Oft benutzt oder zitiert:

“Die 360 Grad Sicht auf Ihre Kunden!”

“Die Lösung aller Probleme!”

“Lernen Sie Ihre Kunden so gut kennen, wie Ihren besten Freund!”

Stimmt schon. Es hilft sehr, seine Kunden gut zu kennen. Wissen, welche Waren oder Dienstleistungen dem Kunden aus dem eigenen Sortiment am besten gefallen. Wie oft oder selten er diese Waren oder Dienstleistungen benutzt. Wie sein Feedback ist – über alle Kanäle hinweg (Social Networking, Support-Hotlines, direkter Kontakt mit einem Vertriebsmitarbeiter). Ist er glücklich? Ist er unzufrieden? Je besser ich meinen Kunden kenne, umso besser kann ich ihn beraten. Das ist richtig – und genauso wenig etwas Neues. Hier werden mir sehr viele Menschen zustimmen.

Gut. Dann kann ich ja direkt wieder aufhören zu schreiben: Wir wissen alle, wie wichtig es ist und kennen deswegen natürlich auch unsere Kunden zu 100%. Wir alle haben also schon unsere 360-Grad Sicht. Und zwar jeder Mitarbeiter unseres Unternehmens, zu jedem Zeitpunkt greifbar. Alle meine Kunden sind glücklich, ich bin glücklich, Zukunft ist rosig, alles ist super! 😉

Oh. Ist wohl doch nicht so? Aber warum denn? Das große Internet-Kaufhaus aus Seattle macht es doch vor, wie es geht? Wieso funktioniert das denn nicht bei allen so?

Schauen wir uns doch mal an, was die Grundlage für eine solche Übersicht ist – eigentlich ganz einfach: Reine Fakten.

  • Kunde A hat mein Produkt B x-mal online gekauft.
  • Kunde A hat mein Produkt B x-mal in einem Laden gekauft.
  • Kunde A hat x-mal nach meinem Produkt B in meinem Webshop gesucht.
  • Kunde A hat auch schon einmal bei meiner Support-Hotline angerufen.

Jeder dieser Sätze stellt einen Datensatz in einem Ihrer vielen Systeme dar. Es ist gang und gäbe: Webshop von Anbieter X, Kassensystem von Anbieter Y, Telefonanlage und Protokollierung von Kontakten ist auch nochmal ein eigener Datentopf. Man nennt so etwas “historisch gewachsen” und keine Bange: Sie sind nicht allein. Diese Systeme reden auch schon irgendwie miteinander, aber noch nicht vollumfänglich. Sie denken auch bestimmt mit Freude an die vergangenen Integrations-Projekte zurück, an die vielen Stunden Schnittstellen-Entwicklung und Kompromisse, die eingegangen worden sind. Alles gar nicht so einfach.

Unterschiedliche technische Plattformen, unterschiedliche Datenstrukturen, fehlendes Know-how, kostengünstige Datenbank-Spezialisten haben in der aktuellen Personalmarktlage eine starke Ähnlichkeit mit Einhörnern auf saftigen Wiesen im Märchenwald. Das sind schon mal ein paar Stolpersteine auf dem Weg diese Daten einfach zusammen zu bringen. Schlaglöcher, die in der Vergangenheit große Unternehmen schon eine ganze Menge Geld gekostet haben. Natürlich wird man da skeptisch, ob man dieses heiße Eisen wirklich anfassen soll.

Zusätzlich dazu wird das Grundrauschen aus Buzzwords und Marketingversprechen auch nicht leiser: BigData, Cloud, Hadoop, Databricks, Analytics, AI, Machine Learning, Data Lakes, Azure… Seit Monaten und Jahren kommt eine Welle nach der anderen, doch wo soll man anfangen? Welche Technologie ist die richtige für mich? Wie kombiniere ich die einzelnen Bausteine zu etwas, zu einer Lösung die mir dann auch wirklich hilft? Selbst für uns Spezialisten ist die Vielfältigkeit der Palette von unterschiedlichen Services eine Herausforderung, die wir nur mit unserer Erfahrung und Weiterbildung meistern können. Was auch immer hilft, ist sich den Ursprung, die initiale Fragestellung wieder in den Kopf zu rufen:

Eigentlich möchte ich doch nur Daten aus unterschiedlichen Ecken zusammenbringen, diese sinnvoll verbinden und daraus neue Erkenntnisse gewinnen.

Ob das jetzt ein Data Lake ist, der mit der Data Factory beladen wird oder ein großer SQL-Server mit viel handgeschriebenem T-SQL und ob ich mir das Ergebnis am Ende mit Excel oder Power BI anschaue – wenn wir ehrlich sind, ist Ihnen das doch egal. Sie wollen stimmige Ergebnisse und Klarheit.

Ich bin froh darüber, dass Microsoft mit den neuesten Offerings nicht nur die Architektur-Spezialisten mit einer Hülle und Fülle von Azure Services adressiert, sondern um die Komplexität zu verringern jetzt auch viele dieser Services untereinander kombiniert und als fertige Lösung anbietet. Wenn es um Modern Data Warehousing mit ADF, Data Lakes, SQL Servern und weiteren Services geht, reden wir in Zukunft von Azure Synapse; eine Oberfläche zum Orchestrieren der einzelnen Komponenten.

Wenn es um die 360-Grad Sicht auf Kunden geht, sprechen wir von Customer Insights. Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenbringen, in Kontext zueinander setzen, die Daten dafür nutzen um Kundensegmentierungen durchzuführen und das Einsetzen von Machine Learning Modellen, um durch KI Vorhersagen treffen zu können.

Power Query, Data Lakes, Power BI, Azure ML, alles kombiniert und hochskalierbar einsetzbar. Und man muss sich nicht drum kümmern, wie das unter der Haube alles zusammenspielt. Der Verantwortliche für die Datenaufbereitung bringt unter einer Oberfläche die einzelnen Quellen zusammen und beliefert die unterschiedlichen Konsumenten innerhalb Ihres Unternehmens mit den Insights, die sie interessieren. Kundensegmente für die Steuerung von Marketingkampagnen, Informationen über Webseitenbesuche und Bestellhistorie für den Mitarbeiter im Kundendienst. Hört sich doch gut an. So, wie ich mir eine 360-Grad Sicht auf den Kunden vorstellen würde.

Microsoft ist hier auf einem guten Weg, insbesondere wenn weitere Machine Learning Templates nachgeliefert werden und hier schon out-of-the-box erste KI-Ansätze verfolgt werden können. Ich bleibe auf jeden Fall an dem Thema dran und halte Sie hier gerne darüber auf dem Laufenden.

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Autor

Oliver Zemljak
Senior Business Intelligence Analyst
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