Daten entwickeln sich immer mehr zu

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Das neue Öl
Daten entwickeln sich immer
mehr zu potenzialträchtigen
Umsatztreibern
Auszug aus Ausgabe 4, Sommer 2014
Das neue Öl
Daten entwickeln sich immer mehr zu potenzial­
trächtigen Umsatztreibern
Aus Wasser Wein machen, das
konnte nur Jesus. Aus Bits und
Bytes Geld machen, das klingt
nach der Alchemie der Neuzeit.
Monetarisierung von Daten heißt
dieser Trend im Kontext von Big
Data und der Digitalisierung von
Geschäftsfeldern. Die möglichen
Ertragspotenziale dank Daten
führen mitunter zu einer regelrechten Goldgräberstimmung
am Markt. Doch ist wirklich alles
Gold, was da so glänzt? Sind
Daten das neue Öl, das die Wirtschaft boomen lässt? Eines ist
klar: Es bedarf intelligenter Filter,
um aus dem Rohstoff das jeweils
wertvolle, weil zweckdienliche,
Destillat zu gewinnen.
Laut einer Kalkulation der Financial Times
(FT) würden Unternehmen aktuell rund 60
US-Cent für das Datenprofil einer Durch­
schnittsperson zahlen. Ein Paket mit tausend
ähnlichen Profilen, angereichert mit Infor­
mationen zu Demographie (Alter, Wohnort
u. a.), Familiensituation (Anzahl und Alter
der Kinder), Vermögensstand und Interessen,
wäre nach den Berechnungen der FT rund
600 Euro wert. Also ungefähr genauso viel
wie tausend Liter Erdöl. Zugegeben, das ist
ein gewagter Vergleich. Im Jahr 2012 gaben
Unternehmen für Dienstleistungen von Markt­
forschungsinstituten weltweit über 40 Milli­
arden Euro aus – verbunden mit der Erwar­
tung, das Marketing weiter zu verbessern.
Moneten aus Daten
Monetarisierung von Daten. Bei diesem
Geschäftsmodell geht es schlicht darum,
bestehende Datenquellen innovativ zu nutzen,
um zusätzliche Erlöse zu erwirtschaften. Der
Verkauf von Rohdaten zum Kundenverhalten
aus eigenen Datenbanken kann ein erster
Ansatz sein. Echte Verhaltensdaten sind für
Marktforscher nämlich eine interessante
Alternative zu klassischen Befragungen, da
beobachtetes Verhalten grundsätzlich wert­
voller ist als erfragtes. So hat es zwar einen
gewissen Wert, wenn ein Konsument bei
der Eröffnung seines Nutzerkontos in einem
sozialen Netzwerk seine Interessen angibt;
weitaus objektiver, umfassender und somit
relevanter ist dann aber sein tatsächlich
beobachtbares Nutzungsverhalten und die
Klicks, mit denen er preisgibt, was ihm
gefällt und was ihn beschäftigt.
Neben dem bloßen Handel mit Rohdaten
zählen zur Daten-Monetarisierung auch
datenbasierte Services wie Analysen oder
Empfehlungen. Sie zielen auf eine Verede­
lung der Rohdaten ab. Und das geht so: Je
mehr Mosaiksteinchen, also Spuren in der
digitalen Welt, die Nutzer hier und da hin­
terlassen, desto präziser die einzelnen Bilder,
aus deren Analyse sich Empfehlungen erge­
ben. Daten über unser „Surf“-Verhalten im
Internet zeigen dabei nur einen Ausschnitt,
der aktuell zwar am leichtesten zu erfassen
ist, aber unsere Lebenswirklichkeit nur zum
Teil widerspiegelt. Schlagwörter wie „Intelli­
gente Netze & Städte“, „Persönliche Mobili­
tät“, „Vernetztes Fahren“ oder das „Internet
der Dinge“ lassen vermuten, welche Bereiche
unserer Wirklichkeit in Zukunft erfasst,
gespeichert und ausgewertet werden können.
Die rasant wachsende Anzahl an Daten­spuren
bei der Nutzung alltäglicher Dienstleistungen
liefert den Unternehmen in zunehmendem
Maße relevantes Analyse­material.
