Mit den besten Grüßen

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2 Editorial ie Menge an verfügbaren Daten auf der Welt steigt rapide an. 90 % der weltweiten Daten entstanden in den letzten zwei Jahren. Sie revolutionieren nun auch das Marketing. 65 % der von uns befragten Marketer und Agentur-Insider sind der Meinung, dass Daten die Markenkommunikation stark beeinflussen werden. Doch die aktuelle Diskussion über das Thema ist abstrakt, auf die Zukunft gerichtet und Technologie-lastig. Wir möchten Ihnen zeigen, wie Sie Daten schon heute nutzen können. Mit Big Context möchten wir Ihnen die neue Datenwelt auf verständliche Art näher bringen und die Konsequenzen für die Markenkommunikation benennen. Schon heute können Sie Ihre Zielgruppe besser denn je verstehen und individuell ansprechen, effizienter und virtuoser die Kanäle orchestrieren, mit Daten und Technologien kreativere Kampagnen konzipieren sowie involvierenden und relevanten Content kreieren. Wir sehen Daten als Chance. Natürlich ist Datenschutz dabei ein wichtiges Thema. Für uns sind Konsumenten mündig und entscheiden selber, welche Daten sie preisgeben. Daher muss die Nutzung von Daten für den Nutzer transparent und nachvollziehbar sein. Nur dann wird die neue Datenwelt akzeptiert werden. Big Context liefert Antworten auf einige der aktuellen Herausforderungen. Denn das Marketing ist im Umbruch (Kapitel 1). Marketer verlieren intern an Bedeutung. Die Medienrevolution erschwert die Orientierung. Der Wettbewerbsdruck ist immens und die Werbewirksamkeit sinkt. Big Context bietet Marketern neue Chancen, strategische Relevanz zurückzugewinnen, Entscheidungsgrundlagen zu entwickeln und sich vom Wettbewerb abzugrenzen. So geben 83 % der von uns befragten Marketer und Agentur-Insider an, bessere Entscheidungen zu treffen, je mehr Daten ihnen zur Verfügung stehen. Mit Big Context bringen wir erstmals drei Datenquellen zusammen: Quantified Self, Big Data und Open Data (Kapitel 2). Jede Datenquelle verkörpert einen anderen Umgang mit Daten. Quantified Self bezeichnet einen neuen digitalen Lifestyle, bei dem Menschen ihre alltäglichen Verhaltensweisen aufzeichnen und analysieren. Big Data beschreibt die Unternehmenspraxis, große und vielfältige Datenmengen in kürzester Zeit zu analysieren. Open Data ist eine gesellschaftliche Initiative. Ziel ist es, Daten öffentlich zugänglich zu machen, um mehr Transparenz zu erzeugen oder neue Services zu kreieren.

3 Marketer und Agentur-Insider haben hier noch großen Nachholbedarf: 50 % haben noch nie von Quantified Self gehört. 39 % wissen nicht, was Open Data ist. 34 % können noch nichts mit Big Data anfangen. Da 37 % eine fehlende Kultur im Umgang mit Daten als eine der beiden zentralen Hürden genannt haben, haben wir ein Experiment aufgesetzt, um die praktische Dimension von Big Context zu erkunden. Wir haben zwei Studenten der Universität der Künste in Berlin mit einer Vielzahl von Sensoren ausgestattet, einen Tag begleitet und in ihrem Alltag gefilmt. Wie unser Experiment genau abgelaufen ist, lesen Sie in Kapitel 3. In Kapitel 4 geht es um die Konsequenzen für die Markenkommunikation. Wir zeigen, wie Big Context sich auf die vier Cs der Markenkommunikation auswirkt: Customer, Channels, Campaigns, Content. Den größten Nutzen der neuen Datenwelt sehen 28 % in einem besseren Verständnis der Zielgruppe und 20 % versprechen sich davon vorrangig, effizienter zu kommunizieren (Top-2-Nennungen). Das Whitepaper schließt mit einer Empfehlung für erste Schritte (Kapitel 5). Denn uns ist es wichtig, nicht nur über Big Context zu reden, sondern ins Handeln zu kommen und Ihnen den Start im Big Context zu erleichtern. Bei dieser Arbeit haben uns eine Reihe von Personen unterstützt, denen wir gern danken möchten: Der Universität der Künste in Berlin und den beiden Probanden, die sich auf unser Experiment eingelassen haben. Unseren Interviewpartnern Prof. Peter Wippermann (Trendbüro), Thomas Ramge ( Data Unser ), Klaas Bollhöfer (The Unbelievable Machine), Wolfgang Breyer und Florian Resinger (BMW) und Dominik Dommick (Payback) sowie Frank Hupke (Resolution Media) und Mirus Fitzner (UdK). Den 400 Marketern und Agentur-Insidern, die an unserer Online-Befragung teilgenommen haben, und Jörg Jelden, der uns als Experte für Ausblicke und Aufbrüche wie in den Jahren zuvor inhaltlich und analytisch begleitet hat. Mit den besten Grüßen Franziska von Lewinski Michael Ohanian

