Aus dem Unterricht des CAS Digital Finance zum Thema Daten und Data-Driven Marketing Intelligence mit Robert Schumacher berichten die Digital Rockstars Gina Quirino und Bettina Hug:

Robert Schumacher: «Daten sind immer gut zu visualisieren – sonst kann man schlecht darüber reden»

Zu Beginn der Vorlesung stellte Robert die Frage ins Zoom-Plenum, wie wir unser Vorwissen zu diesem Thema einschätzen würden von seiner Skala von 1 bis 6. Das Resultat sah wie folgt aus:

An dieser Stelle ist zu erwähnen, dass das Resultat wohl anders ausgesehen hätte, wenn man die Daten in einem anonymen Rahmen erhoben hätte. Am Ende des vorliegenden Blogs wird auf das Lernresultat der vierstündigen Vorlesung nochmals eingegangen.

Daten, wie in der obenstehenden Grafik zu visualisieren, ist der erste Schritt zur Transparenzschaffung und Wissensgenerierung. Doch wichtig ist auch, dass man im Anschluss die richtigen Fragen stellt, um etwas korrekt beurteilen zu können. Wie sind Daten entstanden? Aktuellstes und bestes Beispiel ist die Coronakrise. Datenmässig waren die letzten paar Monate eine überaus grosse Herausforderung. Jeder einzelner von uns war damit konfrontiert in einem noch kaum da gewesenen Ausmass. Auf allen möglichen Kanälen. 24/7 in allen Medien national und international neue Fallzahlen. Doch eine Flut von Daten bedeutet nicht automatisch deren Genauigkeit. Aus Perspektive unseres Dozenten Robert Schumacher wäre es besser gewesen, wenn man viel mehr Daten (Blutgruppe, Alter etc.) miteinbezogen hätte. Diese Erweiterung hätte womöglich zu einem besseren Bild geführt und ein klareres Muster ergeben, um so wenigstens ein paar Ungenauigkeiten zur Corona Dunkelziffer auflösen zu können.

Quelle: Robert Schumacher

Daten, Daten, Daten: Big Data vs Smart Data

BIG Data sind Datenmengen, die zu gross oder komplex sind, sowie zu wenig Struktur aufweisen, um sie mit den gewöhnlichen Verfahrensweisen der Datenverarbeitung auszuwerten.

Den Gartner Hype Cycle haben wir im CAS Digital Finance schon mehrmals angetroffen. Robert Schumacher weist Big Data dem Tal der Tränen (‘Through of Disillusionment’) zu. Daten haben wir sicherlich genug. Ohne richtige Einschätzung ist ihr Wert aber gering. Es ist eine grosse Herausforderung, die Nutzung so effizient wie möglich umzusetzen.

Wie auch Big Data sind Smart Data Datenbestände. Akustisch klingt der Begriff attraktiver als ‘Big Data’ und ist es auch bei genauerer Betrachtung. Im Vergleich zu Big Data wird bei Smart Data nicht die ganze BIG Datenmenge, die zur Verfügung steht, analysiert. Vielmehr wird zuerst eine SMARTE Auswahl getroffen. Zuerst wird das Ziel definiert. Danach die benötigten Daten herausgefiltert. Wichtig ist, gemäss unserem Dozenten Robert Schumacher, in Unternehmen vor allem, dass man unterschiedliche Datenquellen nutzt. Zudem sollte man sich nicht nur auf die Kosten fokussieren und interdisziplinär zusammenarbeiten.

Digitalisierung ist Pflicht, digitale Transformation ist Kür

Robert Schumacher: «Daten sind die Grundlage und der Treiber der Digitalen Transformation»

Digitale Transformation steht als Begriff für fortlaufende Veränderungsprozesse. Diese Prozesse werden durch neue Technologien ausgelöst. Mithilfe der digitalen Transformation werden technologische Mittel an ein verändertes Kundenverhalten angepasst. Die digitale Transformation als absolute Lösung für jegliche Probleme anzusehen, ist jedoch nicht korrekt. Langfristig  sollen sie Unternehmen aber nicht unterschätzen und als wichtigen Bestandteil anerkennen.

Digitales Marketing vs Marketing in einer digitalen Welt

Früher hat sich unsere Aufmerksamkeit auf einen Kanal konzentriert. Heute stehen aufgrund der Digitalisierung viel mehr Möglichkeiten zur Verfügung. Dementsprechend befindet sich auch unser Konsumverhalten im Wandel. Single-Channel-Management wurde durch die Omni-Channel-Revolution verdrängt. Unternehmen richten sich im besten Fall zur langfristigen Sicherung der Beziehung laufend neu auf das Verhalten ihrer Kunden aus und generieren den WOW-Effekt und Relevanz beim Klienten. Kundenbeziehungen sollten höchste Priorität haben. Denn wenn eine Firma sich nicht genügend auf ihre Konsumenten konzentriert, tun es ihre Mitbewerber.

ROPO 2.0 aufgrund verändertem Konsumverhalten

Beim ROPO-Effekt (‘Research Online, Purchase Offline’) informiert sich ein potentieller Kunde/eine potentielle Kundin zuerst online über ein Produkt bevor er/sie den Kauf physisch in einem Ladengeschäft vollzieht. Doch die Such- und Kaufgewohnheiten haben sich in den letzten Jahren verändert. Der Druck, ausgehend von der rasanten digitalen Transformation, ist gross. Tendenziell sollte also ROPO im jetzigen Zeitalter ausgeschrieben eher heissen: «Research OFFLINE, Purchase ONLINE».

