Themen: Big Data
Veröffentlich am
27. November 2019
3 Minuten
Daten sammeln, Daten auswerten - Schön und gut, aber was bringt mir der ganze Spaß eigentlich? Wir zeigen Ihnen, warum sich Big Data und Data Analytics auch im B2B-Bereich lohnen und worauf Sie achten müssen.
Quelle: https://www.shutterstock.com/
Die Auswertung und intelligente Nutzung kundenbezogener Daten stellt laut bvik-Trendbaromenter die größte Marketing-Herausforderung für das Jahr 2019 dar - noch vor künstlicher Intelligenz oder Augmented Reality. Tracking und Analyse des Nutzerverhaltens werden immer präziser, das digitale Abbild des Kunden immer klarer. Ein Großteil der Daten kommt hierbei aus ERP- oder CRM-Systemen sowie Social Media-Kanälen.
Welche Vorteile bietet mir Big Data im B2B-Marketing?
Als "Big Data" werden riesige Datenmengen bezeichnet, die zu groß sind, um sie auf herkömmliche Art und Weise auswerten zu können. Spezielle, KI-gestützte Software ist dafür erforderlich (etwa das Open-Source-Framework Apache Hadoop). Diese ermöglicht bspw. eine Datenauswertung in Echtzeit, wie wir sie von Amazon & Co. kennen: Kaum haben wir uns über ein bestimmtes Produkt informiert, wird uns auch schon die Leiste "Kunden, die dieses Produkt angesehen haben, kauften auch folgende Artikel" eingeblendet.
Ein echter Wettbewerbsvorteil entsteht für Unternehmen jedoch erst durch die Verknüpfung der Daten: Auf diese Weise lässt sich z.B. ermitteln, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Lead später zu einem zahlenden Kunden wird, was es Marketern erlaubt, ihre Aktivitäten auf die "aussichtsreichsten" Leads zu fokussieren. Ein weiterer Vorteil liegt in der personalisierten und konsistenten Kundenansprache: Wenn ich weiß, was mein Kunde will, kann ich ihm auch das richtige Angebot zur richtigen Zeit machen. Und ich kann vermeiden, dass über verschiedene Kanäle unterschiedliche Botschaften gesendet werden.
Die Königsdisziplin liegt jedoch zweifelsohne darin, das Verhalten des Kunden vorherzusagen ("Predictive Analytics"). Auf Basis des vergangenen Kaufverhaltens lässt sich bspw. ableiten, wann oder unter welchen Umständen der Kunde das nächste Mal einen Kauf tätigen wird. Auch die Absicht des Kunden, zu einem Wettbewerber zu wechseln, kann auf diese Weise frühzeitig erkannt werden. Langfristig lässt sich so die gesamte Customer Journey optimieren.
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Big Data kann noch in vielen weiteren Bereichen eingesetzt werden, etwa um Wettbewerber zu analysieren, Trends zu identifizieren, relevante Keywords abzuleiten oder Lagerbestände zu optimieren. Wichtig ist dabei aber: Verfallen Sie nicht einfach in eine blinde Daten-Sammelwut, sondern überlegen Sie sich im Vorhinein, welche Daten Sie wirklich brauchen und wo Sie diese beschaffen können. Und wer weiß: Vielleicht befinden sich die gewünschten Daten schon längst in Ihrem Unternehmen.
Welche spezifischen Herausforderungen habe ich im B2B-Kontext zu beachten?
Wer Big Data auch im B2B-Marketing einsetzen möchte, sollte einige Besonderheiten beachten. Zunächst einmal ist die Anzahl der Kunden deutlich kleiner, was es komplizierter macht, aus den Datensätzen Gesetzmäßigkeiten abzuleiten. Dabei greift dieselbe Regel, die Sie vielleicht noch aus der ein oder anderen Statistik-Vorlesung kennen: Je kleiner die Stichprobe, desto anfälliger ist das Ergebnis für Ausreißer oder zufällige Werte. Der hohe Grad an Individuallösungen und die daraus folgende Aufspaltung in kleine Kundensegmente erschwert die Sache noch zusätzlich.
Eine weitere Herausforderung ergibt sich daraus, dass deutlich weniger Berührungspunkte für den Datenaustausch vorhanden sind als im B2C-Kontext. Dadurch wird es schwerer, an relevante Informationen zu gelangen. Zudem sind die Daten meist unstrukturiert, was deren Auswertung aufwändiger macht. Ein großes Hindernis stellt auch die mangelnde Vergleichbarkeit dar: Durch unterschiedliche Preise für identische Produkte wird die Kundenbasis in viele Teilsegmente aufgespalten, wodurch übergreifende Datenanalysen schwierig durchzuführen sind.
Fazit: Big Data im B2B-Marketing lohnt sich!
Der Einsatz von Big Data und Data Analytics kann Marketern dabei helfen, ihre Kunden besser zu verstehen, diese gezielter anzusprechen und Marketing-Maßnahmen zu priorisieren. Dabei sind die spezifischen Gegebenheiten des B2B-Kontexts (insbesondere der heterogenere Kundenstamm) zu beachten.
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