Analyse großer Datenbestände als Schlüssel zur Prognose von Kunden- und Wählerverhalten

von Martin J. Schwiezer

Der Begriff prädiktives, also vorhersagendes, Marketing, fasst Methoden zusammen, die dazu dienen, zukünftige Handlungen von Kunden oder Wählern vorauszusagen sowie alle Marketing-Aktivitäten, die aufgrund dieser Vorhersagen unternommen werden. Grundlage sind zuvor erfasste Daten über die jeweiligen Individuen und deren Verhalten.

Hört sich gar nicht so neu an? Richtig: Genau wie beim Microtargeting sind die Grundlagen des Predictive Marketing nichts, was erst mit Einzug des eCommerce erfunden wurde. So bemühen sich z.B. Versicherungen seit ewigen Zeiten darum, ihre Angebote an die jeweils individuelle Situation, bzw. den vermuteten Bedarf des umworbenen Kunden anzupassen. Händler und Versandhäuser interessieren sich für Bonität und Kaufgewohnheiten ihrer Klientel usw. Sie alle passen ihre Angebote den gewonnenen Erkenntnissen, bzw. dem jeweiligen Kunden an, in der Hoffnung, die Zahl der Geschäftsabschlüsse, bzw. den Absatz zu erhöhen. Nichts anderes ist auch das Ziel des prädiktiven Marketings. Neu ist lediglich die Art und der Umfang der Informationsgewinnung sowie die beeindruckend gestiegene Präzision und Erfolgsrate der Maßnahmen.

Bevor wir uns außergewöhnlichen Möglichkeiten und Beispielen des Predictive Marketings widmen, vergegenwärtigen wir uns zunächst die Grundlagen der Datengewinnung und -nutzung . Als Beispiel betrachten wir einen fiktiven Online-Versandhandel, den wir X-Markt taufen. X-Markt hat seinen Online-Shop so aufgesetzt, dass er die folgenden Daten über seine Kunden sammelt und auswertet:

• Personalien (Name, Adresse, Telefon, Geschlecht, Alter)
• Seit wann Kunde?
• Welche Artikel gekauft?
• Wie viele Artikel gekauft?
• Wie viel Umsatz generiert (kumuliert und durchschnittlich)?
• Wie oft retourniert (Umtausch)?
• In welcher Frequenz besucht er X-Markt?
• Nach welchen Produkten wurde gesucht?
• Welche Produkte wurden betrachtet?
• Wie oft wurden die Produkte betrachtet?
• Wie lange wurden die Produkte betrachtet?
• Gab es Probleme bei der Zustellung der Waren?
• Gab es Probleme bei der Zahlung?
• Über welchen Weg wird gezahlt (Kreditkarte, Bankeinzug etc.)?
• Hat der Kunde Produktbewertungen oder -berichte hinterlassen?
• Gab es Kontakt zum Kunden-Support?
• Wie zufrieden ist der Kunde mit X-Markt und seinen Produkten?

Die Auswertung dieser Daten ermöglicht es, die Kunden des Marktes mit einem Score zu klassifizieren: von sehr niedrig für einen unzuverlässigen Kunden, der unpünktlich zahlt, sich für Produkte mit geringer Gewinn-Marge interessiert, viele Retouren verursacht und geringe Umsätze generiert bis sehr hoch für den langjährigen Kunden, der hohe Umsätze bringt, Produkte mit hoher Marge kauft, pünktlich zahlt etc.

Wird der errechnete Kunden-Score dann in ein unternehmensweites CRM-Tool übertragen, können Richtlinien definiert werden, die es jedem Kundendienstmitarbeiter ermöglichen, über z.B. einen Kulanzantrag oder sonstige, ähnlich komplexe Vorgänge, autonom (bzw. Score-basiert) zu entscheiden. Die zeitintensive, aufwendige Eskalation von komplexen Kundenafragen zum Vorgesetzten entfällt.

Neben diversen individuellen Systemen hat sich zur Klassifizierung von Kunden vor allem das RFM-Score-System etabliert (R: Recency – Wie lang ist es her, dass der Kunde gekauft hat?, F: Frequency – Wie oft kauft der Kunde?, M – Monetary Value – Wie viel Geld gibt der Kunde aus?). Der RFM-Score wird z.B. eingesetzt, um über Kundenanfragen zu entscheiden oder um zu bestimmen, ob risikobehaftete Zahlungemethoden (Nachnahme, Ratenzahlung, Zahlung auf Rechnung etc.) einem Kunden überhaupt auf der Website angezeigt werden.

