CRM trifft Big Data: vom Kundenwissen zum Marktwissen

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1 CRM trifft Big Data: vom Kundenwissen zum Marktwissen Frankfurt, Juli 2012 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner, und Mitglied im CRM Expertenrat

2 CRM trifft Big Data Big Data. Kunde: Ich habe den Karton jetzt mehrfach durchsucht. Es ist auch alles drin Router, Kabel, Bedienungsanleitung. Aber diese Flatrate kann ich einfach nicht finden. (http://kunden.ausderhoelle.de/) S.A.R.L. Martin Was es ist und warum wir uns damit auseinandersetzen müssen. CRM (Kundenorientierung) Kundenwissen entscheidet. Der Kunde im Netz. Vom Kunden- zum Marktwissen. Information Governance als Erfolgsfaktor.

3 Big Data Die Definition Big Data ist definiert durch 3 Eigenschaften: Volume, Variety, Velocity, die drei V plus einem steigenden Bedarf an Analytik. 90% des Big Data ist unstrukturiert. Big Data ist mehr als Web und Social Media. Big Data ist nicht wirklich neu S.A.R.L. Martin

4 Big Data-Nutzen und geldwerter Vorteil Die 5 Haupt-Nutzenarten*: Transparenz durch Big Data, Testen von Entscheidungen, Individualisierung in Echtzeit, Intelligente Prozess-Steuerung und Automation, Innovative daten-getriebene Geschäfts-Modelle. * after McKinsey S.A.R.L. Martin

5 Big Data-Marktentwicklung Markt-Schätzung EMC erwartet $70b in Investitionen in Hadoop: $350m. Big Data ist mehr als Hype. SAPs Big Data- Umsatz in 2011 wird auf $85m geschätzt. Quelle: Wikibon S.A.R.L. Martin

6 Big Data-Strategien Agiles Big Data Wie können wir Spreadsheet-Konzepte auf Big Data anwenden? Operatives Big Data Wie können wir eine Infrastruktur schaffen, so dass jeder Nutzen aus dem ziehen kann, was wir aus dem Big Data lernen? High Resolution Management Wie können wir die Art und Weise ändern, mit der wir unser Unternehmen managen, wenn wir all die Details über Markt und Kunden aus dem Big Data zur Verfügung haben? Die SAP-Strategie für Big Data: SAP is attempting to create an integrated approach that allows companies to perform analytics, make big data operational, and support applications for high resolution management all in one environment. Sanjay Poonen, President and corporate officer of SAP Global Solutions S.A.R.L. Martin

7 Big Data-Technologien Big Data-Analytik Data Discovery Location Intelligence Textanalytik Big Data Management Big Data Integration Big Data Repository Big Data Quality Datenhaltungssysteme Analytische Datenbanken NoSQL Datenbanken Hadoop Storage Beispiel: SAP HANA Enterprise Performance In-Memory Circle (EPIC) S.A.R.L. Martin

8 Big Data-Herausforderungen Identifizieren talentierter MitarbeiterInnen, die Big Data und Analytik kennen und Erfahrung haben. Auswählen der richtigen Technologie und Werkzeuge (aber zuerst ist die Big Data-Strategie zu bestimmen!). Messen der Relevanz von Information für eine gegebene Aufgabe. Thinking out-of-the-box immer und immer wieder. Ein Ende finden und den Analyse-Ergebnissen vertrauen. Fazit S.A.R.L. Martin

9 CRM trifft Big Data Big Data. Kunde: Unsere Flyer sehen alle gleich aus. Das geht so nicht. Ich: Das nennt sich Corporate Design. Kunde: Das verwirrt unsere Gäste aber. Dieses Corporate Design brauchen wir nicht. (http://kunden.ausderhoelle.de/) S.A.R.L. Martin Was es ist und warum wir uns damit auseinandersetzen müssen. CRM (Kundenorientierung) Kundenwissen entscheidet. Der Kunde im Netz. Vom Kunden- zum Marktwissen. Information Governance als Erfolgsfaktor.

