Vorteile von Big Data für Unternehmen - die Revolution der Daten
Big Data ist ein Begriff, der die unglaubliche Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten beschreibt, die Unternehmen täglich überfluten. Aber nicht die Menge der Daten ist wichtig, sondern das, was die Unternehmen mit diesen Daten machen. Die Analyse von Big Data dient dazu, Erkenntnisse zu gewinnen, die zu einer besseren Entscheidungsfindung und Dynamik in Unternehmen führen.
Wie werden diese Daten organisiert?
In drei unterschiedlichen Kategorien. Die erste erfasst Daten, die Informationen über Kunden oder Zeitangaben enthalten und in Tabellen gruppiert sind. Es gibt jedoch auch andere Arten von Daten, die als nicht gruppierte Daten eingestuft und nicht mit dieser Methode klassifiziert werden können (Fotos, Videos usw.). Die zweite Kategorie sammelt detailliertere Daten, die sich auf kommerzielle Aktivitäten beziehen (Bewertungen, Umfragen, Verkaufszahlen und vieles mehr) und die letzte Kategorie bezieht sich auf soziale Interaktionen. Das beste Beispiel dafür sind die Informationen, die von sozialen Netzwerken bereitgestellt werden.
Vorteile von Big Data für Unternehmen
Kostenoptimierung
Einer der wichtigsten Vorteile von Big Data für Unternehmen ist die Verringerung der Kosten für die Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen. Darüber hinaus können Big-Data-Tools auch dazu beitragen, effiziente und kostengünstige Geschäftsabläufe zu ermitteln.
Verbesserung der Effizienz
Anwendungen im Zusammenhang mit Big Data verbessern die Effizienz im Unternehmensalltag - und zwar auf bedeutende Art und Weise. Durch die Interaktion mit den Kunden und ihr wertvolles Feedback können Big Data Tools große Mengen an nützlichen Daten sammeln. Diese Daten können dann analysiert und interpretiert werden, um aussagekräftige Muster zu erkennen (Kundenmeinungen und -vorlieben, Schmerzpunkte, Kaufverhalten usw.), die es den Unternehmen ermöglichen, personalisierte Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln.
Wettbewerbsfähigere Preise
Der Einsatz von Big Data in Unternehmen erleichtert die Markt- und Konkurrenzanalyse in Echtzeit. So können wir nicht nur die vergangenen Aktionen unserer Konkurrenten verfolgen, sondern auch sehen, welche Strategien sie aktuell anwenden.
Innovation
Werkzeuge zur Datenanalyse helfen uns, wertvolle Informationen zu gewinnen, die in Geschäftsstrategien und Entscheidungen umgewandelt werden können, was letztlich der Schlüssel zur Innovation ist. Die Anpassung von Strategien, die Entwicklung neuer Produkte oder Dienstleistungen zur Lösung spezifischer Kundenprobleme, die Verbesserung von Marketingtechniken, Kundenservice oder Mitarbeiterproduktivität... Big Data wird uns helfen, viele Wege für innovative Aktionen zu finden und die Reichweite der Marke zu erhöhen.
Analyse des lokalen Marktes
Für kleine Unternehmen, die auf dem lokalen Markt tätig sind, ist es wichtig, ihre Konkurrenten und ihre Kunden im Auge zu behalten. Big Data Tools können den lokalen Markt scannen, analysieren und Erkenntnisse liefern, die es uns ermöglichen, lokale Trends im Zusammenhang mit Verkäufern und Kunden zu erkennen. Dieses Wissen können wir nutzen, um uns einen Wettbewerbsvorteil auf dem lokalen Markt zu verschaffen, indem wir hochgradig personalisierte Produkte oder Dienstleistungen anbieten.
Online-Reputation
Es ist klar, dass es für Unternehmen mittlerweile immer wichtiger wird, ihren Ruf online zu wahren, zu überwachen und zu verbessern. Schließlich kann das, was Kunden über uns sagen, beeinflussen, wie andere potenziellen Kunden unsere Marke wahrnehmen.