Derartige Systeme werden nicht nur in der Wirtschaft eingesetzt. Auch die Politik entdeckt sie derzeit. So plant China die landesweite Einführung eines so genannten Citizen Score Systems für das Jahr 2020. Das System vergibt Punkte für Regime-konformes Verhalten oder reduziert das Punktekonto nach Ungehorsam. Für das westliche Verständnis von Demokratie und Selbstbestimmung legt eine derartige Verwendung wohl den Vergleich zu Big Brother-Dystopien nahe.

Einsatz von Predictive Marketing in der Wirtschaft

Nachdem wir uns angeguckt haben, welche Daten gesammelt und analysiert werden, betrachten wir nun den praxisbezogenen Einsatz der Informationsauswertung im predictive Marketing. Einige Beispiele werden Ihnen bekannt vorkommen, da sie bereits etablierte Praxis sind, andere überraschen, weil sie die beeindruckende Erweiterung der Möglichkeiten demonstrieren:

Beispiel 1

Aufgrund der gesammelten und ausgewerteten Daten weiß X-Markt, wie oft ein Kunde sich ein Produkt anguckt, das er bisher aber noch nicht gekauft hat. Mit dieser Erkenntnis kann X-Markt das betreffende Produkt individualisiert bewerben. Beim Besuch der Homepage wird der Artikel dem Kunden prominenter präsentiert. Sollten Sale-/Discount-Angebote über das Produkt anstehen, kann der Kunde per Newsletter informiert werden. Bei etwaig bestehenden Werbepartnerschaften (z.B. via Google Ads) kann das Produkt auch auf nicht-X-Markt-Webseiten beworben werden. X-Markt erhöht so die Wahrscheinlichkeit, dass der Kunde sich doch noch zum Kauf entschließt.

Beispiel 2

Sollte der Kunde wiederholt Produkte derselben Kategorie kaufen oder betrachten, so können ihm weitere Artikel der gleichen oder einer zugehörigen Produktkategorie angeboten werden (wenn er z.B. eine Taschenlampe gekauft hat, werden ihm beim nächsten Besuch passende Batterien angezeigt).

Beispiel 3

Die vorhergehenden Beispiele mögen noch nicht wirklich einen Wow-Effekt erzeugt haben und mancher könnte fragen, ob sie überhaupt schon dem Bereich des predictive Marketing zuzuordnen sind (sind sie!). Aber nun wird es spannend, wenn wir gesammelte Daten mit externen Informationsquellen verknüpfen. Wir verlassen dazu unseren liebgewonnenen X-Markt und wenden uns dem real existierenden Unternehmen Walmart zu (welches seit jeher dafür bekannt ist, sich mit Psyche und Verhalten seiner Kunden und Mitarbeiter auseinanderzusetzen).

Ende August 2004 (ich erwähnte bereits, dass Predictive Marketing nicht wirklich ein neuer Trend ist) war Hurrikane Frances auf seinem Weg Florida heimzusuchen. Während die Bewohner der betroffenen Region damit beschäftigt waren, ihre Behausungen sturmfest zu machen, fand das Walmart-Management, Frances sei eine prima Gelegenheit, Ihre so genannten Predictive Technologies zu testen: Aus der Aufzeichnung der Daten vorhergehender Hurrikanes, versuchte man herauszulesen, welche Produkte sich im Vorfeld derartiger Ereignisse besonders gut unter das Volk bringen ließen. Man rechnete nicht wirklich mit Überraschungen, bzw. gab es ganz naheliegende Artikel, die sich bisher in solchen Situationen bewährt hatten: Decken, Taschenlampen, Konservendosen, Kerzen, Werkzeug etc.

Dementsprechend unaufgeregt wurde geprüft, ob sich in den 460 Terabyte Kundendaten (460 TB! In 2004!) das Kaufverhalten vor Hurrikanes statistisch ablesen ließe. Die Überraschung war groß, als die Datenbank ausspuckte, dass die zwei bestverkauften Produkte vor Hurrikans keinesfalls Taschenlampen und Dosensuppen waren, sondern Erdbeerküchlein der Marke Pop-Tarts und Bier. Dank dieser Vorhersage schickte man Lastwagen voll mit Bier und Erdbeerkuchen nach Florida und während andere Supermärkte wieder auf Taschenlampen und Kerzen setzten, verkaufte Walmart 7x so viele Strawberry Pop-Tarts und 4x so viel Bier, wie zu nicht Hurrikane-bedrohten Zeiten. Bis heute weiß niemand, warum das so ist. Es ist so abwegig, dass es ohne die Analyse der Daten wohl auch niemandem aufgefallen wäre.

