Cognitive Commerce – oder: Das Beste aus den Daten ziehen

Oliver Goerke ist CEO von piazza blu² aus Köln. Der IBM-Commerce-Spezialist realisiert für seine Kunden B2B- und B2C-E-Commerce-Plattformen. Im Interview erklärt er, wie Händler mehr aus ihren Daten machen können.

ECM: Eine der derzeit populärsten Forderungen an Händler ist, bestehende Daten besser zu nutzen. Was sind hier die wichtigsten Aspekte und was die größten Hindernisse? Wie ist in diesem Zusammenhang das Schlagwort „Big Data“ einzuordnen?

Oliver Goerke: Bei der Datennutzung wird noch sehr viel Potenzial verschenkt. Ein Großteil der Daten wird entweder wieder verworfen oder nicht richtig genutzt. Dabei liegt es nicht einmal daran, dass die falschen oder zu wenige Daten vorliegen. Ganz im Gegenteil: Bis zum Jahr 2020 sollen über 6 TByte an Daten pro Person vorliegen. Also wird der Umgang mit den Daten immer entscheidender.

Der Begriff „Big Data“ ist in diesem Kontext meiner Meinung nach nicht zielführend, da er nicht eindeutig definiert ist und sich ständig wandelt. Anfangs meinte man damit Daten, die zu groß und komplex für eine vernünftige Auswertung waren. Derzeit wird darunter wohl eher der Umfang und die unterschiedlichen Quellen verstanden, aus denen die Daten generiert werden können. Es geht schon lange nicht mehr nur um Daten, die der Kunde selbst angibt, sondern um die Erschließung neuer Quellen. Der Begriff „Smart Data“ beschreibt die Entwicklung schon eher: Es kommt auf die Art und Weise an, woraus Daten gewonnen, gespeichert, analysiert und schließlich genutzt werden. Nur wer die Daten auch richtig versteht, kann damit einen Mehrwert schaffen. Die Herausforderung besteht derzeit also darin, aus „Big Data“„Smart Data“ zu machen. Dazu bedarf es neuer Quellen und innovativer Analyse-Methoden.

Händler müssen dafür endlich über den Tellerrand hinausschauen und Daten nicht länger nur für aktuelle Bestandsaufnahmen oder Statistiken über aktuelle Vorgänge im Onlineshop verwenden, sondern das Kaufverhalten voraussagen können. Das gelingt teilweise schon aus den historischen Daten, da Kunden einen hohen Grad an Wiederholungsmustern aufweisen. Auch aus dem Gruppenverhalten lassen sich Rückschlüsse auf das Kaufverhalten einzelner Kunden ziehen. Es ergibt sich ein riesiger Wettbewerbsvorteil, wenn es den Händlern gelingt, die Gewohnheiten und Bedürfnisse der Einkäufer aufgrund der Daten richtig zu erkennen und diese dann in die richtigen Kundensegmente einzuordnen.

ECM: Wie sehen Sie die Entwicklung der Datennutzung?

Oliver Goerke: Das Sammeln der Daten in der Cloud wird immer wichtiger. Daten sind schneller verfügbar als auf dem herkömmlichen Weg und lassen sich nicht zuletzt aufgrund von automatisierten Prozessen wesentlich effizienter nutzen. Bei den Daten selbst stand bislang die Quantität vor der Qualität. Zunächst wurden möglichst viele Daten über die Kunden gesammelt – frei nach dem Motto: „Viel hilft viel!“. Das wurde zugegebenermaßen auch durch die fortschreitende Digitalisierung vorangetrieben.

Doch jetzt merken die Datensammler allmählich, dass nicht die Masse an Daten, sondern besonders deren wertvoller Inhalt und Umgang entscheidend sind. Das Kaufverhalten von Kunden hat sich zudem über die Jahre hinweg drastisch geändert. Es werden viele unterschiedliche Informationsquellen genutzt, unter anderem Produkttests, Social Media, Suchmaschinen usw. Da dies außerdem über verschiedene Devices wie Smartphone, Tablet, Notebook usw. geschieht, wird auch das Cross Device Tracking wichtiger werden. Aus all diesen Daten muss das Kundenprofil effizient aufgebaut werden, damit die Customer Journey möglichst lückenlos ist. Der Umgang mit und die Analyse von komplexen Daten ist dabei ausschlaggebend –, nur wer das Chaos beherrscht und aus dieser Unschärfe die richtigen Erkenntnisse zieht, gewinnt.

ECM: Welche Möglichkeiten gibt es abseits von den derzeit genutzten, strukturierten Daten und wie muss mit diesen umgegangen werden, um Empfehlungen und Personalisierungen für Kunden zu verbessern?

