA schießen zurzeit die Start-upsnur so aus dem Boden, die sich mit diesem neuen Research-Ansatz beschäftigen.

1. Emnos:

Mit dem Wahlspruch »Wir bringen nicht nur Thesen fürs Bauchgefühl, wir filtern aus euren Datensilos den Kunden der Zukunft« geht zum Beispiel Emnos, ein junges Data-Mining-Unternehmen aus München, an den Start. Emnos beschäftigt mittlerweile rund 100 Mitarbeiter und liefert tiefschürfende Informationen für alle Global Player im Einzelhandel.

2. Decide

Decide (»What to buy and when to buy it«) wurde schon früh von Unternehmen wie Amazon und Google unterstützt und gehört mittlerweile zum eBay-Universum. Decide liefert vor allem hochpräzise Kaufempfehlungen für Online-Kunden, berechnet den genauen Zeitpunkt für einen Kauf und die Höhe des Preises.

Das Unternehmen wurde unter anderem von Oren Etzioni (Farecast) gegründet, einem Superhirn aus der Suchmaschinenentwicklung. Es beansprucht für sich, bei den Preisvorhersagen im Internet seit 2011 so präzise zu sein, dass Kunden durch die Nutzung von Decide 200 Millionen US-Dollar gespart haben.

3. Blue Yonder

Blue Yonder mit Standorten in Karlsruhe und Hamburg gewinnt seine Prognosemodelle aus Erkenntnissen der experimentellen Elementarteilchenphysik, wie sie am weltgrößten Teilchenbeschleuniger, dem CERN in Genf, stattfindet, wo in jeder Sekunde Daten in Petabyte-Größe anfallen.

4. Razorsight

Razorsight (»Want to proactively manage customer experience? «) liefert für die Großen in der Social-Media- und Telekommunikationsbranche Realzeit-Analysen zum Nutzerverhalten.

Das Unternehmen aus Washington D.C. ist unter anderem für AT&T, Verizon, T-Mobile, Telus, Tata, Orange, CenturyLink, Windstream, IBM, Comcast und Facebook tätig.

Die Ausrichtung ist eindeutig: Es geht um die Optimierung von Umsätzen durch Mikroanalysen des Nutzerverhaltens.

5. ClearStory Data

(»Living interactive data stories«) sorgt momentan für Aufsehen durch die Entwicklung von Apps, die es den Kunden ermöglichen, schnell und ohne fremde Hilfe Big-Data-Anwendungen zu nutzen.

Die Entwicklungen von ClearStory beenden das Silo-Denken in den Unternehmen und machen Daten einfach, abteilungsübergreifend und interaktiv nutzbar.

Das Alleinstellungsmerkmal des Start-ups aus Palo Alto: Daten auch von dritter Seite schnell zugänglich machen und Entscheidungsprozesse beschleunigen. Zu den Investoren bei True Story gehört die gesamte Silicon-Valley-Prominenz: Kleiner Perkins, Andreessen Horowitz und Google Ventures.


Unternehmen wie Quid (»Make informed decisions«), Guavus (»Put all data to work and make timely decisions«) oder Tellapart (»Unlock the power of your customer data«) gehören ebenfalls in die Riege der jungen Unternehmen, die zwischen Business Intelligence, Predictive Analysis und Customer-Relationship- Management einen neuen Zukunftsmarkt aufstoßen.

Chancen und Risiken des Zukunftsmarkts Predictive Analytics

Bekannte Marketing-Floskeln wie 1:1-Marketing und Personalisierung werden mit einem Mal tatsächlich umsetzbar.

Aber Vorsicht: In der neuen Datenweisheit liegt auch eine große Gefahr! Wir sprechen nicht zufällig von Ausspäh- und NSASkandal, von den Datenkraken Facebook und Google.

Die Kunden merken immer mehr, dass ihre persönlichen Daten zum Schatz für Vermarkter, Handel und Industrie werden, dass also persönliche Daten in Zeiten der Digitalisierung zu DER begehrten Währung werden.

Wer sich auf das Abenteuer Predictive Analytics einlässt, sollte bereits eine belastbare Vertrauensbasis zu seinen Kunden aufgebaut haben und wissen, wie weit er in der »Verhaltensforschung« gehen kann.

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