Marketing und Kommunikation waren noch nie so transparent und messbar wie heute. Die Konsumenten liefern innerhalb der totalen Vernetzung alle Daten, die eine Marke benötigt, um zielgruppengerecht zu agieren, und noch viel mehr.
So plane ich gerade meinen nächsten Skiurlaub und surfe auf Websites von Skigebieten herum. Irgendwann buche ich die Reise. Ab jetzt bin ich auch potenziell empfänglich für Werbung und Informationen, z. B. über neue Ski, Skibrillen und anderes Zubehör. Eventuell stelle ich in einem Forum oder in einer Facebook-Konversation eine Frage zum Thema Skihelm. Diesen Moment muss eine Marke erkennen und abpassen. Wenn sie hier die entsprechende Antwort liefern kann, ist die Wahrscheinlichkeit für eine Kaufentscheidung sehr hoch. Die Daten, die diese Momente erkennen lassen, liegen bei Google und Facebook vor. Die Marke muss nur noch ihre kommunikativen Maßnahmen entsprechend einstellen und dies natürlich automatisiert. Egal, ob Daten über den Tagesablauf, Vorlieben und Interessen, das Kaufverhalten, Bewegungsprofile, Gesundheit und Fitness, alles wird über Smartphones, Wearables, WLAN-Hotspots usw. bereitwillig in der Community geteilt, von den sozialen Netzwerken, Google und Co. gesammelt und mit selbstlernenden Algorithmen verarbeitet.
Aus den Informationen lassen sich die Bedürfnisse der Individuen herauslesen, aber auch automatisiert Muster berechnen. Allein die On-board-Werkzeuge von Google und Facebook bieten so viele Informationen, dass man keinerlei kostspielige herkömmliche Marktforschung mehr benötigt. Im Gegenteil: Umfang, Qualität und vor allem Geschwindigkeit der Datenanalyse sind nicht mehr vergleichbar mit Panels und Umfragen. Dies geht so weit, dass wir schon heute von Echtzeitanalyse und Live-Marketing sprechen und dieses auch nutzen. Der Nutzer will jetzt konsumieren, E-Commerce kann ihn jetzt beliefern, das Marketing kann jetzt und live das Datenumfeld der Customer Journey überwachen und an jedem Kontaktpunkt ad hoc reagieren. Analyse und Steuerung der Aktivitäten finden mittlerweile alle in einem System statt.
Das heißt: Wenn ich früher meine Marketingaktivitäten nach dem Start einer Kampagne über Marktforschungsinstitute habe überprüfen lassen, war das meist schon zu spät. Wenn meine Umsatzzahlen nicht stimmten, hatte ich selbst auch schon gemerkt, dass etwas nicht stimmt. Heute kann ich meine Kampagnen mit Google und Co. gleichzeitig durchführen, messen und justieren, steuern, gegensteuern, und zwar immer in Echtzeit. Der Begriff des iterativen Marketings zieht in diesem Zusammenhang immer mehr in die Strategien der Werbetreiber ein. Versuchen, Fehler machen, wieder versuchen, korrigieren, Erfolg haben, Erfolg messen, anpassen usw. ist das Prozedere des agilen, digitalen Marketings.
Neben den Daten über die Zielgruppen und deren Mitglieder können wir nun auch viel gezielter und natürlich auch in Echtzeit Daten über unsere Marke sammeln. Medienübergreifend lassen sich Daten generieren, die die Stimmung gegenüber einer Marke am Markt überwachen und auswerten. So bieten verschiedene Dienstleister Monitoring-Software an, die kontinuierlich den Stellenwert der Marken in allen Kanälen (TV, Print, Online, Social Media) überwacht.
Früher war Marktforschung das punktuelle und möglichst dichte Sammeln von Daten. Heute liegen uns alle Daten vor. Das gesamte Wissen ist theoretisch für jeden verfügbar. Die Leistung der Marktforschung liegt heute in der Auswertung der Daten. Das kann von keinem Menschen mehr geleistet werden. Analysen werden heute von Maschinen übernommen. Wir sprechen daher auch von Marketing Automation und Machine Learning. Computer und Software können mittlerweile selbstständig Daten sammeln und Zusammenhänge ermitteln, auf die wir als Menschen allein nie kommen würden. Wir können Daten live erheben und auswerten lassen und gleichzeitig lernen die Maschinen aus diesen Prozessen.
Aber was heißt das für die Inhaber und Marketingverantwortlichen von Unternehmen? Wie kann ich mich an diesem Spiel beteiligen? Wie schaffe ich die digitale Transformation? Zunächst bleibt erst mal alles beim Alten. Allerdings kommen jetzt an allen Punkten die Analyse-, Lern- und Adaptionsmöglichkeiten hinzu.
