Big Data - Anwendungsbeispiele im CRM

Big Data - neue Technologien bieten die Möglichkeit, Kunden auf Basis großer Datenmengen auf eine ganz neue Art kennen zu lernen - entscheidend dabei ist der richtige Anwendungsfall. Dem Thema Big Data wird in den letzten Jahren eine stetig wachsende Bedeutung zugemessen. Oft liest man von gestiegenen Datenmengen, vor allem durch das Web 2.0, bei dem der Nutzer eigene Inhalte erstellt und sich vernetzt. Doch bei Big Data geht es nicht nur um die Vielzahl und Größe von Daten, die zu verwerten sind. Auch die Form der Daten hat sich verändert. Während früher Unternehmensdaten vornehmlich strukturiert waren und in relationalen Datenbanken gespeichert wurden, bestehen mit Big Data auch neue Möglichkeiten, semi- und unstrukturierte Daten zu analysieren.

Generell sind die technischen Fortschritte ein großer Treiber von Big Data. So ist neben der Anzahl und Größe an Daten (Volume) und deren Vielfalt an Formen (Variety) auch entscheidend, dass Analysen schnell zur Verfügung stehen (Velocity). Diese drei Herausforderungen werden mit Hilfe der Big Data-Technologien gelöst. Aber all diese technischen Möglichkeiten bringen noch keinen direkten Nutzen. Erst durch geeignete Fragestellungen und Anwendungsfälle kann auch ein wirklicher Mehrwert (Value) durch Big Data erreicht werden.

In dem folgenden Artikel werden mögliche Fragestellungen aufgezeigt, um mit Hilfe von Big Data das Kundenbeziehungsmanagement zu optimieren. Gleichzeitig wird ein kurzer Einblick in die technologischen Prinzipien hinter Big Data gegeben. Mehr unter: http://cintellic.com/Big-Data-im-CRM/

Die Daten, die zur Verfügung stehen, bleiben oft ungenutzt
und ein Mehrwert wird nicht daraus realisiert.

In den meisten Unternehmen ist man sich der Menge an vorhandenen Daten oft nicht bewusst. Aber aus jeder Interaktion mit dem Kunden kann auch ein analytischer Mehrwert entstehen. Denn der Kunde teilt mit jeder Kommunikation gleichzeitig auch Informationen über sich und sein Verhalten mit.

Zum Beispiel kontaktieren Kunden ein Callcenter, um sich über Produkte zu informieren, sich zu beschweren oder Fragen zu stellen. Diese Anrufe können viele wertvolle Informationen enthalten, etwa ob ihr Produktzuschnitt für die Kunden passend ist oder ob sich Kündigungen anbahnen, denen man vorbeugen kann.

Download PDF: Big Data - Anwendungsbeispiele im CRM

Laden Sie sich hier den vollständigen Artikel herunter und erfahren Sie mehr über Big Data, den Nutzen, aber auch die Herausforderungen und wie das Trend-Thema bewertet werden sollte: http://cintellic.com/Big-Data-im-CRM/

Die Cintellic Consulting Group ist als Beratungshaus spezialisiert auf die Bereiche Customer Experience Management, Customer Relationship Management, Marketing Operations Management, Kampagnenmanagement und Business Intelligence. Ihre Mitarbeiter besitzen langjährige Erfahrung in der Strategie-Entwicklung sowie in den Bereichen Prozessoptimierung und Customer Insights. Cintellic verbindet strategisches Know How mit Kompetenz im Bereich der Datenanalyse und Business Intelligence und bietet Konzeptentwicklung und Umsetzung aus einer Hand.
Cintellic Consulting Group
Simon Schneider
Bonner Talweg 55
53113 Bonn
simon.schneider@cintellic.com
0228-9265182-32
http://www.cintellic.com

Big Data - neue Technologien bieten die Möglichkeit, Kunden auf Basis großer Datenmengen auf eine ganz neue Art kennen zu lernen - entscheidend dabei ist der richtige Anwendungsfall. Dem Thema Big Data wird in den letzten Jahren eine stetig wachsende Bedeutung zugemessen. Oft liest man von gestiegenen Datenmengen, vor allem durch das Web 2.0, bei dem der Nutzer eigene Inhalte erstellt und sich vernetzt. Doch bei Big Data geht es nicht nur um die Vielzahl und Größe von Daten, die zu verwerten sind. Auch die Form der Daten hat sich verändert. Während früher Unternehmensdaten vornehmlich strukturiert waren und in relationalen Datenbanken gespeichert wurden, bestehen mit Big Data auch neue Möglichkeiten, semi- und unstrukturierte Daten zu analysieren.

Generell sind die technischen Fortschritte ein großer Treiber von Big Data. So ist neben der Anzahl und Größe an Daten (Volume) und deren Vielfalt an Formen (Variety) auch entscheidend, dass Analysen schnell zur Verfügung stehen (Velocity). Diese drei Herausforderungen werden mit Hilfe der Big Data-Technologien gelöst. Aber all diese technischen Möglichkeiten bringen noch keinen direkten Nutzen. Erst durch geeignete Fragestellungen und Anwendungsfälle kann auch ein wirklicher Mehrwert (Value) durch Big Data erreicht werden.

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Die Daten, die zur Verfügung stehen, bleiben oft ungenutzt
und ein Mehrwert wird nicht daraus realisiert.

In den meisten Unternehmen ist man sich der Menge an vorhandenen Daten oft nicht bewusst. Aber aus jeder Interaktion mit dem Kunden kann auch ein analytischer Mehrwert entstehen. Denn der Kunde teilt mit jeder Kommunikation gleichzeitig auch Informationen über sich und sein Verhalten mit.

Zum Beispiel kontaktieren Kunden ein Callcenter, um sich über Produkte zu informieren, sich zu beschweren oder Fragen zu stellen. Diese Anrufe können viele wertvolle Informationen enthalten, etwa ob ihr Produktzuschnitt für die Kunden passend ist oder ob sich Kündigungen anbahnen, denen man vorbeugen kann.

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