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Eines der Hype-Wörter im Online-Handel der letzten Jahre ist Big Data. Besonders im E-Commerce trifft man Big-Data immer wieder an, teilweise als Nutzen für das Online-Marketing, teilweise als Produkt. Doch was ist Big Data eigentlich?

Big Data bezeichnet zunächst alle Sammlungen von Daten, egal welches Thema sie abdecken. Darunter fällt das Surfverhalten ebenso wie die Steuerung des »smarten« Thermostat zuhause.

Wie diese Daten erhoben werden ist kaum aufzuzählen. Die Entwicklung immer neuer Produkte im Bereich der Technik ist so rasant, dass kaum mitzuhalten ist, was alles Daten erhebt. Immer mehr Sensoren werden verbaut und eingesetzt.

Der Trend des IoT (Internet of Things) verdeutlicht diese Entwicklung zunehmend. Das Auto, das per GPS permanent den Standort festhält und gleichzeitig das Fahrverhalten analysiert. Der Kühlschrank, der Einkaufslisten erstellt oder der Roboterstaubsauger, der die Wohnung vermisst.

Überall werden Daten gesammelt. Sie dienen der Vorhersage von Staus ebenso wie dem Wetter. Sie können die Finanzmärkte analysieren oder prognostizieren Ernteerträge.

Für den E-Commerce ist diese Datenflut Segen und Fluch zugleich. Immer mehr Daten werden im Online-Handel erhoben, immer ausgefeiltere Analyse Tools geben in Echtzeit Prognosen über Kundenverhalten und Interessen aus. Immer größere Datenmengen sammeln sich an und wollen verarbeitet werden.

»Big Data ist das neue Öl« ist ein bekannter Spruch, der seit einiger Zeit die runde macht. Wobei zunächst die gesammelten Daten als Rohöl bezeichnet werden müssen. Sie sprudeln in schier unermesslichen Mengen auf die Server, unsortiert und chaotisch. Alles wird gespeichert, weil dank IoT und Co alles Daten liefert. Terabyte bis hin zu Petabyte an Daten werden auf die Server geladen und wollen ausgewertet, bearbeitet und genutzt werden

Allein im Zeitraum von 2000 bis 2002 wurden so viele Daten erhoben, wie zuvor in 40.000 Jahren. In 2014 wird die gleiche Menge an Daten alle zehn Minuten erhoben.

(Müller, 2015, S. 44)

Wofür sie anschließen genutzt werden, wie sie aufgearbeitet und destilliert werden können, ist dabei eine ganz andere Frage. Das Wesen von Big Data unterliegt dabei in konzentrierter Form drei Charakteristika, welche die Aufgabenfelder und Potenziale beschreiben:

  1. Volumen: also die Quantität von Daten, wie viele Daten liegen vor?
  2. Velocity: wie schnell sind die gesammelten Daten zu verarbeiten?
  3. Variety: welche Bandbreite an Daten liegt vor?

(Müller, 2015, S. 44)

Alle drei Charakteristika wollen berücksichtigt werden in der Verarbeitung von Big Data. Sie stellen Unternehmen vor große technische wie auch rechtliche Herausforderungen. Für eine erfolgreiche Integration in ein Marketing-Konzept müssen die Daten schnell und zuverlässig verarbeitet werden können. Richtig umgesetzt, bieten die Daten ein effektives Plus an Informationen über die Kunden und lassen ein gezielteres Marketing zu.

Allerdings hat das seinen Preis. Neben der technischen Umsetzung muss auch der rechtliche Aspekt berücksichtigt werden. Nicht erst seit gestern ist ein Glaubenskrieg entbrannt über Nutzerrechte und Datenschutz. Rechtliche bedenken sind seit Jahren fester Bestandteil der politischen Debatten. Mit Einführung des DSGVO wurde auch auf europäischer Ebene ein strenger, rechtlicher Riegel vor das freie Sammeln von Daten geschoben. Die Umsetzung dieser Auflagen führt viele Unternehmen an die Belastungsgrenze. Aus Angst vor Abmahnungen kündigen viele Unternehmen ihren Newsletter-Versand auf. Immer kritischer wird das Sammeln von Daten gesehen und die Unternehmen fühlen sich genötigt, Stellung zu beziehen.

Big Data kommt in den Verruf zu sehr in die Privatsphäre einzugreifen und besonders im E-Commerce ist die Kundensicht zunehmend kritischer gegenüber den sogenannten »Datenkraken« wie Amazon und Google.

Der Spruch »Big Data ist das neue Öl« muss zunehmend die Erkenntnis aufnehmen, dass der Internetnutzer Öl sparen will. Image-Probleme durch eine unzureichende Datenschutz-Handhabung will sich kaum ein Unternehmen einhandeln. Die Reduktion des Daten-Hungers kann hingegen dem Kunden gegenüber als offen und ehrliche Marketingstrategie verkauft werden und trifft damit den Nerv der Zeit.

Aus diesem Grund bietet sich das Marketing-Tool »Personality Check« besonders in Zeiten gesteigerten Bewusstseins des Kunden gegenüber transparenten Datenschutzbestimmungen an. Weil mit »Personality Check« keine Daten-Berge anfallen, eignet es sich besonders gut für Unternehmen und E-Commerce-Treibende, die ein sensibles Ohr gegenüber den Wünschen der Kundschaft haben. Das Tool braucht keine detaillierten und langwierig gesammelten Informationen über die Kundschaft, sondern kann schon mit einem minimalen Datensatz direkt loslegen. Einzig das Geburtsdatum des Kunden muss verfügbar sein, um eine sichere Einteilung der Kundschaft in unterschiedliche Käufertypen zu erbringen. Für diese Einteilung muss nicht mal der Name des Kunden übermittelt werden. Eine anonymisierte Kundenliste mit den Geburtsdaten reicht vollkommen aus. Das ist aus Datenschutz-Sicht völlig sicher, da im Schnitt jedes Geburtsdatum 25.000-mal vergeben ist. Über einen Algorithmus werden die Datensätze in neun unterschiedliche Käufertypen unterteilt. Anschließend erhält der Auftraggeber die anonymisierte Liste mit der Einteilung zurück und kann seine Kontaktdaten um diese Informationen ergänzen. Ein gänzlich anonymisiertes Verfahren, da »Personality Check« nie die Namen der Kunden benötigt um eine treffsichere Analyse durchzuführen.
Datenberge werden vermieden, ein personalisiertes Marketing-Konzept kann entwickelt werden und dem Kunden kann vermittelt werden, dass seine Daten sicher gehandhabt werden. So können die Anstrengungen und Gefahren von Big Data umgangen werden und zu einem Big Win für Online-Händler und Kunde werden.

Lassen Sie sich kostenfrei und unverbindlich beraten. Wir stellen für jedes Geschäftsmodell ein passendes Leistungs- und Kostenmodell zur Verfügung. Egal ob erfahrener E-Commerce-Profi oder beginnender Online-Händler - »Personality Check« stellt Ihnen eine sichere und erfolgreiche Lösung zur Seite.

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