Data Science – Das Werkzeug für die Expedition in den Martech Dschungel

Im Bereich der Marketing Technologien (MarTech) sprechen wir gerne metaphorisch von einem Dschungel, denn die Thematik erweist sich als vielseitige Landschaft mit unterschiedlichen Terrains und Disziplinen. Aufgrund der schieren Masse läuft man leicht Gefahr, den Überblick zu verlieren. Im Rahmen dieser Metaphorik lässt sich Data Science als nützliches Werkzeug-Set verstehen, welches zur Erkundung des Marketing Technologie Dschungels nicht fehlen sollte. 

Zugang zu vielen Daten zu haben, ist das Eine. Aus diesen Daten einen Mehrwert zu generieren, das Andere. Wenn über die verschiedensten Kanäle Informationen in die Datenbanken von Unternehmen fließen, kommt Data Science ins Spiel: Data Science hilft, Kundendaten nutzbar zu machen und wertvolle Erkenntnisse für die kurz-, mittel- und langfristige Unternehmensentwicklung zu gewinnen.  

Die Beschäftigung mit der Datenwissenschaft ist daher eine logische Konsequenz für alle, die nicht auf Datenbergen herumsitzen und Däumchen drehen wollen. Das Maximum aus dem Datenschatz herausgeholt, bieten sich bereits kurzfristig konkrete Anwendungsszenarien – sei es für Verbesserungen im Onlinehandel, für die perfekte Zielgruppenansprache oder zur allgemeinen Prozessoptimierung. 

Der Trend hin zur Personalisierung verstärkt diese Entwicklung zusätzlich. Viele Onlineshop-Betreiber*innen sind bereits auf den Data-Science-Zug aufgesprungen. Sie bieten ihren Kund*innen immer bessere Shopping-Erlebnisse – dank ausgeklügelten Algorithmen und Künstlicher Intelligenz.  

Data Science in Kürze erklärt  

Data Science ist das zielgerichtete Erlangen von datenbezogenem Wissen. Der Wissensgewinn dient der Optimierung von Prozessen, Produkten und Dienstleistungen. Die dazu notwendigen Erkenntnisse werden mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI, engl. AI) und durch Methoden des maschinellen Lernens (ML) gewonnen. Sie dienen unter anderem der Erkennung von Mustern und der Erstellung von Prognosen, beispielsweise in Bezug auf das Kund*innenverhalten im Onlineshop.  

Data Science ist vielseitig nutzbar

• Identifizierung von Kund*innenbedürfnissen  
• Verbesserung von Marketing-Strategien  
• Erhöhung der Kundenbindung  
• Kostensenkungen  
• Vorhersage von Lagerbeständen  
• Erkennen von kriminellen Aktivitäten  

Die Vorteile von Data Science im Retail-Bereich  

Die professionelle Auseinandersetzung mit Daten bringt Einzelhandelsunternehmen Vorteile – ebenso wie deren Kund*innen. Im Folgenden betrachten wir den Mehrwert von Data Science aus beiden Perspektiven.  

Kund*innenperspektive

Kund*innen werden immer anspruchsvoller. Sie erwarten online wie offline das „perfekte“ Einkaufserlebnis. Schnell, unkompliziert und persönlich soll es sein. Die Preise möglichst attraktiv, die Produkte immer verfügbar, wenn sie nachgefragt werden. Ist das nicht der Fall, wird eine genaue Auskunft über Verfügbarkeit und Warenbestände gewünscht. Außerdem legen Online-Shopper*innen Wert auf detaillierte Informationen bezüglich Lieferung und Rücksendung ihrer Bestellung. Anhand der umfassenden Kundendaten kann nach einem deduktiven Verfahren auf die jeweiligen Kundenbedürfnisse geschlossen werden. Zudem erlauben die Daten Rückschlüsse auf das Kaufverhalten, so dass auch Lagerbestände vorhergesagt und präventive Maßnahmen eingeleitet werden können. Das führt dazu, dass all die oben genannten Ansprüche immer besser erfüllt werden können. Personalisierung inklusive: individuelle Produktempfehlungen bereits in der richtigen Farbe und Größe oder Gutscheine sowie passende Angebote zur richtigen Zeit.  

Unternehmensperspektive  

Retail-Unternehmen begegnen den dynamischen Entwicklungen und Herausforderungen der Zeit mit kreativen Strategien: Hersteller verzichten auf Zwischenhändler und gehen zunehmend in den Direktvertrieb. Virtuelle Marktplätze zerrütten etablierte Geschäftsmodelle. Günstige Eigenmarken machen den einst so prominenten Markenprodukten Konkurrenz. Und schließlich versucht man, den lauter werdenden Forderungen nach mehr Nachhaltigkeit gerecht zu werden. Data Science unterstützt all diese Strategien auf gewisse Weise. So kennen Handelsunternehmen ihre Kund*innen durch Datenanalysen immer besser und können mit gezielten sowie personalisierten Marketingmaßnahmen punktgenau auf deren Wünsche reagieren. Das Angebot lässt sich durch datenbasierte Prognosen immer genauer auf die Nachfrage abstimmen. Durch eine optimierte Warenlogistik lassen sich zudem die CO2-Emissionen im Onlinehandel deutlich reduzieren – ein wichtiger Schritt in Richtung nachhaltige Geschäftsmodelle.

Fazit

Data Science, als Werkzeug-Set für die erste Expedition in den MarTech Dschungel, kann vielseitig eingesetzt werden. Es schafft Kund*innen und Unternehmen gleichermaßen einen Mehrwert und hilft dabei, die Customer Experience ganzheitlich zu verbessern.