Wofür werden Daten gesammelt?

Ob einfach beim Surfen im Internet, beim Einkaufen im Laden oder bei der Benutzung der Lieblings-App auf dem Smartphone. Überall werden Daten gesammelt.
Aber hast du dich schonmal gefragt, was die Unternehmen eigentlich mit den Daten machen, die sie da sammeln?
Ich habe ein wenig recherchiert und möchte dir meine Ergebnisse hier in dem Artikel zeigen.
An mancher Stelle war ich wirklich überrascht!

Dieser Artikel ist Teil einer kleinen Serie über Daten und Big Data.

• 1: Was ist Big Data?
• 2: Wofür werden Daten gesammelt? (Du bist hier)
• 3: Werden gesammelte Daten genutzt?
• 4: Was ist die Zukunft von Big Data?

Wofür werden Daten gesammelt?

Durch das Sammeln von Daten bekommen Unternehmen Einblicke in ihren Markt und die Stimmung ihrer Kunden und können zum Teil sogar das Kundenverhalten vorhersagen.
Daten entscheiden über Angebots- und Produktentwicklungen bis hin zur strategischen Ausrichtung ganzer Konzerne.

Zu dem Thema habe ich auch ein Video auf meinem Kanal veröffentlicht:

Was kann man mit Daten (Big Data) machen?

Daten helfen mir natürlich nur weiter, wenn ich sie auch nutze.
Also, was lässt sich damit anstellen?
Ich habe vier Bereiche gefunden, in denen Daten eine große Rolle spielen.
Sicher gibt es noch einige mehr. Der Kreativität sind da keine Grenzen gesetzt.

Vorhersagen und Projektionen​

Zuerst geht es darum, Vorhersagen über die Zukunft zu treffen.
Anschließend können wir vorhandene Daten auswerten.
Danach projizieren wir vergangene Entwicklungen in die Zukunft.
Damit lassen sich Risiken erkennen und verringern und fundierte Entscheidungen treffen.
Außerdem ist es möglich, in bestehenden Prozessen Optimierungspotential zu erkennen.

Ist irgendwo etwas schiefgelaufen oder braucht besonders lang? Das können wir für die Zukunft besser machen!

Stimmungsanalyse​

Früher gab es Kundenumfragen. Natürlich kommen die auch heute noch zum Einsatz.
Viele Daten kommen heute aber auch aus Social Media, Reviews, Kundenerfahrungen und YouTube “unpacking” Videos.

Aus all den Daten lassen sich Stimmungen herauslesen.

Wie kommt das Produkt beim Kunden an?
Haben wir Schwächen am Produkt oder Angebot zu bearbeiten?
Wo geht die nächste Investition hin?
Und was müssen wir verbessern?
Das alles lässt sich durch automatisierte Stimmungsanalysen (Wikipedia) ermitteln und herauslesen.

Datenfilterung​

Jedes größere Unternehmen hat einen oder mehrere Social Media Konten mit hunderten und tausenden Kunden, die sich darin tummeln.
Inzwischen haben an vielen Stellen Social Media Konten die klassische Telefon-Hotline ersetzt.
Es ist einfach. Kein Warten in einer endlosen Hotline-Warteschlange, bis der Telefon-Akku aufgibt.
Einfach im bevorzugten Netzwerk schnell eine Nachricht an das Unternehmen abgesetzt und weiter gehts im Alltag. Irgendwann kommt die Antwort dann schon.

Für Unternehmen ist das auf der einen Seite natürlich gut.
Die Barriere für Feedback der Kunden sinkt.
Auf der anderen Seite ist der Datenstrom natürlich viel chaotischer als das gute alte eins zu eins Gespräch am Telefon.
Und gerade wenn es auch noch mehrere Kanäle sind (Facebook, Instagram, Twitter, YouTube, etc.) wird es schnell unübersichtlich. 

Hier kommen auch wieder die Datenanalysen ins Spiel.
Daten lassen sich konsolidieren und filtern.
Alle Kommentare in den Portalen werden zusammen gesammelt, irrelevantes herausgefiltert und besonders auffälliges noch an einen Sachbearbeiter weitergegeben.
Damit lässt sich eine Menge Zeit und Geld sparen und nebenbei sammelt man noch wichtige Informationen über die Stimmung der Kunden und deren Eindruck von der Dienstleistung oder dem Produkt.