Die Bedeutung von Big Data für Unternehmen hat in den letzten Jahren sichtlich zugenommen. Der größte Vorteil dieses Instruments besteht darin, dass es den Unternehmen eine Vielzahl von Möglichkeiten eröffnet, Daten in strategische Entscheidungen umzuwandeln, wie auch viele Unternehmen in der Costa del Sol bereits festgestellt haben. Die Steigerung der Effizienz, die Verbesserung der Kundenzufriedenheit, die Innovation und die Optimierung von Kosten und Gewinnen sind nur einige der Vorteile von Big Data. Entdecken Sie viele weitere, indem Sie diese Technologie in Ihrem Unternehmen einsetzen!
Wie Big Data hilft gute unternehmerische Entscheidungen zu treffen
Täglich werden weltweit ca. 2,5 Trillionen Bytes an Daten erzeugt. Diese Menge an Daten nennt man Big Data und entspricht einer Speicherkapazität von 36 Millionen Ipads. Auch Ihr Unternehmen sowie Ihre Kunden und Interessenten produzieren täglich eine Vielzahl an Daten. Aber welche dieser Datenmengen sind für Ihr Unternehmen gewinnbringend? Mit einer durchdachten Big-Data-Strategie lassen sich Ihre Datenbestände in zukünftige Geschäftserfolge verwandeln – wenn Sie die Sache richtig angehen.
Was ist Big Data?
Big Data beschreibt die große Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten, die beispielsweise in Unternehmen oder im Internet generiert und gespeichert werden. Diese Datenbestände sind so groß, schnelllebig und komplex, dass sie mit herkömmlichen und manuellen Methoden oftmals nicht oder nur schwer verarbeitet werden können. Das führt dazu, dass diese Datenmengen in Unternehmen oft ungenutzt bleiben und nicht ausgewertet werden.
Welche Dimensionen von Big Data gibt es?
Allein die Größe von Datensätzen ist nicht ausschlaggebend für Big Data. Um als Big Data zu gelten, müssen Daten verschiedene Merkmale erfüllen. Mit dem 3V-Modell beschrieb Analyst Doug Laney Anfang der 2000er Jahre den Begriff:
Volume: Masse an Datensätzen und die Möglichkeit diese zu speichern
Velocity: Geschwindigkeit der Datenerzeugung, -verarbeitung und -analyse
Variety: Vielfalt der Daten in unterschiedlichen Strukturen
Heute werden Big Data noch drei weitere Dimensionen zugeschrieben:
Validity: Qualität der Daten
Veracity: Glaubwürdigkeit der Daten
Value: Wert bzw. messbarer Nutzen der Daten
Aus Big Data lassen sich geschäftsrelevante Informationen für Ihr Unternehmen gewinnen. Mit genauen Analysen des Kundenverhaltens können Sie gezieltere Angebote für Ihre Kunden erstellen, die individuell anpassbar sind. Ihre Daten sind der Schlüssel für die Entwicklung neuer Geschäftspotenziale und den Aufbau von einzigartigen Kundenbeziehungen.
Die Vorteile von Big Data für Ihr Unternehmen:
Kostensenkung
Zeitersparnis
Optimierung von Produkten & Angeboten
Geschäftspotenziale nutzen
Damit wird Big Data zu einem wichtigen Erfolgsfaktor für Ihr Unternehmen.
Eine aktuelle Studie von Bitkom Research zeigt, dass Unternehmen das Potenzial von Big Data bereits erkannt haben und zunehmend nutzen: So sehen 74 Prozent der befragten Manager in Big Data eine wettbewerbsentscheidende Schlüsseltechnologie. 57 Prozent der Unternehmen nutzen diese Technologie bereits beziehungsweise planen oder diskutieren deren Einsatz. Ihr Ziel: durch Datenanalysen bessere Erkenntnisse über ihre Kunden gewinnen.
Wie funktioniert Big Data?