4 Inhaltsverzeichnis 1. Ausgangslage Seite Die Datenquellen Seite Das Experiment Seite Konsequenzen für die Marketingkommunikation Seite Erste schritte Seite quellen, Set-up, impressum Seite 34 35

5 Ausgangslage Datenquellen Konsumenten messen ihr Verhalten Unternehmen analysiseren große, unverknüpfte Datenmengen in kürzester Zeit Offene Datenpools ermöglichen neue Services Konsequenzen für die Marketingkommunikation Zielgruppen verstehen und individuell ansprechen Neue Touchpoints identifizieren und effizienter kommunizieren Kampagnen lokalisieren, individualisieren, dynamisieren Involvierende und relevante Inhalte kreieren Erste Schritte Wer Chancen wahrnehmen will, muss experimentieren

6 1. Ausgangslage... haben intern an Bedeutung und Vertrauen verloren der DAX-30- Unternehmen haben einen CMO 1 der CEOs misstrauen ihren Marketingabteilungen 2... verlieren Orientierung und Entscheidungsfähigkeit wissen nicht, welche Daten im Unternehmen vorhanden sind aller CMOs fühlen sich nicht ausreichend auf die Datenexplosion vorbereitet 3... sind einem hohen Wettbewerb ausgesetzt und müssen härter um Kunden kämpfen Marken und Patente werden durchschnittlich pro Jahr in Deutschland neu angemeldet ( ) 4 Es ist bis zu 10x teurer, neue Kunden zu gewinnen, als bestehende an das Unternehmen zu binden 5 Unternehmen, die ihre Datenqualität verbessern, können ihren Ertrag um bis zu 60 % steigern 6 6 Ausgangslage

7 Big Context hilft Marketern, strategische Bedeutung zurückzugewinnen, wirksamer und innovativer zu kommunizieren. Kommunikationsbotschaften gehen unter Werbebotschaften sind Konsumenten täglich ausgesetzt. Big Context hilft Marketern, bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen. Nur der Marketing- Entscheider haben ein klares Verständnis, welchen Mehrwert einzelne Kommunikationskanäle bieten. 7 + ist die Werbemenge allein durch s, Banner, Pop-ups & Co. gewachsen. 8 Big Context stellt den Konsumenten in den Mittelpunkt, fördert neue Insights zu Tage und hilft Marketern, mit bestehenden Kunden mehr zu verdienen. Big Context hilft Marketern, relevanter zu kommunizieren und stärker zu involvieren. Ausgangslage 7

8 Daten werden die Markenkommunikation revolutionieren. sind der Meinung, dass die Bedeutung von Daten für die Markenkommunikation stark zunehmen wird. Quelle: Eigene Online-Befragung; Februar-März 2013 Marketer haben Nachholbedarf. können noch nichts mit Big Data anfangen. was Open Data ist. wissen nicht, haben bisher noch nicht von Quantified Self gehört. Quelle: Eigene Online-Befragung; Februar-März Ausgangslage

9 Big Context hilft, Zielgruppen zu verstehen und wirkungsvoller zu kommunizieren oder neue Services zu etablieren. Nur sehen heute schon die Zukunft: Daten für neue Produkte oder Services zu nutzen. versprechen sich davon vorrangig, effizienter zu kommunizieren. sehen den größten Nutzen in einem besseren Verständnis der Zielgruppe. Quelle: Eigene Online-Befragung; Februar-März 2013 Die vorhandene Datenbasis ist noch nicht ausreichend. Nur halten sie für sehr umfassend. halten die eigenen Zielgruppendaten für lückenhaft. Quelle: Eigene Online-Befragung; Februar-März 2013 Ausgangslage 9

10 Big Context kämpft mit internen Hürden. Es fehlt an Daten-Transparenz und Analyse-Kultur. Rechtliche Aspekte spielen überraschenderweise kaum eine Rolle. sehen rechtliche Probleme. halten eine fehlende Kultur im Umgang mit Daten für die zentrale Barriere. sehen in der fehlenden Transparenz, welche Daten vorhanden sind, die wichtigste Hürde. Quelle: Eigene Online-Befragung; Februar-März 2013 Marketer nutzen Daten vorrangig zur Planung und weniger zur Steuerung oder als kreative Ressource. sehen die größte Relevanz von Daten für die Markenkommunikation im Vorfeld einer Kampagne oder Aktion. Während oder nach einer Kampagne spielen Daten kaum eine Rolle. Quelle: Eigene Online-Befragung; Februar-März Ausgangslage

