Big Data im Marketing

Seit geraumer Zeit spukt in Marketing-Kreisen das Gespenst namens Big Data herum. Wie so oft wenn Buzzwords die Runde machen, weiss jedeR etwas mehr als der oder die andere und auf jeden Fall besser als die/der andere Bescheid. Sturm im Wasserglas also? Ja und nein. Seit letzten Wochenende im Das Magazin ein Artikel erschien, der in einer Reportage aufzeigte, wie eine englische Firma bei der Brexit-Abstimmung und der Trump-Wahl eine Rolle spielte, indem sie Erkenntnisse aus dem Bereich Psychographie, Daten aus der Social Media Wolke und anderen nicht näher bezeichneten Quellen bündelte und daraus Folgerungen zog, um Abstimmungen und Wahlen beeinflussen zu können.

Ob nun diese neue Annäherungsweise in Abstimmungs- und Wahlkämpfern tatsächlich einen entscheidenden Einfluss haben auf das Resultat, wissen wir wissenschaftlich abgesichert (noch) nicht so genau. Das soll in diesem Post aber auch keine weitere Rolle spielen. Ich zeige hier auf, was gegenwärtig im Konsumgütermarketing gespielt wird und wohin die Reise möglicherweise geht. Macht spielt selbstverständlich auch hier eine Rolle, eine anders geartete zwar als in der Politik, doch am Ende des Tages, und nicht wie in der Politik am Ende einer vierjährigen Legislatur, muss die Kasse stimmen.

Dass die Kasse im schnelldrehenden Nahrungs-, Lebensmittel und Kunsumgüterbereich (Fast-Moving Consumer Goods (FMCG), resp. Consumer Packaged Goods (CPG) immer mehr nicht mehr stimmt - wegen der Globaliserung oder anderen Gründen? - zeigt folgende Darstellung aus der CPG-Industrie:
Die Aussage dieser Grafik auf den Punkt gebracht besagt, dass von einem ausgegeben Franken bloss noch 33 Rappen dafür sorgen, dass die Konsumenten zum Zeitpunkt der Promotion auch kaufen, während 67 Rappen wirkungslos im Äther verpuffen.
Warum also diese 67 Rappen noch ausgeben? Unvorstellbar, was geschehen würde, wenn die Procter&Gamblers (Werbeausgaben 2016: 7.2 Mia. $), die Unilever oder Nestlé's diese 67% nicht mehr in die Medien investieren würden. Das abrupte Ende der heute bestehenden Medienwelt stände kurz bevor. Inklusive der meisten Internet-Plattformen, die heute von der Werbung leben.


Ich sehe keine Anzeichen dafür, dass dieser Schritt in absehbarer Zeit vollzogen würde. Doch was ich sehe, weil ich es weiss, ist die Tatsache, dass die werbestärkste Industrie angefangen hat, diese 67 Rappen zu hinterfragen und Lösungen sucht, die Promotion wieder effizienter zu machen. Das wird mit Sicherheit zu Umschichtungen der Werbemittel führen. In diesem Sinne müssen sich die Medienunternehmen und Webplattformen, die weiterhin auf Werbeeinkünfte angewiesen sind, sehr, sehr warm anzuziehen.

Was geschieht "hinter den Kulissen"? Was geschieht auf Unternehmens- und Marketing strategischer Ebene? Folgende Darstellung soll die Energien im Thema Big Data aufzeigen und zum Denken anregen. Die Daten stammen aus seriösen Quellen, die hier leider nicht offen gelegt werden können. Es geht mir auch weniger darum, Werbung für eine bestimmte Firma zu machen oder eine bestimmte Lösung, sondern eben darum die Dimensionen und die sich im Gange befindliche Bewegung transparent zu machen.



Wir bleiben in der CPG Industrie und vergegenwärtigen uns deren Wertschöpfungskette. Sie besteht aus dem Kunden, dem Detailhändler, dem Grosshändler, dem Produzenten und dessen Zulieferer. Zwischen diesen Akteuren entstehen reichlich Informationen und Daten, die nicht naturgegeben allen Akteuren zur Verfügung stehen. Dies führt zu dem sog. Peitscheneffekt und daraus folgend zu erheblichen Kosten, resp. Verlusten. Hier setzt Big Data an und versucht die Effizienz zu erhöhen und dem unerwünschten und bisher nicht auszuweichenden Peitscheneffekt entgegen zu wirken. Indem eben die Daten zusammengeführt, angereichert und analysiert werden.




Eine Ursache des pPeitscheneffekts ist die Unwägbarkeit der Wirkung von Promotionen. Markt und Kunde lassen sich nicht und immer weniger steuern. Das heisst nicht, dass weniger konsumiert würde, sondern dass nicht in allen Fällen voraussehbar konsumiert wird. Zudem weiss der Produzent nicht immer rechtzeitig, wann der Retailer eine Promotion fährt und wenn er eine lanciert, weiss er nicht, wie sich die Nachfrage entwickeln wird. Das weiss auch der Retailer nicht, weshalb er sein Lager knapp hält, um dann rasch bei anziehender Nachfrage nachbestellt. Dies wiederum irritiert die nachfolgenden Positionen, die dann zu irrationalen Entscheidungen führt. Wird die Promotion durch Big Data nachvollziehbarer, verbessert sich die dahinter liegende Planung entsprechend. Zudem verspricht man sich weitere Erkenntnisse über Kunde, Märkte und Produktion.


