15. Dez 2016
Zukunftsmanagement, Digitalisierung

Marketing mit Customer Analytics

Wie kann man sich im Dschungel von Big Data und Analytics zurechtfinden und welchen Weg sollte man als Unternehmen einschlagen, um die Potentiale von Data Analytics richtig zu nutzen? Im Net-Book Kap. 8.9.1 zeigt Dr. Joachim Allhoff, wie in einem standardisierten Bewertungsprozess Unternehmen den Aufbau von Customer Analytics planen, Maßnahmen einleiten und umsetzen können, damit schrittweise der „Datenschatz“ gehoben wird.

Datengetriebenes Marketing

Im Fokus: Geschäftsprozesse und Prozesskosten

Bereits in der Studie des Barc-Institutes aus dem Jahre 2014 „Big Data Analytics – Auf dem Weg zur datengetriebenen Wirtschaft“ wird deutlich, dass sich viele Unternehmen zunächst eine Verbesserung von Geschäftsprozessen und Verringerung von Prozesskosten durch die Implementierung von schnelleren Data Analytics Anwendungen erhoffen. Im Fokus stehen hierbei einerseits die Anwendung von schnellen Analysemöglichkeiten durch Dashboards und die Visualisierung von Daten. Anderseits ist aber auch der Wunsch nach dem Einsatz von Prognose-Modellen („Predictive Analytics“) besonders stark – etwa zur Vorhersage von Kündigern oder zur Berechnung von Produktkaufwahrscheinlichkeiten.

Prognosemodelle

Insbesondere in diesem Bereich der Prognose-Modelle sehen Unternehmen Potentiale für die Senkung von Prozesskosten und die Verbesserung von Geschäftsprozessen. Als Hindernis wird aber unter anderem das Fehlen von fachlichem und technischem Know-how kritisch gesehen. Auch die konkrete Einbindung von Analytics Ansätzen in die betrieblichen Prozesse stellt häufig ein Hemmnis für die Nutzung von Big Data / Predictive Analytics-Ansätzen dar.

Dr. Joachim Allhoff, Leiter des Heilbronner Institut für angewandte Marktforschung der Hochschule Heilbronn zeigt in seinem Net-Book-Artikel Kap. 8.9.1, welche Möglichkeiten sich heute für Unternehmen durch Customer Analytics  bieten.

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