Damit Sie aus Ihren Datenmengen geschäftsrelevante Informationen gewinnen können, müssen Sie diese zunächst gut strukturieren. Für strukturierte Daten, die Ihr Unternehmen voranbringen gibt es drei Voraussetzungen:
Wertvolle Datenquellen wie Ihr CRM-System
Eine durchdachte Big-Data-Strategie
Geeignete Tools und Fertigkeiten für eine intelligente Datenanalyse
Die Ergebnisse, die Sie damit erreichen können, sind enorm: Indem Sie strukturierte und unstrukturierte Daten aus internen und wahlweise auch aus externen Quellen gezielt kombinieren und mit Hilfe von Big-Data-Technologie auswerten, filtern Sie geschäftsrelevante Informationen heraus.
Big Data wird über unzählige Quellen generiert. Die gängigsten sind:
Datenströme aus dem Internet of Things (IoT), beispielsweise von smarten Maschinen und Anlagen
(IoT), beispielsweise von smarten Maschinen und Anlagen Daten aus Social Media
Öffentlich zugängliche Datenbanken wie z.B. das offene Datenportal der EU
wie z.B. das offene Datenportal der EU Sonstige Big Data aus Datenpools von z.B. Partnern, Lieferanten oder Kunden
Damit erhalten Sie eine echte 360-Grad-Sicht auf Ihre Kunden. Auf dieser Basis können Sie weitaus fundiertere Entscheidungen treffen als bisher – vor allem mit Blick auf die Zukunft. Das Schlagwort lautet hier: „Predictive Analytics“.
Was ist Predictive Analytics?
Predictive Analytics verwendet historische Daten zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse. Dabei werden historische Daten zur Erstellung eines mathematischen Modells verwendet, aus dem wichtige Entwicklungen hervorgehen. Dieses Modell wird anschließend auf aktuelle Daten angewandt, um eine Vorhersage zukünftiger Entwicklungen zu treffen.
Big Data im Kundenmanagement
Besonders im Bereich Kundenmanagement profitieren Marketing und Vertrieb von Big-Data-Analysen.
Ein gutes Beispiel ist das Endkundengeschäft: Große Online-Shops können durch entsprechende Analysen beispielsweise in Echtzeit ermitteln, welche Produkte die Kunden bevorzugen und was sie wahrscheinlich als nächstes kaufen werden. Das bringt vor allem für die Marketing-Strategie große Vorteile. Im B2C-Bereich bilden Datenmengen die Grundlage für gelingende Marketing-Kampagnen und persönlichen Kundenservice.
Doch auch im B2B-Umfeld sind die Einsatzmöglichkeiten vielversprechend. Viele Unternehmen haben sich bislang mit rückblickenden Auswertungen ihrer CRM-Daten begnügt und sich ansonsten auf ihr Bauchgefühl verlassen. Doch welcher Mittelständler träumt nicht davon, den tatsächlichen Wert seiner Kunden besser zu verstehen, den Einsatz seines Vertriebs effektiver zu planen oder die Preispolitik auf solidere Füße zu stellen?
Denkbare Leitfragen für eine entsprechende Analyse unterscheiden sich nicht mehr allzu sehr von denen im B2C-Geschäft:
Welche Produkte hat der Kunde bis jetzt gekauft?
Wofür haben sich ähnliche Käufer interessiert?
Was suchen potenzielle Kunden in diesem Moment auf unserer Website?
CRM als Basis für Analysen
Als Dreh- und Angelpunkt der Kundenkommunikation sind in Ihrem CRM-System alle wichtigen Daten und Antworten auf Ihre Leitfragen enthalten. Damit Sie daraus effektive Vorhersagen gewinnen können, müssen Sie zunächst „positive Fälle“ finden. Das sind beispielsweise Kunden, die bestimmte Angebote akzeptiert und Produkte gekauft haben. Alle bekannten Kundeninformationen wie beispielsweise Demographie, Präferenzen, Standortdaten und Transaktionen können anschließend zusammengeführt, geclustert und ausgewertet werden.