Eine weiterer Effekt, der sich mehr und mehr zu einem grossen Problem entwickelt zu haben scheint, ist ein zu beobachtendes steigendes Preisbewusstsein der Kunden.
Mit Erfolg haben namentlich die Detailhändler die Kundschaft an regelmässige Discounts gewöhnt. Kluge Konsumenten decken sich jeweils reichlich ein, wenn zum Beispiel das Mineralwasser in Aktion zu haben ist. Innert Kürze wird das Lager des Anbieters geleert und der Lagerbestand der anderen Brands bleibt stehen. Entsprechend hart schlägt dann der Peitscheneffekt bei den anderen zu und zwingt sie zu entsprechenden Preisnachlässen. 



Wie also wird in dieser Industrie vorgegangen? Die Darstellung zeigt, dass Daten ab den 90er Jahren bereits eine Rolle spielten. Sicher gab es schon zuvor Daten, doch wurde damit im Sinne des Marketings auf Grund fehlender Instrumente wenig bis nichts angefangen. Doch dann begann der Prozess der unkoordinierten Datensammlungen an allen Ecken und Enden. In den Nullerjahren wuchs dann das Bewusstsein, die innerbetrieblichen Daten zu strukturieren und zu zentralisieren. Daraus wurden für das operative Geschäft Erkenntnisse gezogen. Effizient- und Produktionssteigerungen waren die Folge. Ab 2010 begann man die Daten quasi innerbetrieblich zu "kreuzen" und in dialektischer Weise Erkenntnisse zu gewinnen. Advanced Analytics wurde zur Praxis, die nun zu Predictive Analytics ausgeweitet werden soll. Vorausschauende Analyse soll helfen die Bewegungen der Märkte besser zu verstehen, sie zu antizipieren und in Zusammenarbeiten in der Wertschöpfungskette wirksam werden zu lassen.


So wie man zuerst intern die Daten mit internen Daten angereichert hat, sollen jetzt externe, unstrukturierte Daten gesammelt, zusammengebracht und analysiert werden. Diese Grafik macht deutlich, dass Big Data bloss eine Worthülse ist für etwas, was nun doch schon eine Weile praktiziert und immer besser verstanden wird.


Ziel ist und bleibt es, den Return of Invest bei Promotionen zu verbessern. Dafür sind viele Daten nötig. Schliesslich ist das Ziel den Kunden besser zu verstehen im Zentrum des Interesses. Und wenn der Kunde bereitwillig seine intimsten Daten der Öffentlichkeit zur Verfügung stellt, wäre es weitgehend unverständlich, wenn man sie nicht auch sammelt. Zumal sie jeder der will sie sammeln kann. Niemand, kein Staat, kein Gesetz kann das verbieten.




So haben sich vor allem grosse Unternehmen aufgemacht und bedienen sich neuer Technologien, neuer Software und neuen Quellen, um den Forecast-Verlauf zu perfektionieren.

Nun ist das so leicht gesagt und die Zielsetzung scheint logisch. Die Konsequenzen auf Seiten Unternehmensorganisation alles andere als simple. Die vier Komplexe zeigen die Herausforderungen an die Firmen. Kaum eine besitzt heute oder seit Längerem ein Big Data Management. Gilt es aufzubauen. Die Komplexität der Technologien wird noch nicht beherrscht. Spezialisten, die grossen Datenmengen mit gescheite Konzepte entgegen treten können, haben Seltenheitswert und müssen zuerst aufgebaut werden. Nach Talenten wird gesucht. Neue Berufsfelder werden definiert, Wachstum darin ist angesagt. Und schliesslich sind die meisten Unternehmenskulturen immer noch der analogen Weltsicht verpflichtet, können sich Althergebrachtes nicht einfach entledigen, und es herrschen Zweifel und Furcht, sich mit neuen Unternehmenskonzepten zu beschäftigen oder sich sie einzuverleiben.

Hier wird ein bimodales Betriebsmodell vorgestellt, dass zum Ziel hat, Big Data für ein Unternehmen verfügbar zu machen.




Gerade Schweizer Unternehmen tun sich oft schwer, neues zu entdecken. Diese Darstellung zeigt, in welchen Bereichen Neues entdeckt werden könnte und wohl auch müsste. 




Big Data, das war zu befürchten, ist mehr als eine Worthülse. Big Data wird die Unternehmen, die Wirtschaft und die Politik verändern. Es kann niemand den Staat oder seine Verwaltung daran hindern, der Big Data Entwicklung offen entgegen zu gehen und davon zu profitieren. Das wird nicht geschehen. Bereits in den 1960er Jahren wurde die SAS von der amerikanischen Regierung gegründet und damit beauftragt, Daten für eine bessere Landwirtschaft zu sammeln und der Landwirtschaft aus den Daten Erkenntnisse zu liefern. SAS ist heute einer der grössten Anbieter von Werkzeugen zur Datenanalyse. Die Firma ist ein Treiber der Entwicklung und hat alles Interesse daran, dass das Datenanalyse einen Level erreicht. Sie wird also dafür sorgen, dass das Wissen dafür vergemeinschaftet wird und Big Data die Landschaft verändert.

Kommentare

Beliebte Posts aus diesem Blog

Individual Pricing vs. Predictive Pricing

Paymit verschwindet vom Markt - Gratulation an Postfinance!

Der Aufschrei der Woche: Wie Valora an ihren Kiosken Daten sammelt