Self-Service-Analytics in der Praxis: Wie Unternehmen ihre Daten besser verstehen und nutzen

1. Datengetriebene Unternehmen sparen bares Geld Die Handelskette Metro sammelt in Singapur riesige Mengen von Daten: saisonal bedingte Absatzpeaks, Lagerbewegungen sowie Informationen zum Kundenverhalten. Durch die visuelle Aufbereitung dieser Daten mit Hilfe von Tableau sind das Customer-Relationship-Management- und das Merchandising-Team in der Lage, datengetriebene Meetings abzuhalten: Alle Teilnehmer haben dieselben Daten vor sich und kommen auf deren Basis gemeinsam zu Entscheidungen. Zu einer wichtigen Entscheidung führte beispielsweise die Korrelationsanalyse von Schuhgrößen und Kaufgewohnheiten der Metro-Kunden: Nachdem das zuständige Marketing-Team herausgefunden hatte, dass die Käufer kaum noch zu halben Schuhgrößen greifen, beschloss die Geschäftsleitung, halbe Größen aus dem Sortiment zu nehmen. Die Folge: weniger Überkapazitäten und dadurch wiederum geringere Lager- und Ersatzkosten.

Die Daten zeigen: Auch Ballerspiel-Fans legen Wert auf verschiedene Style-Optionen für die Charaktere

Bild: Bild: Screenshot von Aeria Games

2. Verbesserte Customer Experience - in Echtzeit Durch Datenvisualisierungen werden Marketing-Verantwortliche agiler und können schneller auf neue Situationen reagieren. Ein Beispiel ist der Berliner Online-Spiele-Publisher Aeria Games: Dadurch dass die Titel kostenlos sind, muss das Unternehmen kontinuierlich für das bestmögliche Spielerlebnis sorgen, um die Gamer zu halten. Mit rund 70 Millionen aktiven Spielern verfügt Aeria Games über große Mengen an Informationen zum Spielerverhalten: Wie lange beschäftigen sich die Gamer mit einem Spiel? An welchen Stellen im Spiel sind sie besonders aktiv? Welche In-Game-Käufe werden besonders häufig getätigt? Wie oft kehren Spieler zurück ins Spiel und warum? Die Herausforderung bei der Beantwortung solcher Fragen besteht vor allem darin, wichtige von unwichtigen Informationen zu trennen. Hunderte von Gigabytes werden in Echtzeit von den Spielern gesammelt und mit Hilfe der Datenanalyse- und Visualisierungssoftware Tableau gescannt und ausgewertet. Auf diese Weise gewinnen die Entwickler wertvolle Informationen über ihre Spieler und deren Vorlieben und Gewohnheiten. Interessant waren zum Beispiel die Erkenntnisse über die Anhänger des 3D-Shooter-Games S4 League: Man hätte annehmen können, dass Fans von Ballerspielen vor allem an neuen Waffentypen interessiert sind. Die Analyse ergab jedoch, dass S4-Leage-Spieler vor allem auf den Style der Charaktere Wert legen - Kleidung, Kopfbedeckungen, Brillenformen. Das Entwicklerteam von Aeria Games reagierte sofort auf die neuen Anforderungen. Das Ergebnis: S4 League bietet mittlerweile eine Vielzahl von verschiedenen Styles für die Charaktere. Und die Spieler sind zufrieden.

3. Data Analytics als Dienstleistung Aber nicht nur Online-Anbieter, auch der stationäre Handel kann von der Macht der Daten profitieren. Unterstützung erhält er dabei von MiNODES: Das Berliner Start-up-Unternehmen hilft Ladenbesitzern, das Einkaufserlebnis ihrer Kunden auf der Basis von Daten zu verbessern. Dazu erstellt MiNODES mit Hilfe der Software von Tableau spezielle Analysen des Besucherverhaltens: Wann sind die Stoßzeiten, welche Laufwege werden am häufigsten eingeschlagen, und welche Ecken im Laden werden besonders stark frequentiert? Die Ergebnisse dieser Untersuchungen werden anschließend mit äußeren Einflüssen wie dem aktuellen Wetter gekoppelt und erneut ausgewertet. Auf diese Weise können die Geschäftsinhaber das Store-Layout und die Laufwege optimieren und den Service verbessern. Durch die Kombination von Online- und Offline-Daten sind sie zudem in der Lage, umfangreiche Kundenprofile erstellen, um ihre Käufer besser kennenzulernen und die Kommunikation entsprechend individualisieren zu können.

4. Neue Angebote gezielt entwickeln Mit einem datengetriebenen Ansatz können sich Marketing-Verantwortliche bei ihren Vorhersagen auf die Zukunft konzentrieren, anstatt Prognosen auf Basis von Erfahrungen aufzustellen. Es ist nicht mehr erforderlich, bestimmte Aktivitäten zu begründen und die Ausgaben dafür zu rechtfertigen. Diese Aufgabe übernehmen heute die Daten. Und das Marketing kann sich stattdessen mit in die Zukunft gerichteten Fragen beschäftigen - etwa: "Was kommt als nächstes" und "Wie wappnen wir uns dafür"? Wer in der Lage ist, Trends auf der Basis von Daten zu erkennen und darauf zu reagieren, leistet einen wichtigen Beitrag zur Kundenzufriedenheit. Ein Beispiel ist die französische Food-Lieferservice PagesJaunes Resto: Durch die Visualisierung der Daten, die von Gästen, Restaurants und Veranstaltungsorten gesammelt werden, kann der Serviceanbieter Trends und Gewohnheiten aufzeigen und diese bei der Entwicklung neuer Angebote berücksichtigen - etwa Gruppenbestellungen und Rabattaktionen in besonders beliebten Lokalen.

Der Autor Lars Milde ist Senior Marketing Manager, DACH & Eastern Europe bei Tableau