Beispiel 4

Ein noch beeindruckenderes Beispiel für prädiktives Marketing lieferte die Firma Netflix: Anders als bei Fernsehserien üblich, wurde die Entscheidung über die Produktion von House of Cards nicht an den Erfolg eines Pilotfilms geknüpft, sondern aufgrund der Analyse von Daten der Kunden des Netflix-Netzwerks getroffen. Netflix war sich so sicher, dass die Serie ein Hit werden würde, dass sie die Produktion von zwei Staffeln mit einer Starbesetzung und David Fincher als Star-Regisseur zu Gesamtkosten in Höhe von 100 Mio. Dollar bewilligten. Das erstaunlichste an dem Beispiel: Die Serie war tatsächlich der größte Erfolg in der Geschichte des Unternehmens. Wie sehr Spaceys Beliebtheit dann durch die Vorwürfe der sexuellen Belästigung litt, konnte die prädiktive Technik nicht erahnen. Netflix stellte die Serie 2018 ein.

(Abbildung © by Netflix, Inc., 2016)

Fazit: Die Zukunft hat gerade erst begonnen

So beeindruckend die Beispiele für den Einsatz von prädiktivem Marketing zu sein scheinen, so sehr wird klar, dass wir uns noch ganz am Anfang der neuen Möglichkeiten befinden. Besonders der Fortschritt in der Erforschung und Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) wird bedeutend dazu beitragen, dass die Auswertung der gewonnenen Daten zu noch beeindruckenderen und komplexeren Ergebnissen, bzw. Vorhersagen führt.

Schon jetzt übersteigt die Anwendung von predictive Marketing in einigen Fällen die menschliche Vorstellungskraft (vgl. Beispiel 3). Und doch sind es momentan nur die ersten zaghaften Erfahrungen in der Anwendung dieser Methodik. Gerade mit Blick auf die Möglichkeiten politischer Einflussnahme in Kombination mit Microtargeting und Big Data Analytics, übersteigen wohl alles, was bisher an klassischer Werbung, bzw. konventioneller Propaganda möglich erschien. Auch deswegen mahnt die Anwendung dieser neuen Techniken zum verantwortungsvollen Umgang.

Über den Autor:

Martin J. Schwiezer beschäftigt sich seit den frühen 90er-Jahren leidenschaftlich mit interaktiven Medien, Online-Communities und den Möglichkeiten multimedialer Kommunikation in PR und Marketing. Nach dem Jura-Studium arbeitete er mehrere Jahre als Medienproduzent für die Berliner Pixelpark AG und ab 1996 für die Bertelsmann AG. 1999 gründete er die Reakktor Media GmbH mit der er 2001 Neocron als einziges, jemals in Deutschland entwickeltes Online-Rollenspiel veröffentlichte.
Bis heute hat Schwiezer die Entwicklung von über zwanzig Media-Apps, Online-Games und -Plattformen geleitet, wie z.B. das erfolgreiche e-Sports Game TOXIKK. Mit dem 2016 gegründeten Unternehmen NORD XR beschäftigt sich Schwiezer auch intensiv mit den neuen Möglichkeiten der Produktkommunikation via Virtual und Augmented Reality (u.a. für die Continental AG). Seit 2017 ist er über seine Holding Schwiezer System GmbH auch bei Brandkontor investiert.

Das New Yorker Museum of Modern Art (MoMA) verklagt ein in der Nachbarschaft gelegenes Cafe mit Galerie names “MoMaCha” wegen Markenverletzung. In seiner Beschwerde behauptet das Museum, dass es dem Cafe bereits eine Unterlassungserklärung geschickt hatte, lange bevor es eröffnet wurde.

“Die vorsätzliche Absicht ist klar, da es unmöglich ist, dass die Besitzer des Cafes keine Kenntnis von der berühmten Marke “MoMA” hatten. “, erklärt die Klage, die zuerst von Reuters veröffentlicht wurde. “Sie versuchen unverblümt, die MOMA-Marke zu nutzen, die im Bereich der modernen und zeitgenössischen Kunst berühmt ist, um ihr neu gestartetes Kunstgalerie- und Cafégeschäft zu fördern – vielleicht sogar auf gratis Werbung hoffend, wenn das MoMA unweigerlich Schritte gegen die Markenverletzung vornimmt.”

Das Cafe MoMaCha behauptet unterdessen, dass man die Klage nicht nachvollziehen könne. Das Café und die Galerie eröffneten Anfang April in einem kleinen Ladenlokal in 314 Bowery (direkt neben der beliebten Galerie “The Hole”). Drei weitere Standorte sind in den kommenden Monaten geplant. In der Eröffnungsausstellung zeigt MoMaCha berührbare und essbare Kunst von Dan Lam. “Es steht außer Frage, dass die Angeklagte genau die Besucher anvisiere, die das Museum, die Geschäfte und Restaurants des MoMA besuchen”, so die Klage weiter, “und hoffe, sie glauben zu machen, dass das Cafe ‘MoMaCha’ eine Verbindung zum MoMA hat.”

