Ist der Big-Data-Hype schon wieder vorbei?
https://blog.adobe.com/media_06f63fa9474bb9a99ae48838911a17401ef324b1.gifWenn man sich das Programm auf den diesjährigen Adobe Digital Marketing Days anschaut und die Diskussionen dort verfolgt, fällt eines auf: Der Hype um das** Thema “Big Data”** scheint abzuflauen. War im letzten Jahr noch davon die Rede, dass “Daten das neue Öl” sind, ist diesmal wenig davon zu hören. Obwohl: Am Tag der ersten Station der Roadshow in München war wenige Stunden vorher der WhatsApp-Deal von Facebook bekanntgeworden und deshalb durchaus ein Thema auf der Veranstaltung.
Und da gibt es ja durchaus Stimmen wie die von Jens Nagel-Palomino, CEO der Marketingagentur Newcast, der vor dem Hintergrund der zunehmenden Bedeutung mobiler Werbung auf kress.de kommentierte:
Addiert man nur in Deutschland die mobile Bruttoreichweite beider Apps zusammen, so kommt man täglich auf rund 35 Mio Kontakte. Werbungtreibende dürfen kurz träumen, sollten sich dann aber besinnen, dass es bei dem Deal Facebook-WhatsApp nicht um Small Ads, sondern um Big Data geht. Nach der Übernahme von erst Instagram und jetzt WhatsApp entsteht mit Facebook der zweite große Datengigant neben Google. Der Weg auf die mobilen Endgeräte führt damit weltweit über ein Oligopol.”
Das ist noch fein formuliert, denn auch der Begriff “Datenkrake” ist in den letzten Tagen im Zusammenhang mit Facebook öfters zu hören. Jens Nagel-Palomino rät deshalb dringend: “Wer Zielgruppen-Insights in Echtzeit sucht, wird bei Facebook und Google fündig werden. Doch bei der Kapitalisierung dieser Insights ist Fingerspitzengefühl geboten. Das bisher werbefreie WhatsApp mit Werbung zuzupflastern oder die Nutzer mit Targeting zu stalken, ist sicherlich der falsche Weg.”
Ist das der Grund, warum die Euphorie im Zusammenhang mit “Big Data” derzeit verfliegt? Denn angesichts von immer neuen NSA-Skandalen wächst das Mißtrauen der Verbraucher gegenüber dem Sammeln und Auswerten von Daten zusehends. Und seien die Absichten noch so edel. Aber es gibt auch noch einen zweiten Grund für die Ernüchterung. Darauf weist der Analytics-Experte Dean Abbott, CEO von abbottanalytics.com, im Interview mit der Aquisa hin:
Unternehmen brauchen Daten über Kunden und Märkte. je mehr, desto besser. Aber Datensätze allein reichen nicht, man braucht Mitarbeiter mit Fachwissen und Intuition, die die Analyseergebnisse erfolgreich nutzen. Denn viele Verantwortliche in Unternehmen glauben, die Daten ersetzen Intuition und Wissen. Frei nach dem Motto: Ich habe Daten, ich kann auf Expertenwissen und Marktkenntnisse verzichten. Aber Daten können das Wissen der Experten nur ergänzen, in keinem Fall ersetzen.
Das genau ist der Punkt. Auf den Adobe Digital Marketing Days in München hat Christina Drescher von der BSH Bosch und Siemens Hausgeräte GmbH sehr eindrucksvoll gezeigt, was alles notwendig ist, um tatsächlich Nutzen aus der Datenflut ziehen zu können. Neben einer geeigneten Technologie — in diesem Fall Adobe Analytics — werden vor allem ein Ziel, die geigneten Metriken und Key Performance Indicators (KPIs) und ein Team von qualifizierten Mitarbeitern benötigt. Sie schaffen die Voraussetzung dafür, dass das Management auf Basis der Insights die richtigen strategischen Entscheidungen treffen kann.
Die Personalisierung von Inhalten und Angeboten — auch das war eine große Übereinstimmung auf der ersten Roadshow-Veranstaltung — ist heute für viele Unternehmen ein wichtiger Trend, um ihre Kunden gezielter ansprechen zu können und damit den Umsatz zu steigern. “Big Data” ist dafür vielleicht kein Öl, aber eine zwingende Voraussetzung.
Auch auf der nächsten Station der Adobe-Roadshow wird dieses Thema deshalb eine Rolle spielen: So spricht Phil Winters — auch als der „Father of Customer Intelligence“ bekannt — darüber, wie sich das Kundenerlebnis verbessern und die Loyalität der Kunden stärken lässt. Eine seiner Kernthesen: Indem Unternehmen die Perspektive der Kunden einnehmen, ihren Entscheidungszyklus verstehen und bestimmen, welche Kontaktpunkte (Touchpoints) für diese Kunden wichtig sind, ist es möglich, aus den großen Datenmengen nur die relevanten Daten zur Verarbeitung und Analyse herauszufiltern. Dann braucht man auch “keine Angst vor Big Data” haben.