10 Kundenorientierte Prozesse Servicedifferenzierung ist gute Praxis der Kundenorientierung Das Service-Angebot auf den Kunden abstimmen Profit 150 bis 180% 100% 20 bis 50% Wir müssen Kundenorientierung in alle relevanten Unternehmensprozesse bringen. Beispiel: Service- Differenzierung im Mahnwesen Das Kundenwissen ist entscheidend S.A.R.L. Martin

11 Kundenwert Kundenwissen ist entscheidend Kunden-Lebenszyklus Kunden- Akquise Kunden- Wachstum Kunden- Bindung 360 Kundensicht: Informations-Management Datenintegration, Datenqualität, Information Governance Interaktionsdaten - Angebote - Ergebnisse - Kontext/Ortung - Click Streams - Notizen Beschreibende Daten - Attribute - Charakteristiken - Selbstangaben - Demographie Big Data Verhaltensdaten - Bestellungen - Transaktionen - Zahlungshistorie - Verweildauer Zeit Kunden- Charakteristik - Meinungen - Vorlieben - Bedürfnisse & Wünsche Big Data S.A.R.L. Martin

12 Prozesse und Kundenwissen Geschäftsprozess Composite/Mashed Application Service Service Service Service Service Regel- Maschine Prädiktive Modelle Datenintegration und Datenqualität Analytik Externe/Web- Daten Operative Daten Data Warehouse Files, XML, Spreadsheets Events & Services Dynamischer Datenzugriff S.A.R.L. Martin

13 Kunden und Big Data Herausforderung: wachsende Macht der Konsumenten und mehr Information über den Markt: Soziale Netze und Branding (B2C: Produkte mit Einfluss auf Lebensqualität) Long Tail-Transparenz des Marktes Seriöse Kritiker versus notorische Nörgler Lügen im Web Auf dem Weg zu Social CRM S.A.R.L. Martin

14 Big Data als Datenquelle für CRM Events als Auslöser (neue Marktspieler, neue Produkte, Kampagnen, Neuigkeiten, etc) semantische Web-Extraktion Soziale Medien (Blogs, Wikis, Podcasts, Foren, Newsgroups, Search, Tagging, etc) S.A.R.L. Martin Datenqualitäts- Services Teilnehmer (Unternehmen, Kunden, Konsumenten, Presse, Organisationen, Parteien, Institute etc.)

15 Big Data-Analytik: magische Zahlen Data Discovery meint die neue self-service BI, i.e. Visualisierung, interaktive Analyse, intuitive Bedienung und neue Geräte (Tablets). Location Intelligence bringt Raum in die Analytik. So können wir Lokalisierungsdaten nutzen und den next best local point of contact finden. Textanalytik ist eine neue Klasse von Analytik, die linguistische Verfahren mit Suchmaschinen, Text Mining, Data Mining und Algorithmen des maschinellen Lernens verbindet S.A.R.L. Martin

16 Magische Zahlen Aber: Nutzen von Big Data ist nicht nur eine Frage der Mathematik und Technologie! Frage des Datenschutzes. Frage der Integration von Web-Daten mit anderen Kundendaten. Frage der Information Governance. Frage der Governance (Social CRM: Social Media Guidelines). Frage der Prozesse (Was tun, wenn...) S.A.R.L. Martin

17 CRM trifft Big Data Big Data S.A.R.L. Martin Was es ist und warum wir uns damit auseinandersetzen müssen. CRM (Kundenorientierung) Kundenwissen entscheidet. Der Kunde im Netz. Vom Kunden- zum Marktwissen. Information Governance als Erfolgsfaktor. Ich: Sie können nicht einfach Bilder aus Google in Ihrer Broschüre benutzen. Sie brauchen die Rechte dafür. Kunde: Aber die Bilder gibt es kostenlos bei Google, das ist das Internet! Da ist alles umsonst. (http://kunden.ausderhoelle.de/)

18 Governance Begriffsbestimmung Governance bezeichnet die verantwortungsvolle, nachhaltige und auf langfristige Wertschöpfung ausgerichtete Organisation und Steuerung von Aktivitäten und Ressourcen im Unternehmen.[1] Compliance ist die Folge und Ergebnis von Governance: Jeder handelt so, wie er handeln sollte. Compliance ist also mehr als nur das Einhalten gesetzlicher Vorschriften. [1] Prof. Dr. Matthias Goeken, Frankfurt School of Finance & Management, anlässlich der Auftaktveranstaltung der Zukunftswerkstatt IT, Frankfurt/Main, 19. April S.A.R.L. Martin