Das MoMaCha erklärte hingegen, dass es ein Cafe sei, in dem unter anderem Matcha angeboten wird. Die Vorsilbe “Mo” beziehe sich auf das englische Wort More, welches zu Mo zu verkürzt wurde. Ingesamt habe sich daraus das Wortspiel MoMaCha ergeben. Die Verwendung des identischen Fonts (Helvetica) sei hingegen eher zufällig.

Achso…

Individualisierte Werbung dank präziser Datenauswertung

von Martin J. Schwiezer

Werbung ist allgegenwärtig. Meist ist sie auf ein bestimmtes Publikum ausgerichtet und verbreitet eine in der Zielgruppe leicht zugängliche Werbenachricht. Doch die Möglichkeiten konservativer Werbung sind begrenzt: Je weiter sich der Rezipient ausserhalb der angesprochenen Kernzielgruppe befindet, desto geringer sind Relevanz und Wahrnehmung der Werbenachricht.

Was aber, wenn der Werbetreibende genau wüsste, wen er mit seiner Botschaft anspricht und er nicht nur dessen grobe Interessen kennt, sondern auch seine Vorlieben und Abneigungen, seinen Familienstand, sein ungefähres Einkommen, seine politische Ausrichtung, seine jüngsten Anschaffungen und sozialen Verbindungen? In diesem Fall könnte nicht nur die gewünschte Zielgruppe für ein Produkt präzise gefiltert werden, sondern man könnte auch exakt planen, wie einzelne Rezipienten oder Untergruppen individuell anzusprechen sind. Genau das passiert im Microtargeting.

Professionelle Social Media Betreuung:
Neue Chancen zur Kundengewinnung und -bindung

Soziale Medien schaffen mächtige, neue Kanäle für Unternehmen: Theoretisch ermöglicht allein Facebook den Zugang zu knapp zwei Milliarden Menschen (Quelle: Statista.com). Aber wie erreichen Sie Ihre Zielgruppe? Wie gestalten Sie Ihren Auftritt, um für neue Kunden attraktiv zu sein? Was ist die ideale Kommunikationsstrategie für Ihr Unternehmen auf Facebook und woher die Zeit nehmen, diese kontinuierlich zu pflegen?

Facebook gibt sich gern intuitiv und zugänglich, aber wenn Sie schon mal probiert haben, Ihr Unternehmen auf Facebook professionell zu präsentieren und zu bewerben, wissen Sie, dass es ein hochkomplexes, sich ständig wandelndes Netzwerk ist, welches selbst Experten regelmäßig vor Rätsel stellt, die entdeckt und gelöst werden wollen.

Einfach stumpf Werbekampagnen in sozialen Netzwerken zu schalten wird Sie kaum voranbringen, denn so ziemlich alle Plattformen verfügen über Mechanismen und Algorithmen, um ihre Nutzer vor zu viel Werbung zu schützen. Um das Potential der neuen Reichweiten zu erschliessen, müssen Strategien entwickelt werden, die über konservative Ansätze hinausgehen und Ihrem Unternehmen entscheidende Vorteile gegen Ihre Wettbewerber sichern.

Trauriger Beleg für die Komplexität der Aufgabe sind die vielen nicht (oder kaum) erfolgreichen Seiten von Unternehmen auf Facebook, die die Herausforderung, sich erfolgreich in sozialen Netzwerken zu positionieren, unterschätzen.

Bei Brandkontor machen wir uns Gedanken über die Menschen, die Sie erreichen wollen, entwickeln Strategien und Inhalte mit greifbarem Mehrwert und interagieren kontinuierlich mit Ihrer Zielgruppe. Sehen Sie Brandkontor als Online-Abteilung Ihrer Firma, die sich sämtlichen Herausforderungen und Chancen sozialer Medien im Namen Ihres Unternehmens stellt.

Wir haben bereits viele Projekte zu Erfolgs-Stories auf Facebook gemacht, aber als Full-Service-Digitalagentur kümmern wir uns auf Wunsch nicht nur um Ihr Social Media Profil, sondern renovieren auch Ihre Online-Präsenz, finden Ihren nächsten Markennamen oder entwickeln neue Online-Strategien für Ihre Produkte. All dies zu transparenten Festpreisen. Planbar und professionell.