Verhaltensanalyse​

Bei der Bewertung des eigenen Angebots hört der Spaß natürlich nicht auf!
Man könnte ja auch mal einen Blick auf die Wettbewerber im Markt werden.
Vielleicht lässt sich ja etwas abschauen.

Und nachdem die ganzen Kommentare und Diskussionen der Kunden sowieso schon gesammelt und für andere Zwecke ausgewertet werden, wäre es doch schade, die Daten einfach so vergammeln zu lassen. 

Neben der Verhaltensanalyse kann also gleich noch eine Trendanalyse (Wikipedia) durchgeführt werden. Wenn Trends bei Kunden frühzeitig erkannt werden, lässt sich hervorragend davon profitieren.

Wann spricht man von Big Data?​

Big Data wird gern als Buzzword genutzt und jeder hat es, jeder braucht es. 
Aber wann kann man wirklich von Big Data sprechen?

Im Grunde handelt es sich bei Big Data um massive Datenmengen, die auf Tagesbasis exponentiell anwachsen und mit den regulären Methoden nicht mehr verarbeitet werden können.
Firmen müssen sowohl innovative als auch kosteneffiziente Verarbeitungsmethoden zur Auswertung entwickeln.

Genauere Informationen, wann man von Big Data spricht und wie man damit umgehen kann habe ich in diesem Artikel schon behandelt.

Wer nutzt Big Data?

Natürlich hat mich auch interessiert, wer Daten allgemein, aber Big Data im Speziellen einsetzt. Die typischen Vertreter wie Facebook, Amazon und Google lasse ich hier mal gezielt außen vor. Das dürfte jedem klar sein.

Neben den typischen Vertretern wie Facebook, Amazon und Google nutzen auch alt eingesessene Riesen wie Walmart, American Express oder das deutsche Finanzamt immer mehr Daten in ihren Prozessen. Dabei sind die Anwendungsgebiete vielfältig. Von Kundenanalysen über Preisgestaltung zur Betrugserkennung.

Walmart​

Walmart ist hierzulande nicht jedem ein Begriff. Dabei handelt es sich mit weitem Abstand um den größten Einzelhändler der Welt!

Mehr Infografiken finden Sie bei Statista

Durch die Masse an Kunden gibt es natürlich auch massenhaft Daten, die man auswerten kann!
Und das macht Walmart sehr geschickt.

• Die meistgekauften Produkte
• Die beliebtesten Produkte
• Zusammenpassende Produkte

All das lässt sich auswerten und zu neuen, personalisierten Produktpaketen zusammen schnüren.

Du interessierst dich für Kohle und Fleisch? Der neue Grill in unserem Sortiment macht sich super auf deiner Veranda!

Online wird das ganze natürlich noch einfacher.
Da kann direkt drauf eingegangen und mit personalisierten Angeboten auf jede Warenkorbveränderung reagiert werden.

American Express​

Kein Unternehmen ist glücklich, wenn Kunden abwandern. 
American Express wollte das nicht einfach hinnehmen und hat versucht, die Kundenloyalität auszuwerten, um Vorhersagen über mögliche Kundenabwanderungen treffen zu können.

Dabei waren sie auch ziemlich erfolgreich!
Nach eigenen Aussagen ist das Unternehmen in der Lage bereits 24 % der Konten zu identifizieren, die in den nächsten 5 Monaten schließen werden.

Das klingt erstmal nicht viel. Aber wenn man sich vor Augen führt, dass American Express im Jahr 2019 ungefähr 112 Millionen Kreditkarten ausgegeben hatte (Quelle) sind das schon eine ganze Menge Kunden.

Und wenn ich als Unternehmen weiß, welche Kunden mich verlassen wollen, ist es ein Leichtes diese Kunden in Umfragen aufzunehmen, sie direkt zu kontaktieren oder mit Angeboten zu versehen, um sie doch behalten zu können.

Uber​

Uber hat versucht – und macht es sicherlich immer noch – Preise adaptiv zu gestalten.
Das heißt, es gibt keinen festen Preis der immer gilt und sich aus einer Tabelle lesen lässt.
Der Preis wird je nach Situation, Kunde, Ort und wer weiß was noch alles bestimmt.

