Accenture Ritt Auf Der Tsunamiwelle
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Navigator Wegweiser für Entscheider in Marketing, Vertrieb und Kundenservice Ritt auf der Tsunami-Welle Von Big Data zu Big Business – wie Unter­nehmen von der Daten­explosion profitieren Auszug aus Ausgabe 2, Sommer 2013 Ritt auf der Tsunami-Welle Von Big Data zu Big Business – wie Unter­nehmen von der Datenexplosion profitieren Wenn Kunde A heute den Kontakt zu seiner Bank, einer deutschen Großbank, sucht, dann weiß diese mit hoher Wahrscheinlichkeit, was er möchte. Woher sie das weiß? Sie wertet jährlich über alle ihre Kanäle, also Filialen, Terminals, Online Banking, Call Center und mobile Applikationen, etwa 350 bis 400 Millionen kundeninitiierte Interaktionen aus. Für ein besseres Kundenerlebnis. In Echtzeit werden ihm nun auf ihn zugeschnittene Angebote präsentiert. Sie ver­hindern eine sachliche Diskussion um Der Erfolg für die Bank: Sie hat die strategische Relevanz von Smart Data, den durchschnittlichen Transakti- ohne die in Zukunft kaum noch eine Schlacht um den Verbraucher zu gewinnen ist. onswert mit Kunde A dadurch um 50 Prozent gesteigert. Exponentielles Wachstum der Zauberei? Nein, Big Data. Datenmassen „Eine Monsterwelle zu surfen, fühlt sich an wie ein Duell auf Leben und Tod. Wenn es so weit ist, hast du keine Ahnung, was dich erwartet“, beschreibt Profisportler und Big Wave Surfer Sebastian Steudtner seinen atemberaubenden Ritt auf den gefährlichsten Wellen der Welt. Als ähnlich unberechenbare Welle stellen sich Big Data für Unternehmen dar, sofern diese über keine ausgeklügelte Technologie verfügen, um Big Data in Smart Data umzuwandeln. Nur dann können Marke­ ting, Vertrieb und Kunden­service sowie andere Unternehmenseinheiten aus der schier unendlichen Datenmasse diejenigen Daten gezielt nutzen, die für ihre jeweiligen Geschäftsaktivitäten relevant sind. Die Diskussion, welche unternehmerischen Vorteile aus Big Date gezogen werden können, gewinnt branchenübergreifend an Dynamik. Nur in wenigen Fällen werden Big Brother-Szenarien und der gläserne Verbraucher assoziiert. Big Data werden für Verantwortliche in Marketing, Vertrieb, Kundenservice und IT dann wichtig, wenn man mit den vorhandenen Business Intelligence-Bordmitteln nicht mehr in der Lage ist, alle relevanten und erfolgskritischen Daten auf effiziente Weise zu speichern, zu prozessieren und für Marketing, Vertrieb und Kundenservice verfügbar zu machen. Hierzu zählen grundsätzlich alle Daten, die der Kommunikation zwischen Menschen, zwischen Mensch und Maschine sowie zwischen Maschinen erzeugt und gespeichert werden – und die Ihr Unter­ nehmen für sich als relevant erklärt. Die dafür verfügbare Datenmenge wächst von Jahr zu Jahr exponentiell. Experten gehen davon aus, dass die gesamte Datenmenge dieser Welt in den nächsten zehn Jahren von derzeit einem Zettabyte (1 ZB = 1 Billion GB) auf 36 Zettabyte, also um den Faktor 36, ansteigen wird. Gleichzeitig wird sich die Schnelligkeit unserer Computer­ systeme, die schon für tausend USD erhält­­lich sind, gemessen an der Anzahl der Berechnungen pro Sekunde von einer Million MIPS (1.000 Millionen Berechnungen pro Sekunde = 1 MIPS) auf eine Milliarde MIPS erhöhen, also um den Faktor 1.000 schneller werden. Schier unvorstellbare Dimensionen sind erreicht. Big Data = Smart Data Business Potenzial Die Wertschöpfung von Big Data liegt auf der Hand. Überall dort, wo Daten in einem Geschäftsmodell heute oder mit Blick auf die neuen Möglichkeiten in der Verarbeitung künftig Relevanz haben, können sie schneller, umfassender oder intelligenter aufbereitet und zur Beantwortung von ausgesprochen anspruchsvollen Fragestellungen heran­ gezogen werden. Hier einige Beispiele: • Wie ist die Markenwahrnehmung und Präsenz an einzelnen Kundenkontaktpunkten im Vergleich zu Mitbewerbern? • Passt das aktuelle Produktportfolio zur Kundennachfrage sowie zu den verfügbaren Ladenkapazitäten und dem Ladendesign? • Auf Basis welcher Daten und Daten­ kombinationen können die Volumina an Geschäftsvorfällen im Kundenservice präziser als bislang vorhergesagt werden? Die Herausforderung für Unternehmen besteht darin, solche neuen, geschäfts­ modellrelevanten Fragestellungen zu finden und mit ihren Daten zu beantworten, wie im erwähnten Fall der deutschen Großbank. Dort wurden die Daten von Kunden und Interessenten, die aus früheren Webseitenaufrufen, Suchbegriffen, Reaktionen auf Kampagnen oder Inhalten von Produkt- und Serviceanfragen resultierten, über die Kontaktkanäle hinweg geschickt mit soziodemografischen