Erkenntnisgewinn aus Bewegungs­
profilen
Ein internationaler Mobilfunkanbieter erfasst
die Datenspur seiner Kunden im Mobilfunk­
netz, um anonymisierte Bewegungsprofile
zu erstellen. Solche Profile sind für andere
Unternehmen Gold wert, wenn es um die
regionale Analyse von Kundenströmen und
Standortentscheidungen geht. Wie viele
Personen zu welcher Zeit und wo genau in
London unterwegs sind, all das kann genau
gemessen werden. Für Supermarktketten sind
Antworten auf solche Fragen von unschätz­
barem Wert, weil sich damit zum Beispiel
ermitteln lässt, wo und in welchem Umfang
idealerweise Coupon-Aktionen durchgeführt
werden sollten. Idealerweise lassen sich
solche Informationen, wie in diesem Fall,
noch mit Wissen über spezifische Kunden­
segmente von weiteren externen Daten­
anbietern anreichern.
Sind es eher Teenager, die zur Mittagszeit
über den Piccadilly Circus flanieren? Wie
viele ausländische Touristen befinden sich
unter den Personenströmen? Wie unter­
scheidet sich das Durchschnittseinkommen
der Passagiere in den unterschiedlichen
U-Bahn-Linien? Die sogenannte „Footfall“Analyse ist ein Werkzeug, das dabei hilft,
solche Fragen zu beantworten. Für den
Mobilfunkanbieter eröffnete dieser Ansatz
ein zusätzliches Geschäftsmodell – und das
auf der Basis von Daten, die dem Unterneh­
men größtenteils bereits vorlagen. Sprich:
Wenn Unternehmen in der Lage sind, diese
Daten intelligent auszuwerten, können sie
mehr Profit erzielen. Die denkbaren Einsatz­
möglichkeiten präzise ausgewerteter Daten
sind vielfältig: Neben einer passgenauen
Werbung für jeden Kunden, idealerweise
sogar zum richtigen Zeitpunkt, zählen auch
eine präzisere Planung von Lagerbeständen
oder eine effektivere Personaleinsatzplanung
der Filialen dazu.
Delikate Frage der Datenhoheit
In Deutschland stieß ein Unternehmen mit
seinem Produkt „Smart Steps“ auf derart
massive Kritik, dass die Einführung des
Produktes Ende 2012 abgesagt wurde. Und
das, obwohl das Unternehmen davon über­
zeugt war, dass das Angebot alle Daten­
schutzansprüche erfülle, insbesondere, da
nur anonymisierte Daten in die Analyse ein­
flössen. Nachdem die rechtliche Situation
in Deutschland durchaus unterschiedlich
interpretiert wird, war wohl vor allem der
erwartete Unmut der eigenen Kunden das
ausschlaggebende Kriterium, die Einführung
des Dienstes in Deutschland nicht weiter
voranzutreiben. Denn dem möglichen
Zusatzertrag stand ein signifikantes Risiko
im Kerngeschäft gegenüber, nämlich der
Verlust von Vertrauen in die Marke.
Dass Konsumenten auch im deutschspra­
chigen Raum es nicht grundsätzlich ableh­
nen, Unternehmen ihre Daten zur weiteren
Nutzung zu überlassen, belegt eine Studie
im Auftrag eines der größten europäischen
Telekommunikationsunternehmen. Danach
zeigten sich drei Viertel der Befragten bereit,
ihre persönlichen Daten für die Verbesserung
medizinischer Leistungen herzugeben und
immerhin noch knapp die Hälfte für die Ver­
ringerung von Staus oder Emissionen im
Verkehr. Dagegen stimmte nur jeder Zehnte
zu, persönliche Daten für bessere Kauf­
empfehlungen und personalisierte Werbung
preiszugeben. Ein Mobilfunkunternehmen,
das Datenspuren aus seinem Mobilfunknetz
an einen Stauprognosedienst übermittelte,
sah sich folglich mit deutlich weniger Kritik
konfrontiert. Zustimmung oder Ablehnung
hängt also stark vom Verwendungszweck ab.