11 Big Context Daten werden für die Markenkommunikation nutzbar. Vor allem drei Datenquellen ermöglichen kontextsensitives Marketing: Konsumenten vermessen digital ihr Leben, um sich selbst zu optimieren (Quantified Self). Unternehmen sind in der Lage, große Datenmengen in kürzester Zeit zu analysieren (Big Data). Daten werden öffentlich und über Schnittstellen verfügbar gemacht (Open Data). Big Context entsteht durch eine Schnittmenge dieser Datenquellen. Mit Big Context wird die Markenkommunikation effektiver, individueller und involvierender. Marken sind durch die neuen Datenquellen in der Lage, ihre Kunden besser kennenzulernen und individueller anzusprechen. Sie können Kanäle und Touchpoints wirksamer und virtuoser orchestrieren. Kampagnen lassen sich durch Daten kreativ anreichern und aktueller halten. Inhalte werden relevanter und resonanzfähiger, neue Ideen für Kommunikation entstehen. Ausgangslage 11

12 2. Die Datenquellen Neue Datenquellen bilden die Grundlage für unsere Idee des Big Context. Auf den folgenden Seiten erfahren Sie, was Quantfied Self, Big Data und Open Data eigentlich bedeuten. Menschen sind Gewohnheitstiere. Routinen prägen unser Handeln. Die meisten sind uns nicht bewusst und unsere Erinnerungen trügen uns permanent. Neuro-Forscher gehen davon aus, dass Menschen geschätzte 85 % ihres Lebens auf Autopilot geschaltet sind. Wie schwer es ist, sein Verhalten zu ändern, weiß jeder, der schon einmal versucht hat, das Rauchen aufzugeben oder sich gesünder zu ernähren. Ein neuer Zahlen-basierter Lifestyle nutzt neue Technologien, um das eigene Verhalten besser zu verstehen und sich selbst zu optimieren. Das ist an sich nicht neu und gab es im Hochleistungssport schon immer, durch neue Technologien kommen diese Methoden nun auch in der Masse an. Die sog. Quantified-Self-Bewegung zählt die täglichen Kalorien, misst die täglichen Schritte und analysiert die Schlafqualität und vieles mehr. In den USA nutzt bereits jeder Fünfte die verschiedenen Möglichkeiten der Selbstvermessung. Deutsche Marketer und Agentur-Mitarbeiter haben bei Quantified Self deutlichen Nachholbedarf. 50 % haben noch nie davon gehört. 9 Nur eine Avantgarde von 9 % nutzt diese Datenquelle bereits. Vom Smartphone zu Wearables. Neue Geräte und Software machen die Quantifizierung des eigenen Lebens kinderleicht. Mit dem Siegeszug von Smartphones sind Sensoren allgegenwärtig geworden. GPS-Empfänger, Kameras, Mikrophone, Lageund Bewegungssensoren sind heute Massenware. Per Smartphone und ergänzende Geräte dokumentieren Nutzer ihre Mahlzeiten auf The Eatery, speichern die Leistungswerte des eigenen Workouts auf Nike+, zählen die täglichen Schritte per Fitbit, messen die eigenen Stress-Indikatoren mittels Soma und zeichnen ihren Schlafrhythmus über Lark.com auf. Auf den dazugehörigen Webseiten und Apps analysieren sie ihre Daten, teilen und vergleichen sie mit anderen. Neue Communities entstehen, wie z. B. dacadoo, das als Facebook für Fitness gilt. Neue multisensorische Geräteklassen stehen in den Startlöchern. Es halten sich die Gerüchte, dass Apple und Samsung eine intelligente Uhr auf den Markt bringen werden. Google Glasses sind derzeit in der Betaphase. Das technisch hochgerüstete Armband von Nike Fuel misst, wie viel man sich täglich bewegt hat. 12 Die Datenquellen

13 Per Smartphone Mahlzeiten dokumentieren > https://eatery.massivehealth.com Digitales Armband, das den Schlaf und Aktivitäten trackt > Mit dem Internet verbundene Datenbrille > Selbstvermessung statt Selbstbetrug. Nicht selten sind Leistungssteigerungen, Perfektionswille, Krankheiten oder persönliche Krisen Ausgangspunkt, um das eigene Leben zu ändern. Der rationale Blick jenseits von Intuitionen, Gelüsten und Gefühlen auf das eigene Verhalten ermöglicht es, die entscheidenden Momente zu erkennen. Diese Menschen beginnen, Stück für Stück alte Routinen zu durchbrechen und neue zu etablieren. Über die bestehenden Webseiten und Apps verpflichtet sie sich gegenüber einer Community, anders zu essen, das wöchentliche Sportprogramm einzuhalten oder weniger zu konsumieren. Auch soziale Vergleiche und Motivation seitens der Apps sollen den Rückfall in liebgewonnene Gewohnheiten verhindern. Vom Reason To Believe zum Proof Of Performance. Konsumenten beginnen über Quantified Self verstärkt, negativ empfundene Routinen zu durchbrechen und neue Konsumgewohnheiten zu etablieren. Sie überprüfen damit auch die Leistungsversprechen von Marken anhand von Zahlen. Trotz aller Quantifizierung fällt Nutzern die Änderung der eigenen Verhaltensweisen schwer. Denn sie müssen sich zurückhalten und mäßigen. Parallel zur Selbstdisziplinierung steigen damit die Gelüste und Sehnsüchte, die dann seltener, aber intensiver ausgelebt werden. Konsumenten-Motive Vorgehensweise Beispiele Bewusster leben Besser essen Sportliche Ziele erreichen Ausgaben kontrollieren Verhaltensmuster aufdecken Blutzucker, Puls, Schlafrhythmus, Stress-Werte, Stimmungen messen Kalorien zählen, Mahlzeiten dokumentieren Schritte zählen, Trainingsprogramme einhalten Privatausgaben, Benzin- oder Stromverbrauch monitoren Analyse des eigenen - Verkehrs, der Telefonnutzung oder der Häufigkeit von Meetings Glucodock, Zeo, Soma The Eatery, Weightwatchers App Nike+, Fitbit, Runtastic, Dacadoo Mint, Greencharge Paco, Phown Die Datenquellen 13