Jedes Unternehmen benötigt heutzutage eine Datenstrategie. Daten entstehen immer und überall. Sie begründen Chancen wie Risiken. Chancen, weil die Nutzung von (BIG) DATA neue Geschäftsmöglichkeiten bietet, und Risiken, weil der unprofessionelle Umgang mit den gewonnenen Daten Strafen und Imageschädigung zur Folge haben kann.
Daten werden heute aus immer neuen Quellen gewonnen, auf neue Probleme angewandt und damit selbst zu einem wesentlichen Antrieb für Innovationen und manchmal zu disruptiven Geschäftsmodellen.
Es gilt in den Zeiten der digitalen Innovation folgendes Grundverständnis von Daten:
Die Datengenerierung ist heutzutage nicht mehr teuer, Daten werden überall und ständig generiert. Das Speichern und Verwalten von Daten ist eine Herausforderung, noch wesentlicher ist jedoch die Herausforderung, die Daten in wertvolle Informationen aufzugliedern. Nicht nur strukturierte, sondern auch unstrukturierte Daten stellen einen großen Wert dar. Der Wert der Daten besteht darin, sie über operative Silos übergreifend miteinander zu verbinden. Die gewonnenen Daten sind nicht nur ein Mittel zur Optimierung von Prozessen, sondern stellen selbst einen immateriellen Vermögenswert dar.
Die Datengewinnung selbst ist heutzutage viel einfacher geworden. Wenn Sie beginnen, Daten als Assets zu behandeln, müssen Sie in Ihrem Unternehmen eine Datenstrategie entwickeln. Dazu gehört, dass Sie verstehen, welche Daten Sie brauchen und wie Sie sie einsetzen wollen.
Bei der Entwicklung der Datenstrategie sind folgende fünf Punkte zu berücksichtigen:
- Sammeln Sie unterschiedliche Datenarten. Jedes Unternehmen sollte einen ganzheitlichen Blick auf seine Datenbestände werfen und verschiedene Arten von Daten aufnehmen, die unterschiedlichen Zwecken dienen.
- Nutzen Sie die Daten als Prognosehilfe bei der Entscheidungsfindung. Das Schlimmste, was Unternehmen machen können, ist sie zu sammeln, aber dann nicht für Entscheidungen zu nutzen.
- Wenden Sie Daten auf Angebotsinnovationen an. Daten können Ihre vorhandenen Produkte und Dienstleistungen voranbringen, aber auch den Anstoß für Neuentwicklungen oder das Testen von Innovationen geben.
- Beobachten Sie, was die Kunden tun, nicht, was sie sagen. Verhaltensdaten sind alle Daten, die unmittelbar die Aktivitäten der Kunden messen. Sie sind viel wertvoller als gesammelte Meinungen.
- Kombinieren Sie die Daten über Silos hinweg! Ein wichtiger Aspekt der Datenstrategie ist die Suche nach Methoden, um früher getrennte Datenbestände zu kombinieren und festzustellen, in welcher Beziehung sie zueinander stehen.
In Zeiten von Big Data wird es immer leichter, die sogenannten unstrukturierten Daten (wie Bewegungsdaten, Daten der sozialen Medien, Sensordaten etc.) auszuwerten und zu nutzen.
Jedoch werden Sie viele der benötigten Daten nicht selbst über die eigenen Geschäftsprozesse generieren können. Es wird Informationslücken geben. Zu den wichtigsten zusätzlichen Datenquellen gehören:
- Tauschen von Kundendaten
- Lead User (trendführende Anwender bzw. Kunden)
- Supply-Chain-Partner
- Öffentliche Datensätze
- Kauf- oder Tauschvereinbarungen
Konzentriert sich Ihre Datenstrategie darauf, wie sich Daten in Werte verwandeln lassen?
Wie können die gesammelten Werte genutzt werden?
- Unsichtbares aufdecken: Daten können z. B. Einblicke in die Kundenpsychologie eröffnen.
- Targeting, Eingrenzen der Zielgruppe: Indem man die wichtigsten Kunden identifiziert, können die entsprechenden Kundendaten dazu beitragen, bessere Ergebnisse aus allen Interaktionen mit den Kunden zu erzielen.
- Personalisierung, individuelle Anpassung: Werbebotschaften, Angebote etc. können den Bedürfnissen der einzelnen Kunden angepasst werden und so einen höheren Kundennutzen bieten.
