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Der Modern Marketing Blog beleuchtet die neusten Entwicklungen, Strategien und Technologien im Marketing.

Big Data. Small Impact. Wenn Daten keine Antworten liefern, weil niemand gute Fragen stellt.

Daten sind das neue Öl, schreibt der Economist vor Kurzem mit Referenz auf Google (Alphabet), Amazon, Apple, Facebook und Microsoft. Die US-Datenriesen beherrschen gemeinsam E-Commerce und Onlinewerbung.

Wenn Daten wie Öl funktionieren, dann sind sie der Rohstoff, der erst durch eine komplexe Kette von Schritten zu einem wertvollen Element unserer Existenz auf diesem Planeten wird. Und tatsächlich scheint es ein Missverständnis zu geben, was Daten sind und wie aus Daten sinnvolle Information oder gar Wissen wird. Aber lassen Sie mich vorne anfangen.

Menschen produzieren Daten, eigentlich immer und überall. Selbst wenn Daten gar nicht aufgezeichnet werden, sind sie vorhanden. Auch ganz ohne Technologie sammeln wir Daten über andere Menschen, über uns selbst und über alles, was in unserer Umgebung passiert. Sobald wir uns bewusst an die Analyse dieser Daten machen, entstehen Informationen. Bei Kaufentscheidungen lassen sich beispielsweise Prozesse identifizieren, bei denen Daten wie etwa der Preis, die Verpackung oder die Marke individuell verarbeitet werden. Genauso wie bei komplexen Algorithmen steht am Ende eine Entscheidung, die sich auf Informationen beruft. Auch wenn es interessanterweise immer mehr Algorithmen gibt, bei denen kaum noch jemand die Entscheidung auf die einzelnen Datenpunkte zurückführen kann. Betreiben beispielsweise Airlines Preisdiskriminierung, um durch massive Segmentierung optimale Preise zu erzielen, kann kaum jemand erklären, wie genau sich der einzelne Preis zusammensetzt. Genauso wie niemand am Gate erklären kann, wer wann warum ein Upgrade erhält. (Ich habe das mehrfach zu ergründen versucht. Bisher ohne Erfolg. Und ohne Upgrade).

Menschen verarbeiten nur Daten, die sie als Information nutzen

Genau wie Algorithmen arbeiten Menschen mit Daten. Nur kommen diese aus unserer Wahrnehmung. Was wir über unsere Sinneskanäle aufnehmen, verarbeiten unsere kognitiven Algorithmen im Kern nicht anders als komplexe Algorithmen, die mit quantitativen Daten bespielt werden. Gleichzeitig sind unsere menschlichen Algorithmen in der Entwicklung ihrer Datennutzung den meisten künstlichen Intelligenzen in einer Sache weit überlegen: Die Verarbeitung von Daten ist beim Menschen über Jahrtausende immer effizienter geworden. Unsere selektive Wahrnehmung und zielgerichtete Datenverarbeitung wird uns zwar manchmal zum Verhängnis, aber in den meisten Fällen ist sie unglaublich effizient. Das liegt an der Effizienz bei der Auswahl der Daten, getrieben durch eine Fragestellung. Wir gehen nicht einfach in den Supermarkt, stellen uns vor ein Regal und fangen an Daten zu sammeln. Das würde so viel Zeit und Ressourcen fressen, dass es den Gang in den Supermarkt nie rechtfertigen würde. Fakt ist, weit mehr als Daten zu verarbeiten, sind wir enorm gut darin Daten zu ignorieren. Unsere Auswahl ist durch Hypothesen getrieben. Und genau deswegen verarbeiten wir fast ausschließlich Daten, die wir als Informationen nutzen.

In Unternehmen hingegen werden nur aus wenigen Daten tatsächlich Informationen gewonnen. Das unglaubliche Potenzial geht aus zwei entscheidenden Gründen verloren:

1. Unternehmen sammeln Daten nicht basierend auf Hypothesen, sondern basierend auf der Verfügbarkeit von Daten. Wenn wir 24/7 den Puls unserer Kunden abrufen können, dann sammeln wir diese Daten nicht weil wir sie brauchen, sondern weil sie greifbar sind. So sammeln Unternehmen enorme Berge an Daten, die sie nicht in Informationen verwandeln können, weil ihnen die richtige Hypothese fehlt.

