Page 41 - Handbuch Handel mit Zukunft

HANDBUCH HANDEL MIT ZUKUNFT
Kapitel 1.5 / Big Data - Smart Data
IIoT. Bisher stand die Zielgruppenbetrachtung im Kundenbeziehungsmanagement an erster Stelle. Ziel des IIoT ist es jedoch, in Zukun personalisierte Produkte zu generieren. Wenn jedoch in Zukun die individuelle Kundenbe- ziehung in den Vordergrund gestellt wird, muss das Geschä smodell angepasst werden. Um mitzuhalten, sollten mittelständische Handels- unternehmen auf die Sozialen Netzwerke im Kontext von Big-Data-Analysen setzen.
Ziel ist es, mehr über seine Kunden zu er- fahren. Dazu können noch Simulationen mit CRM-Lösungen durchgeführt werden, um das Kundenverhalten in verschiedenen Situ- ationen zu studieren. Unstrukturierte Daten aus Sozialen Netzwerken müssen im Kontext von personalisierten Produkten analysiert werden. Im Hinblick darauf müssen Unter- nehmen heute Lösungen bereitstellen, die Be- wertungen und Empfehlungen ihrer Produkte möglich machen.
Ziel ist es, zum Beispiel durch Produkt-Com- munitys und das dazugehörige Online-Ac- count der User persönliche Kundeninforma- tionen zu generieren, um in Zukun direkt personalisierte Produkte anbieten zu kön- nen. //
 Verwandte emen
V Technologiebranche Handel
V Digitalisierung und Marketing
V Wissen, was der Kunde will
V Internet of ings
V Marketing-Automation
V Seamless Shopping – nahtloses Einkaufserlebnis
V Künstliche Intelligenz
S. 19 S. 48 S. 54 S. 76
S. 137
S. 197 S. 250
Big Data & BI-Trends
Internet of ings
Durch das Internet der Dinge (für das Jahr 2020 werden über 20 Millionen angebunde- ne Geräte prognostiziert) strömen massenha Daten auf die Netzwerke ein. In ihnen liegt ein wahrer Goldschatz z.B. für Feedback in Pro- dukten, aber auch zur Produktion. Nur Big- Data-Analysemethoden machen es möglich, dieser Datenmengen Herr zu werden. Hier- zu gibt es drei Vorgehensweisen: Fast Data, Smart Data und die „langsamen Analyseme- thoden“.
Cloud-Computing und Big Data
Die Cloud ist die ideale Infrastruktur für Big- Data-Anwendungen. Nicht nur existieren be- reits eine Menge von vorgefertigten Applikati- onen für Big Data, die die unterschiedlichsten Quellen zusammenführen können. Auch für Big-Data-Analysen selbst ist eine Rechenleis- tung erforderlich, die sich insbesondere klei- nere Unternehmen nicht mehr in ihr eigenes Haus stellen wollen. Außerdem ist das Inter- net selbst eine riesige Big-Data-Anwendung, bei der in Echtzeit Millionen von Nutzerpro-
41
Treiber & Trends