Marketing & Big Data – EMCs Marketing Science Lab

Speziell im Marketing hat es in den vergangenen Jahren einige maßgebliche und fundamentale Entwicklungen gegeben, die unmittelbar mit dem Thema Big Data verbunden sind und die die daraus entstehenden Möglichkeiten substanziell verändert haben.

Viele Manager tun sich mit dem Thema jedoch immer noch schwer, da Big Data allein noch keinen Mehrwert liefert. Die Kernfrage die sich dementsprechend viele stellen ist: „Was kann Big Data in meinen Bereich bezwecken“ oder „Welche Erkenntnisse kann ich als Marketeer, Personalverantwortlicher, Verkäufer oder in der Kundenbetreuung gewinnen, die ich ansonsten nicht gewinnen würde“.

Marketingaktivitäten waren in den vergangenen Jahrzehnten speziell dadurch gekennzeichnet, integrierte Marketingkonzepte zu verwirklichen, die eine 1:n Beziehung optimierten. Heute zeigen sich Unternehmen – getrieben durch Social Media (kombiniert mit dem Aufkommen der mobilen Endgeräten) – damit konfrontiert, dass Kunden auf allen Ebenen mit allen Organisationseinheiten kommunizieren. Dies stellt nicht nur kommunikationstechnisch für Unternehmen eine Herausforderung dar (Stichwort: „wer darf was?“) sondern es fehlt auch vielen Organisationen die Phantasie, wie aus der Fülle der strukturierten und unstrukturierten Daten Information so aufbereitet werden kann, dass dadurch ein Mehrwert entsteht. Dies ist nicht nur ein Marketing-Thema, wird aber besonders vom Marketing heraus getrieben, da dies der augenscheinlichste Anwendungsfall ist.

Ein Tool für alle Marketing Fälle – das Marketing Science Lab

Um „angewandtes“ Big Data erlebbar zu machen, hat EMC das Konzept des „Marketing Science Lab“ ins Leben gerufen,  Das Marketing Science Lab baut auf EMC Technologie auf und soll einen 360° Blick auf seine Kunden liefern. Das Ziel ist es,  die Effizienz der eingesetzten Marketingtools zu verbessern. Das Marketing Science Lab wurde in einem ersten Schritt im Executive Briefing Center in Santa Clara, Kalifornien, installiert.   Von hier aus werden die angewandten Technologien und Analysemethoden der Marketing Community weltweit zugänglich gemacht.

martintvsDie erste primär technologische Herausforderung war das Thema Datenintegration – also die Zusammenfassung von Daten über Kunden und Märkte aus verschiedenen Datenquellen. Dass dieser Prozess nicht leicht  ist, zeigt sich nicht zuletzt an der Projektdauer von etwa 6 Monaten.

Die zweite Herausforderung war eine menschliche: Marketing-Mitarbeiter mussten dazu gebracht werden, Analytics als fundamentalen Teil ihres Jobs zu sehen und die damit einhergehenden Analysemethoden zu verstehen und anzuwenden. In anderen Worten: sich also weg von Massenaktivitäten hin zu sehr gezielten und zielgruppenspezifischen Mikrokampangen zu bewegen. Dies kann im wesentlichen nur durch Schulungen und Workshops erreicht werden.

Im Zuge dessen haben sich aufgrund des veränderten Ansatzes, den bei weitem größerem Datenpool und einer entsprechenden Rechenleistung sehr rasch einige hochinteressante Erkenntnisse generiert. Diese  werden rasch nicht nur im Marketing, sondern auch in Sales Operations, der Finanzabteilung, im Manufacturing und in anderen Abteilungen einen angewandten Nutzen liefern. Hier einige Beispiele:

  • Für ein präziseres Targeting kann nunmehr auf Algorithmen zugegriffen werden, die sich selbst den veränderten Bedürfnissen anpassen, anstatt statisch einer einmalig vordefinierten Struktur zu folgen.
  • Data Scientist aus dem gesamten Unternehmen haben nunmehr einen 360° Blick auf die Kunden, wobei aus einem bedeutend umfangreicheren Datenpool geschöpft werden kann.  Somit kann strukturierter geplant und die Ergebnisse rascher und strukturierter analysiert werden.
  • Unternehmensdaten können mit unstrukturierten Chat- und Social Media-Daten für eine noch erfolgreichere Marketing Analyse zur Verfügung gestellt werden.
  • Aus Sales Operations heraus kann das bestehende go-to-market Modell adaptiert und um die jeweils adäquaten Ressourcen optimiert werden.
  • Und nicht zuletzt ist es durch eine rasche und dynamische Visualisierung durch die Tableau Software bei weitem leichter, mögliche komplexe Sachverhalte einfach darzustellen und so rasche Entscheidungen zu treffen.

martingrafik

Das Marketing Science Lab konnte seine Möglichkeiten bereits an einigen wesentlichen Projekten demonstrieren.

  • Im Rahmen des „Human Face of Big Data“ Projekts wurden mehr als 1 Mrd Tweets verarbeitet, die mit 170 verschiedenen Variablen kombiniert wurden. So wurde das Thema Big Data der Öffentlichkeit näher gebracht.
  • Um die quartalsmäßig stattfindenden Inside Sales Kampagnen, genannt „Shark Weeks“, zu optimieren, werden regelmäßig Petabyte an Daten manipuliert. So können die die Ressourcen auf diese Weise eingesetzt werden, dass der maximale ROI erreicht wird.

Das Marketing Science Lab ist dementsprechend von größtem Interesse für CMOs aus der ganzen Welt. Die Themen Lead Generation, Segmentierung, Media Mix Optimierung oder aber auch die Verknüpfung von strukturierten mit unstrukturierten Kundendaten (Social Media) liefern vollkommen neue Erkenntnisse und zwar auf eine visuelle Art, die für alle Marketeers (auch jene ohne statistische Vorkenntnisse) von fundamentaler Bedeutung sind.

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