Zwei Drittel der Experten im digitalen Marketing glauben, dass eine datengestützte Entscheidungsfindung weitaus präziser ist als eine instinktive Entscheidungsfindung. Dies ist das Ergebnis einer von Econsultancy in Zusammenarbeit mit Google durchgeführten Umfrage, aus der auch hervorgeht, dass sieben von zehn Marketingexperten bereits mit einer Data-Driven-Kultur auf allen Ebenen ihres Unternehmens arbeiten.
Unternehmen sind sich zunehmend des Potenzials der Datensammlung und -verwertung für die erfolgreiche Ausrichtung ihres Unternehmens bewusst. Um die gesetzten Wachstumsziele zu erreichen, muss die Abkapselung von Informationen durchbrochen und die Transparenz beim Zugang zu Informationen in den Unternehmen gewährleistet werden.
Data Lakes und Machine Learning-Techniken sind Tools, die zur Verwirklichung dieses Ziels beitragen. Mit ihrer Hilfe lassen sich riesige und vielfältige Datenmengen sammeln und klassifizieren, um sie allen Abteilungen (C-Suite, Marketing, Vertrieb, Kundendienst usw.) zur Verfügung zu stellen und zukünftige Trends genauer vorherzusagen. Werfen wir einen Blick darauf, wie die Entscheidungsfindung in Unternehmen dank Data Lakes und Machine Learning einfacher und zuverlässiger wird.
Was sind Data Lakes und welche Vorteile haben sie?
Data Lakes sind Repositorien, die alle Arten von Rohdaten, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte, aus verschiedenen Quellen zur Aufbewahrung und Analyse speichern.
Die Anwendung von Data Lakes hat Vorteile gegenüber der Verwendung von Data Warehouses und behebt die Beschränkungen der isolierten Nutzung von Daten aus einzelnen Quellen, die durch die Trennung von Informationen verursacht wurde:
- Das Hinzufügen neuer Datensätze zu Data Lakes ist einfach und flexibel: Es ist lediglich ein auf metadatenbasiertes Kennzeichnungssystem erforderlich, um die Extraktion zu vereinfachen. In Data-Warehouses hingegen müssen die Daten zuvor transformiert und genormt werden, damit sie in eine relativ starre Struktur passen, die in der Regel auf spezifische Reporting-Anforderungen ausgerichtet ist.
- Data Lakes unterstützen Daten aus vielen verschiedenen Quellen: von strukturierten Dateien, die von Dritten verarbeitet werden, Rohdokumenten, von Sensoren und IoT-Geräten gesammelten Aufzeichnungen, Geolokalisierungssignalen, Aktivitäten in sozialen Netzwerken und sogar hochauflösenden Audio-, Video- und Bildinhalten.
- Data Lakes öffnen die Tür zu Self-Service-Protokollen für den Datenzugriff innerhalb des Unternehmens. Jede Abteilung oder jede internationale Niederlassung kann die für sie interessanten Insights extrahieren und ihre eigenen Berichte und Dashboards mit minimaler Zusammenarbeit von IT-Spezialisten erstellen.
Mit Hilfe von Data Lakes lässt sich die Buyer’s Journey leichter nachvollziehen. Durch die Berücksichtigung verschiedener Quellen im Datenfluss ist es möglich, die Informationen über Online- und Offline-Touchpoints an einem Ort zu sammeln und die Kaufreise des Kunden zuverlässig zu rekonstruieren.
Alex Masip, Head of Data bei Labelium Spanien
Machine Learning für die Data Lakes des Marketings
Da sie auf die Aufnahme großer Datenmengen vorbereitet sind, sind Data Lakes das perfekte Terrain für die Anwendung von Algorithmen des Machine Learning.
Data Lakes sind ein beliebtes Testfeld für Datenwissenschaftler, wenn sie das Potenzial des Machine Learning testen. Ohne maschinelles Lernen ist es notwendig, jede Analyse mit einem bestimmten Ziel durchzuführen, um Schlussfolgerungen ziehen zu können. Durch Machine Learning ist es jedoch möglich, wertvolle Business Intelligence und Segmentierung zu entwickeln, ohne dass vorher definiert werden muss, was gesucht wird.
Alex Masip, Head of Data bei Labelium Spanien
Im Bereich des digitalen Marketings sind folgende Anwendungen des maschinellen Lernens für die Data Lakes des Marketing üblich:
- Identifizierung der verschiedenen Verbrauchersegmente und ihres Kaufverhaltens.
- Vorausschau auf mögliche Stornierungen (Abwanderungsrate). Durch automatisches Lernen werden Signale erkannt, die anzeigen, dass ein Kunde sein Abo-Service beenden wird. Auf diese Weise ist es möglich, ihnen günstigere Bedingungen zu bieten, bevor sie sich entschließen zu kündigen.
- Hyper-Personalisierung der Markenbotschaften in der Interaktion mit dem Nutzer, wodurch ein echtes Omni-Channel-Kauferlebnis geschaffen wird.
Data Lakes und Machine Learning: Wie unterstützen sie das Unternehmen?
Die Implementierung eines Data Lake und die Datenanalyse unter Verwendung von Techniken des Machine Learning sind die Grundsteine einer Data-Driven Marketingstrategie und stellen letztlich sicher, dass die Entscheidungsfindung durch nützliche, wertvolle und aktuelle Informationen unterstützt wird.
Die Vereinheitlichung aller von dem Unternehmen gesammelten Daten und deren detaillierte Analyse, sogar in Echtzeit, ermöglicht ein besseres Kundenbeziehungsmanagement. Anhand prädiktiver Modelle, die auf Machine Learning basieren, lassen sich Anhaltspunkte für zukünftiges Verhalten, sowohl global als auch individuell, gewinnen:
- Auf allgemeiner Ebene dienen sie dazu, Nachfrageschwankungen zu erkennen und externe Bedingungen vorauszusehen, die sich auf die Zukunft des Unternehmens auswirken können.
- Auf individueller Ebene fördern sie das Omnichannel-Marketing, erleichtern Up- und Cross-Sellings und erkennen mögliche Vorfälle im Voraus.
In großen Unternehmen und multinationalen Konzernen ist der Einsatz von modernster Technologie für die Datenanalyse unerlässlich, um auf wettbewerbsstarken Märkten nicht den Anschluss zu verlieren. Nach Prognosen der International Data Corporation (IDC) werden Unternehmen im Jahr 2023 97,9 Milliarden Dollar in Machine Learning Software investieren, 2,5 Mal mehr als noch 2019 (37,5 Milliarden Dollar). Daher sollten sie Data Lakes und Machine Learning nicht den Rücken kehren.
