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Redaktion: Heinz Schmitz


Daten mobilisieren das Geschäft

Telekommunikationsunternehmen, die ihre Kundendaten systematisch analysieren, können sich ein schärferes Bild von Kundenwünschen, -eigenschaften und -verhalten machen. Der Einsatz aktueller Analysemethoden ermöglicht ein intelligenteres Cross- und Upselling sowie ein zielgenaues Mobile Advertising. Bewegungsdaten können für werthaltige standortbezogene Informationen genutzt werden. Nicht zuletzt dienen Daten als Grundlage zur Strategieentwicklung gegenüber dem Wettbewerb. Für die Unternehmen geht es bei Datability – Leitthema der diesjährigen CeBIT – gleichzeitig aber auch um mehr Transparenz. Beim Verbraucher erzeugt die gezielte Datenerfassung und -auswertung nämlich häufig Skepsis, sodass der Druck auf die Akteure in punkto Verantwortung und Compliance steigt.

 

„Der Lebenszyklus von Entscheidungen verkürzt sich immer mehr. Insbesondere Unternehmen aus der Telekommunikationsbranche befinden sich in einem komplexen Spannungsfeld. Data Analytics wird hier zum kritischen Erfolgsfaktor. Der Telekommunikationsmarkt bietet zahlreiche Einsatzfelder und -möglichkeiten für innovative Analyseansätze. Nicht zu kurz kommen darf dabei der Datenschutz, denn Datability beinhaltet neben ‚Ability‘ auch ‚Responsibility‘ im Umgang mit der immer größeren Datenmenge“, erklärt Nicolai Andersen, Partner und Innovation Leader bei Deloitte.

 

Advanced Analytics betrifft alle Marktebenen und beantwortet Fragen zu Kundenwünschen und -verhalten: Wie wird Kundenzufriedenheit zum Erfolgsfaktor? Wie können Produkte optimal angeboten werden? Wie kann ich Mobile Advertising effektiver einsetzen? Wie kann Wissen über Zielgruppen und Verkaufsregionen monetarisiert, die Netzstruktur optimiert und auf die Wettbewerber reagiert werden?

 

Die Kundenansprüche ändern sich durch digitale Dienste, eine 360-Grad- Kundensicht wird bislang jedoch (noch) kaum umgesetzt. Mit gezielter Erschließung aller verfügbaren Datenkanäle wie etwa Call Center, Kommunikationsdatensätzen sowie externen, auch unstrukturierten Datenquellen wie Social Media Analytics lässt sich der Zufriedenheitsgrad ermitteln und es kann unmittelbar auf nunmehr erkennbare Kundenwünsche reagiert werden – bis hin zum proaktiven „Abfangen“ entstehender Bedürfnisse und zur Früherkennung potenzieller Unzufriedenheit.

 

„Für den erfolgreichen Einsatz von Advanced Analytics sind zwei Faktoren

entscheidend: Zum einen die Möglichkeit der integrierten Auswertung aller verfügbaren Datenquellen mit neuen Technologien. Darüber hinaus ist es wichtig, Data Analytics nicht als reines Technologiethema zu begreifen, sondern vor allem als Strategiethema“, betont Dr. Dirk Hecker, Abteilungsleiter Knowledge Discovery am Fraunhofer IAIS. „Wenn Unternehmen ihre Datenbestände strategisch über alle Ebenen der Organisation hinweg verknüpfen und gezielt mit Informationen aus externen Datenquellen anreichern, können sie sich als ‚Data-driven Enterprise’ den entscheidenden Wissensvorsprung im Wettbewerb sichern“.

 

Die Branchenumsätze stagnieren – umso stärker steigt die Bedeutung von

Cross- und Upselling. Mit Data Analytics können intelligente Empfehlungsfunktionen umgesetzt, bestehende Angebote als Basis für ein dynamisches Bundling genutzt und neue Nachfragesituationen erkannt werden. Sie dienen ebenfalls zur Identifikation kundenindividueller Preispunkte. Dynamische Angebote und Preismodelle eröffnen Telekommunikationsanbietern neue Vermarktungsoptionen. Die Beachtung von Datability-Kriterien sichert dabei eine vertretbare und angemessen dosierte Kontaktfrequenz bei der Kundenansprache.

 

Im Zeichen zunehmender mobiler Werbung können Telekommunikationsanbieter ihre Kunden- und Standortdaten über externe Werbeangebote monetarisieren – wenn sie die Erfolgsfaktoren für mobile Werbung ermitteln sowie Standort und individuelles Kundenverhalten berücksichtigen. Möglich wird so auch die aktive Generierung von Kundenbedürfnissen durch antizipative Werbung. Eine breite Datenbasis ermöglicht eine ebenso individuelle wie sensible Kundenansprache.

 

Mobilfunkdaten bieten ein starkes Potenzial für Mehrwerte in diversen Branchen. Maßgebliche Faktoren sind etwa zielgruppenspezifische Bewegungsströme und -muster sowie – damit zusammenhängend – konkrete Verkaufsphänomene. Damit lassen sich wichtige Erkenntnisse für Unternehmensentscheidungen gewinnen, etwa bei der Standortbewertung oder der damit verbundenen Personalplanung. Data Analytics überführt Bewegungsdaten in werthaltige standortbezogene Informationen, Datability gewährleistet die erforderliche Anonymität.

 

Steigernder Datenverkehr verlangt nach kontinuierlichem Ausbau der Netze. Mithilfe von Datenanalyse wird die Netzauslastung optimierbar. Echtzeitdaten dienen zur Verbesserung des Netzbetriebs und ermöglichen ein aktives Kapazitätsmanagement ebenso wie eine vorausschauende Wartung. Die Verbraucherreaktionen auf Offerten des Wettbewerbs bilden die Grundlage für Prognosen über Chancen künftiger Aktionen der Telekommunikationsunternehmen. Damit geben sie den Unternehmen eine Orientierungshilfe für ihre eigenen nächsten Schritte.

 

„Advanced Analytics bietet Chancen und Möglichkeiten genau dort, wo bis dato zumeist Spekulation herrschte. Jedoch fühlen sich die Verbraucher schnell überwacht. Um das zu vermeiden, sollten Verantwortliche unbedingt alle Regeln des Datenschutzes penibel beachten und möglichst transparent machen, welche Daten für welche Zwecke verwendet werden“, schließt Dr. Gunther Wagner, Director und Experte für TMT-Analytics bei Deloitte.

 

Weitere Informationen finden Sie unter

http://www.iais.fraunhofer.de/advancedanalyticsreport

http://www.iais.fraunhofer.de

http://www.deloitte.de

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