14 Unternehmen, die in gesättigten Märkten weiter wachsen wollen, setzen auf die Doppelstrategie aus Innovationen und Effizienzsteigerungen. Beide Ansätze setzen darauf, große und vielfältige Datenmengen zu sammeln, zu verknüpfen, in kürzester Zeit auszuwerten und nutzbar zu machen. Der Megatrend Big Data verspricht Effizienz- und Produktivitätssteigerungen, feingranulare Kundensegmentierungen, rationalere Entscheidungsgrundlagen, neue kreative Gestaltungsmöglichkeiten und eine datenbasierte Planbarkeit. Evolutionssprünge in den Bereichen Infrastruktur, künstliche Intelligenz und Datenvisualisierung machen dies möglich. Auch wenn Unternehmen bereits fleißig Daten sammeln, wird daraus selten ein Nutzen gezogen. Weniger als ein Prozent der vorhandenen Daten wird heute analysiert % der von uns befragten Marketer und Agentur-Insider möchten Big Data nutzen. Noch haben Unternehmen, die auf Big Data setzen, Wettbewerbsvorteile. In wenigen Jahren wird das effiziente Handling großer Datenmengen zum Standard. Die eigenen Daten zusammenführen. Die meisten Unternehmen wissen heute sehr genau, welche Produkte sie wann, wie, wo, wem für wie viel verkauft haben. Sie wissen aus der Vergangenheit, welche Farben gut gehen, welche Geschmacksrichtungen wann ankommen und welche Modelle besonders gut verkauft werden. Über den Kundenservice erhalten sie ein Produkt-Feedback von Nutzern. Sie hören ihren Zielgruppen über die sozialen Medien zu und versuchen, den Erfolgsbeitrag von Kanälen zu messen. Aber intern teilen viele Abteilungen ihre Daten äußerst ungern. Daten sind hochpolitisch. Sie machen Erfolge wie Misserfolge transparent. Aber nur wenn die internen Daten zusammengeführt werden, lassen sich neue, relevante Erkenntnisse aufzeigen. Kulturelle Hürden sind derzeit höher als die technischen oder rechtlichen. Das Ende der Intuition? Viele Big Data Experten versprechen, dass Entscheidungen zukünftig noch stärker auf Basis von Zahlen getroffen würden. Intuition und Erfahrung hätten ausgedient. Aber Maschinen spucken nicht auf Knopfdruck sinnvolle Ergebnisse aus. Um neue Insights zu generieren, sind Hypothesen und Fragen nötig, anhand derer die Datenberge durchkämmt oder neue Daten erhoben werden. Datenberge bleiben nutzlos, wenn keine intelligenten Anfragen gestellt werden. Hierfür sind Intuition, Erfahrung und gesunder Menschenverstand unerlässlich. Zudem müssen Zahlen mit Bedeutung aufgeladen werden. Denn ohne handlungsrelevante Interpretation sind Daten nichts als nackte Zahlen. 14 Die Datenquellen

