Big Data, also die Verarbeitung großer Datenpakete gab es ja immer schon. Big Data bedeutet eigentlich, daß diese Anwendungen jetzt für den "einfachen" User leistbar geworden sind, während früher teure Serverfarmen nötig waren. Big Data deutet aber auch auf eine neue Dimension des Datenaufkommens: Konsumenten geben online pro Minute 300.000 USD allein in den USA aus, Marken erhalten 350.000 Likes pro Minute und User setzen 600.000 Tweets pro Minute ab.
Beim Forrester CIO Forum hier in London wird nur noch mit Zettabytes agiert und argumentiert: die jährlichen Datenmengen steigen enorm.Im Marketing entstehen dadurch interessante Anwendungsmöglichkeiten, denn die Vielzahl an Transaktionen bietet zwar nicht alle Einblicke, aber viele Möglichkeiten (nun ja, die NSA hat alle Einblicke):
Productrecommendations:
neue Engines können beliebte Produkte des Herstellers UND in sozialen Medien erwähnte Produkte zusammenfassen und Usern einen "hyperaktuellen" Überblick (Feed) spannender Produkte übermitteln. Aktueller geht dann kaum mehr.
Datenvisualisierung:
Man kennt das aus der Praxis: Überall werden Daten gesammelt, aber dann macht keiner was damit. Smarte Datenvisualisierungsprogramme können auch große Datenmengen auswerten und ersparen so das Durchackern elends langer Spreadsheets. Sehr bald werden diese Dashboards im Marketing günstig und problemlos einsetzbar.
Echtzeitaktionen:
Neue Cloudlösungen werten Daten in Echtzeit aus und sind in der Lage, individuellen Usern (= tatsächlich jedem persönlich) maßgeschneiderte Aktionsaufrufe zu bieten. Noch sind diese Lösungen teuer, doch das Potential dieser Technologien ist enorm, wie ich erst vorige Woche bei einer Tour durch Kitchener, das Silicon Valley Kanadas feststellen durfte.
Adtargeting:
Sehr bald wird auch Content individualisiert. Das heißt, daß nicht mehr die passende Werbung zum passenden Artikel gebucht wird, sondern sich Inhalte an die jeweilige Person und deren Interessen anpassen. Eine entsprechende Lösung ist hier in London in aller Munde, wenngleich erst im Beta.
Geodaten:
Die Verschneidung von Geodaten mit Kundentransaktionen ist extrem interessant. Starbucks begann etwa in den USA, warmes Frühstück anzubieten, nachdem festgestellt wurde, daß sich die Kunden unmittelbar nach dem Kaffeekauf am Morgen beim (meist) gegenüberliegenden McDonalds ihr "hot breakkie" holten. So konnten Umsatzeinbrüche wettgemacht und mit Big Data Potentiale erkannt und ausgebaut werden.
Big Data ist eigentlich Big Analytics. Trotz aller elektronischer Lösungen bedarf es der richtigen Fragen und eines smarten Marketingteams, das diese Fragen richtig beantworten kann. Es bleibt spannend.