Unsere Care Services

Für mittlere und große Unternehmen selbstverständlich, leisten sich kleinere Firmen oder Freiberufler eher selten festes Personal für die Online-Präsenz- und Social Media Betreuung. Genau hier setzen unsere CARE-Services mit preislich attraktiven, monatlichen Stundenkontingenten an. Buchen Sie Ihre Online-Abteilung transparent und nach Bedarf.

Wir entwickeln mit Ihnen Online-Strategien, setzen diese für Sie um, betreuen Ihre Website und Ihr Social Media-Profil, schließen Sicherheitslücken auf Ihrer Homepage, entwickeln auf Anfrage graphische Elemente (Logos, Icons, visuelle Leitsysteme) usw. Unsere Leistungen beschränken sich nicht auf die strategische Social Media Betreuung oder die technischen Aspekte Ihrer Online-Präsenz, sondern beinhalten auf Wunsch auch die inhaltliche, bzw. redaktionelle Social Media Betreuung.

Hauptziel der CARE-Services ist es, Ihnen den Rücken freizuhalten, damit Sie sich auf Ihr Unternehmen konzentrieren können, ohne sich zeitraubende Gedanken über Ihre Online- oder Social Media-Präsenz machen zu müssen. Buchen Sie einfach eines unserer drei CARE-Pakete und wir legen los. Wenn Sie vorab noch Fragen haben, so kontaktieren Sie uns. Wir freuen uns auf ein unverbindliches Gespräch mit Ihnen.

Leider fehlt oft die Zeit, Inhalte in ausreichender Menge und Qualität für den Blog oder das Facebook-Profil zu entwickeln, zu veröffentlichen und auf Kommentare der Besucher zu reagieren. Dabei sind aktuelle und qualitativ hochwertige Inhalte im Content- und Social Media Marketing die wichtigste Zutat, um Zielgruppen kontinuierlich zu erreichen und zu binden.

Hier greifen unser CARE-Services für Inhalte: Wir entwickeln Inhalte (basierend auf Ihren Keywords, bzw. Stichworten und relevanten Themen aus Ihrer Produktwelt) und sorgen dafür, dass diese ansprechend in sozialen Netzwerken und auf Ihrer Homepage präsentiert werden.

Auf Wunsch erarbeiten wir Redaktionspläne, um mit Ihnen exakt abzustimmen, wie Inhalte öffentlich zu steuern sind. Fehlen Photos, erstellen oder recherchieren und lizensieren wir passendes Bildmaterial. Gemeinsam mit Ihnen (oder auf Wunsch autonom) entscheiden wir, welche Beiträge aktiv beworben werden und beobachten die Reaktionen Ihrer Zielgruppe.

Technische CARE-Leistungen

Auf Wunsch gehen unsere Leistungen weit über die Social Media Betreuung hinaus: Wenn Sie und Ihr Unternehmen aktiv im Internet unterwegs sind, kommt es fast täglich zu kleinen und großen Fragen und Problemen. Wäre es nicht toll, wenn man stets ein Team zur Hand hätte, welches sich permanent um diese Herausforderungen kümmert? Einen Email-Autoresponder einrichten? Neue Artikel in den Online-Shop einpflegen? Updates installieren, um Sicherheitslücken zu schliessen? Regelmäßig Backups von den Daten Ihrer Online-Präsenz anlegen oder ein früheres Backup wiederherstellen, wenn mal etwas schiefgegangen ist?

Dies ist nur eine kleine Auswahl der vielen alltäglichen, technischen Aufgaben, denen Sie mit unseren technischen CARE-Services begegnen können. So ist es z.B. sehr wichtig, regelmäßig Updates für das CMS (Content Management System) Ihrer Website und dessen Plugins zu installieren, um potentielle Schwachstellen auszubessern, bzw. möglichen Angriffen von Hackern effektiv vorzubeugen. Sollte es dennoch zu einem Angriff oder einen Ausfall Ihrer Online-Präsenz kommen (Hack oder Fehlbedienung), sollten Sie stets Backups zur Hand haben, um Ihre Website mit wenig Aufwand wieder herzustellen.

Auf Wunsch kümmern wir uns im Rahmen unserer CARE-Services um all diese Belange, damit Sie sich um diese Themen keine Gedanken machen müssen. All dies zu transparenten, leicht skalierbaren Festpreisen. Wenn Sie wissen möchten, welche Leistungen über die Social Media Betreuung hinaus, wir mit unseren CARE-Service anbieten, dann riskieren Sie doch mal einen Blick in unseren umfangreichen Leistungskatalog:

Legen wir los.

