Relevant Data Mining – Die Zukunft der Werbung

Mission Control, Houston

Relevant Data Mining – Die Zukunft der Werbung

Ein Plädoyer für Tante Emma

Die Zeiten von Tante Emma sind vorbei. Die freundliche Verkäuferin vom Laden um die Ecke, die mich noch persönlich gegrüßt hat und ohne nachzufragen, wusste, dass ich mir in mein Mohnweckerl zwei Scheiben Gesichtswurst und ein Gurkerl wünschte, meine Mutter fragte, ob sie es so wie immer haben wollte und uns mit besten Wünschen an die Geschwister und den Herrn Papa mit einem gewinnenden Lächeln im Gesicht verabschiedete.

Wann hat der stationäre Handel eigentlich seinen USP aufgegeben und angefangen, dem Online-Handel und seinem Gießkannenprinzip nachzueifern und warum? Ich gehe achtsam mit meinen persönlichen Daten um, aber ich teile gerne Details, wenn ich im Gegenzug einen Mehrwert oder ein besseres Service erhalte. Das fängt mit der Newsletter-Anmeldung für das Herunterladen eines Whitepapers an und hört beim Einpflegen der Seriennummer meine Kaffeemaschine bei meinem Kaffeeproduzenten auf.

Relevante Daten teile ich gerne

Und genau hier wartet für den stationäre Einzelhandel eine sensationelle Chance, die oft aufgrund des strategischen Digitalisierungswillens der Management-Ebene scheitert: Wenn Warenhäuser ihre Kundendaten strukturiert erfassen und individuell nach den Bedürfnissen ihrer Kunden verwalten, wissen sie nicht nur, wann meine Elektrogeräte ihre Garantieansprüche verlieren und an die Grenzen ihrer Lebensdauer stoßen werden, sondern auch welches Zubehör zu meiner Kamera passt.

Auch welche Drogeriemarkt-Angebote ich in Anspruch nehmen werde, da sich meine Lebenssituation durch einen Zuwachs in meinem Haushalt, meiner Familie oder meinem Unternehmen gerade geändert hat (oder sich in absehbarer Zeit ändern wird), sind Rückschlüsse, die sich aufgrund meines Einkaufsverhalten treffsicher aus meinem Warenkorb ziehen lassen. Verändert sich meine Customer Journey wieder zu einem angenehmen und zufriedenstellenden Erlebnis, genieße ich die persönliche Beratung beim stationären Einzelhändler und verzichte gerne auf den online Kauf.

Cross-, Up-Selling Produkte, Vorhersagen und Empfehlungen zu meinen Produkten können schon jetzt automatisiert werden, professionalisiert hat sie jedoch noch kein Unternehmen. Durch die Fülle an vorhandenen Daten und die Möglichkeit, diese von mir selbst in dafür attraktiv und einfach gestaltete Benutzerkonten einzupflegen, steht einem Revival von Tante Emma bis auf die dafür notwendigen technischen und personellen Ressourcen nichts mehr im Wege.

Du musst nicht wissen, wie ich heiße, um zu wissen, was ich kaufe

Dazu müssen wir eigentlich auch gar keine persönliche Daten „verkaufen“. Es reicht ein anonymisiertes Nutzerprofil anhand meines digitalen Einkaufsverhalten und der Handel kann punktgenaue Vorhersagen zu meiner internen Kundennummer treffen. Und nicht nur das, wenn allein das Einkaufserlebnis offline und online nahtlos ineinander übergeht und ich von der Gesamterfahrung während meiner User Journey (Angebot, Service, Check-out, Nachsorge) begeistert bin, werde ich ein loyaler Fan und Markenbotschafter dieses Unternehmens werden. Der Preis ist dann auch plötzlich nicht mehr das wichtigste Argument.

In der Zukunft von Data Science hat Werbung keinen Platz mehr

Alle unsere Spuren, die wir offline und online hinterlassen, müssen zum Vorteil der KonsumentInnen eingesetzt werden, damit wir wieder Vertrauen in und Wertschätzung für den Handel entwickeln können. Dann werden wir auch keine unerwünschte Werbung mehr brauchen, denn wer uns wirklich kennt, muss uns nicht mehr zuspammen.