Echtzeit-Daten Auf den Spuren Ihrer Kunden
«The Product is the Hero» – so lautete bisher in den meisten Branchen die Devise. Expertinnen und Experten sind sich darüber einig, dass Unternehmen branchenübergreifend ein Geschäftsmodell entwickeln müssen, das kunden- und serviceorientiert sein muss. Nur dann werden sie in der Welt des Wandels auf die Dauer erfolgreich sein.
Auf Ereignisse und Kundenwünsche in Echtzeit reagieren
Kundinnen und Kunden hinterlassen auf ihrer Customer Journey an jedem Touchpoint Spuren. Jeder Klick auf ein interessant erscheinendes Produkt im Onlineshop, jeder Klick eines „Gefällt Mir“-Buttons, sogar jedes Verweilen vor einem Regal in einer Filiale stellt ein Ereignis dar. Daraus lassen sich Bedürfnisse ableiten. Wer auf diese Bedürfnisse in Echtzeit reagiert, kann damit eine individuelle und persönliche Interaktion mit hoher Relevanz schaffen.
Kundenerwartungen sind immer subjektiv und komplex. Das wird jeder professionelle Verkäufer bestätigen. Prozesse eines Unternehmens müssen sich konsequent auf Ereignisse im Leben des Kunden ausrichten, selbst wenn diese nicht direkt im Umfeld des Unternehmens passieren. Dabei sollten Sie möglichst alle Touchpoints als Quellen berücksichtigen, also Daten aus Mobile, Web, Social oder IoT. Im Kontext der jeweiligen Quelle zeigt jedes Ereignis ein definierbares Bedürfnis des Kunden, auf das zeitgleich mit einer Interaktion reagiert werden kann. Das kann mittels Algorithmen und künstlicher Intelligenz im Rahmen der Verarbeitung von Datenströmen erreicht werden.
Es ist nicht notwendig, gleich ein Unternehmen zu kaufen, aber das Beispiel Alibaba zeigt, wie strategisch entscheidend eine solche Ausrichtung ist.
Der chinesische Alibaba-Konzern hat Anfang dieses Jahres für 90 Millionen Euro (96 Millionen Franken) das Startup Data Artisans gekauft, das Data-Streaming-Services für Unternehmen anbietet. Zu den Kunden gehören u. a. Zalando und weitere Anbieter aus dem E-Commerce.
Diese Übernahme weist auf eine wachsende Kluft zwischen den Branchenführern und den Unternehmen hin, die beim Einsatz von KI im Umfeld des Data Streaming zurückbleiben. Der Wert vieler Analysen zum Kundenverhalten nimmt während des zeitlichen Verlaufs drastisch ab. Eine verzögerte Bearbeitung kann somit Umsatz kosten.
Wer die Kundschaft durchschaut, ist nicht zu stoppen.
Ein einfaches Beispiel für die Bedeutung von Echtzeitanalysen sind Produktvorschläge. Um die grösste Wirkung zu erzielen, wird eine automatisierte Aktions-Pipeline entwickelt, die vom Ereignis, dessen Verarbeitung und der daraus abgeleiteten Aktion dem Betrachter in nur Sekunden ein Ergebnis als Lösung für sein Bedürfnis zur Verfügung stellt.
booking.com liefert beispielsweise zu einer Anfrage stets die Top-Fünf-Suchergebnisse zurück. Dafür erhebt das Unternehmen mit seiner Suchmaschine zahlreiche verhaltensbasierte Messwerte in Echtzeit. Diese präzisieren die Anfrage und verbessern somit das Ergebnis.
Stellen Sie sich rechtzeitig den relevanten Herausforderungen.
Jeder Zeitverlust bedeutet, dass Ihre Daten nur für historische Analysen verwendet werden können. Wenn Sie aber präzise und vorausschauende Interaktionen erreichen wollen, benötigen Sie Datensätze mit kurzen Durchlaufzeiten. Denn der Zeitraum zwischen dem Auftreten eines Ereignisses und dem Eintreten der Reaktion ist entscheidend. Das ist die Domäne von Data Stream Processing.
((commentsAmount)) Kommentare