Data Driven Marketing: Finde die Kunden, die Du überzeugen kannst!

Zu wissen, wie sich Kunden verhalten werden, ist das Eine. Diese Kunden ansprechen und davon überzeugen zu können, die Produkte des eigenen Unternehmens zu kaufen, ist das Andere. Nur zu wissen, wohin der Nutzer gleich klickt oder welche Richtung er in der Stadt einschlagen wird, ist für sich genommen noch keine wertvolle Information, meint Arjan Harding.

Der Marketing-Fokus sollte demnach auf diejenigen Nutzer gelegt werden, die sich überzeugen lassen, das eigene Produkt zu kaufen. Mit kombinierten Methoden aus Behavioral Science und Data Science, dem Persuasion Profiling, entstehen neue Möglichkeiten, überzeugbare Kundengruppen zu identifizieren: aus der sog. persuasion DNA des Nutzers lassen sich wertvolle Erkenntnisse wie beispielsweise das favorisierte Kommunikationsmittel herausfinden. Allein eine derartige Erkenntnis erhöht die Effektivität des Marketings signifikant.

Mobile Shopping – die unberührte Daten Goldmine

44% aller Konsumenten nutzt das Smartphone beim Einkaufen, über ein Drittel für Preisvergleiche. Der Einfluss mobiler Suche auf den Konsum ist enorm: 90% aller Konsumenten geben an, dass die Suche übers Smartphone ihr Kaufverhalten beeinflusst.

Während erste spontane Reaktionen Einzelhändler dazu verleitet haben, Smartphones aus ihren Geschäften zu verbannen, findet nun ein Umdenken statt: die App Nutzung im Laden wird nicht mehr als Bedrohung des stationären Handels begriffen, sondern als Chance, den Kunden proaktiv anzusprechen und ihm maßgeschneiderte Angebote zu unterbreiten. Dazu muss der Retailer das Kundenverhalten kennen; was macht der Konsument auf seinem Smartphone, wenn er im Laden ist?

Ein Ergebnis der bisherigen qualitativen Forschung ist, dass 36% der Käufer die App eines Unternehmens öffnend, auf dessen Website sie anschließend online einkaufen. Mit Hilfe der Sensortasten von Smartphones kann nun viel genauer erkannt werden, was der Kunden macht: So weiss beispielsweise Wal-Mart über seien App, wenn Kunden einen Store betreten: diese werden dazu aufgefordert, in den sogenannten „Store Mode“ zu wechseln, in dem sie anschliessend in der Lage sind, Angebote und weiterführende Produktinformationen über spezielle QR Codes zu erhalten. Wal-Mart wiederum kann die Wege seiner Kunden nachvollziehen und erhält so Rückschlüsse darüber, warum bestimmte Produkte weniger gut verkauft werden: weil beispielsweise Kunden ein Regal überhaupt nicht abschreiten. Der Erfolg der Wal-Mart App ist beeindruckend: App-Nutzer besuchen Stores signifikant häufiger und geben 40% mehr Geld aus als Kunden ohne App.

Auch nachdem der Kunde einen Laden verlassen hat, ist er für den Retailer über eine App erreichbar. Walgreens erinnert seine Kunden über die App daran, die gekaufte Medizin auch einzunehmen und Rezepte mit den in der App gespeicherten Geräten auszufüllen. Doch das ist erst der Anfang: Einzelhändler sollten die Chancen ergreifen und mit Ihren Kunden während ihres kompletten Lebenszyklusses über Apps zu kommunizieren. Sowohl Erkenntnisse über zukünftige Käufe, als auch der bestmögliche Einsatz der Kenntnis über den Ort des Konsumenten bieten vielfältige Gelegenheiten, die über „contextually aware apps“ gesammelten Daten sinnvoll einzusetzen.

Virtuelle Assistenten – Eine neue Generation von Apps wächst heran

Wer Siri oder Google Now kennt, weiss die Dienste der virtuellen Assistenten zu schätzen. Von einfachen Arbeiten wie der raschen ins Smartphone gesprochenen Erinnerung oder einem Kalendereintrag angefangen, über Kleidertips für den Folgetag aufgrund der integrierten Wetterdaten bis hin zur geänderten Routenplanung aufgrund neuer Stauinformationen: es ist einfach sehr praktisch, wenn jemand „mitdenkt“.

