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Wie Sie mit Big Data umgehen sollten

Lesezeit: < 1 Minute Viel diskutiert wird über Auswirkungen der Datenflut, gerade in Zeiten von NSA. Tatsache ist, dass schon seit Jahrzehnten das Verhalten von Verbrauchern analysiert worden ist, um besser mit Angeboten in den Markt gehen zu können. Nur macht heute die schiere Masse den Unterschied, weil über Transport- wie Speicher-Medien in Millisekunden quasi Tsunamis von Daten verarbeitet werden können …

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Wie Sie mit Big Data umgehen sollten

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LEAD Digital hat – als Basis-Medium für digitale Kommunikation – derzeit eine Artikelserie dazu im Heft, das 14-tägig erscheint. Ein Zeichen dafür, dass dieses Thema "in aller Munde" ist. Und darin liegt auch eine Gefahr: Durch die öffentlichen Daten-Spione à la NSA in den USA weltweit oder auch "Vorratsdaten-Speicherung" in Deutschland kommen auch Unternehmen wieder ins Visier.

Scoring-Modelle

Wie stark stimmen Ihre Kunden im Verhalten überein? Um heterogene Mitglieder eine Grundgesamtheit vergleichbar zu machen, vergeben Sie für bestimmte Verhalten unterschiedliche Punke, etwa: Wann zuletzt gekauft, wie häufig gekauft, welcher Umsatz, Reklamationsquote (bzw. Remissionsquote im Versandhandel) usw. Ein klassisches Modell dafür ist das RFMR-Scoring.

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Big Data: Die Revolution, die unser Leben verändern wird.

Dort werden die folgenden Kriterien kombiniert und mithilfe einer Formel vergleichbar gemacht: Recency (Zeit seit letztem Kauf) – Frequency (Kaufhäufigkeit) – Monetary Ration (Umsatz – besser: Deckungsbeitrag). Dafür brauchte es immer schon Statistik-Programme wie SQL und Relationale Datenbanken: Der Ursprung von Big Data!

Cluster bilden

Die andere Variante ist, nach Klumpen-Bildungen zu suchen: Was zeichnet Ihre Kunden besonders aus, etwa Alter, Einkommen, Bildung – bzw. Firmengröße, Branche etc., um in klassischen Kriterien der Marktforschung zu agieren. Diese Spitzen-Ausprägungen nutzen Sie dann, um ähnliche potenzielle Kunden in anderen Datenbanken zu identifizieren. Oder via Überschneidung in Teilmärkten …

Back to the roots?

Ja, so könnten Sie das sehen! Im Grunde ist Big Data schlicht die Verlängerung des "Kleinen Einmaleins" von Planung und Controlling im (Direkt-)Marketing. Damals wie heute galt und gilt: Die Daten müssen aktuell und korrekt sein, eine hehre Herausforderung für die Erfassung … Und damals wie heute ist mit Daten von Kunden und Interessenten höchst sensibel umzugehen!

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