2. Die massive Segmentierung und Individualisierung von Angeboten im Bereich von Produkten und Services sorgt dafür, dass wir die Kontrolle über unsere eigenen Algorithmen verlieren, weil die Komplexität hinter der sinnvollen Datennutzung die Kompetenzen von Entscheidungsträgern in Unternehmen bei Weitem übersteigt. (Die EU arbeitet in diesem Zusammenhang bereits an einem Gesetzesentwurf, der Unternehmen ab 2018 zwingen soll, die Entscheidungen von Algorithmen erklären zu können - unter Berufung auf die verwendeten Daten.)

Daten sind in vielen Aspekten vergleichbar mit Öl, da sie unzählige Probleme lösen und Prozesse optimieren können. Öl zu besitzen entspricht also irgendwie der Macht, Daten zu besitzen. Aber der Vergleich hinkt im gleichen Atemzug. Ohne eine sinnvolle Fragestellung bleiben Daten eben Daten und werden nicht zu nutzbaren Informationen.

Warum sich der Wert von Big Data am Einsatzzweck bemisst

Was Unternehmen heute fehlt, ist eine Vision für die Fragestellung, die Daten in Zukunft beantworten sollen. Innovative Datenkonzepte müssen sich auf die Frage konzentrieren und gezielt nach passenden Daten suchen, die eben nicht einfach verfügbar sind. Denn letztendlich sind Daten - anders als Öl - nur bei einer bestimmten Fragestellung, in einem bestimmten Kontext und nur für eine kleine Auswahl an Unternehmen relevant und interessant. Der Wert von Daten bemisst sich nicht an ihrer Menge, sondern am Zweck ihres Einsatzes. Anders gesagt, wer viele Daten über seine Kunden gesammelt hat und sich an prädiktive Modelle wagt, hat nicht zwangsläufig einen sinnvollen Zweck und Einsatz identifiziert.

In diesem Fall entspricht die Datennutzung in etwa dem Gang in den Supermarkt, ohne zu wissen, was man eigentlich kaufen muss. Am Ende ist der Wagen voller Dinge, die man zwar irgendwie kaufen will, aber gleichzeitig fehlen wahrscheinlich Dinge, die wir mit einer guten Hypothese dann doch mitgenommen hätten. Wir können unsere Datennutzung nicht dem Zufall überlassen. Das ist schlicht nicht effizient. Und im Unternehmenskontext sogar eine Gefahr. Denn ohne Strategie in die Datensammlung einzusteigen, führt zu überfüllten Einkaufswägen und Impulskäufen. Wer Daten sinnvoll nutzen will, beginnt bei einer Strategie, die ein Durchdringen des Kunden ermöglicht. Es geht um das  tatsächliche Verständnis für dessen Datennutzung.

Die besten Big-Data-Unternehmen stellen die richtigen Fragen

Was Amazon und Co. so erfolgreich macht, ist ihr rigoroser Informationsanspruch. Es geht nicht nur darum, durch Daten mehr zu verkaufen. Es geht nicht darum, Kunden besser zu segmentieren. Es geht darum Menschen zu verstehen, gezielt Produkte für erkannte Bedürfnisse zu entwickeln und experimentell gezielt nach Daten zu suchen, die ein tieferes Verständnis ermöglicht.

Big Data ist unangetastetes Potenzial, nicht etwa weil die Daten fehlen. Es ist verschenktes Potenzial, weil die Fragen fehlen, die Daten beantworten sollen. Unternehmen, die in naher Zukunft die Macht des neuen Öls nutzen wollen, müssen sich überlegen, wozu sie welche Daten brauchen, bevor sie mit der Sammlung von Bergen an Daten beginnen, die am Ende kaum Wert haben, weil sie keine Antworten liefern. Dass sie keine Antworten liefern, liegt daran, dass Unternehmen nicht die richtigen Fragen stellen.

Zum TAG DER INDUSTRIEKOMMUNIKATION 2017

Christoph Burkhardt ist einer der Keynote-Speaker beim TAG DER INDUSTRIEKOMMUNIKATION 2017, dem B2B-Branchenevent des Jahres. Unter dem Motto „Digitale Transformation – B2B-Marketing der Zukunft“ feiert der TAG DER INDUSTRIEKOMMUNIKATION am 22. Juni 2017 im Veranstaltungsforum Fürstenfeld in Fürstenfeldbruck (bei München) sein fünfjähriges Jubiläum. Im Rahmen der großen bvik-Leuchtturmveranstaltung erklären hochkarätige Speaker aus Wissenschaft und Praxis, wie die digitale Transformation das B2B-Umfeld verändern wird und welche Trends Industrieunternehmen auf keinen Fall verpassen dürfen.
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