Wählen Sie ein CARE-Paket, das Ihren Anforderungen entspricht (vier, sieben oder vierzehn Stunden pro Monat) und klicken Sie auf BESTELLEN. Die Seite öffnet ein Formular, welches Sie bitte mit Ihren Kontaktdaten ausfüllen. Nach Erhalt Ihrer Bestellung melden wir uns binnen 24h (werktags) per Email, um einen Gesprächstermin zu vereinbaren. Sinn des Gesprächs ist es, zu erfahren, was wir im Detail für Sie tun können und, dass wir Ihr Geschäft oder Projekt und Ihre Zielgruppe bis ins Detail verstehen. Denn nur so können wir uns auch selbst Gedanken machen, wie wir Sie am besten unterstützen (und entsprechende Vorschläge machen).

Das erste Gespräch, bzw. die erste Strategiebesprechung ist natürlich kostenlos, denn schliesslich will man sich ja erst mal in Ruhe kennenlernen. Den genauen Leistungsumfang unserer CARE-Services entnehmen Sie bitte unserem LEISTUNGSKATALOG. Wenn Ihnen dort eine für Sie wichtige Leistung fehlt, so sprechen Sie uns bitte an und wir werden versuchen, den entsprechenden Service zum Katalog hinzuzufügen.

Wenn Sie und wir nach dem Erstgespräch gegenseitig ein gutes Gefühl haben, schicken wir Ihnen die Auftragsbestätigung und die Rechnung über den ersten Vertragszeitraum. Und Zack… so schnell kommt man zu einer eigenen Online-Abteilung, die sich all Ihren großen und kleinen Online-Herausforderungen stellt.

Big Data – Vom Buzzword zum Fachwort
Begriff und Hintergrund im Wandel der Zeit

von Martin J. Schwiezer

Wenn ich in der allgemeinen Tagespresse über Big Data, bzw. dessen Einsatz in Wirtschaft oder Politik lese, bin ich immer etwas skeptisch. Weiß der jeweilige Redakteur wirklich, was er da von sich gibt? Oft sind Begriffserklärungen eindimensional, nicht klar von angrenzenden Themenbereichen differenziert oder schlichtweg falsch. Im Bezug auf die technischen Belange sind sauber recherchierte Artikel eher die Ausnahme.

Erschwerend kommt hinzu, dass Hollywood den Begriff Big Data sich nicht schöner hätte ausdenken können. Er klingt spektakulär und die vermeintliche Nähe zu Big Brother weckt Science-Fiction-Fantasien. Zufall? Orwell, Dick und Gibson treiben die Ausführungen geneigter Journalisten oft genug in die Ecke technokratischer Dystopien, was der sachlichen Berichterstattung über Möglichkeiten und Grenzen des Themas entgegenwirkt.

Tatsächlich unterliegt die Bedeutung des Begriffs Big Data einem derart rasanten Wandel, dass sich sogar die englische und die deutsche Wikipedia in wesentlichen Punkten der Definition voneinander unterscheiden. Die deutsche Wikipedia orakelt gar:

“Die zunehmende Aufweichung des Begriffs führt dazu, dass er immer mehr ein aussageloser Marketingbegriff wird und vielen Prognosen zufolge innerhalb der nächsten Jahre eine starke Abwertung erfahren wird.”

Auch in diesem Fall bin ich mir nicht sicher, ob der Autor weiß, was er von sich gibt, denn eins ist klar: Big Data ist gekommen, um zu bleiben. Viel mehr gilt es, die Evolution des Begriffes zu verfolgen und zu verstehen: Wurde er in den späten 90ern und frühen 2000ern gern als strahlkräftiger Oberbegriff für massive und komplexe Datenbestände, deren Auswertung, bzw. Analyse sowie den ersten Gehversuchen des darauf basierendem, prädiktiven Marketings verwendet, geht die aktuelle Entwicklung dahin, lediglich die reinen Datenbestände und -aggregationen, die eine bestimmte Struktur, Größe und Erhebung aufweisen, als Big Data zu bezeichnen und die Form der Verarbeitung oder Analyse dem Hauptbegriff anzuhängen (Big Data Processing, Big Data Analytics, Big Data Marketing etc.) oder durch einen präziseren Begriff zu ersetzen (Microtargeting, Behavioural Analytics etc.). Auch wenn Big Data trivial weiterhin gern als Oberbegriff gesehen und korrekt für Datenaggregationen mit bestimmten Spezifikationen verwendet wird, hat (und hatte) der Begriff ohne ergänzende, bzw. präzisierende Ausführung keine reale Bedeutung in der Prozessbeschreibung.