19 Information Governance Information Governance bezeichnet die Menge aller Prozesse und Strukturen zum Managen und Schützen aller Unternehmensdaten, so dass gemeinsam verstandene, zuverlässige und sichere Daten unternehmensweit garantiert werden. Zielsetzung der Marktbefragung: den Status Quo von und die Trends in Information Governance im deutschsprachigen Markt dokumentieren. Die Marktbefragung wurde im Auftrag der Uniserv GmbH durchgeführt S.A.R.L. Martin

20 Bedeutung von Information Governance Frage 1 Welche Bedeutung hat das Thema Information Governance für Ihr Unternehmen? 3% 3% 41% 20% 32% Sehr große Große Mittlere Geringe Sehr geringe Das gewichtete Mittel der Antworten beträgt 3,62 (Fachabteilung 3,63 versus IT 3,61). Kein Einfluss der Unternehmensgröße S.A.R.L. Martin

21 Einsatz von Information Governance Frage 3 Wird in Ihrem Unternehmen eine Information Governance eingesetzt? 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% 25% 36% Ja klein (<1.000) groß (>1.000) 8% 4% Nein, aber Einsatz ist geplant innerhalb % 9% Nein, aber Einsatz ist geplant ab % 19% Nein, kein Einsatz geplant 20% 32% weiß nicht S.A.R.L. Martin

22 Die Frage der Zusammenarbeit Frage 6 Wie werden die Fachabteilungen in die Information Governance einbezogen? Unsere Information Governance ist eine reine Fachabteilungsaufgabe. Sonstiges 2% 1% 4% Unsere Information Governance ist eine reine IT-Aufgabe ohne Beteiligung der Fachabteilungen. 14% Unsere Information Governance ist eine IT-Aufgabe begleitet von Kommunikations- Maßnahmen. 79% Unsere Information Governance ist eine gemeinsame IT-/Fachabteilungsaufgabe. Kein Einfluss von Unternehmensgröße oder IT/Fachabteilung S.A.R.L. Martin

23 Information Governance: Status Frage 7 Wie weit fortgeschritten ist Ihr Unternehmen beim Umsetzen von Information Governance? 40% 35% 30% 25% 20% 15% 33% 13% 13% 32% 30% 34% 23% 21% 10% 5% 0% In der Planungsphase In der Anfangsphase der Umsetzung Mitten auf dem Weg der Umsetzung In der Endphase der Umsetzung klein (<1.000) groß (>1.000) S.A.R.L. Martin

24 Der Werkzeugeinsatz Frage 8 Setzen Sie Werkzeuge zur Information Governance ein (Monitoring, Administration, (Daten-)Qualitäts-Management, Information Lifecycle Management)? 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 53% 66% 33% 21% 13% 13% Ja Nein In Planung klein (<1.000) groß (>1.000) S.A.R.L. Martin

25 Information Governance Information Governance hat sich im deutschsprachigen Markt eine recht hohe Bedeutung verschafft. Treiber sind in erster Linie Daten- und Prozessqualität. Aber erst knapp die Hälfte der Unternehmen setzen Information Governance ein oder planen den Einsatz. In kleinen Unternehmen liegt bei der Sponsorship die Geschäftsführung klar vorne, bei den großen ist eher die IT (der CIO) in der Verantwortung. Die Zusammenarbeit zwischen IT und Fachabteilung in Sachen Information Governance ist fast ideal. Der Einsatz von Werkzeugen ist noch nicht wirklich zufriedenstellend. Fazit S.A.R.L. Martin

26 CRM (Kundenorientierung) Ausblick 2017 Renaissance von Qualität, Zuverlässigkeit und Service Amazon Gründer Jeff Bezos: Baue gute Produkte, biete guten Service und die Leute werden Dich lieben. Amazon gehört zu den Big Data-Vorreitern. Durch das Nutzen von Big Data konnten neue, innovative Prozesse in der Kunden- Kommunikation und -Interaktion geschaffen werden S.A.R.L. Martin

27 CRM trifft Big Data Big Data ist kein Hype, sondern Realität. Die Nutzenpotenziale sind enorm, aber nicht leicht zu erschließen. Big Data steigert Bedeutung und Nutzen von CRM deutlich: aus Kundenwissen wird Marktwissen. Im Big Data wird Information Governance noch wichtiger als bisher: Wir werden datengetrieben. White Paper/Research Notes: Kostenloser Download auf Kontakt: S.A.R.L. Martin

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