15 Zusammenhänge erkennen, Prognosen erstellen. Big Data verspricht eine neue Planbarkeit. Wer die richtigen Zusammenhänge im bisherigen Verhalten erkennt, kann viele routinemäßige Konsumentenentscheidungen identifizieren und gezielter agieren. So stellte Procter & Gamble schon früh fest, dass abends Windeln häufig zusammen mit Bier gekauft werden. Denn junge Väter kaufen auf dem Rückweg nach Hause Windeln und belohnen sich mit einem Drink. In einem zweiten Schritt lassen sich aus den aggregierten Daten häufig valide Prognosen über zukünftiges Konsumverhalten treffen. Für Einzelhändler sind die Kunden, die Nachwuchs erwarten, besonders spannend. Mit der Schwangerschaft ändern sie ihre Einkaufsroutinen. Um solche Kunden frühzeitig anzusprechen, hat Target z. B. ein Schwangerschafts- Vorhersage-Modell entwickelt, um Kunden rechtzeitig anzusprechen. 11 Neue Konsumentenerwartungen. Die Preisgabe persönlicher Daten ist bei vielen Konsumenten nicht nur mit Ängsten, sondern auch mit steigenden Erwartungen verbunden. Wer freiwillig Daten preisgibt, möchte gezielter angesprochen und besser bedient werden. Entsteht bei Konsumenten trotz eines sinnvollen Angebots der Eindruck der Überwachung, wird vorhandenes Vertrauen beschädigt. Unternehmen wie Target mischen die gezielten Angebote in einem Prospekt unter beliebig erscheinende andere Angebote, um keinen Big-Brother-Effekt zu erzeugen. Wichtige Big Data Quellen CRM-Daten Warenwirtschaftssysteme Transaktionsdaten Kunden-Interaktionsdaten Webcontrolling/E-Commerce-Daten Die Datenquellen 15

16 Peter Wippermann, Trendforscher Wie verändern sich die Erwartungen von Konsumenten durch die Preisgabe privater Daten? Konsumenten erwarten, dass Unternehmen schneller reagieren und in der Lage sind, Beziehungen zu pflegen. Wer seine Daten preisgibt, erwartet, zukünftig besser bedient zu werden, und wird die Leistungen einer Marke stärker überprüfen. Statt Reason to Believe geht es um Proof of Performance. Wie werden Daten das Marketing verändern? Marketing basiert immer stärker auf Beziehungsmanagement und weniger auf Bekanntheitsmaximierung. Anerkennung wird wichtiger als Aufmerksamkeit. Unternehmen, die ihre Datenhausaufgaben machen, können besser und schneller reagieren. Wer schneller reagiert, hat klare Wettbewerbsvorteile. Wie wird die neue Verfügbarkeit von Daten die Unternehmen und Märkte verändern? Daten sind Herrschaftswissen. Wer Daten analysieren und nutzen kann, wird an Einfluss gewinnen: intern wie extern. Wie immer werden viele etablierte Player die neuen Analyse- Möglichkeiten ignorieren und dadurch mittelfristig verlieren. Gleichzeitig werden neue, aggressive Akteure nach vorne preschen. Individuen, Unternehmen oder Verwaltungen beginnen, ihre Daten öffentlich zugänglich zu machen. Denn die beste Idee, Daten nutzbar zu machen, hat im Zweifelsfall ein Dritter. Offene Datensätze erlauben es Interessierten, die Daten uneingeschränkt zu nutzen, zu bearbeiten und erneut zu verbreiten (Open Knowledge Foundation). Auch Unternehmen haben über Open Data einen großen Zugang zu Kontext-Informationen. Zudem entstehen neue Geschäftsmodelle rund um die Offenlegung von Unternehmens- oder Nutzerdaten. Facebook und Google sind dafür prominente Beispiele. Auch Journalisten lernen, Zahlen mit Leben zu füllen. Keine Krise, Konflikt oder Skandal kommt heute ohne die Visualisierung verfügbarer Zahlen aus. In Deutschland steckt Open Data noch in den Kinderschuhen. 39 % der Befragten können sich nichts darunter vorstellen. 16 Die Datenquellen

17 Website, die öffentlich verfügbare APIs auflistet > Digitale Schnitzeljagd mit dynamischer Google Maps Integration > Von der API zum Mashup. Wer verfügbare und dynamische Daten sucht, kann auf eine Vielzahl von Datenbanken zugreifen. Idealerweise sind diese über ein sog. Application Programming Interface (API) zugänglich. Die Website Programmableweb listet viele Tausende verfügbare APIs auf. Neben Twitter und Facebook haben auch Regierungen (USA, Großbritannien, Deutschland), Städte wie Leipzig (Verwaltungsdaten), Verkehrsbetriebe oder Medienunternehmen wie die ZEIT auslesbare Schnittstellen oder Datenportale. Die so erhältlichen Daten lassen sich mit anderen öffentlichen oder privaten Daten verknüpfen. Die taz erstellte zum Beispiel aus frei verfügbaren Daten eine Fluglärmkarte. 12 Neue, datenbasierte Geschäftsmodelle. Die Verknüpfung öffentlich verfügbarer Daten macht vollkommen neue Geschäftsmodelle möglich. Paul Hawtin von der Fondsgesellschaft Derwent Capital nahm zum Beispiel sämtliche verfügbare Twitter-Nachrichten, die einen Emotionsausdruck beinhalteten, glich sie mit psychologischen Stimmungsprofilen ab und berechnete daraus einen kollektiven Gemütszustand. Diesen Index setzte er mit den verfügbaren Börsenkurven in Beziehung und konnte so Zusammenhänge für den richtigen Moment des Investierens aufzeigen. Auch die Geschäftsmodelle von Google und Facebook sind datenbasiert. Sie geben Konsumenten kostenlose Tools an die Hand und sammeln im Gegenzug Daten. Diese Daten stellen sie Unternehmen zur Verfügung und verkaufen individualisierbare Werbeplätze. Die wichtigsten Kontextdaten Wetter Verkehr Geo-Positionen Social-Media-Aktivitäten Die wichtigsten Kontext-Tools Karten z. B. Google Maps & Earth Timelines, z. B. Visually, tiki-toki Visualisierungsframeworks, z. B. d3.js Überraschende Vergleiche Sozioökonomische Daten Die Datenquellen 17