- Bereitstellung eines Bezugsrahmens: Man kann neue Werte für das Unternehmen sowie für die Kunden erzeugen, indem man die Daten, die man verwendet, für den Kunden in einen nützlichen Kontext stellt (Sport, Herzrate, Unternehmensführung, Nutzung etc.).
Landesdatenschutz LDA ID 416
Die Landesdatenschutzbehörden nutzen diese Art von Befragungen, indem diese Fragebögen an Unternehmen zur Prüfung der Datenschutzorganisation versendet werden. Dieser Fragenkatalog enthält eins zu eins die Anforderungen. Diese Art der Befragungen werden von den Landesdatenschutzbehörden bundesweit mit kleinen Varianten durchgeführt.
Mit dem LDA-Check werden Unternehmen strukturiert durch die gängigen Themen eines systematischen Datenschutz-Managements auf Basis der LDA-Fragekataloge geführt. Mit Hilfe dieses Checks prüfen Sie, ob Ihr Unternehmen die wesentlichen, datenschutzrelevanten Prozesse und -aktionen lebt, pflegt und dokumentiert. Die Nachweise sollten im sicher verwaltet werden. Das Bayerische Landesamt für Datenschutzaufsicht (BayLDA) hat zur (EU) DS-GVO 2017 einen Fragebogen veröffentlicht, der zur Überprüfung der Einhaltung der Datenschutzrichtlinien an Unternehmen verschickt wird. Dieser Fragenkatalog überprüft genau diese Anforderungen.
Der Fragebogen wurde in 2019 und 2020 mehrfach auf Basis der gängigen Praxis der Landesdatenschutzbehörden bundesweit ergänzt und angepasst. Die aktuellen Kriterien stellen das Mindestmaß an eine gute datenschutzrecht-konforme Unternehmensstruktur dar. Bei entsprechenden Ad-hoc Prüfungen und Begehungen vor Ort, bei denen diese Kriterien nicht umgesetzt wurden, fällt das Strafmaß in der Regel deutlich höher aus.
Beurteilung: Einfaches Datenschutz-System für den Themenbereich Landesdatenschutzanfrage. Kann individuell erweitert werden. Als Erweiterung dient der Fragebogen EU DSGVO aus dem Alchimedus® Softwareangebot. Dieser Fragebogen sollte von jedem Unternehmen, selbst von Einzelunternehmen, durchgearbeitet und eingehalten werden.
Entwickler: Dipl.-Kfm. Sascha Kugler im Auftrag der Alchimedus Management GmbH.
IT-Sicherheit Quickcheck KMU ID 388
Die Richtlinien VdS 3473 – Cyber-Security für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) der VdS Schadenverhütung GmbH enthalten Vorgaben und Hilfestellungen für die Implementierung eines Informationssicherheitsmanagementsystems sowie konkrete Maßnahmen für die organisatorische sowie technische Absicherung von IT-Infrastrukturen. Sie sind speziell für KMU sowie für kleinere und mittlere Organisationen ausgelegt mit der Zielsetzung, ein angemessenes Schutzniveau zu gewährleisten, ohne sie organisatorisch oder finanziell zu überfordern. Die Erstellung der VdS 3473 wurde vom Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft initiiert.
LDA DSGVO Professional ID 596
Mit dem LDA DSGVO Professional werden Unternehmen strukturiert durch die gängigen Themen eines systematischen Datenschutz-Managements auf Basis der LDA-Fragenkataloge geführt. Mit Hilfe dieses umfangreichen Checks prüfen Sie, ob Ihr Unternehmen die wesentlichen, datenschutzrelevanten Prozesse und Aktionen lebt, pflegt und dokumentiert. Die Nachweise sollten sicher verwaltet werden. Die Datenschutzämter haben zur (EU) DS-GVO Fragebögen veröffentlicht, die zur Überprüfung der Einhaltung der Datenschutzrichtlinien an Unternehmen verschickt werden. Dieser Fragenkatalog überprüft genau diese Anforderungen und geht noch einen Schritt weiter, indem er die gängigen Prüfungsfragen integriert.
Der Fragebogen wurde in den letzten Jahren mehrfach auf Basis der gängigen Praxis der Landesdatenschutzbehörden bundesweit ergänzt und angepasst. Die aktuellen Kriterien stellen das Mindestmaß an eine gute datenschutzrechtkonforme Unternehmensstruktur dar. Bei entsprechenden Ad-Hoc-Prüfungen und Begehungen vor Ort, bei denen diese Kriterien nicht umgesetzt wurden, fällt das Strafmaß in der Regel deutlich höher aus.