Dies vorausgeschickt, will ich der Eingangsfrage ‘Was ist Big Data?’ natürlich keine Antwort schuldig bleiben:

Datenproduzent Mensch

Unabhängig davon, ob sie tatsächlich erfasst werden, produziert jeder Mensch schier endlose Mengen an Informationen. Permanent. Selbst wenn Sie sich faul auf dem Sofa räkeln, ist Ihre reine Präsenz eine Flut an potentiell verwertbaren Daten: Position, Fokus, Körpertemperatur, Atemfrequenz, gewähltes Fernsehprogramm, Pulsfrequenz, Blutdruck, Mageninhalt, …die Auswirkungen des Fernsehprogramms auf Blutdruck, Pulsfrequenz und Mageninhalt.

Man ahnt, allein die Menge sämtlicher, theoretisch erfassbarer, physischer und medizinischer Daten ist geeignet, das monatliche Datenvolumen Ihres Handyvertrags in Sekunden in den Traffic-Limiter zu katapultieren.

Ins quasi Unvorstellbare rückt die Menge der theoretisch erfassbaren Informationen, wenn Sie mit Personen oder Inhalten interagieren: Wie, wann und wo interagieren Sie? Mit wem reden Sie, warum und worüber? Wofür interessieren Sie sich? Mit wem stehen Sie und Ihr Gegenüber noch in Verbindung? Wie ist Ihre Meinung zu X und zu Y? Mit wem teilen Sie diese Meinung? etc. Es ist diese immense Menge an Daten, die das erste big in Big Data ausmacht.

Die generierten Daten werden dabei in zwei Basiskategorien unterteilt: Frei geschriebene Texte (Mails, Kommentare etc.), Bilder, Videos und Voice-Messages (bzw. generell Ton) werden als unstrukturierte Daten bezeichnet, während konkret abfragbare Informationen strukturierte Daten darstellen. Das zweite big in Big Data ist die Tatsache, dass im Gegensatz zu den meisten herkömmlichen Datenaufkommen, Big Data nicht auf spezifische Inhalte, Strukturen oder Formate begrenzt ist.

Ging zu schnell? Okay, merken Sie sich einfach, dass man von strukturierten Daten spricht, wenn diese tabellarisch darstell-, bzw. abfragbar sind (z.B. Alter, Geschlecht, Größe, Telefonnummer, GPS-, bzw. Bewegungsdaten etc.). Kann der Informationsgehalt von Daten jedoch nicht tabellarisch abgefragt werden (Bilder, freie Texte, Videos, Ton), handelt es sich um unstrukturierte Daten. Diese Trennung ist wichtig, weil beide Kategorien unterschiedlich komplex und fehleranfällig in der Analyse, bzw. Verarbeitung sind.

Ferner ist festzuhalten, dass die vorgenannten Daten dynamisch sind. Das hört sich nicht nur flott & trendy an, sondern ergibt sich aus der Tatsache, dass die Menge der Daten A) stetig wächst und sich B) Informationen je nach Zeitpunkt ihrer Erhebung widersprechen können. Will heißen, wenn sie heute ein großer Helene Fischer-Fan sind, bedeutet das nicht, dass sie sich das in zwei Jahren immer noch antun. Und die beeindruckende Geschwindigkeit, mit der sich diese Daten kumulieren und variieren können, macht das dritte big in Big Data aus.

Die drei Bigs die Big Data wahrhaftig groß machen, sind also die Menge, die flexible Struktur und die Geschwindigkeit der Daten. Freunde des Anglizismus sprechen auch von 3V: Volume, Variety & Velocity. In den finalen Jahren der Buzz-Phase des Begriffs wurden noch zwei weitere Vs hinzugefügt (Veracity und Value), die aber für die Basisdefinition keinen echten Mehrwert darstellen.

Das wäre es im Großen und Ganzen. Ein paar Dinge sollte man noch erwähnen, bevor wir uns zu einer validen Definition durchringen: Der offensichtliche Fall ist die Verwendung von Big Data für die Betrachtung, Analyse und Prädiktion menschlichen Verhaltens. Dies ist jedoch keine Voraussetzung, denn Big Data wird z.B. auch in der IT für Prozessoptimierungen genutzt, in der Meteorologie für Wetter-, bzw. Klimaforschung usw. Die Definition sollte also flexibel auf diverse Systeme anwendbar sein:

“Big Data ist eine erhebliche Menge an dynamischen, strukturierten und unstrukturierten Daten über eine hohe Anzahl individueller Entitäten.”

