Big Data für Produktmanager

Wie können Sie die hohen Datenmengen von meist unsystematisch vorliegenden Kundendaten heute schon verwenden? Welche Nutzen ergeben sich für die Marketingkommunikation und die Entwicklung? Erfahren Sie jetzt mehr über die Chancen für kundenorientiertes Produkt-management. Big Data: Die Fülle von Kunden- daten steigt exponentiell an.



Täglich wächst die Flut von Kundendaten und die Chance, den Kunden auf seiner Customer Journey genauer kennenzulernen. Kunden geben ihre Meinungen, Stimmungen, persönlichen Daten in verschiedenen Medien weiter und teilen diese mit ihren Bekannten und Familien. In Emails, Videos, Facebook-Posts, Blogs, Tweets in Twitter, kostenlosen Online-Datenbanken, E-Commerce, Reklamationen, Sozialen Medien wie Xing und LinkedIn u.a. erfahren wir fast täglich etwas über unsere Kunden, ihre Beziehungen und Beeinflusser.

Quellen für Big Data
Big Data werden dabei nicht nur gesammelt, sondern sie werden sinnvoll aus verschiedenen Quellen kombiniert und genutzt. Zusammenhänge bei Käufen, Bedeutungen und Handlungsmustern werden analysiert, um wichtige Informationen für die Entwicklung und Marketing sowie Service-Leistungen gewinnen. So können z.B. das Verkaufs- und Nutzungsverhalten für eine optimalere kundenspezifische Preisgestaltung und Ansprache verwendet werden. Denken Sie an amazon, die Ihnen direkt bei der Suche mit "Andere Kunden, die das Produktbestellt haben, kauften auch...." reagieren.

Das Ziel von Big-Data ist, das Leistungsangebot für den Kunden und damit die Gewinne des Unternehmens zu steigern und gleichzeitig die Kundenbindung zu erhöhen. Angebotserhöhung durch Big Data

  • kundenorientierte Produkte entwickeln
  • zusätzliche Produkte im Interessensgebiet anbieten
  • Kundendienst und Schulungen optimieren
  • Servicedienste ausweiten


Erfolgsfaktoren mit Big Data
Stellen Sie andere Fragen. Wenn Sie fest-stellen, dass z.B. 65% der Kunden in Dänemark morgens keinen Kaffee bestellen, dann fragen Sie nicht, was die 65% Kunden morgens bestellen, sondern warum die 35% der anderen Kunden morgens Kaffee bestellen. So erfahren Sie die Kundenbedürfnisse und die Handlungsmuster. Bei der Analyse müssen wir ein anderes Frageverhalten lernen.

Stellen Sie sich auch folgende Fragen, wenn Sie die Chancen mit Big Data nutzen wollen:
1. Welche Ziele sollen mit Big Data konkret erreicht werden und welche Fragen beantwortet werden?
2. Welche Daten müssen ständig, einmalig oder in Echtzeit analysiert werden? Was kann automatisiert werden? Über welche Daten verfügen Sie bereits? Welche benötigen Sie noch?
3. Wie verlässlich ist die Datenanalyse? Können Sie mit den Daten, das ursprüngliche Ziel erreichen?
4. Haben Sie das richtige Personal und die passende Software für die hohe und steigende Datenmenge?
5. Wie ist das Kosten-Nutzen-Verhältnis für den Aufwand der Datenanalyse?

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