your way Schlauer als die Konkurrenz Neukundenidentifizierung im Internet Begleitmaterial zum Vortrag Professor Dr. Peter Vieregge

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1 Schlauer als die Konkurrenz Neukundenidentifizierung im Internet Begleitmaterial zum Vortrag Professor Dr. Peter Vieregge Wie geht das? Die Profiling Methode Checkliste Fachbegriffe Kontakt HAGENagentur GmbH Jörg Siegmann / Tim Lux Elberfelder Straße 95, Hagen Tel Do IT your way

2 1. Neukunden-Identifizierung im Internet Wie geht das? Im Internet kommen pro Tag 1,5 Milliarden Facebookmeldungen, 140 Millionen Tweets, 5 Millionen Bilder und Webseiten hinzu und diese Zahlen sind nur eine Auswahl. Eines dieser Elemente könnte wichtige Informationen über ein neues Produkt ihres Konkurrenten enthalten oder einen konkreten Wunsch eines Kunden. Um den Überblick zu behalten, benötigt man automatisierte, intelligente Marktbeobachtungssysteme, die mit modernen Rasterfahndungsmethoden Millionen von Marktinformationen in Ihrem Marktumfeld durchkämen. Eine Studie des Fraunhofer Institutes IAIS (rechtes Schaubild) zeigt, häufige das Anwendungen in der Industrie sich um zwei Themen drehen. Einerseits den Industrie: Verkauf & Produkt-Innovation Verkauf, andererseits Produkt-Innovation. Die Produkt-Innovation unterteilt sich in die Verbesserung von Produkten sowie die Entwicklung neuer Produkte. 2

3 Profiling-Methode Rund 80% des Informationswachstums besteht heute aus unstrukturierten Daten wie man sie in Suchmaschinen findet. Neukunden verraten sich durch ihre Aktivitäten, sind aber in einem Datenberg verborgen. Pressemeldungen über Neuaufträge, Jobanzeigen, Social-Media Kommentare, Messeteilnahmen, Veränderungen auf den Webseiten: jeder Hinweis kann Auslöser für eine punktgenaue Kontaktaufnahme sein. Die folgende Übersicht zeigt das Muster einer Prozess-Analyse für die Rasterfahndung. Profiling Welche Spuren hinterlässt der Kunde? Wie handelt der Kunde? Internet-Recherchen (Besuch Homepage) Veränderung Keywordstruktur Homepage Hochschulpraktikums Veränderung Social Media Profil Potentialkunde Identifizierung Entscheidungsnotwendigkeit Projektdefinition Forschungsförderung Messebesuch Veränderung Linkstruktur Homepage Zulieferer-Referenzen Consulting-Auftrag Fremde Pressemeldung (Maschinenlieferung,Einweihung) Entscheidungsprozess Informationsbeschaffung Masterarbeit Messeauftritt Baugenehmigung Patente Foren-Beitrag Informationsbewertung Neue Mitarbeiter Eigene (Presse-)meldung (Newsletter, Mitarbeiterzeitung) Einweihung Entscheidung Maßnahmen 3

4 Checkliste Es wird schnell deutlich, dass der Erfolg eines Profiling davon abhängt, wie man sucht und Daten interpretiert. Nachfolgend finden sich einige Checkpunkte, wie man zu Suchbegriffen und Datenquellen kommen kann: Mit welchen Schlüssel- und Begleitbegriffen wird der Prozess von Experten / Laien beschrieben? Sind in vergangenen Projekten schon Früherkennungssignale bei Potentialkunden identifiziert worden? Welche Quellen sind zum Thema bekannt: Messen, Fachzeitschriften, Fachverbände, Fachportale, Social Media, Blogs, Unternehmen, Forschung, Institute, (regionale) Netzwerke, Patente,? Gibt es Internetquellen, wo das Thema direkt / indirekt diskutiert wird? Gibt es eine Besucherauswertung auf der eigenen Homepage? Wurde schon eine XING-Netzwerkanalyse durchgeführt? Gibt es im Marktzusammenhang notwendige rechtliche oder öffentliche Verfahren (z.b. Baugenehmigung?) Welches Ansprache-Timing muss für einen erfolgreichen Vertriebsprozess realisierbar sein, ab wann ist es zu spät für eine Ansprache? Welche internen Daten gibt es zur bisherigen Vertriebsarbeit: Bestandskundenlisten, Interessentenlisten, Potentialkundenlisten? Einfaches Beispiel zum Nachmachen Geben Sie in Google die Webseite Ihres Konkurrenten nach dem folgenden Muster ein: site:beispielkunde.de Unter Suchoptionen (oben rechts), der Auswahl beliebige Zeit und letzte Woche wird sichtbar, was sich auf der Seite des Kunden verändert hat. Eventuell ein Anlass anzurufen. Will man die Suche auf ein bestimmtes Wort eingrenzen geben Sie folgendes Muster ein. metall site:beispielkunde.de 4

