L’Oréal, MasterCard und Google spüren den „Spotify Effekt“

Viele Unternehmen spüren zurzeit den „Spotify Effekt“. Dieser Begriff stammt aus dem TNW Blog und beschreibt die Entwicklung, die bereits Unternehmen wie Amazon oder Netflix quasi über Nacht erfolgreich gemacht haben: nämlich den Einsatz von Daten, um das Produkt-Portfolio zu personalisieren. Im Verlagsmarkt steht bereits das Projekt flipintu in den Startlöchern, das auf personalisierte Empfehlungen im Buchhandel setzt. Auch andere Großkonzerne rüsten sich für die nächste Ära in der Big Data Evolution, die TNW als „Every company is a data company“ beschreibt. Am Rande des Useful Business Analytics Summit äußerten sich einige Experten zu den Analytics-Trends in 2014. Wir haben zusammengefasst, was Vertreter von L’Oréal, MasterCard und Google für Empfehlungen aussprechen.

L’Oréal: Einblicke ins Userverhalten und einheitliches Dashboard wichtig

Für Alex Uher, Director CRM & Analytics bei L’Oréal in Paris, ist vor allem wichtig, in der Vielzahl an Analysemöglichkeite eine einheitliche Plattform zu haben: „In my opinion there is a huge need for simplification and consolidation of analytics into a single platform/database“.

Die Herausforderung für den Kosmetikkonzern aus der französischen Metropole besteht nicht nur darin, die diversen Metriken & KPIs für die einzelnen Produktbereiche in eigenen Dashboards auszuweisen und im Reporting zu konsolidieren. Wichtig ist, aus den Daten Einsichten ins Userverhalten, Engagement und Einkaufsverhalten zu bekommen. „No one cares if we just say that we have 5.000 reviews on our site. […] The goal is to provide a better insight to our consumer and increase engagement & purchase behavior“, erklärt Uher. L’Oréal setzt in der Daten Analyse auf Konsolidierung und Vereinfachung („Consolidation & simplification“). Im ersten Schritt werden alle User-Daten in die CRM-Datenbank hochgeladen. Vordefinierte Standard-Metriken aus Omniture helfen den Analytics-Experten, Kundenbewertungen und Daten, die Kunden über soziale Netzwerke wie Facebook liefern, auszuwerten und mit den CRM-Daten zusammenzuführen.

Im Ergebnis leitet L’Oréal punktgenaue Empfehlungen zur Conversionsteigerung für jedes Online-Produkt ab: „This all translates nicely […] to a single bullet point telling our executive team how increasing from zero to 100 reviews for a product online increases conversion as much as 67%. Now THAT’s simple.“

MasterCard: Mikrosegmentierung und Personalisierung auf dem Vormarsch

Individuelle Einblicke ins Userverhalten statt einer möglichst großen Masse an Daten – darauf setzt auch MasterCard. Sofia Freyder, Director of Product Management bei MasterCard, sieht im Bereich Business Analytics die Mikro-Segmentierung und Personalisierung auf dem Vormarsch: „Companies are trying to identify very specific customer segments and give them exactly what they want and to make them feel special“.

Google: Daten müssen eine Geschichte erzählen

Wenn es ums Sammeln und Auswerten von Daten geht, kommt einem als erstes Google in den Sinn. Auch der Suchmaschinen-Gigant aus dem Silicon Valley hat einen Ausblick auf die Analytics Trends in 2014 gewährt. Deepak Tiwari, Head of Strategic Analytics and Insights bei Google, sagt, dass es nicht reicht, Daten zu haben, sondern auch die Geschichte dahinter zu kennen: „It is not enough to have data but we need to understand what story the data tells us and how we can use it.“ Weitere wichtige Trends sieht Tiwari in Cloud Infrastrukturen und der Bedeutung von Datenschutz und -sicherheit – für Kunden und Unternehmen.

Toyota Financial Services: Predictive Analytics essentiell für Business Strategien

Farouk Ferchichi, Executive Director bei Toyota Financial Services, sieht ebenfalls großes Potenzial im Bereich Predicitve Analytics: „Advance tactics like predictive analytics is taking a center stage of many business transformations and as a critical input to developing business strategies and day-to-day operational improvements.“ Gerade die Fähigkeit, auf Grundlage vorhandener Business Daten sinnvolle Vorhersagen für strategische Unternehmensentscheidungen abzuleiten, stellt Unternehmen vor große Herausforderungen und lässt den Bedarf an Fachpersonal im Bereich Big Data wachsen.

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