Dienstag, 6. Dezember 2016

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Big Data Warum Amazon weiß, was Ihre Frau mag

Ländervergleich: Was Europäer zum Weihnachtsfest ausgeben
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DPA

Online-Händler wollen mit Big-Data-Analysen die Wünsche ihrer Kunden vorausahnen und sie im Weihnachtsgeschäft mit passenden Angeboten zum Kaufrausch verleiten. Welche Weihnachtsmann-Tricks sich deutsche Händler von ihren US-Konkurrenten wie Amazon abschauen können.

Köln - Für Kinder, die mit staunenden Augen vor dem Weihnachtsbaum stehen, ist das Phänomen Teil der Festtagsmagie: Weihnachtsmann oder Christkind kannten ihre Wunschzettel scheinbar wieder in- und auswendig! Und selbst mancher heimliche Wunsch, der nicht auf der Liste stand, wurde erfüllt.

Wenn jemand die eigenen Wünsche genau kennt oder gar in weiser Voraussicht erahnt, sorgt das nicht nur bei Kindern für glänzende Augen. Auch Erwachsene lassen sich mit so viel Verständnis für ihre Bedürfnisse in Weihnachts- und damit in Shopping-Laune bringen - so jedenfalls die Hoffnung von Online-Händlern, die jetzt im Vorweihnachtsgeschäft um die Festtagsbudgets ihrer Kunden buhlen. Und dazu auf eine Technik setzen, die ihnen Einblicke in die Köpfe der Kundschaft verschaffen soll: Big-Data-Analysen.

Ein Thema, das lange Zeit nur IT-Nerds und Mathematiker inspirierte, wird derzeit zum Hoffnungsträger für Einzelhändler: hochkomplexe, intelligente Suchalgorithmen zur Auswertung großer, unstrukturierter Datenmengen.

Die Geheimwaffen des Internetzeitalters verwandeln chaotischen Datenmüll in wertvolle Informationen über Kundenwünsche und individuelles Kaufverhalten. Sie folgen in Echtzeit Datenspuren und Pfaden, die Menschen mit ihren Handlungen im digitalen Raum hinterlassen, und erkennen versteckte Handlungsmuster und Zusammenhänge.

Traum von der perfekten Kundenansprache

Big-Data-Analysen sind für Marketingexperten damit besser als jeder selbst verfasste Wunschzettel: Sie zapfen das täglich wachsende digitale Datenreservoir an. Und versprechen, so den Traum von der perfekten Kundenansprache wahr werden zu lassen: den Händlern Wünsche ihrer Kunden zu verraten, von denen diese womöglich selbst noch nichts ahnen, um dann passende Angebote zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu präsentieren.

Marketing ohne jeden Streuverlust also.

Wie überraschend gut die Datensatzleserei (im Fachjargon: Predictive Analytics) schon heute funktionieren kann, machen Onlinehändler und Big-Data-Pioniere wie Amazon Börsen-Chart zeigen vor.

"Kürzlich habe ich auf der Amazon-Seite nach der DVD einer neuen Serie gesucht, von der ich gelesen hatte", berichtet etwa Thorsten Hennig-Thurau, Inhaber des Lehrstuhls für Marketing an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster und Wissenschaftlicher Direktor des Thinktanks Digitalization Think:Lab. "Und prompt meldete die Seite, dass meine Frau und ein Freund, auf dessen Filmgeschmack ich viel gebe, diese Serie gut finden."

Die Reaktion des Marketing-Experten fiel aus wie die vieler Menschen, die das erste Mal mit den Weihnachtsmann-Fähigkeiten der Big-Data-Pioniere konfrontiert sind: "Hey, woher wissen die das?"

Die Lösung des Rätsels ist einfach: Hennig-Thurau hatte die Amazon-Seite bei Facebook Börsen-Chart zeigen "geliked", der Händler dadurch Zugriff auf Informationen aus Hennig-Thuraus sozialem Netzwerk. "Im ersten Moment war meine Reaktion: Warte, die wissen zu viel. Ich habe den Like-Button bei Amazon entfernt", sagt Hennig-Thurau. "Nach kurzem Überlegen machte ich das aber wieder rückgängig."

Denn: Das sei doch ein Empfehlungssystem, das einen großen Nutzen im Hinblick auf die Kaufentscheidung biete.

Durch solche intelligente Verknüpfung mehrerer Informationsquellen können auch andere US-Händler wie etwa Wal-Mart-Kunden erstaunlich präzise Empfehlungen geben nach dem Muster: "Ihre Freundin hat bald Geburtstag, und sie mag einen bestimmten Autor - hier das passende Angebot des neu erschienenen Buches."

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