DM & ...

Mehrwert schaffen mit Data Monetization - Beispiele


DM & Internet of Things

Sensoren können ein Wissen vermitteln, das bisher in dieser Form nicht zu erlangen war. Richtig ausgewertet, erlauben diese Informationen Aussagen, die in verschiedensten Formen Mehrwert generieren können. Die Anreicherung von Daten mit diesen Informationen ist also echtes Data Montetization.

ToheyVector/AdobeStock
ToheyVector/AdobeStock

Und wenn die Datenmenge noch so groß ist – immer wieder spielt das »Wo«, der Standort, eine entscheidende Rolle, auch im Internet of Things.

Das Internet of Things mit seinen Milliarden mit dem Internet verbunden Geräten kann als klassischer Lieferant von Big Data gesehen werden. Sensoren liefern Daten und stellen damit quasi einen direkten Draht in die reale Welt, je nach Anwendung auch in Echtzeit: Was geschieht gerade, wo und bei wem geschieht es, wie kann ich unmittelbar darauf reagieren?

Der Standort erweist sich als ein zentraler Baustein zur Auswertung und Analyse der »Big Data«. Der räumliche Aspekt bietet die große Chance, Unmengen von Daten zu strukturieren, zu kanalisieren und durch Kombination mit anderen, ebenfalls räumlich vorliegenden Informationen weiter anzureichern. Da drängt sich die Erweiterung des IoT um den Begriff »Location of Things« geradezu auf. Außerdem bieten die sensorbasierten Daten eine nie gekannte Nähe zu den Kunden und den Verbrauchern.

Insgesamt stellt die Auswertung von Sensordaten große Herausforderungen an den Data Scientist, die durch die Integration des Raumbezugs erst sinnvoll bewältigt werden können.

Vollständiger Artikel: Zoom! 3/2018


DM & die Kanal-Wahl

Jede Ansprache von Kunden ist nicht nur mit Aufwand verbunden, viel wichtiger ist die Frage, ob für die Aktion auch das geeignete Medium gewählt wurde – und wie die eigenen Adressbestände hinsichtlich der Form der Ansprache angereichert werden können.

Mediteraneo/AdobeStock
Mediteraneo/AdobeStock

Wie erreichen Sie diese Kundinnen am besten – per Post, E-Mail, Website, Social Media?

Ausgangspunkt hierfür kann z. B. AZ DIAS sein, eine Datenbank mit anonymisierten Haushalts- und Merkmalsdaten. An diese sind neben Adressbeständen für postalische Mailings auch mehr als 20 E-Mail- und Display-Partner, die geokodierte AZ Gebäudedatenbank und aus der Verkehrsnavigation bekannte Routingtechnologien angeschlossen.

Beispielhafte AZ DIAS-Merkmale, die die o.g. Fragestellung unterstützen, sind Variablen zu bevorzugten Informations-, Marketing- und Sales-Kanälen, zu bisherigen Konsumschwerpunkten oder Produktgruppen-spezifischen Transaktionsaktivitäten, Lebensphasen oder Einkommen.

Im Ergebnis können alle zielgruppenrelevanten Haushalte, die im vorgegebenen oder ggf. analysebedingt modifizierten Radius/Einzugsbereich von Standorten des Unternehmens liegen, durch die erfolgte Datenanreicerhung kanalspezifisch angesprochen werden – über postalische Mailings, OnlineWerbung (E-Mail-Newsletter, Web­sites, Social Media) oder auch über die Einladung in die Filialen.

Nicht relevante Zielgruppen können so ausgeschlossen werden. Der Effekt: Nicht nur Einsparungen bei der Durchführung, sondern auch ein Mehrwert durch zielgenauere Ansprache.

Vollständiger Artikel: Zoom! 3/2017


DM & Shoppingcenter

Eine andere Form der Datenanreicherung – diesmal werden nicht einzelne Adressdaten ergänzt, sondern Informationen zu einem Standort werden erweitert.

danr13/AdobeStock
danr13/AdobeStock

Je passgenauer das Angebot eines Shopping-Centers auf die Bedürfnisse der Kunden eingestellt ist, desto größer der Erfolg. Doch wie lässt sich das optimieren?

Im Beispiel geht es um ein Shoppingcenter, das sich repositionieren und zukunftssicher gestalten will. Die Analyse der im Einzugsbereich lebenden Bevölkerungsstrukturen erfolgte über den Einsatz der Sinus-Geo-Milieus, ein Zielgruppenmodell, bei dem das Unternehmen microm für jedes einzelne Haus in Deutschland die statistische Wahrscheinlichkeit des Vorkommens berechnet hat, die Informationen also sehr genau auch räumlich verortet sind.

Daher war es möglich, im Einzugsbereich des Centers eine recht gute Aussage zu treffen, welche Sinus-Geo-Milieus wie repräsentiert sind. Und auch die Veränderung der Milieus in der Zukunft konnte ermittelt und auf das Einzugsgebiet übertragen werden.

Diese Ergebnisse wurden mit dem Angebot des Centers in Einklang gebracht über die Markt-Media-Studie b4p (best for planning), bei der auch die Sinus-Milieus hinterlegt sind. Damit war es möglich, sowohl die im Center vertretenen Shops und Marken zu analysieren als auch Aussagen über einen Fehlbestand an Angeboten zu treffen. Die Anreicherung mit Daten hat also auch hier einen echten Mehrwert ergeben – Data Monetization durch die Absicherung von Zielvorgaben, die in die weitere Entwicklung und Ausrichtung des Shoppingcenters eingeflossen sind.

Vollständiger Artikel: Zoom! 3/2017


DM & Datenschutz

Wenn es um Datenanreicherung geht, so sind Adressdaten meist die Basis, an die Informationen »angedockt« werden. Und damit spielt das Thema Datenschutz automatisch eine große Rolle.

Maksim Kabakou/AdobeStock
Maksim Kabakou/AdobeStock

Die verschlüsselte Übergabe von Adressdaten zur Anreicherung ist kein leichtes Unterfangen – aber in der heutigen Zeit unabdingbar.

Wenn Adressen an externe Unternehmen weitergeleitet werden, so ist in besonderem Maße dafür zu sorgen, dass diese anonymisiert werden und keinerlei Rückschlüsse zulassen. AZ Direct hat dazu schon vor Jahren ein Verfahren entwickelt, das eine sichere und verschlüsselte Datenübergabe ermöglicht.

Dieses DataSecureTTP genannte Verfahren basiert darauf, dass in den Transferprozess ein drittes, vertrauenswürdiges Unternehmen eingespannt wird – im vorliegenden Fall ist das der TÜV Rheinland. Der Auftraggeber verschlüsselt und entpersonalisiert mit einer speziellen Software seine Adressdaten und liefert sie an den TÜV Rheinland. Dort werden die Daten erneut verschlüsselt und an den Datenlieferanten geliefert.

Dieser wiederum hat einen ganzen Kranz von Markt- und Potenzialdaten, die an die vom TÜV gelieferten Daten angereichert werden können – und damit auch völlig anonymisiert wieder zum Kunden gelangen. Erst dort ermöglicht die eingesetzte Software die Entschlüsselung der Informationen und die Übertragung an die eigenen Adressbestände. Ein 2010 entwickeltes und mit den Datenschutzbehörden abgestimmtes Verfahren, das sich seitdem bereits bei vielen Milliarden Datensätzen pro Jahr bewährt hat.

Vollständiger Artikel: Zoom! 3/2014