Keine Angst vor großen Daten!

Rachel Delacour - CEO & Co-Founder

Rachel Delacour, Mitgründerin und Geschäftsführerin von We are Cloud Inc.

Die Analyse von Big Data ist bereits seit einigen Jahren ein branchenübergreifendes Problemkind. Wie kommt man an alle Daten? Wie und wo speichert man sie? Und vor allem: Wie kann man sie so zusammenführen und analysieren, dass sich daraus ein Mehrwert für das operative Tagesgeschäft ableiten lässt?

Dass Unternehmen sich der Daten-Thematik jedoch dringend widmen müssen, verdeutlichen besonders eindrucksvoll die Zahlen einer aktuellen Auswertung und Prognose der International Data Corporation [1]: Schätzungen der jährlich generierten Datenmenge gehen von knapp 8.600 Exabyte für 2015 aus – und etwa 40.000 Exabyte jährlich im Jahr 2020. Diese Statistik zeigt eines ganz deutlich: Die Daten entstehen, ob Unternehmen das wollen oder nicht. Die Frage ist nur: Schaffen sie es, diese Datenflut zu ihrem Vorteil zu nutzen? Und vor allem: Wie kann der Umgang mit den Daten soweit vereinfacht werden, dass auch Laien damit arbeiten können und IT-Abteilungen entlastet werden?

Big Data-Analysen – ein noch junges Thema

Bisher bauen nur die wenigsten Unternehmen Big Data und Business Intelligence (BI)-Tools systematisch in ihre Geschäftsprozesse ein. Zwar steht das Thema bei vielen als langfristiges To-do auf der Agenda, jedoch hapert es derzeit noch an der strategischen Herangehensweise sowie der praktischen Umsetzung. Eine aktuelle Untersuchung der Hochschule Reutlingen im Auftrag von T-Systems Multimedia Solutions hat herausgefunden, dass Big Data in deutschen Unternehmen ein noch sehr junges Thema ist [2]. Ein Viertel der befragten Unternehmen gaben an, sich bisher nicht mit Big Data zu befassen und jedes zweite Unternehmen beschäftigt sich seit weniger als drei Jahren damit. Die Studie zeigte auch, dass das Thema im Marketing noch mit am weitesten vorangeschritten ist – in Form systematischer Auswertung von Kundendaten.

Das gleiche gilt auch für den Kundenservice. Der direkte Kontakt zum Kunden entscheidet an dieser Stelle darüber, ob ein Konsument dem Unternehmen beziehungsweise der Marke treu bleibt oder nicht: Stimmt der Support nicht, kehren laut einer Umfrage von Zendesk 39 Prozent der Verbraucher dem Unternehmen für zwei oder mehr Jahre den Rücken [3]. Ein positives Erlebnis dagegen führt dazu, dass Konsumenten der Marke treu bleiben. Die zunehmende Menge an Kundendaten wirft aber im Gegenzug eine Reihe von Fragen auf: Wie kann man überhaupt einen Überblick über die Daten behalten? Braucht man für die Analysen nicht hochspezialisierte IT-Experten?

Hier hat sich in der Welt der BI-Lösungen einiges getan: Nicht nur die IT-Abteilung kommt mit Daten in Kontakt, sondern im Grunde alle Abteilungen, die Daten als Grundlage für strategische Entscheidungen benötigen. Beim Kundenservice ist es besonders elementar, wichtige Informationen in Echtzeit zu erhalten, um noch während eines Telefonats, eines Chats oder einer Twitter-Unterhaltung reagieren zu können. Bei einer Kundenbeschwerde kann es beispielsweise von Interesse sein, ob bereits andere Kunden das gleiche Problem mit dem Produkt hatten. Oder ist nur eine bestimmte Serie betroffen? Gibt es Gemeinsamkeiten, die den Produktmangel erklären könnten? Ist es vielleicht ein einfacher Anwenderfehler, den aber viele Kunden begehen? Wenn nicht, wurde das Problem bereits an die Entwicklung weitergeleitet? Das sind alles Informationen, die ad-hoc benötigt werden.

