Daten sind die zentrale Ressource der digitalen Wirtschaft. Angesichts ihres erheblichen Potenzials zur Steigerung der Wertschöpfung sind sie unverzichtbar. Die Herausforderung für Unternehmen besteht darin, die verfügbaren Daten zu verwalten und sie für ihren Geschäftsbedarf gewinnbringend zu nutzen. Mithilfe der von POST entwickelten Data Intelligence-Plattform und Fachkompetenz im Bereich Data Science können Organisationen nützliche Informationen aus den verfügbaren Daten extrahieren und so hilfreiche Einblicke erlangen.
Mit einer besseren Verwertung von Daten zu Marketingzwecken kann die Effizienz erheblich gesteigert werden. Dieses Thema wurde in einer der neuesten Ausgaben des „Thursday Forum“, dem Webinar von POST Telecom, aufgegriffen. Das Webinar untersucht regelmäßig, welche Möglichkeiten sich aus einer besseren Nutzung der Technologie ergeben.
„Alle Organisationen verfügen über jede Menge Daten, die sie nicht oder kaum nutzen. Diese Rohdaten haben kaum einen Wert, solange sie nicht verfeinert, verwaltet und qualitativ aufgewertet werden. Wenn es jedoch gelingt, mithilfe eines analytischen Ansatzes Informationen aus ihnen zu gewinnen oder anhand von künstlicher Intelligenz oder maschinellem Lernen einen Wert aus ihnen zu extrahieren, können sie die Geschäftsentwicklung äußerst effizient vorantreiben“, erklärt Luc Halbardier, Teamleiter der Abteilung Business Development bei POST Telecom.
Datenwissenschaft zur Unterstützung des Geschäfts
Die Zahl der Unternehmen, die Daten besser verwerten möchten, wächst, und die Anwendungsfälle nehmen zu. „Eine bessere Nutzung von Daten ermöglicht es beispielsweise, Vorhersagemodelle zu erstellen, die die Kundenbindung erleichtern“, erklärt Nicolas Vivarelli, Leiter der Abteilung Data Intelligence bei POST Luxembourg. Mithilfe von Ereignisanalysen kann man die Absicht eines Kunden, zu einem anderen Anbieter zu wechseln, erkennen und Maßnahmen zur Kundenbindung ergreifen. Gleichermaßen können Modelle bestimmen, inwiefern es sinnvoll ist, einem Kunden ein höherwertiges Angebot (Upselling) bzw. ein ergänzendes Angebot (Cross-Selling) zu unterbreiten. Die Nutzung von Daten ermöglicht eine bessere Risikobewertung, beispielsweise bei der Beantragung eines Kredits, um den Zinssatz oder die Laufzeit des angebotenen Darlehens besser bestimmen zu können.“ Allgemein ausgedrückt kann mithilfe von Analysen eine bessere Kundensegmentierung erreicht werden, um Marketingkampagnen gezielter zu gestalten und Budgets zu optimieren. Tatsächlich wird davon ausgegangen, dass ohne Targeting die Hälfte des Budgets verschwendet wird, weil eine Kundengruppe angesprochen wird, die nicht vom Wertangebot betroffen ist.
Geomarketing, ein ergänzender Ansatz zur Datenanalyse
Editus, Tochtergesellschaft der POST-Gruppe und Marketingagentur für jedes fünfte Unternehmen in Luxemburg, hat sich zu einem unumgänglichen Akteur im Bereich der Datenanalyse in Luxemburg entwickelt. Ziel von Editus ist es, den Kunden zusätzlich zum Dienstleistungsangebot zuverlässige und relevante Marketingempfehlungen bereitzustellen. Das Unternehmen hat die Lösung Editus Insight entwickelt, die sich auf die Data Intelligence-Plattform von POST stützt. Diese ermöglicht es Wirtschaftsakteuren, moderne Marktforschung zu betreiben, die nicht auf Befragungen oder Zählungen basiert, sondern auf Geomarketingdaten, die mehr Indikatoren liefern und äußerst präzise sind. „Die Nutzung unserer umfassenden Datenbank über sozioökonomische Aktivitäten in Luxemburg ermöglicht es einer Vielzahl von Akteuren, ihre Projekte besser zu planen, sie an die tatsächlichen Gegebenheiten anzupassen und letztendlich ihre Business Performance zu verbessern.“, erklärt Rémi Valentin, Innovative Solutions Director bei Editus Luxembourg.