Mitdenkende Apps sind aktuell stark im Kommen: Auf dem Bloomberg Next Big Thing Summit stellten sie den Löwenanteil der Geschäftsmodelle, die man im Silicon Valley für die meistversprechenden hält. Da Apps natü+rlich nicht wirklich mitdenken, sondern relevante Daten aus dem jeweiligen Nutzer Kontext integriert, spricht man von contextually aware applications. Über Sensoren sammeln Smartphones Daten über die Bewegungen, Aufenthaltsorte, Interaktionen, Geräusch- und Lichtszenarien,  in denen sich der Nutzer bewegt.  Insbesondere die Gesundheitsbranche steht hier vor eine Revolution: Apps und tragbare medizinische Geräte können beispielsweise herzinfarktgefährdeten Menschen rechtzeitig vor dem Infarkt mitteilen, dass eine Notsituation bevorsteht. So wird aus einem Life-logging für Nerds schnell eine praktische massentaugliche Anwendung, die kein Betroffener mehr missen möchte. Oder, wie Gary Wolf auf der Quantified Self Conference 2013 treffend bemerkte:

„Quantifying yourself will be regarded as a responsibility.“

Damit den reizvollen Anwendungen auch die entsprechenden Technologien zur Verfügung stehen, kündigen derzeit Beratungsgesellschaften wie IBM aber auch der Chiphersteller Intel Produktoffensiven an, die im Falle von Intel gar einer Neudefinition des gesamten Unternehmens gleichkommen.

Human API – Quantified Self für jedermann

Self Quantifizier wissen es schon lange: nicht nur das Sammeln und Analysieren der eigenen Daten, sondern gerade das Teilen der Daten mit anderen bringt hohe Erkenntnisgewinne. Was zunächst für weniger technologisch-affine Menschen undenkbar ist – das Teilen privater Verhaltensdaten mit anderen – bringt neben dem Wissen über die eigene Person eine Einordnung in das jeweilige soziale Umfeld mit sich, die dem Nutzer wiederum extrem hilft, sich in der Gesellschaft zu verorten.

Andrei Pop geht mit seinem Startup Human API den nächsten Schritt:: er möchte dem Normalbürger, der kein ausgewiesener Quantified Self Fan ist, möglichst einfach zu den oben beschriebenen Erkenntnisgewinnen verhelfen. Human API aggregiert Schnittstellen einer Reihe von Apps und Geräten aus dem Gesundheits- und Wellnessbereich. Zusätzlich macht das Startup externen Entwicklern die Normalisierung und Standardisierung der Daten einfacher. Über inhaltlich zusammenpassende APIs  werden kategorisierte Datenströme geliefert: so ist es für Dritte wesentlich leichter, auf thematischen Datenströmen aufzusetzen.  Dass diese Daten begehrt sind, zeigt der Andrang: über 600 Entwickler meldeten sich innerhalb der ersten 48 Stunden nach Einladung.

Apples iOS 7 deutet auf Boom für tragbare Technologie hin

Wer Apples Keynote zur Entwicklerkonferenz WWDC mitverfolgt hat, der wird die vielfältigen Hinweise auf zukünftige Schnittstellen zu tragbarer Technologie im mobilen Betriebssystem iOS 7 bemerkt haben. Während bisher Gadgets wie das Nike Fuelband oder Jawbones Up eigene Apps benötigten, um die Bewegungen des Nutzers ihren Systemen hinzuzufügen, bietet Apple mit zwei elementaren Bluetooth Features ab Herbst völlig neue Möglichkeiten der Datensammlung mit tragbaren Geräten bzw. Technologie in Kleidung: den Apple Notification Center Service (ANCS) und den Preservation and Restauration Service.

Mit diesen beiden Services können zum einen Push Notifications von iOS an ein über Bluetooth verbundenes Gerät gesendet werden. Zum anderen können über Bluetooth Daten zu einer App auf dem iPhone oder iPad passiv gesammelt werden. Wir können Tom Emrich komplett folgen, wenn er hierin einen grossen Schritt in Richtung wearable tech erkennt:  Apple positioniert sich als ein Hub für smart devices – eine Offenheit, die das Unternehmen in dieser Art bisher eher selten an den Tag legte. Für alle Fans des Quantified Self und insbesondere Hersteller von wearable tech eine äusserst positive Nachricht.

Data Science – Die harte Realität

Derzeit wird viel über das interessante und spannende Leben eines Data Scientist bzw. Data Engineers geschrieben: scheinbar einer der gefragtesten Berufsbilder überhaupt: im Silicon Valley werden Traumgehälter bezahlt; alle reissen sich um die Datenwissenschaftler.

Wie aber sieht sich der Data Engineer selbst? Wie Josh Wille, Clouderas Senior Director of Data Science, im MIT Technology Review meint,  stellt sich der Job aus Sicht eines Data Scientist eher ernüchternd dar: ein Grossteil der Zeit muss damit verbracht werden, Daten aufzuräumen und zu strukturieren. Diese eher administrativ zu nennenden Tätigkeiten sind Bedingung für die Kür: den Erkenntnisgewinn.

“I’m a data janitor. That’s the sexiest job of the 21st century,” he says. “It’s very flattering, but it’s also a little baffling.”