Mittels Predictive Analytics wird aus den bestehenden Kundendaten ein mathematisches Modell erstellt. Daraus lassen sich Muster von Kaufentscheidungen ableiten. Dieses Modell lässt sich anschließend auf aktuelle Daten anwenden, um eine Vorhersage zu treffen und weitere Aktionen vorzuschlagen. So können neue Cross-Selling-Potenziale erschlossen werden und auch die Umsatzprognose lässt sich deutlich verbessern.
Je mehr Kundendaten und -informationen dabei zur Verfügung stehen und in die Analyse miteinbezogen werden, umso genauere Prognosen lassen sich treffen.
Wie lässt sich eine Big-Data-Strategie erfolgreich umsetzen?
Den Ausgangspunkt für Ihre Big-Data-Strategie bilden natürlich Ihre Datenbestände. Der Vorteil ist: Ihr Unternehmen hat heute schon große Datenmengen, mit denen es arbeiten kann – seien es strukturierte CRM-Daten oder unstrukturierte Daten wie beispielsweise E-Mails oder Service-Protokolle. Dazu kommen bei Bedarf externe Daten wie Informationen aus Social Media, Marktanalysen oder im B2B-Umfeld auch Daten von den belieferten Kunden.
In erster Linie geht es also darum, die entsprechenden Ressourcen und Kompetenzen aufzubauen, damit Sie die vorhandenen Datenmengen mit den richtigen Algorithmen auswerten können. Um dafür die passenden Fragen zu stellen, haben sich gemischte Teams aus Datenprofis, Vertrieb sowie der Geschäftsleitung bewährt.
Setzen Sie auf gemischte Teams: Bei der Umsetzung von Big-Data-Strategien kämpfen viele Unternehmen vor allem mit kulturellen Hürden. Denn wo verschiedenste Datenquellen zusammengeführt werden sollen, ist oft das Silodenken von Abteilungen im Weg. Es gehört daher zu den größten Aufgaben in Daten-Projekten, diese Hindernisse zu überwinden.
Fazit: Profitieren Sie von Ihren Datenmengen
Unternehmen haben täglich mit einer Masse an unstrukturierten Daten zu tun. Damit sich daraus geschäftliche Entscheidungen ableiten lassen, müssen die Datenmengen zu aussagekräftigen Informationen gebündelt werden. Nehmen Sie sich Zeit für die Erhebung, Speicherung und Aufbereitung Ihrer Datenbestände. Mit einem leistungsstarken und flexiblen CRM-System können Sie das Potenzial von Big Data leichter erschließen.
Mit anderen Worten: Bis Sie Ihr Big-Data-Vermögen strukturiert haben, müssen Sie wahrscheinlich einige Hürden überwinden. Dafür ist der Profit für die Zukunft umso größer.
Veröffentlicht am 27.12.2017
Aktualisiert am 07.04.2021
Datenanalyse: Beispiele, Merkmale, Software
Datenanalyse ist die Wissenschaft von der Untersuchung eines Datensatzes, etwa um Rückschlüsse aus den Informationen zu ziehen, um wichtige unternehmerische Entscheidungen treffen zu können oder einfach um das Wissen über verschiedene Bereiche zu erweitern. Daniel Burrus, Unternehmensberater und Referent für Geschäfts- und Innovationsfragen, sagt in Bezug auf die Datenanalyse: “Vieles davon wird den Menschen helfen, intelligenter und schneller zu arbeiten, weil wir Daten für alles haben, was gerade passiert.”
Die Datenanalyse wird in vielen unternehmerischen Bereichen eingesetzt. Sie liefert Verantwortlichen wichtige Grundlagen, um Entscheidungen zu treffen, etwa wann ein Produkt auf den Markt gebracht werden soll oder wie hoch der Preis für das Produkt ist. Folgend finden Sie Beispiele von Bereichen, in denen Unternehmen vermehrt Datenanalysen einsetzen.