Anhand dieser Lösung lassen sich innerhalb eines definierten geografischen Gebiets die vorhandenen Wettbewerbskräfte, die Besucherzahlen eines Ortes, das Verhalten der dort befindlichen Personen, ihre Herkunft, die Beweggründe für ihren Besuch sowie ihr Alter analysieren.
„Diese Informationen werden sehr gut visualisiert und ermöglichen es, die Relevanz eines Geschäftsvorhabens zu bewerten und es korrekt zu dimensionieren. Durch die analyse von Mobilitätsdaten kann außerdem die Herkunft von Besuchern ermittelt oder auch das Verkehrsaufkommen im Zusammenhang mit einem Projekt oder einer Veranstaltung antizipiert werden“, fährt Rémi Valentin fort.
In Luxemburg gibt es bereits sehr konkrete Fälle. So hat Editus kürzlich dem Unternehmen Unibra geholfen, seinen Food Market in Belval, einen künftigen Gastronomiebereich, erfolgreich zu dimensionieren.
Außerdem hat die Lösung Insight es dem Planungsbüro Schroeder & Associés und der Gemeinde Bissen ermöglicht, die Auswirkungen der Entwicklung eines Gewerbegebiets auf die Mobilität landesweit besser zu antizipieren.
Datenerhebung dank dem IoT
Zur Erstellung möglichst genauer Modelle besteht eine der Herausforderungen darin, neue relevante Daten zu erheben. Zusätzlich zu den Informationen, auf die die Organisationen bereits zugreifen können, können Daten im Zusammenhang mit der wirtschaftlichen Situation des Unternehmens, wie z. B. Umsatzzahlen, auf die Data Intelligence-Plattform von POST hochgeladen werden. „Eine weitere Möglichkeit zur Durchführung noch präziserer Analysen ist die Einführung von Messlösungen, insbesondere dank dem IoT“, so Luc Halbardier. „Mithilfe von Sensoren kann beispielsweise ermittelt werden, wie sich Besucher an einem bestimmten Ort, z. B. einem Autohaus, bewegen. So lässt sich analysieren, welche Fahrzeuge die Besucher besonders interessieren. Mit wieder anderen Lösungen wie dem intelligenten Parken werden Indikatoren für die Anzahl der einen Ort durchquerenden Autos abgeleitet. Das WiFi-Marketing, bei dem Besuchern ein Netzwerk zur Verfügung gestellt wird, ermöglicht wiederum den Zugriff auf weitere Daten.“
Datenextraktion mit dem Ziel der Wertmaximierung
Heutzutage existieren zahlreiche Möglichkeiten zur Datenerhebung. Die größte Herausforderung dabei ist wie vor ihre sinnvolle Nutzung. Zu diesem Zweck stellt POST ihren Kunden ihre Data Intelligence-Plattform und ihre Kompetenzen im Bereich Data Science zur Verfügung. „Einsichten aus Daten zu gewinnen, ist mit kontinuierlichen Anstrengung verbunden“, so Nicolas Vivarelli. „Zunächst gilt es, sich mit der Verwaltung heterogener Datenquellen und der Datenqualität zu befassen, bevor ein Wert aus ihnen abgeleitet werden kann. Bevor Unternehmen Vorhersagemodelle durch künstliche Intelligenz oder Machine Learning in Betracht ziehen, müssen sie die ihnen zur Verfügung stehenden Daten verstehen, beherrschen und anreichern können, um nach und nach relevante Informationen daraus zu extrahieren.“
Die Data Intelligence-Plattform von POST ermöglicht es ihnen, mithilfe verschiedener Modelle – von der Datenanalyse bis hin zu Machine Learning und künstlicher Intelligenz – rasch wichtige Kenntnisse zu erlangen, wobei der Schutz ihrer Daten garantiert ist.