„Self Service“ bei der Datenanalyse

Neue BI-Tools sind heute in der Lage, mithilfe übersichtlicher und intuitiver Dashboards einen Überblick über die Daten zu geben, sodass sich auch Fachanwender außerhalb der IT im Datendschungel zurechtfinden. Sie ermöglichen die Integration mehrerer Datenquellen, egal ob online oder on-premise, und eine fortlaufende Analyse auf Basis der vorgegebenen Parameter. Für den Kundendienst bedeutet das: Alle Daten, die durch Interaktionen mit Kunden generiert werden – sei es auf Social Media-Kanälen, per Telefon, E-Mail oder Chat – fließen an einer Stelle zusammen. Nutzer können mit einfachen Filtern Analysen erstellen und diese auch mit Kollegen und anderen Abteilungen teilen. Die Tools verfügen über einfach zu bedienende Oberflächen, die lediglich ein Technik-Grundwissen erfordern.

Visualisierung der Analyseergebnisse

In diesem Zusammenhang ist auch von einer „Demokratisierung“ der Daten-Wertschöpfungskette die Rede. Alle Nutzer haben Zugriff auf die Analysen und können diese auch selbst durchführen. Zudem lassen sich die Daten auf einfache Weise mit anderen zusätzlichen Quellen verknüpfen und auswerten. Ein weiterer Vorteil der neuen BI-Technik ist, dass in den Reports die Daten und deren Zusammenhänge in ansprechenden Grafiken visualisiert sind. Neben standardisierten Torten- oder Balkendiagrammen können die Ergebnisse auch anhand von Geocodierungen auf Landkarten dargestellt werden. Diese örtliche Referenz kann für den Kundendienst und auch das Marketing ein wichtiger Indikator sein, um Kampagnen lokal anzupassen oder Kunden an entsprechende Händler oder Werkstätten vor Ort zu verweisen.

BIME_e-Commerce

Visualisierung der Analyseergebnisse

Neben den Funktionen für die Datenanalyse stellen BI-Tools auch Werkzeuge für eine Automatisierung bereit: Reports können – neben der mitlaufenden Echtzeitanalyse – in regelmäßigen Intervallen sowohl automatisiert erstellt als auch parallel an Kollegen versendet werden. Sogar Berechtigungen lassen sich festlegen, so dass jeder Abteilung oder jedem Nutzer nur die Informationen offenstehen, die für die jeweilige Aufgabe von Bedeutung sind.

BIME_IT Weekly report

Reports werden in regelmäßigen Intervallen erstellt

Fazit

Mitarbeiter und Manager treffen strategische Entscheidungen immer stärker auf der Basis von Daten – und profitieren damit von der tiefen Einsicht in die Datenströme ihres Unternehmens, die sie mithilfe moderner BI-Tools gewinnen. Diese sorgen dafür, dass die komplexe Rechnung hinter den Kulissen erfolgt und der einzelne Nutzer nur die übersichtliche Oberfläche der Lösung zu Gesicht bekommt. Mittels einfacher Konfigurationen der Abfragen und der Visualisierung der Analyseergebnisse lassen sich Marktentwicklungen prognostizieren, Produkte an Kundenwünsche anpassen oder Produktfehler entdecken und beheben. Nicht zuletzt können auf diese Weise weitere Innovationen auf einer zuverlässigen Grundlage entwickelt werden.

https://www.bimeanalytics.com/

Rachel Delacour, Mitgründerin und Geschäftsführerin von We are Cloud Inc. Das französische Unternehmen wurde 2009 gegründet. Mit der Cloud-basierten Software BIME Analytics von We are Cloud können Unternehmen verschiedenste Echtzeit-Datenquellen miteinander verknüpfen und Abfragen erstellen. BIME Analytics gehört zum Kundenservice-Spezialisten Zendesk und wird von Unternehmen unterschiedlichster Branchen in 35 Ländern eingesetzt.

Quellen

[1] http://germany.emc.com/leadership/digital-universe/2014iview/executive-summary.htm

[2] http://www.big-data-report.de/?wt_mc=ebl_2:16:0001

[3] https://www.zendesk.com/resources/the-impact-of-customer-service/