18 VW macht das Fahrerlebnis für Autofahrer messbar > Google Projekt, um Werbung durch Daten relevanter zu machen > Karten, Timelines, Vergleiche und andere Visualisierungen. Je stärker Daten zur Entscheidungsfindung oder Wissensvermittlung genutzt werden und je stärker Echtzeit eine Rolle spielt, desto wichtiger wird es, gute Darstellungsformen zu finden. So lassen sich z. B. Karten gut benutzen, um zu zeigen, an welchen Orten, auf welchen Routen oder Flächen sich bestimmte Ereignisse vollziehen. Die frei verfügbaren Karten von Google sind hier eine hervorragende Basis. Die Kampagne Catch the Flash von Nike nutzte die Maps API, damit die Mitspieler andere Teilnehmer in Echtzeit auf der Karte verfolgen konnten. Volkswagen ist einer der ersten Partner in Googles Programm Art, Copy & Code, welches in Experimenten neue Möglichkeiten der Werbung testet. Smileage nutzt Informationen zum Aufenthaltsort, dem Verkehr, dem Wetter und der Zeit, um ein neues Fahrerlebnis für Autofahrer zu ermöglichen. Google Maps und Google+ sind dabei integriert, Ereignisse auf einem Zeitstrahl darzustellen ist ebenfalls eine beliebte Methode. Eine weitere beliebte Darstellungsform sind Vergleiche. Die Süddeutsche Zeitung hat in einem umfangreichen Projekt verschiedenste Daten und Statistiken zum Leben der Europäer zusammengeführt. Auf einer interaktiven Karte lassen sich verschiedene Länder und Regionen vergleichen und im zeitlichen Verlauf betrachten. 13 Klaas Bollhöfer, Data Scientist bei The Unbelievable Machine Warum sollten sich Marketer mit datengetriebenem Marketing beschäftigen? Es entstehen interessante neue Insights und Wettbewerbsvorteile, wenn man die eigenen Transaktions-, Kundenverhaltens- oder Warenbestandsdaten mit frei zugänglichen öffentlichen Daten, z. B. Facebook, Twitter, Apps, Verkehrs-, Wetter- oder Geo-Daten, korrelliert. Marken können sich einen einzigartigen Datenpool zusammenstellen und so vom Wettbewerb differenzieren. Ein Unique Data Pool wird ebenso wichtig wie der USP früher. Wie werden Unternehmen diese neuen Kompetenzen in ihre Arbeit integrieren? Daten zu analysieren ist im ureigensten Interesse von Unternehmen. Mittelfristig werden Unternehmen diese Arbeit selbst übernehmen. In der Anfangszeit haben Agenturen und Berater die Möglichkeit, Unternehmen bei der Implementierung zu helfen, erste Schritte zu gehen und Quick Wins zu generieren. 18 Die Datenquellen

19 3. Experiment Zusammen mit zwei Probanden des Studiengangs Gesellschafts- und Wirtschaftskommunikation an der Universität der Künste in Berlin haben wir ausprobiert, welche Rolle Daten im Alltag spielen. Wir wollten herausfinden, ob und wie Umweltdaten und Körperdaten im Zusammenhang mit dem Kontext einer einzelnen Person Rückschlüsse für die Markenkommunikation zulassen oder neue Ideen entstehen lassen. Wir haben die zwei Probanden 12 Stunden filmisch begleitet und mittels diverser Sensoren eine Vielzahl an Daten gemessen: Herzschlag, Schritte, Kalorienverbrauch, Luftfeuchtigkeit, Augenbewegung, Temperatur, Computer- und Smartphone-Nutzung sowie Bewegungsdaten. Über den Tag verteilt haben die Probanden verschiedene Aufgaben bewältigt: Vom Frühstück über Einkaufen bis zum Höhepunkt des Abends einem Essen mit Freunden, das selbst zubereitet wurde. Abschließend haben wir sie zu ihren Erlebnissen befragt. (1) Nike Die Sensoren: # Nike GPS-Sportwatch mit Brustgurt (1) # Fitbit Aktivitätstracker (2) # Google Latitude für das Bewegungsprofil # Temperaturlogger # Tobii Eyetracking-Brille (3) # GoPro Kamera für Aufnahmen aus der Egoperspektive (4) (2) Fitbit (3) Tobii (4) GoPro Experiment 19

