Von Big Data zu Big Business – wie Unter nehmen von - Accenture

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Wegweiser für Entscheider in
Marketing, Vertrieb und Kundenservice
Ritt auf der Tsunami-Welle
Von Big Data zu Big Business –
wie Unter­nehmen von der
Daten­explosion profitieren
Auszug aus Ausgabe 2, Sommer 2013
Ritt auf der Tsunami-Welle
Von Big Data zu Big Business – wie Unter­nehmen
von der Datenexplosion profitieren
Wenn Kunde A heute den
Kontakt zu seiner Bank, einer
deutschen Großbank, sucht,
dann weiß diese mit hoher Wahrscheinlichkeit, was er möchte.
Woher sie das weiß? Sie wertet
jährlich über alle ihre Kanäle,
also Filialen, Terminals, Online
Banking, Call Center und mobile
Applikationen, etwa 350 bis 400
Millionen kundeninitiierte Interaktionen aus. Für ein besseres
Kundenerlebnis. In Echtzeit
werden ihm nun auf ihn zugeschnittene Angebote präsentiert. Sie ver­hindern eine sachliche Diskussion um
Der Erfolg für die Bank: Sie hat
die strategische Relevanz von Smart Data,
den durchschnittlichen Transakti- ohne die in Zukunft kaum noch eine Schlacht
um den Verbraucher zu gewinnen ist.
onswert mit Kunde A dadurch
um 50 Prozent gesteigert.
Exponentielles Wachstum der
Zauberei? Nein, Big Data.
Datenmassen
„Eine Monsterwelle zu surfen, fühlt sich an
wie ein Duell auf Leben und Tod. Wenn es
so weit ist, hast du keine Ahnung, was dich
erwartet“, beschreibt Profisportler und Big
Wave Surfer Sebastian Steudtner seinen
atemberaubenden Ritt auf den gefährlichsten
Wellen der Welt. Als ähnlich unberechenbare
Welle stellen sich Big Data für Unternehmen
dar, sofern diese über keine ausgeklügelte
Technologie verfügen, um Big Data in Smart
Data umzuwandeln. Nur dann können Marke­
ting, Vertrieb und Kunden­service sowie
andere Unternehmenseinheiten aus der schier
unendlichen Datenmasse diejenigen Daten
gezielt nutzen, die für ihre jeweiligen
Geschäftsaktivitäten relevant sind.
Die Diskussion, welche unternehmerischen
Vorteile aus Big Date gezogen werden
können, gewinnt branchenübergreifend an
Dynamik. Nur in wenigen Fällen werden
Big Brother-Szenarien und der gläserne
Verbraucher assoziiert.
Big Data werden für Verantwortliche in
Marketing, Vertrieb, Kundenservice und IT
dann wichtig, wenn man mit den vorhandenen Business Intelligence-Bordmitteln nicht
mehr in der Lage ist, alle relevanten und
erfolgskritischen Daten auf effiziente Weise
zu speichern, zu prozessieren und für Marketing, Vertrieb und Kundenservice verfügbar
zu machen. Hierzu zählen grundsätzlich alle
Daten, die der Kommunikation zwischen
Menschen, zwischen Mensch und Maschine
sowie zwischen Maschinen erzeugt und
gespeichert werden – und die Ihr Unter­
nehmen für sich als relevant erklärt.
Die dafür verfügbare Datenmenge wächst
von Jahr zu Jahr exponentiell. Experten
gehen davon aus, dass die gesamte Datenmenge dieser Welt in den nächsten zehn
Jahren von derzeit einem Zettabyte (1 ZB =
1 Billion GB) auf 36 Zettabyte, also um
den Faktor 36, ansteigen wird. Gleichzeitig
wird sich die Schnelligkeit unserer Computer­
systeme, die schon für tausend USD erhält­­lich sind, gemessen an der Anzahl der
Berechnungen pro Sekunde von einer Million
MIPS (1.000 Millionen Berechnungen pro
Sekunde = 1 MIPS) auf eine Milliarde MIPS
erhöhen, also um den Faktor 1.000 schneller
werden. Schier unvorstellbare Dimensionen
sind erreicht.
Big Data = Smart Data Business
Potenzial
Die Wertschöpfung von Big Data liegt auf
der Hand. Überall dort, wo Daten in einem
Geschäftsmodell heute oder mit Blick auf
die neuen Möglichkeiten in der Verarbeitung
künftig Relevanz haben, können sie schneller,
umfassender oder intelligenter aufbereitet
und zur Beantwortung von ausgesprochen
anspruchsvollen Fragestellungen heran­
gezogen werden.
Hier einige Beispiele:
• Wie ist die Markenwahrnehmung und
Präsenz an einzelnen Kundenkontaktpunkten im Vergleich zu Mitbewerbern?
• Passt das aktuelle Produktportfolio zur
Kundennachfrage sowie zu den verfügbaren Ladenkapazitäten und dem
Ladendesign?
• Auf Basis welcher Daten und Daten­
kombinationen können die Volumina an
Geschäftsvorfällen im Kundenservice
präziser als bislang vorhergesagt werden?
