| Interview mit Dean Abbott

"Mit Analytics kann man Kunden glücklicher machen"

"Je mehr Daten man hat und analysiert, desto besser weiß man, wie kleine und kleinste Kundengruppen sich verhalten."
Bild: abbottanalytics.com

Unternehmen brauchen Daten über Kunden und Märkte. je mehr, desto besser, meint der Analytics-Experte Dean Abbott, CEO von abbottanalytics.com. Aber Datensätze allein reichen nicht, man braucht Mitarbeiter mit Fachwissen und Intuition, die die Analyseergebnisse erfolgreich nutzen.

acquisa: Wovon reden wir eigentlich, wenn wir die Buzzwords Big Data und Analytics verwenden?

Dean Abbott: Analytics, also die Analyse der Daten, ist das Herzstück von Big Data. Big Data ist das Sammeln riesiger Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen – von der Website, aus dem E-Mail-Marketing, aus dem Shop, vom mobilen Endgerät – und es geht dabei vor allem auch um das Sammeln unstrukturierter Daten. Wenn ich das Wort Big Data höre, reagiere ich immer zwiegespalten. Auf der einen Seite ist das ein wundervoller Weg, um Kundenverhalten zu verstehen und besser auf Bedürfnisse der Kunden einzugehen. Immer vor dem Hintergrund, dass das bessere Geschäft, mehr Umsatz etc. bedeutet. Andererseits glauben viele Verantwortliche in Unternehmen, die Daten ersetzten Intuition und Wissen. Frei nach dem Motto: Ich habe Daten, ich kann auf Expertenwissen und Marktkenntnisse verzichten. Aber Daten können das Wissen der Experten nur ergänzen, in keinem Fall ersetzen.

acquisa: Wo liegen die Herausforderungen bei dem Thema?

Abbott: Irgendwie kommt es mir vor, als wäre ich 20, 25 Jahre zurückgegangen. Damals haben Unternehmen begonnen, Daten zu sammeln, viel mehr Daten, als sie mit ihrer Hardware bewältigen konnten. Deshalb haben sie mehr und speziellere Hardware gekauft, für teures Geld, um die Daten speichern zu können. Sie konnten sie aber gar nicht verarbeiten. Jetzt sind wir in einer analogen Situation. Bei Big Data geht es ja vor allem um unstrukturierte Daten. Und es werden immer mehr. Und zwar immer schneller. Zuerst gab es mehr Daten als Speicherplatz, und jetzt ist die Schnelligkeit der Datensammlung viel größer als die Fähigkeit der Unternehmen, sie zu verarbeiten. Und die Vielfalt der Daten ebenso, sie kommen aus allen möglichen Quellen: aus dem Web, aus dem Shop, vom Mobiltelefon. Die Unternehmen stehen vor der Aufgabe, diese Daten so zusammenzuführen, dass sie sie weiterverarbeiten und analysieren können.

acquisa: Wie weit sind die Unternehmen denn?

Abbott: Sie stehen erst am Anfang. Weil das gerade so ein Hype ist, fangen viele einfach an, ohne wirklich zu wissen, was sie tun. Sie sehen das Ziel gar nicht. Jedes Unternehmen hat seine eigene Art, mit Daten zu arbeiten, es gibt keinen Königsweg. Und dann fehlt die Expertise. Oft kennt der CIO oder wer auch immer sich hervorragend mit, sagen wir, Webanalysedaten aus. Aber nur, weil er diese Daten versteht und lesen kann, heißt das nicht, dass er auch etwas mit unstrukturierten Daten anfangen kann. Er denkt aber, dass er es kann, wegen seiner Erfahrung mit anderen Arten von Daten. Niemand sieht das große Ganze und kann die unterschiedlichen Teile zusammenfügen.

acquisa: Bei dem Ganzen geht es ja um die Customer Journey. Was hat man denn gewonnen, wenn man die Customer Journey kennt?