Oliver Goerke: Derzeit entwickelt sich sehr viel im Bereich des „Cognitive Commerce“. Dort kommt die wachsende Anzahl an ausgereiften APIs und anderen Analyse-Tools ins Spiel, die nicht nur große, sondern auch sehr komplexe und verstreute Daten hervorragend aggregieren können. Ein sich stark entwickelnder Bereich ist dabei die Analyse von unstrukturierten Medien – beispielsweise Texte, Bilder und Videos aus sozialen Netzwerken. Als Partner von IBM erleben wir diese Entwicklung immer zeitnah mit, derzeit zum Beispiel bei IBM Watson: Die Software analysiert, was auf Bildern zu sehen ist und schätzt sogar das Geschlecht und das Alter der Personen. Daneben wird auch das „Behavioral Targeting“ immer wichtiger, bei dem das Verhalten der Kunden genau analysiert und so die richtigen, nächsten Schritte anschließend automatisiert daraus abgeleitet werden. Dies kann ein optimierter Versandzeitpunkt von E-Mails, ein gutes Follow-Up zum vorherigem Kauf sein usw.

Nicht zuletzt wird die Thematik um „Predictive Analytics“ immer wichtiger. Nur mit vernünftigen Prognosemodellen lassen sich Daten richtig nutzen. Unternehmerische Strategien wie etwa die Verwendung des Marketingbudgets lassen sich dann wesentlich besser planen. Man muss seine Kunden richtig gut kennen- und einschätzen lernen, damit die breite Angebotspalette des eigenen Onlineshops persönlich angepasst und ausgespielt werden kann. Up- und Cross-Selling-Prozesse lassen sich dann auch besser realisieren.

Ein Allheilmittel zur Datennutzung gibt es aber nicht, da es auf die jeweilige Handelsbeziehung und Branche ankommt und entsprechend variieren kann. Der noch gängige Umgang mit der Kunden-Personalisierung muss aber geändert werden – nehmen wir etwa das Retargeting, bei dem Kunden nur an bereits bestellte Waren erinnert werden. Dies ist meist doch wenig sinnvoll: Wenn ich gerade einen neuen Fernseher gekauft habe, wieso brauche ich dann noch wochenlang Werbung dazu? Das verärgert die Kunden nur. Aggregierte Daten, die die Kunden anhand ihres Surfverhaltens, ihrer Social-Media-Nutzung usw. clustern, können da wesentlich bessere und maßgeschneiderte Kaufempfehlungen ausgeben.

 

ECM: Welche Denkanstöße und Gedanken möchten Sie Händlern mit auf den Weg geben, wenn es um die bessere Nutzung von Daten geht?

Oliver Goerke:  Es ist wichtig, das Engagement seitens der Kunden zu stärken und Daten benutzerfreundlich zu erfassen, ohne die Nutzer dabei zu überfordern. Zu lange Registrierungsprozeduren schrecken Kunden ab. Auch hat sich die Thematik um die Datensicherheit in den vergangenen Jahren immer mehr in den Köpfen der Onlinenutzer festgesetzt. Daher ist es gerade zu Beginn sinnvoll, die Datengenerierung bei Neukunden geringzuhalten. Wenn der Service stimmt und der Kunde zufrieden ist und sich die Kundenbindung erfolgreich entwickelt, kann man über die Zeit hinweg durch weitere Maßnahmen wie Gutscheine, Newsletter, Gewinnspiele usw. neue Daten erschließen und immer besser nutzen. Die Transparenz für Kunden muss gleichzeitig bei jedem Schritt gegeben sein.

Personalisierung darf nicht länger in Form einer Vergangenheitsbewältigung geschehen, indem neue Handlungen aufgrund bereits getätigter Einkäufe vollzogen werden; es muss vorausschauender gedacht werden. Händler müssen wissen, was die Kunden möchten, bevor diese es tun. Dies kann nur mit der richtigen Datennutzung bewerkstelligt werden. Die Kundendaten entwickeln sich daher immer mehr zu einer neuen Währung, die im E-Commerce ausschlaggebend für den Erfolg eines Onlineshops sein wird. Nur wer seine Nutzer mit gutem, personalisierten und vor allen Dingen relevanten Content versorgen kann, wird diese auch an sich binden – und auf Dauer erfolgreich sein können. Onlinehändler müssen bessere und effizientere Wege finden, um aus den gesammelten Daten wertvolle Inhalte zu ziehen. Effiziente Analyse-Tools und entsprechende APIs werden dafür immer richtungsweisender.

(jm)

 

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