Unternehmen müssen nicht jedes Mal das Rad neu erfinden. Es ist gemäss Robert Schumacher viel bedeutender, dass wir mit den uns zur Verfügung stehenden Möglichkeiten lernen richtig umzugehen. Die Kundenzentrierung ist essentiell. Dies bedarf einer Ausarbeitung von richtigen und individuell passenden Use Cases. Bedeutet: Richtiger Content, Kontext, passendes Produkt, passende Kommunikation und Weiteres.

Daten x Analytics = Customer Intelligence – Das Nutzen von Kundendaten um mehr Relevanz zu schaffen:

Die Erwartungshaltung der Konsumenten stellt für Anbieter heutzutage eine grosse Herausforderung dar. Während in der Vergangenheit das Augenmerk eher auf das Produkt gerichtet war, wachsen die Ansprüche von Konsumenten heutzutage mehr und mehr. Einfache Zugänglichkeit, Schnelligkeit, Serviceleistung sowie die Relevanz des Produktangebots erhöhen den Druck auf die Anbieter. Letzteres lässt sich individuell anpassen und personalisieren durch Datensammlung. Dies, um den Kunden und dessen Bedürfnisse besser kennenzulernen. Robert Schumacher lehrte uns, dass 74% der Konsumenten bereit sind, ihre persönlichen Daten für massgeschneidertes Marketing zu teilen. Um zu veranschaulichen, wie Daten entstehen und wie datengetriebenes Marketing funktioniert, erklärte uns Robert Schumacher die Endlosschlaufe des Datenflusses. Ein Zusammenspiel von operativen und analytischen Marketing-Systemen.

Quelle: Robert Schumacher

Die Endlosschlaufe generiert auf bestehendem Wissen neue Erkenntnisse durch die Lieferung von aktuellen Daten, die wiederum eine neue Wissensbasis kreiert. Dies führt nicht nur zu mehr Effizienz, um Dinge richtig zu tun, sondern auch zu mehr Effektivität, die richtigen Dinge zu tun.

Kundensegmentierung – Warum das Konsumentenverhalten wichtiger ist als soziodemographische Segmentierung

Um Konsumentenzielgruppen effektiv zu segmentieren, steht nicht die Aufteilung in soziodemographischen Gruppen im Vordergrund (z.B. Prince Charles und Ozzy Osbourne, die vom Geschlecht, Alter, Vermögen, Zivilstand etc. in die selbe Segmentierung passen würden. Deren Bedürfnisse sind aber bei genauerer Betrachtung total unterschiedlich.). Um tatsächlich die Effektivität zu steigern und das richtige Angebot für den Konsumenten zu finden, bedarf es detailliertes Wissen zum Verhalten der Kunden. Hierfür schaffen Kundendaten die Grundlage. Dies kreiert aussagekräftige und operationalisierbare Kundenprofile.

So schön und logisch das personalisierte Marketing durch Datensammlung auch klingt, aber die Gefahr, gegen den Datenschutz zu verstossen, ist gross. Der Schweizer Datenschutz fokussiert sich daher auf 5 Prinzipien: Gesetzesmässigkeit, Zweckmässigkeit (Gebundenheit/ Verwendung), Verhältnismässigkeit, Richtigkeit und Sicherheit (organisatorisch & technisch). Die DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) legt ihr Hauptmerkmal sogar auf verschärfte Sorgfaltspflichten und erlegte deutlich schärfere Sanktionen auf (bis zu EUR 20 Mio. oder 4% des weltweiten Jahresumsatzes).

Daher lehrte uns Robert Schumacher als Fazit, dass eine nachhaltige Kundenbeziehung nur im Einklang mit dem Datenschutz und dem expliziten Einverständnis des Konsumenten gelingen kann.

Mehr Daten – Mehr Marketing Analytics

Warum benötigt es Analytics, wenn man Daten sammelt? Um diese Frage zu beantworten, fragte Robert ins Plenum, wie oft man ein Blatt Papier falten kann. Die exponentielle Berechnung war die richtige Antwort. Da kaum einer Exponentialrechnungen im Kopf rechnen und behalten kann, benötigt es Analytics. Daten Analysen ermöglichen es faktenbasierte Entscheidungen zu treffen. Für Analytic-Tools werden Data Mining (automatische Auswertung grosser Datenmengen zur Feststellung von Korrelationen und Kausalitäten), Machine Learning (ein Teilgebiet künstlicher Intelligenz, die aus der Erfahrung lernt) und Data Visualization (Analysen und Entscheide visuell darzustellen) verwendet. So verändern sich bestehende Geschäftsmodelle durch Analytics von Angebot & Nachfrage auf Geschäftsmodell und Wissen über den Endverbraucher.

Anhand von konkreten Beispielen aus der Praxis wurden die Anwendungen des datengetriebenen Marketings veranschaulicht und im Zoom-Plenum diskutiert. Beispielsweise, dass die Mobiliar ihren Customer Journey durch datenbasiertes Marketing sowie Analysen verbessern konnte.

Einen durchaus ratsamen Hinweis gab uns Robert Schumacher noch mit auf den Weg, der nicht nur im Bereich des Data-Driven Marketings anwendbar ist: Wir sollen uns an Menschen orientieren und Geschäftsstellen wählen, die offen für Neues sind und erfolgreich. Veränderung erfordert Mut. Schlechter als bisher kann man es tendenziell nicht machen.

Nach einem sehr spannenden Samstagmorgen stellte uns Robert Schumacher nochmals die Frage, wie wir unser Wissen zum Thema nun einschätzen. Wie man nachfolgend schön sieht, gab es einen rechts Shift bei den diesjährigen Digital Rockstars im CAS Digital Finance 2020.

Herzlichen Dank an Robert Schumacher für diesen spannenden Ausflug in die Welt der Data-Driven Marketing Intelligence!