Abbott: Die Customer Journey – noch so ein Buzzword – ist ein umfassender Blick auf das Verhalten des Kunden. Es ist doch so: Kunden nutzen jeden Kanal zu einem bestimmten Zweck. Zum Beispiel besucht der eine regelmäßig die Website, um sich dort über Produkte zu informieren. Kaufen tut er aber im Ladengeschäft. Ein anderer liest zwar alle E-Mail-Newsletter, die Kaufentscheidung fällt aber im Online-Shop, nicht bei der Newsletter-Lektüre, die ihn nur unterhält. Diese Informationen über den Kunden und sein verhalten liegen vor, nur: Weil die Daten in Silos stecken und kein Kanal von dem anderen weiß, kann das Unternehmen diese Informationen nicht zusammenführen, analysieren und auf dieser Basis handeln. Man muss die verschiedenen Nutzungsarten und Verhaltensweisen miteinander in Verbindung bringen. Denn wenn man weiß, wie und warum ein Kunde einen bestimmten Kanal nutzt, und ihm auf diesem Kanal dann nur das anbietet, was er sucht, dann stärkt man die Markenloyalität. Markenloyalität schaffen Sie, wenn Sie Kunden glücklich machen. Spam ist nur dann Spam, wenn Sie etwas nicht wollen. Wenn Sie eine E-Mail kriegen, die Sie anspricht und diese Sie auf eine Landingpage führt, die Ihnen gefällt, dann ist die E-Mail für Sie kein Spam. Selbst wenn Sie sie nicht angefordert hatten. Wenn ein abonnierter Newsletter Sie aber auf eine Seite führt, wo nichts steht, das Sie anspricht, dann ist das Spam, egal ob bestellt oder nicht. 

acquisa: Welche Branchen müssen denn vor allem in Big Data investieren?

Abbott: Alle. Das Thema betrifft alle Branchen und alle Unternehmensgrößen. Wer nicht in Big Data und Analytics investiert, fällt weit zurück. Ein Mensch kann immer nur ein kleines Stück des Universums sehen, heißt es. Und so ist es auch bei Kunden: Ein Kunde zeigt nur einen minimalen Ausschnitt, aber Millionen von Kunden geben ein Gesamtbild ab. Und das brauchen Unternehmen. Je mehr Daten man hat und analysiert, desto besser weiß man, wie kleine und kleinste Gruppen sich verhalten. Je mehr Daten, desto mehr Details lautet das Motto.

acquisa: Klingt toll, aber wer soll das alles machen? Wo sind die Datenexperten?

Abbott: Es ist nicht leicht, Datenexperten zu finden. Als ich vor 25 Jahren begonnen habe, war das die Nische in der Nische. Jetzt haben das Thema alle auf dem Schirm, weil jeder Daten sammelt; nur weiß fast keiner, wie er sie analysieren soll. Und, was noch wichtiger ist, die Ergebnisse in Aktionen übersetzt, die Einfluss auf das Kundenverhalten haben. Es gibt gerade in den USA an den Universitäten hervorragende Kurse und Studiengänge in Sachen Data Science. Aber: Man braucht auch Phantasie, man muss neugierig sein auf das, was die Daten verraten, man muss staunen können. Und nicht jeder Mathematiker ist neugierig.

acquisa: Die Ergebnisse, die Analytics bringt: Zeigen die eigentlich Kausalzusammenhänge auf oder handelt es sich um Korrelationen?

Abbott: Es geht hier um Korrelationen, nicht um Kausalitäten. Das muss man klar sagen. Unternehmen wollen natürlich Kausalzusammenhänge bekommen – wenn A dann B – aber sie erhalten Korrelationen. Das sollte man nicht verwechseln. Es ist zwar möglich, Kausalzusammenhänge aufzuzeigen, aber dazu müsste man die Daten sehr intensiv analysieren, und das Ganze hat wenig Sinn. Denn die Schnelligkeit der Daten ist so enorm, dass man es experimentell nicht nachstellen kann. Aber Korrelationen sind auch völlig ausreichend.

Im Luftverkehr gibt es den sogenannten Closed Loop, das heißt, der Computer analysiert permanent die Daten zum Flug und kann die nächsten Sekunden und Minuten voraussagen. Die Daten geben nichts her, um die nächsten 200 Meilen vorauszusagen, aber das muss auch gar nicht sein. Es reicht vollkommen, wenn die folgenden Minuten sicher sind. Und genau darum geht es auch bei der Kundenbeziehung. Die nächste Aktion, die folgende Interaktion müssen möglichst genau prognostiziert werden, damit der Kunde ein gutes Erlebnis hat. Und diese Daten dienen dann, im Sinne des Closed Loop dazu, beim nächsten Mal noch genauer rechnen zu können. Es ist wie mit der Wettervorhersage: Meteorologen können das Wetter für den folgenden Tagen sehr genau prognostizieren und sehr genaue Tendenzen für die nächsten zwei oder drei Tage berechnen. Alles, was weiter in die Zukunft reicht, wird unpräzise. Aber es reicht ja auch zu wissen, wie das Wetter morgen wird, ob man an den Strand fahren kann oder besser zu Hause bleibt. Für Unternehmen gilt: Lieber die Kunden bei der nächsten Interaktion glücklich machen und sich darauf konzentrieren, statt Prognosen für das nächste halbe Jahr abgeben.


Analytics und Big Data sind das Schwerpunktthema von acquisa in Ausgabe 3/2014 (erscheint am 5. März).

Schlagworte zum Thema:  Analytics, Big Data, Kundenanalyse, CRM

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