Nicht mehr, aber vor allem auch nicht weniger, ist die Definition von Big Data. Lassen Sie sich nicht irritieren, wenn man Ihnen weitere Bedeutungen aufschwatzen will, wie z.B. Angaben über den Erhalt der Zuordnungsfähigkeit der Daten, ethische Zusammenhänge, Datenschutz, Privatsphäre etc. All diese zählen zu angrenzenden Themenfeldern, die aber erst mal nichts mit der reinen Definition zu tun haben. Des weiteren steckt in dem Begriff auch kein Rückschluss auf die tatsächliche Verwendung oder Analyse der Daten.

Anders ausgedrückt: Wenn Sie wissen wollen, was ein Auto ist, so hat die Definition nichts mit Unfallstatistiken, CO2-Ausstoss oder Insassensicherheit zu tun (obwohl all dies Themen sind, für die Sie sich vielleicht durchaus interessieren, wenn Sie erst mal wissen, was ein Auto ist).

FAZIT

Big Data hat sich präzisiert und als generalisierter, bzw. allgemeiner Oberbegriff für Prozesse, die zur Verarbeitung von Massendaten gehören ausgedient. An seine Stelle sind entsprechend spezialisierte Fachbegriffe, wie Predictive Analytics, Microtargeting etc. getreten, die Verfahren detaillierter umschreiben (und von denen wir eine Auswahl in kommenden Blogs vorstellen werden). Zusammenfassend kann man aber bereits feststellen, dass die Bedeutung von Big Data als Buzzword abnimmt, aber als Fachbegriff gewinnt, da es das Fundament jeder weiteren Auswertung, bzw. Analyse der entsprechenden Massendaten beschreibt.

Über den Autor:

Martin J. Schwiezer beschäftigt sich seit den frühen 90er-Jahren leidenschaftlich mit interaktiven Medien, Online-Communities und den Möglichkeiten multimedialer Kommunikation in PR und Marketing. Nach dem Jura-Studium arbeitete er mehrere Jahre als Medienproduzent für die Berliner Pixelpark AG und ab 1996 für die Bertelsmann AG. 1999 gründete er die Reakktor Media GmbH mit der er 2001 Neocron als einziges, jemals in Deutschland entwickeltes Online-Rollenspiel veröffentlichte.
Bis heute hat Schwiezer die Entwicklung von über zwanzig Media-Apps, Online-Games und -Plattformen geleitet, wie z.B. das erfolgreiche e-Sports Game TOXIKK. Mit dem 2016 gegründeten Unternehmen NORD XR beschäftigt sich Schwiezer auch intensiv mit den neuen Möglichkeiten der Produktkommunikation via Virtual und Augmented Reality (u.a. für die Continental AG). Seit 2017 ist er über seine Holding Schwiezer System GmbH auch bei Brandkontor investiert.

Deck geschrubbt, Segel geflickt und ‘ne neue Messingglocke: Nach ein paar Monaten im Trockendock erstrahlt BRANDKONTOR.DE in neuem Glanz, bereit, die Nase wieder in den Wind zu stecken und die World-Wide-Weltmeere zu erobern. Let’s make the Internet great again!

Unsere Services wurden neu gegliedert und übersichtlich in vier aufeinander aufbauende Kategorien verteilt: NAMING (Namensfindung, bzw. -entwicklung für neue Marken und Projekte), MARKETING (maßgeschneiderte Online-Strategien), DESIGN (Gestaltung & technische Entwicklung Ihrer Online-Präsenz) und CARE (Betreuung Ihrer Website oder Ihrer Social-Media-Präsenz). Der Wahnsinn.

Wem das nicht reicht, der schaut schnell im neuen BRANDKONTOR SHOP vorbei, um ein paar Schöpfungen unseres Naming-Teams zu bewundern: Im Shop verkaufen wir Namensentwicklungen, die noch auf kein Projekt zu 100% passen wollten, aber einfach zu schön waren, um sie zu ignorieren. Vielleicht passen Sie ja zu Ihrer neuen Idee? Natürlich inklusive .DE- und .COM-Domains. Sonst wär’s ja nur der halbe Spass.

Ahoi… und viel Vergnügen beim Rumklicken auf Brandkontor.de.

Bei all den stressigen Vorbereitungen, die der Relaunch von brandkontor.de mit sich bringt, ist man froh, wenn man gelegentlich doch einen Augenblick der Ruhe und des Innehaltens findet. Wer hätte gedacht, dass ausgerechnet ein Blick in die pulsierende Metropolen der USA diesen Wunsch erfüllt. Dominic Boudreault hat seinen ganz eigenen Blick auf die Großstädte dieser Welt und teilt diesen in faszinierenden Zeitrafferaufnahmen (Time Lapses). Dieses Video ist nur ein Beispiel für seine Arbeiten. Wer mehr davon sehen möchte, sollte seine Website besuchen.

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