Im Bereich Marketing führen Forscher Datenanalysen durch, um das Verbraucherverhalten vorherzusagen und Produkte und Dienstleistungen entsprechend auf dem Markt zu platzieren. Zum Beispiel kann die Analyse von Verkaufsdaten Ihnen helfen, jenes Produkt- oder Leistungsportfolio zu identifizieren, die in einer bestimmten demografischen Gruppe nicht so beliebt ist oder besonders gut ankommt. Die Datenanalyse kann Ihnen überdies tiefe Einblicke in die Optimierung von Marketingkampagnen geben, um besser mit der Zielgruppe in Verbindung zu treten und deren Bedürfnisse exakter anzusprechen.
» Marktforschung durchführen mit QuestionPro
Unternehmen nutzen die Datenanalyse im Bereich des Personalwesens, um ihren Mitarbeitern eine gute Arbeitsumgebung und beste Arbeitsbedingungen bieten zu können und um eine hohe Mitarbeiterzufriedenheit zu gewährleisten. Hierzu werden in der Regel Mitarbeiterbefragungen oder Pulsbefragungen durchgeführt.
» Employee Experience Management mit QuestionPro
Die Datenanalyse im Bereich Customer Experience Management zielt vor allem darauf ab, Kundenerlebnisse entlang der Customer Journey positiv zu gestalten. Die Daten werden in der Regel durch Touchpoint Analysen erhoben, d.h., durch Befragungen an dem Schnittstellen zwischen Kunden und Unternehmen.
» Customer Experience Management mit QuestionPro
Beispiel einer Datenanalyse aus dem Bereich CX
Um aus den Rohdaten einen Sinn zu machen, ist es unerlässlich, diese zu analysieren. Wir müssen auf verschiedene Techniken zurückgreifen, die von der Art der gesammelten Informationen abhängen, daher ist es wichtig, die zu verwendende Methode vor der Durchführung zu definieren.
Qualitative Datenanalyse: Forscher sammeln mit Hilfe der zugrunde liegenden Emotionen, Körpersprache und Ausdrücke qualitative Daten. Sie basiert auf der Interpretation der verbalen Antworten. Die gebräuchlichsten Methoden, um diese Informationen zu erhalten, sind offene Interviews, Fokusgruppen (moderierte Gruppendiskussion) und Beobachtungsgruppen, bei denen die Forscher im Allgemeinen Muster in den Beobachtungen während der Datenerfassungsphase analysieren.
Quantitative Datenanalyse: Quantitative Daten werden in numerischer Form dargestellt. Sie beruhen auf greifbaren Ergebnissen.
Die Art und Weise, wie Sie Ihre Daten sammeln, sollte sich darauf beziehen, wie Sie sie analysieren und verwenden wollen. Sie müssen auch sicherstellen, dass Sie präzise Informationen sammeln, denen Sie vertrauen können. Es gibt viele Techniken zur Datenerhebung, aber die von Experten am häufigsten verwendete Methode sind Online-Umfragen. Sie bietet erhebliche Vorteile wie Zeit- und Kostenersparnis im Vergleich zu traditionellen Methoden der Datenerfassung.
Treffen Sie schnellere und fundiertere Unternehmensentscheidungen auf der Grundlage von Fakten.
Identifizieren Sie Leistungsprobleme, die Maßnahmen bedürfen.
Erhalten Sie ein tieferes Verständnis der Kundenbedürfnisse, was wiederum zu besseren Geschäftsbeziehungen führt.
Erhöhen Sie das Bewusstsein für Risiken, um vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen.
Visualisieren Sie verschiedene Dimensionen der Daten.
Schaffen Sie durch intelligente Datenanalyse erhebliche Wettbewerbsvorteile.
Die finanzielle Leistung des Unternehmens besser verstehen.
Identifizieren Sie Möglichkeiten zur Kostensenkung und damit zur Gewinnsteigerung.
Die qualitative Analyse konzentriert sich auf Meinungen, Haltungen und Überzeugungen. Die Fragen beginnen mit: Warum? Wie?
Beispiel für eine qualitative Datenanalyse: Podiumsdiskussionen, bei denen die Kunden darüber befragt werden, was ihnen an dem Ort gefällt oder nicht gefällt.