Daten verknüpft. Anschließend wurden diese Daten mit Realzeitanalysen darauf untersucht, wie wahrscheinlich die Akzeptanz verschiedener Produktvorschläge ist. Das Resultat war besagte Verdoppelung des Wertes realisierter Transaktionen. Durchdenkt man die Einsatzmöglichkeiten von Big Data und die Konsequenzen bezogen auf das eigene Geschäftsmodell, dann führt dies vor allem zu Änderungen strategisch relevanter Entscheidungen. Die betreffen unter anderem die Bereiche Zielkunden­ segmente, Kanalmix und Produktportfolio der Organisation mit neuen Zuschnitten von Front, Middle und Back Office sowie die entsprechenden Prozesse. Ganz zu schweigen von der IT-Unterstützung. Die Neuerungen im jeweiligen Datenmodell sind demgegenüber nur Mittel zum Zweck. Die Quintessenz: Big Data, gelegentlich auch als „digitales Rohöl der Neuzeit“ bezeichnet, sind für Entscheidungsträger in Marketing, Vertrieb und Kundenservice Option und Chance zugleich, Geschäftserfolge zu erzielen. Ähnlich unraffiniertem Erdöl, das mit mehr als 17.000 Bestandteilen eine sehr komplexe Mischung organischer Stoffe darstellt, aus der unterschiedliche Industrien eine Vielzahl „veredelter“ Produkte von vielfachem Wert gewinnen. Der Weg ist das Ziel Die enorme Menge der Daten leichter und gezielter zu bearbeiten und damit die Möglichkeit zu schaffen, sich wettbewerbsrelevante Erkenntnisse zu erarbeiten, das ermöglichen neue Techniken. Dabei geht es um schemafreie oder nicht-relationale Datenbanken, die Datenstrukturen und Berechnungen virtuell in den Rechenkern schieben können (In-Memory-Techniken), Parallelisierung von Berechnungen in diversen Rechenkernen (Grid Computing) und um modernste Visualisierung von Daten und Resultaten. Hersteller, die diese Techniken kombiniert in Technologien umgesetzt haben, sind unter anderem SAP mit SAP HANA und SAS mit SAS HPA. Ihr Ansprechpartner: Alexander Fritsch [email protected] Analytics im Unternehmen Erfolgsfaktoren … weitere Lieferanten … weitere Partner HR Distribution Produktion Kundenservice Notwendige Bausteine für Analytics im Unternehmen Marketing/ Vertrieb Unternehmensbereiche Aktion Bereichsspezifische Entscheidungen Entscheidungen E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 En Erkenntnisse Datenbasis Unternehmensstrategie Bereichsübergreifende Entscheidungen Reporting und Visualisierung Analytische Verfahren Datenmanagement Bereichsspezifische prädiktive Analytics V1 V2 V3 V4 Quelle: Accenture Research 2013 V6 Bereichsübergreifende Analytics (prädiktiv und deskriptiv) Datenhaltung, -pflege Datenaggregation & -aufbereitung Datenquellen V5 Datenbeschaffung & -integration V7 Vn • Formulierte Strategie für Analytics auf Gesamtunternehmensebene • Abdeckung aller wichtigen Geschäftsbereiche mit deskriptiven und prädiktiven Analytics • Priorisierung der Ausgaben für Analytics (Lizenzen, Entwicklung, Ressourcen) über alle Bereiche hinweg • Unternehmensübergreifender Ansatz zum Aufbau von Analytics-Fähigkeiten (Mitarbeiter, Prozesse, Technologie, Daten) Über Accenture Kontakt Accenture ist ein weltweit agierender Managementberatungs-, Technologie- und Outsourcing-Dienstleister mit 261.000 Mitarbeitern, die für Kunden in über 120 Ländern tätig sind. Als Partner für große Business-Transformationen bringt das Unternehmen umfassende Projekterfah­rung, fundierte Fähigkeiten über alle Branchen und Unternehmens­bereiche hinweg und Wissen aus qualifizierten Analysen der weltweit erfolgreichsten Unternehmen in eine partnerschaftliche Zusammenarbeit mit seinen Kunden ein. Accenture erwirtschaftete im vergangenen Fiskaljahr (zum 31. August 2012) einen Nettoumsatz von 27,9 Mrd. US-Dollar. Die Internetadresse lautet www.accenture.de Dr. Clemens Oertel Geschäftsführer Accenture GmbH [email protected] Accenture Management Consulting Accenture ist ein weltweit agierender Managementberatungs-Dienstleister. Mit über 17.000 Beratern weltweit und der umfassenden Erfahrung aus einer Vielzahl von Projekten unterstützt Accenture Management Consulting Unternehmen und Regierungen auf ihrem Weg zu High Performance. Die Kombination aus umfassendem Branchenwissen und fundierten Fähigkeiten ist dabei die Basis für führende Dienstleistungen in den Bereichen Strategie, Analytik, Finance & Enterprise Performance, Marketing, Operations, Risk Management, Sales & Customer Services, Nachaltigkeit sowie Talent & Organization. Copyright © 2013 Accenture All rights reserved. Accenture, its logo, and High Performance Delivered are trademarks of Accenture. Christoph Steidle Senior Manager Accenture GmbH [email protected]