5 Ist die Branche, Region und Größenordnung (Umsatz, Anzahl Mitarbeiter) von Potentialkunden benennbar? Was sind die wesentlichen Wettbewerber? Gibt es für die Konkurrenz identifizierbare typische Zulieferer? 2. Vorsicht: englische Fachbegriffe Die beeindruckende Entwicklung unserer Datenwelt ist von beeindruckenden, neuen Begriffen begleitet. Früher wurden für die Marktbeobachtungen Zeitungsartikel ausgeschnitten und zu einem Report zusammen geklebt. Daran hat sich fast nichts geändert, nur dass es etwas schneller geht, die Schere durch einen Suchroboter ersetzt wurde, der Report jeden Tag den Umfang einer Bibel übersteigen kann und der Journalist als ordnende Zwischenstation oft ausfällt. Gleich geblieben ist die Frage: was sind die richtigen Kriterien, um eine Meldung als relevant zu beurteilen und auszuschneiden? Hier helfen heute die IT und neue Disziplinen, die sich mit dem Problem auseinandersetzen. Einige der Kernbegriffe finden Sie unten erläutert. Competitive Intelligence Die Begriffe Competitive Intelligence (CI; wörtlich etwa Konkurrenz-/Wettbewerbsforschung, -analyse, -beobachtung, - (früh)aufklärung ) und Wettbewerbserkundung bezeichnen die systematische, andauernde und legale Sammlung und Auswertung von Informationen über Konkurrenzunternehmen, Wettbewerbsprodukte, Marktentwicklungen, Branchen, neue Patente, neue Technologien und Kundenerwartungen. Durch CI können Unternehmen frühzeitig ihre Strategie und Wettbewerbsstrategie an die sich ändernden Wettbewerbsstrukturen anpassen und aufgrund von besseren Informationen Wettbewerbsvorteile im dynamischen Wettbewerbsmarkterreichen. 5

6 Die Begriffe Competitive Intelligence und Business Intelligence sind zwei unterschiedliche Ansätze, die sich ergänzen. Während Competitive Intelligence überwiegend unstrukturierte Daten aus dem Internet über Unternehmen analysiert, die außerhalb eines Unternehmens zu finden sind, befasst sich Business Intelligence fast ausschließlich mit der Auswertung firmeninterner Daten. (vgl. Wikipedia) Intelligence Cycle Der Prozess der Competitive Intelligence folgt dem sogenannten Intelligence Cycle. Es handelt sich hierbei um ein Konzept der Informationsbeschaffung und Auswertung, das in den 1960er Jahren zuerst von Nachrichtendiensten beschrieben wurde. Der Prozess besteht aus den folgenden Schritten: 1. Planung: Formulierung und Definition des Informationsbedarfs (Definition von KITs Key Intelligence Topics und daraus abgeleitet KIQs Key Intelligence Questions) 2. Informationssammlung: basierend auf den KITs und KIQs; Primärquellen sind Branchenexperten, (ehemalige) Mitarbeiter des Wettbewerbers, Kunden, Lieferanten, Händler, Messen, Kongresse; Sekundärquellen sind Geschäftsberichte, Branchenzeitschriften, Zeitungen, Internet, Patente, Fachdatenbanken 3. Verarbeitung: Übersetzung (bei fremdsprachigen Quellen), Evaluierung, Strukturierung, Interpretation und elektronische Speicherung der gewonnenen Informationen 4. Interpretation: Analyse der gewonnenen Erkenntnisse Benchmarking, SWOT-Analyse (Stärken- Schwächenanalyse), Wettbewerberprofilierung, Branchenstrukturanalyse, Simulationsmodelle, Wargaming 5. Verbreitung der Ergebnisse: Übergabe an den Entschei- 6

