Möchten Sie "wahrscheinlich zufriedene" Kunden?

Für die richtige Datenstrategie ist nach wie vor entscheidend, die richtigen Daten zu sammeln und nicht möglichst viele. Daran ändert auch das Werkzeug Big Data nichts. Der Anruf eines Kunden im Callcenter ist eine wichtige Information, die vielleicht in einem versteckten Datensilo darbt. Von welchem Endgerät der Kunde zugreift, wo er sich dabei befindet, wie er auf das Angebot aufmerksam geworden ist - all diese Daten können für das Produkterlebnis, das Informationsbedürfnis oder die Kaufbereitschaft entscheidend sein. Die relevanten Daten zu erkennen und von unwichtigen zu trennen, ist der erste Schritt einer gelungen Datenstrategie. Dazu ist kein Big-Data-Ansatz notwendig, sondern kundenzentriertes Denken und ein tiefes Verständnis für die dabei relevanten Prozesse.

Auf diese Weise ist es auch nicht nötig, mit Wahrscheinlichkeiten zu arbeiten. Wenn ein Einzelhändler Kunden, die mobil nach einem bestimmten Produkt suchen, die Vor-Ort-Verfügbarkeit des Produkts prominent anzeigen will, nützt es gar nichts zu wissen, dass die Website-Besucher mit 38 Prozent Wahrscheinlichkeit über ein Smartphone kommen. Wertvoll ist lediglich die konkrete, individuelle Kundensituation.

Trotzdem hat das Werkzeug Big Data natürlich seine Berechtigung. Große, unstrukturierte Datenmengen lassen sich durchforsten, die zuvor nicht nutzbar waren. So kann eine Hotelkette anhand der Tweets ihrer Kunden herausfinden, was die Besucher beeindruckt. Wer weiß, nach welchen Informationen er sucht, kann nun weitere Datenquellen anzapfen.

Im Endeffekt löst Big Data aber Probleme so wenig wie ein Schraubenzieher. Wenn man ihn richtig benutzt, lassen sich aber mit einem Schraubenzieher viele Probleme lösen. Dann muss auch nicht ein "wahrscheinlich zufriedener Kunde (78 %)" zurückbleiben, sondern einer, der sich über ein tatsächlich gelungenes Kauferlebnis freuen durfte.