Dazu wird das Verhaltensmuster und die Servicenutzung des Kunden ausgewertet.

Ein Beispiel:
Du bist an einem Ort, an dem gerade viel los ist und viele Fahrer gebraucht werden.
Noch dazu bist du in Eile.
Dann bist du doch sicher bereit, etwas mehr für deine Fahrt zu bezahlen, oder? 😉

Netflix

Ich denke, zu Netflix brauche ich nicht zu viel zu erzählen. Da ist der Fall ziemlich klar. 
Einmal in die Oberfläche eingeloggt, schlagen einem die „Empfehlungen für dich“ sofort entgegen. 
Dazu kommt die Möglichkeit der Bewertung und die Prozent Anzeige für die „Übereinstimmung mit deinem Geschmack“.

Überrascht hat mich allerdings, dass Netflix noch einen ordentlichen Schritt weiter geht.
Eigenproduktionen werden nicht nur dem Zufall überlassen. 

Netflix wertet aus, welche Genres von den meisten Kunden angesehen werden. 
Welche Form der Titel ist besonders beliebt und wie ist der optimale Verlauf einer Handlung.
All das kann ausgewertet und für die Entscheidung für oder gegen Eigenproduktionen genutzt werden.

Dazu noch die typische, von allen „geliebte“ Netflix Strategie eine Serie nur mit einer Staffel und 7 Folgen zu produzieren.
Das gibt einen schnellen und kostengünstigen Test.
Flop? Nicht viel Geld verbrannt.
Top? Weiter gehts in die nächste Staffel, die Fans stehen schon bereit!

Finanzamt

Das hat mich ehrlich gesagt am meisten überrascht. 

Ich wusste, dass das Finanzamt viel über die Bürger weiß und im Volksmund heißt es ja auch immer so schön “Der Fiskus weiß alles“.
Aber wenn man sich einmal damit beschäftigt, woher das Finanzamt überall Daten bekommt…

Die Steuererklärung ist da nur der Tropfen auf den heißen Stein. 

Und überhaupt: Steuern sparen ist des Deutschen liebstes Hobby!
Warum sollte das Finanzamt also der Steuererklärung Glauben schenken?

Hier mal eine kleine Grafik zur Veranschaulichung (Quelle):

Mit all den Daten und der mittlerweile elektronische Eingabe über ELSTER können automatisiert Plausibilitätsprüfungen der Steuererklärung vorgenommen werden.
Kommt es zu keinen großen Abweichungen oder Auffälligkeiten, muss noch nicht einmal ein Beamter einen Finger krumm machen.

Du hast aber dieses Jahr eine Immobilie erworben und nicht angegeben?
Deine Einnahmen weichen stark von den letzten Jahren ab?
Das sollte sich einmal jemand ansehen!
Ab in die manuelle Überprüfung.

So werden nicht nur mögliche Fälle der Steuerhinterziehung aufgedeckt, sondern auch Identitätsdiebstahl bekämpft

Das ist schon eine ganze Menge, was man mit den Daten machen kann, die so gesammelt werden.
So richtig überrascht hat mich allerdings das ungenutzte Potenzial!

In meinem nächsten Artikel gehe ich genauer darauf ein, wie viele Daten eigentlich genutzt werden.
Lies am besten direkt weiter!

Warum ist Big Data so wichtig?

Durch den gezielten Einsatz von Daten lassen sich Angebote, Prozesse, Dienstleistungen und Produkte optimieren und verbessern.
Unternehmen müssen nicht mehr „blind“ fahren, sondern können in Echtzeit auf Veränderungen reagieren.

In welchen Bereichen wird Big Data eingesetzt?

Vom Einzelhandel über den Onlinehandel, die Finanz- sowie die Unterhaltungsbranche.
Sogar (oder gerade) in Ämtern werden Daten in immer größerem Umfang gesammelt und verwendet.
Es gibt keine Branche, die nicht auf die eine oder andere Art davon profitieren kann.

Was kann man mit Daten machen?

• Vorhersagen und Projektionen in die Zukunft
• Stimmungsanalysen
• Daten Filterungen
• Verhaltensanalysen
• Trendanalysen
• Marktanalysen

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