Die Herausforderung für Unternehmen
besteht darin, solche neuen, geschäfts­
modellrelevanten Fragestellungen zu finden
und mit ihren Daten zu beantworten, wie
im erwähnten Fall der deutschen Großbank.
Dort wurden die Daten von Kunden und
Interessenten, die aus früheren Webseitenaufrufen, Suchbegriffen, Reaktionen auf
Kampagnen oder Inhalten von Produkt- und
Serviceanfragen resultierten, über die Kontaktkanäle hinweg geschickt mit soziodemografischen Daten verknüpft. Anschließend
wurden diese Daten mit Realzeitanalysen
darauf untersucht, wie wahrscheinlich die
Akzeptanz verschiedener Produktvorschläge
ist. Das Resultat war besagte Verdoppelung
des Wertes realisierter Transaktionen.
Durchdenkt man die Einsatzmöglichkeiten
von Big Data und die Konsequenzen bezogen
auf das eigene Geschäftsmodell, dann führt
dies vor allem zu Änderungen strategisch
relevanter Entscheidungen. Die betreffen
unter anderem die Bereiche Zielkunden­
segmente, Kanalmix und Produktportfolio
der Organisation mit neuen Zuschnitten
von Front, Middle und Back Office sowie
die entsprechenden Prozesse. Ganz zu
schweigen von der IT-Unterstützung. Die
Neuerungen im jeweiligen Datenmodell
sind demgegenüber nur Mittel zum Zweck.
Die Quintessenz: Big Data, gelegentlich auch
als „digitales Rohöl der Neuzeit“ bezeichnet,
sind für Entscheidungsträger in Marketing,
Vertrieb und Kundenservice Option und
Chance zugleich, Geschäftserfolge zu erzielen.
Ähnlich unraffiniertem Erdöl, das mit mehr
als 17.000 Bestandteilen eine sehr komplexe
Mischung organischer Stoffe darstellt, aus
der unterschiedliche Industrien eine Vielzahl
„veredelter“ Produkte von vielfachem Wert
gewinnen.
Der Weg ist das Ziel
Die enorme Menge der Daten leichter
und gezielter zu bearbeiten und damit die
Möglichkeit zu schaffen, sich wettbewerbsrelevante Erkenntnisse zu erarbeiten, das
ermöglichen neue Techniken. Dabei geht
es um schemafreie oder nicht-relationale
Datenbanken, die Datenstrukturen und
Berechnungen virtuell in den Rechenkern
schieben können (In-Memory-Techniken),
Parallelisierung von Berechnungen in diversen
Rechenkernen (Grid Computing) und um
modernste Visualisierung von Daten und
Resultaten. Hersteller, die diese Techniken
kombiniert in Technologien umgesetzt
haben, sind unter anderem SAP mit SAP
HANA und SAS mit SAS HPA.
Ihr Ansprechpartner: Alexander Fritsch
[email protected]
Analytics im Unternehmen
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Aktion
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Entscheidungen
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E7
En
Erkenntnisse
Datenbasis
Unternehmensstrategie
Bereichsübergreifende Entscheidungen
Reporting und
Visualisierung
Analytische
Verfahren
Datenmanagement
Bereichsspezifische prädiktive Analytics
V1
V2
V3
V4
Quelle: Accenture Research 2013
V6
Bereichsübergreifende Analytics (prädiktiv und deskriptiv)
Datenhaltung, -pflege
Datenaggregation & -aufbereitung
Datenquellen
V5
Datenbeschaffung & -integration
V7
Vn
• Formulierte Strategie
für Analytics auf
Gesamtunternehmensebene
• Abdeckung aller
wichtigen Geschäftsbereiche mit deskriptiven und prädiktiven
Analytics
• Priorisierung der
Ausgaben für Analytics
(Lizenzen, Entwicklung,
Ressourcen) über alle
Bereiche hinweg
• Unternehmensübergreifender Ansatz
zum Aufbau von
Analytics-Fähigkeiten
(Mitarbeiter, Prozesse,
Technologie, Daten)
Über Accenture
Kontakt
Accenture ist ein weltweit agierender
Managementberatungs-, Technologie- und
Outsourcing-Dienstleister mit 261.000
Mitarbeitern, die für Kunden in über 120
Ländern tätig sind. Als Partner für große
Business-Transformationen bringt das
Unternehmen umfassende Projekterfah­rung,
fundierte Fähigkeiten über alle Branchen
und Unternehmens­bereiche hinweg und
Wissen aus qualifizierten Analysen der weltweit erfolgreichsten Unternehmen in eine
partnerschaftliche Zusammenarbeit mit
seinen Kunden ein. Accenture erwirtschaftete
im vergangenen Fiskaljahr (zum 31. August
2012) einen Nettoumsatz von 27,9 Mrd.
US-Dollar. Die Internetadresse lautet
www.accenture.de
Dr. Clemens Oertel
Geschäftsführer
Accenture GmbH
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Accenture Management
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über 17.000 Beratern weltweit und der
umfassenden Erfahrung aus einer Vielzahl
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Christoph Steidle
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