Die quantitative Analyse konzentriert sich auf konkrete Daten und Informationen. Daten werden gesammelt, indem Fragen gestellt werden wie:
Wie viele? Wer? Wie oft? Wo?
Beispiel für quantitative Datenanalyse: Umfragen, die sich auf die Messung von Verkäufen, Trends, Berichten oder Wahrnehmungen konzentrieren.
Einfache Datenanalyse
Schritt 1: Definieren Sie Ihre Fragen
Beginnen Sie damit, die richtigen Fragen für Ihre Datenanalyse auszuwählen. Die Fragen sollten messbar, klar und prägnant sein. Entwerfen Sie Ihre Fragen so, dass sie mögliche Lösungen für Ihr spezifisches Problem ein- oder ausschließen.
Schritt 2: Legen Sie Messprioritäten fest
Dieser Schritt ist in zwei Teilschritte unterteilt:
Entscheiden Sie, WAS Sie messen wollen: Bestimmen Sie, welche Art von Daten Sie benötigen.
Entscheiden Sie, WIE Sie sie messen wollen: Sich Gedanken darüber zu machen, wie Sie Ihre Daten messen wollen, ist ebenso wichtig, vor allem vor der Phase der Datenerfassung, denn Ihr Messverfahren unterstützt oder widerlegt Ihre spätere Analyse.
Nachdem die Fragestellung klar definiert und Ihre Messprioritäten festgelegt sind, ist es nun an der Zeit, Ihre Daten für die Datenanalyse zu sammeln. Wenn Sie Ihre Daten erfassen und organisieren, sollten Sie diese wichtigen Punkte im Hinterkopf behalten:
Bevor Sie neue Daten sammeln, bestimmen Sie, welche Informationen aus bestehenden Datenbanken oder Quellen gesammelt werden können.
Legen Sie im Voraus ein Speicher- und Dateinamenssystem fest, damit alle Teammitglieder zusammenarbeiten können. Dieser Prozess spart Zeit und verhindert, dass Teammitglieder die gleichen Informationen zweimal erfassen.
Wenn Sie Daten durch Umfragen, Beobachtungen oder Interviews sammeln müssen, entwickeln Sie im Voraus einen Fragebogen, um Einheitlichkeit zu gewährleisten und Zeit zu sparen.
Tragen Sie die gesammelten Daten in ein Protokoll mit dem Erfassungsdatum ein und fügen Sie nach und nach alle Quellenangaben hinzu.
Sobald Sie die erforderlichen Daten gesammelt haben, um Ihre Frage aus Schritt 1 zu beantworten, ist es an der Zeit, eine tiefere Datenanalyse durchzuführen. Finden Sie Beziehungen, identifizieren Sie Trends, sortieren und filtern Sie Ihre Daten nach Variablen. Während Sie die Daten analysieren, werden Sie feststellen, dass Sie genau die Daten gewonnen haben, die Sie benötigen.
Schritt 5: Interpretieren Sie die Ergebnisse
Nachdem Sie die Daten analysiert und eventuell weitere Recherchen durchgeführt haben, ist es schließlich an der Zeit, die Ergebnisse zu interpretieren. Stellen Sie sich diese Schlüsselfragen:
Beantwortet die Datenanalyse Ihre ursprünglichen Fragen? Und wie?
Helfen Ihnen die Daten, irgendwelche Einwände zu verteidigen? Inwiefern?
Gibt es irgendwelche Einschränkungen bei den Schlussfolgerungen, irgendwelche Aspekte, die Sie nicht berücksichtigt haben?
Wenn Ihre Interpretation der Daten unter all diesen Fragen und Überlegungen Bestand hat, dann sind Sie wahrscheinlich zu einer produktiven Schlussfolgerung gelangt. Der einzige verbleibende Schritt ist, die Ergebnisse der Datenanalyse zu nutzen, um zu entscheiden, wie Sie handeln werden.
QuestionPro verfügt über ein ausgezeichnetes Echtzeit-Datenanalyse-Dashboard, mit dem die Datenanalyse schnell und einfach funktioniert.
» Analyse-Dashboard von QuestionPro