7 dungsträger, eventuell weitergehendes Informationsbedürfnis mit erneuter Projektplanung 6. Entscheidung & Feedback: basierend auf den Entscheidungsgrundlagen trifft die Führungskraft eine geschäftskritische Entscheidung, zur Verbesserung des Prozesses sollte Feedback gegeben werden (vgl. Wikipedia) Big Data Big Data bezeichnet den Einsatz großer Datenmengen aus vielfältigen Quellen mit einer hohen Verarbeitungsgeschwindigkeit zur Erzeugung wirtschaftlichen Nutzens. Problematisch sind dabei vor allem die Erfassung, die Speicherung, die Suche, Verteilung, statistische Analyse und Visualisierung von großen Datenmengen. Das Volumen dieser Datenmengen geht in die Terabytes, Petabytes und Exabytes. Nach aktuellen Berechnungen verdoppelt sich das weltweite Datenvolumen alle 2 Jahre[2]. Für Unternehmen bietet die Analyse von Big Data die Möglichkeit zur Erlangung von Wettbewerbsvorteilen, Generierung von Einsparungspotentialen und zur Schaffung von neuen Geschäftsfeldern. In der Forschung können durch Verknüpfung großer Datenmengen und statistische Auswertungen neue Erkenntnisse gewonnen werden. Staatliche Stellen erhoffen sich bessere Ergebnisse in der Kriminalistik und Terrorismusbekämpfung. (vgl. Wikipedia) Big Data unterstützt die wirtschaftlich sinnvolle Gewinnung und Nutzung entscheidungsrelevanter Erkenntnisse aus qualitativ vielfältigen und unterschiedlich strukturierten Informationen, die einem schnellen Wandel unterliegen und in bisher ungekanntem Umfang zu Verfügung stehen. Big Data spiegelt den techni- 7

8 schen Fortschritt der letzten Jahre wider und umfasst dafür entwickelte strategische Ansätze sowie eingesetzte Technologien, IT-Architekturen, Methoden und Verfahren Business Intelligence (vgl. Big Data im Praxiseinsatz Szenarien, Beispiele, Effekte; BITKOM Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien e. V.; 2012) Der Begriff Business Intelligence, Abkürzung BI, wurde ab Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse (Sammlung, Auswertung und Darstellung) von Daten in elektronischer Form. In der Praxis versteht man in den meisten Fällen unter Business Intelligence die Automatisierung des Berichtswesens (Reporting). Die in den ERP-Systemen anfallenden Unternehmensdaten werden genutzt, um unter verschiedenen Blickwinkeln die Situation des Unternehmens zu analysieren und ggf. zu bewerten. Die Analyse erfolgt nicht in den ERP-Systemen, sondern in einer davon getrennten Datenbasis, dem Data-Warehouse (DWH). Gründe hierfür können sein: ungeeignete Strukturierung der Daten im ERP- System, keine Auswertungsmöglichkeit über mehrere ERP- Systeme usw. (vgl. Wikipedia) 8

9 Eine weltweite Umfrage des IBM Institute for Business Value unter 400 Managern und IT-Leitern ergab, dass in 53% der Firmen Manager wichtige Entscheidungen immer noch weitgehend ohne gesicherte Informationen treffen also nach Bauchgefühl. Andererseits: Unternehmen, die in Analyse investieren, verzeichnen eine um 33 Prozent höhere Umsatzsteigerung, 12-mal so großen Gewinnzuwachs und einen um 32 Prozent höheren Ertrag aus investiertem Kapital als ihre Mitbewerber. Thematischer Ansprechpartner: Professor Dr. Peter Vieregge Geschäftsführer Forschungsinstitut für Regional- und Wissensmanagement ggmbh Balve Tel: Der ebusiness-lotse Südwestfalen-Hagen ist Teil der Förderinitiative ekompetenz-netzwerk für Unternehmen, die im Rahmen des Förderschwerpunkts Mittelstand-Digital IKT-Anwendungen in der Wirtschaft vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi) gefördert wird. Der Förderschwerpunkt unterstützt gezielt kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sowie das Handwerk bei der Entwicklung und Nutzung moderner Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT). Mittelstand-Digital setzt sich zusammen aus den Förderinitiativen ekompetenz-netzwerk für Unternehmen mit 38 ebusiness-lotsen, estandards: Geschäftsprozesse standardisieren, Erfolg sichern mit etwa 11 Förderprojekten und Einfach intuitiv Usability für den Mittelstand mit zurzeit 10 Förderprojekten. Weitere Informationen finden Sie unter Träger des regionalen ebusiness-lotsen ist die HAGENagentur GmbH, in Kooperation mit dem wisnet e.v. und Partnern aus Wirschaft und Wissenschaft der Region. Informationen erhalten Sie unter 9

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