Big Data Analysen – deutsche Händler müssen noch dazu lernen

Vor einiger Zeit gab es in der Online-Ausgabe des Manager Magazins  einen interessanten Artikel zu Big-Data-Analysen der Internet-Händler. Mit solchen Analysen wollen die Händler die Wünsche ihrer Kunden voraussehen, um sie dann mit passenden Offerten zum Kaufen zu animieren. Wie die Tricks aussehen und welche sich deutsche Händler von den US-Konkurrenten wie Amazon abschauen können, wird in dem Artikel genauer beleuchtet.

Analysen von Big Data - deutsche Händler müssen noch dazu lernen

Analysen von Big Data – deutsche Händler müssen noch dazu lernen

Internet-Händler setzen oft auf eine Technik, die sie dabei unterstützt Kundenwünsche bestmöglich erfüllen zu können: Big-Data-Analysen. Das bedeutet: Hochkomplexe, intelligente Suchalgorithmen helfen bei der Auswertung großer, unstrukturierter Datenmengen. Diese werden in wertvolle Informationen über Kundenwünsche und spezifisches Kaufverhalten verwandelt.

Big-Data-Analysen zapfen den täglich wachsenden digitalen Datenvorrat an. Den Händlern können so die möglichen Kundenwünsche offenbart werden, um dann entsprechende Angebote zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu präsentieren. Wie überraschend gut die im Fachjargon als Predictive Analytics bezeichnete „Datenleserei“ schon heute funktionieren kann, machen Web-Händler und Big-Data-Pioniere wie Amazon vor.

Thorsten Hennig-Thurau, Inhaber des Lehrstuhls für Marketing an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster und Wissenschaftlicher Direktor des Thinktanks Digitalization Think:Lab machte folgende Erfahrung: Vor kurzem habe er auf Amazon nach der DVD einer neuen Serie gesucht, von der er gelesen hatte. Sofort meldete die Webseite, dass seine Frau und ein Freund, von dessen Filmgeschmack er viel halte, diese Serie gut fänden. Die Reaktion von Henning-Thurau fiel aus wie die vieler Menschen, die das erste Mal damit konfrontiert wurden: „Woher wissen die das?“

Die Antwort auf diese Frage ist simple: Hennig-Thurau hatte die Amazon-Seite bei Facebook „geliked“ und Amazon dadurch Zugriff auf Informationen aus Hennig-Thuraus sozialem Netzwerk. Im ersten Moment war seine Reaktion: Die wissen zu viel und er entfernte den Like-Button bei Amazon. Nach kurzem Überlegen machte er das aber wieder rückgängig. Denn, so der Wissenschaftler, das sei doch ein Empfehlungssystem, das einen großen Nutzen im Hinblick auf die Kaufentscheidung biete.

Das Beispiel macht aber auch das Spannungsfeld deutlich, in dem sich Händler bewegen, die via Big Data ihre Kunden analysieren und in Echtzeit ansprechen. Hat der Verbraucher das Gefühl ein Unternehmen besitzt Daten über ihn, die es eigentlich nicht haben dürfte, weil der Kunde sie ihm nicht aktiv übermittelt hat, dann fühlt er sich von der gezielten Ansprache eher überrascht und empfindet diese unter Umständen sogar als unangemessen, so Hennig-Thurau. Und nicht er seit der NSA-Affäre finden es viele Menschen eher furchterregend, wenn man ihnen aufzeigt, wie viel sie durch ihre Internet-Aktivitäten über sich verraten. Und kein Händler will von sich das Bild eines Datenschnüfflers abgeben.

„Big-Data-Marketing funktioniert nur dann, wenn der Kunde dem Händler vertraut“, sagt Hennig-Thurau. Der Grundgedanke des Erfolges guter Big-Data-Marketer sei deshalb nicht unbedingt nur die ausgereifte Technik. Wichtig seien eine sehr gute, vertrauensvolle Kundenbeziehung und eine geradlinige Orientierung darauf, den Kunden exakt das zu bieten, was sie wollen und benötigen.

Empfehle der Händler diskret und an passender Stelle sowie zur rechten Zeit gute Angebote, wachse das Vertrauen in das Unternehmen.

Hennig-Thurau kritisiert allerdings, dass deutsche Händler von feinfühliger Kundenansprache noch weit entfernt seien. Die meisten deutschen Unternehmen würden der Vorgehensweise der Pioniere wie Amazon oder Facebook nur beeindruckt und neidvoll zuschauen. Das Gros der deutschen Händler sehe in Amazon etwas „Unmoralisches“, nämlich einen Konzern, der ihnen mit unkollegialen Technologien und Praktiken das Business zunichtemache.

Der wahre Grund für die Dominanz Amazons, so Henning-Thurau, werde oft ausgeblendet. Es sei einfach so, dass das Datenmanagement Amazons einfach so viel besser sei. Der Konzern denke in Daten und gestalte alles auf eine anerkennenswert individuelle Weise, die Kundenbedürfnissen häufig spielerisch entspreche. Bei den meisten deutschen Händlern sei dies jedoch nicht der Fall.

Die ersten Big-Data-gesteuerten Ansprachen deutscher Händler fielen bislang eher ungelenk aus. Die Kaufempfehlungen seien oft viel zu einfach gestaltet und die Einzelhändler zerstörten so mitunter die Kauffreude der Kunden. Überschreiten Big-Data-gesteuerte Werbeaktionen Grenzen der Privatsphäre, wird es noch schlimmer. Erhält man zum Beispiel auf dem Büro-Rechner regelmäßig Werbeeinblendungen für Unterwäsche, ist das definitiv nicht im Sinne des Kunden. Amazon behandle sensible Produkte entsprechend, um solche unangenehme Situationen für den Käufer abzubiegen.

Big Data könne Händlern vieles verraten, aber nicht immer sollten sie auch mitteilen, was sie wissen, so der Marketingexperte Hennig-Thurau. Das Gefühl, was angemessene Empfehlungen sind, und wann ein Kauftipp als nicht angemessen empfunden wird, dürfte wohl individuell unterschiedlich ausfallen.

Eines ist aber klar: Die Furcht vor Imageschäden, Pannen und Blamagen sollte für Händler kein Vorwand dafür sein, von dem Thema Big Data abzurücken, empfiehlt Marketingexperte Hennig-Thurau. „Staunen und neidvoll zuschauen, wie die anderen immer besser werden, ist keine Option“, sagt er. Bereits jetzt sei der Abstand deutscher Händler zu den Vorreitern so groß, dass diese in immer mehr Märkte vorstoßen und etablierten Anbietern Marktanteile abjagen können. Vor allem jedoch würden sich die Kunden an die außergewöhnlich gute Kundenansprache der erfolgreichen Big-Data-Marketer gewöhnen. „Umso mehr fallen dann Defizite bei anderen negativ auf.“

Ellen Schmitt-Fleckenstein, Holzkirchen



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