Big Data erregt deutlich weniger Misstrauen
bei Konsumenten, wenn sie einen klaren
Nutzen erkennen und die Unternehmen die
erforderliche Transparenz über die Nutzung
gesammelter Daten herstellen.
Thema mit gewaltigem Potenzial
Darüber hinaus sollten Unternehmen ihre
Kunden fair und nachvollziehbar an den
zusätzlichen Erlösen aus dem Geschäft mit
ihren Daten beteiligen. Denn die Studie
zeigte überdies die vorhandene Bereitschaft
der Kunden, gegen monetäre Anreize einer
Nutzung ihrer Daten zuzustimmen.
In einer anderen Umfrage äußerten 62
Prozent der Autofahrer in Deutschland ein
Interesse an sogenannten Telematik-Tarifen,
wenn ihnen dadurch preisgünstige Beiträge
garantiert werden. In diesem Fall sammelt
eine im Auto installierte Box verschiedene
Telemetrie-Daten zum Fahrstil (Fahrzeit,
zurückgelegte Kilometer, Geschwindigkeits­
überschreitung oder Bremsverhalten). Diese
werden anschließend ausgewertet und zur
Kalkulation der Prämie herangezogen. Der
Erfolg eines neuen Kfz-Versicherungstarifs
einer Tochterbank wird somit vor allem vom
Einsparpotenzial für den Fahrzeughalter
abhängen, auch wenn Datenschützer den
Plänen des Unternehmens noch skeptisch
gegenüberstehen.
Doch nicht nur Daten der Konsumenten
lassen sich monetarisieren. Während die
klassischen B2C-Beispiele typischerweise
die größere Medienaufmerksamkeit auf sich
ziehen, sind es die Möglichkeiten im B2BBereich, die ein höheres Ertragspotenzial
aufzeigen. So geht General Electric in einer
Studie zum „Industrial Internet“ davon aus,
dass allein die Luftfahrtindustrie mit der
Verminderung des Kerosinverbrauches um nur
ein Prozent durch intelligent vernetzte
Maschinendaten in den nächsten 15 Jahren
über 30 Milliarden US-Dollar einsparen kann.
Gemeinsam mit Accenture hat GE deshalb
das Joint Venture Taleris gegründet, das Luft­
fahrtunternehmen weltweit dabei unterstützt,
ihren Betrieb auf der Basis von Flugzeug­
sensordaten intelligenter zu gestalten. Taleris
überwacht zum Beispiel im Auftrag von
Etihad Airways den Flugbetrieb der gesamten
Flotte und analysiert kontinuierlich die Daten
verschiedener Sensoren und Komponenten
an Bord, um Probleme frühzeitig zu erkennen
und den Bedarf an ungeplanten Wartungs­
einsätzen und Ausfällen zu minimieren. In
diesem Anwendungsfall vermindern Daten
und ihre intelligente Nutzung wortwörtlich
den Verbrauch von zusätzlichem Öl.
Fazit
Daten, die in zunehmendem Maße als Fuß­
abdrücke alltäglicher Geschäftsprozesse
anfallen, sind ein wertvoller Rohstoff, dessen
intelligente Nutzung Wertpotenziale für
Unternehmen beinhaltet. Sie können ein
Garant für deren anhaltenden wirtschaft­
lichen Erfolg sein sowie die Konjunktur ins­
gesamt ankurbeln. Gefragt sind Offenheit
für Experimente in einem noch nicht defi­
nierten Markt und Fingerspitzengefühl im
Umgang mit Kunden, die zunehmend sen­si­
bilisiert sind für das, was mit ihren Daten
geschieht.
Ihr Ansprechpartner: Michael Mattern
[email protected]
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Accenture ist ein weltweit agierender
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fundierte Fähigkeiten über alle Branchen
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Wissen aus qualifizierten Analysen der weltweit erfolgreichsten Unternehmen in eine
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seinen Kunden ein. Accenture erwirtschaftete
im vergangenen Fiskaljahr (zum 31. August
2013) einen Nettoumsatz von 28,6 Mrd.
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www.accenture.de.
Sven Drinkuth
Geschäftsführer
Accenture Strategy CRM
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