20 Beobachtungen: # Kein Big-Brother-Effekt: Trotz der vielen Sensoren waren beide Probanden überrascht, dass sie nicht auf die Datenerhebung geachtet haben und sie sich einigermaßen natürlich bewegen konnten. # Routinen aufzeigen. Die spätere Betrachtung der Daten hat den Probanden ihre Gewohnheiten und Routinen verdeutlicht und machte die abstrakte Massenauswertung anfassbar. # Hoffen auf Services. In der Hoffnung, interessante Gegenleistungen, besseren Service oder innovative Dienstleistungen zu erhalten, zeigten beide Probanden die Bereitschaft, persönliche Daten zur Verfügung zu stellen, wenn es dafür einen Mehrwert gibt und die Nutzung transparent ist. 20 Experiment

21 Mirus Fitzner, Wissenschaftlicher Mitarbeiter der Universität der Künste, Berlin Ermöglichen mehr Daten zielgenaueres Marketing? Natürlich nicht zwangsläufig. Wir haben es hier mit einem typisch mimetisch-isomorphen Phänomen zu tun: Jedes Unternehmen sammelt Daten, dies wird zur Grundbedingung für das Bestehen am Markt. Der Wettbewerbsvorteil erwächst in Zukunft nicht aus der Existenz von Daten, sondern aus deren intelligenter Verknüpfung. Kurz: den Vorteil erwirbt, wer aus den Daten den besten Sinn extrahiert oder interpretiert. Das bedeutet, Daten sind direkt abhängig von dem Kontext, in dem sie erhoben wurden? Genau. Die Kenntnis der Lebensstile oder Lebenswelten von Menschen ist unabdingbar, um aus den erhobenen Daten tatsächlich auch die richtigen Schlussfolgerungen zu ziehen. Sind die Daten von jedem Menschen gleich viel wert? Nein. Es bildet sich natürlich in aller Kürze eine Daten- Elite heraus, die äußerst raffinierte Tools einsetzt, um der Sammlung von Daten zu entkommen. Sie ähneln teilweise den Menschen, die als Multiplikatoren oder Entscheider bevorzugtes Ziel der traditionellen Marktforschung waren und über die man möglichst viel wissen wollte, die aber sozusagen flüchtig waren. Diese beiden Gruppen sind aber keineswegs identisch. Experiment 21

22 4. Konsequenzen für die Marketingkommunikation Aus Big Context ergeben sich Konsequenzen für die vier zentralen Bereiche der Markenkommunikation: Customer, Channels, Campaigns, Content Big Context # heißt, Kunden besser zu segmentieren, zu verstehen und gezielt anzusprechen (Customer). # bedeutet, Kanäle und Touchpoints wirksamer und virtuoser orchestrieren zu können (Channels). # steht dafür, Kampagnen durch Daten kreativ anzureichern und zu steuern (Campaigns). # hilft, resonanzfähigen und involvierenden Content zu erstellen (Content). Marketer und Agenturen beschäftigen sich vorrangig mit Daten, um die eigenen Kunden besser zu verstehen, in genauere Zielgruppen einzuteilen und gezielter anzusprechen. Für 28 % der Befragten ist dies die wichtigste Motivation der Datennutzung (Top-Nennung). Allerdings hält nur jeder Fünfte die vorhandenen Zielgruppendaten für sehr umfassend (19 %). 38 % halten sie sogar für lückenhaft. CRM-Systeme bilden die Ausgangsbasis. Selbst mit einfachen Segmentierungen lassen sich derzeit noch große Effekte erzielen. Diese Daten können anschließend mit einer Vielzahl weiterer Daten angereichert werden. Zukünftig werden Unternehmen und Marken ihre Kunden individualisiert zur richtigen Zeit am richtigen Ort mit einem relevanten Angebot ansprechen. Zudem wird die Kundenkenntnis zur Quelle neuer Produkte und Services. Kunden qualifizieren. Der erste Schritt sollte immer eine Analyse der bestehenden Kunden sein. Marketer und Vertriebler sollten genau wissen, welche Kunden besonders relevant für den Geschäftserfolg sind. Sie sollten analysieren, was diese Kunden verbindet und von anderen unterscheidet. Sie sollten Daten über deren individuelle Vorlieben und Verhaltensweisen auswerten. Daten von Kundenkarten oder dem Kundenservice sind eine solide Basis für eine gezielte Kundensegmentierung. Noch immer lassen sich mit einfachen Mitteln große Effekte erzielen. Der norddeutsche Einzelhändler Dodenhof wertet die Daten von Kunden und Transaktionen gezielt aus. In seinen 140 Mailings jährlich mit Auflagen ab 500 Stück erreicht das Unternehmen eine Response-Quote von 20 % und eine Conversion-Rate von 8 %. Das ist das Achtfache des Branchendurchschnitts Konsequenzen für die Marketingkommunikation

23 Daten-Dinosaurier oder Analytical Competitor? Obwohl die Idee des Customer Relationship Managements seit 20 Jahren das Marketing prägt, sieht die Unternehmenspraxis häufig anders aus. Fehlende Datentransparenz und Analysekultur sind die aktuellen Haupthindernisse. 38 % der Befragten geben an, dass unklar ist, welche Daten überhaupt vorhanden sind. Zudem fehlt für 37 % eine Kultur im Umgang mit Daten. Mehr als die Hälfte der Befragten hat intern nur eingeschränkten Zugriff auf Daten. Der Autor von Data Unser 14 schreibt dazu: Selbst mit den gängigen Werkzeugen der Segmentierung lassen sich jede Menge Umsatzpotentiale heben, weil die Konkurrenz diese eben gar nicht oder nicht ausreichend nutzt. Viele Unternehmen rüsten in diesem Bereich auf. Neben Vorreitern wie Facebook, Amazon, Google oder Apple gründen sie ihren Geschäftserfolg auf ein möglichst umfängliches Kundenwissen. Unternehmen wie Nike gründen ganz neue Geschäftsbereiche (Nike+), um dieses Wissen zu erweitern und zu vertiefen. Kontextdaten nutzen. Die eigenen Zielgruppendaten können durch eine große Bandbreite an Nutzer- Daten angereichert werden, um möglichst individuelle Datenprofile zu erhalten. Diese stammen aus sozialen Netzwerken oder von Werbenetzwerken, die alles von Likes, Clickrates bis Webseiten-Besuchen, Stadt, Präferenzen etc. lesen. Eines dieser Unternehmen heißt [x+1]. Gemeinsam mit dem Wall Street Journal führte [x+1] ein Experiment durch: Anonyme, von den Journalisten ausgewählte Nutzer sollten mit ihren Rechnern nur einen Klick auf einer Test-Website machen. [x+1] sollte erkennen, wer da klickt. Das Unternehmen identifizierte Familienstand, Ort, Beruf, ungefähres Haushaltseinkommen, regelmäßige Einkaufsorte und das Freizeitverhalten korrekt. 15 Barack Obama hat nicht zuletzt über ein gezieltes Micro- Targeting die beiden Wahlen für sich gewonnen. Über die Software Votebuilder wurden alle diese Informationen zusammengeführt. 10 Terabyte an Rohdaten aus Webanalyse, Social Media, Apps, Soziodemografie, Medienplänen und -analysen, Anzeigenpreisen etc. wurden von 100 Analysten in drei Teams ausgewertet. Ziel war es, Unentschlossene und Bekehrbare in den Swing-States zu identifizieren und gezielt anzusprechen. Die Erkenntnisse wurden u.a. genutzt, um gezielter zu werben. So hatte Obama im Wahlkampf doppelt so viele TV-Werbeplätze wie Romney, aber zu deutlich günstigeren Sendezeiten. Dabei half der Media Optimizer von Adobe. Projekt, um mithilfe von Datenanalyse Städte intelligenter zu machen > Individualisierte Echtzeitansprache. Wer all diese Daten sinnvoll verknüpft, wird zukünftig die Möglichkeit haben, Konsumenten individualisiert in einem relevanten Umfeld zur richtigen Zeit anzusprechen. Ein aktueller Werbe-Spot aus der IBM Smarter Planet -Kampagne macht diesen Wandel von anonymen Zielgruppen zu konkreten Kunden plastisch. 16 Dies setzt natürlich eine Evolution der Medienkanäle, Werbenetzwerke und des Media Buyings und der Kreation voraus. Derzeit übertragen sich die Logiken der Online-Werbung auf das Fernsehen (s. Interone Studie TV to come. TV to go. 2012). Wer genau weiß, wen er sucht, kann sich mit der Optimierung von Touchpoints auseinandersetzen. Kundenorientierung: Von der Floskel zur Fähigkeit. Unternehmen, die derart versiert sind, ihre Kunden zu verstehen, werden diese Fähigkeit zum Asset machen. Denn Wettbewerbsvorteile entstehen heute vor allem durch zwei Dinge: Services, die das Leben des Kunden bereichern oder vereinfachen, sowie eine starke emotionale Aufladung mit einem Sinn, für den die Marke steht. Diese Unternehmen werden die Insights, die sie als Resonanz aus dem Markt erhalten, in erfolgreiche Produkt- und Service-Innovationen übersetzen. Bislang waren Marketing und Vertrieb für die optimale Vermarktung vorhandener Produkte zuständig. Zukünftig werden ihre Markt- und Consumer-Insights die Basis für strategisches Neugeschäft liefern. Konsequenzen für die Marketingkommunikation 23

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