Ist B2B schon bereit für Big Data? – PromptCloud

Big Data als Technologie wird traditionell mit B2C-Unternehmen in Verbindung gebracht, seit sie entstanden, als Suchmaschinen das Internet indexieren und Antworten auf Benutzeranfragen liefern wollten. Ein weiterer wichtiger Faktor ist der riesige Kundenstamm von Verbraucherunternehmen, der zu einer breiteren Palette von Datenpunkten führt, die gesammelt und analysiert werden müssen. Während B2C-Unternehmen in der Regel Millionen von Kunden haben, haben B2B-Unternehmen vergleichsweise weniger Kunden. Aber auch das B2B-Segment hat durch die Anwendung von Big Data deutlich an Dynamik gewonnen.

Vor einigen Jahrzehnten waren Marketingfachleute begeistert vom Zeitalter von „Big Data“, das für alle Branchen und Unternehmen eine Wende herbeiführen sollte. Intelligenz ist ein Muss für effektives Marketing, erfordert jedoch Daten und vor allem Verbraucherdaten.

Big Data kam mit seiner Fähigkeit, einen tiefen Einblick in die Kundenaktivitäten zu bieten, was ihnen helfen würde, personalisierte Marketingkampagnen und Angebote zu erstellen, die mit Sicherheit gut funktionieren.

Aber auch heute bestehen die für B2B-Unternehmen verfügbaren Daten hauptsächlich aus Webdaten und einigen anderen Formen von Daten Dritter. Mit Big Data ist alles gut, außer dass es immer noch ein Monopol von Unternehmen mit Millionen von Kunden ist. Die traditionellen B2B-Unternehmen ohne etablierte Online-Präsenz bleiben mit „kleinen“ Daten zurück. Im B2B-Bereich haben Vermarkter mit einem relativ kleinen Kundenkreis zu tun, und die Kundenbeziehungen sind oft kompliziert und ausgereift. Aus Sicht des vorliegenden B2B-Szenarios wäre ein besserer Ansatz, neben der Anreicherung der internen Daten mit externen Daten, die individuellen vielschichtigen Kundenbeziehungen zu analysieren.

Herausforderungen im B2B

B2B-Unternehmen müssen sich bei der Nutzung von Big Data einigen spezifischen Herausforderungen stellen, die es im B2C-Bereich nicht gibt. Hier sind einige der prominentesten:

1. Deutlich kleinerer Kundenstamm

Wie wir bereits besprochen haben, ist der kleinere Kundenstamm der Hauptgrund, warum es B2C-Unternehmen schwer fällt, Big Data für effektives Marketing zu nutzen. Bei einem kleinen Kundenkreis ist es schwierig, Rückschlüsse darauf zu ziehen, wie und warum Kunden auf eine bestimmte Weise mit dem Produkt oder der Dienstleistung interagieren.

2. Weniger Datenpunkte

B2B-Unternehmen haben im Vergleich zu B2C Zugriff auf eine geringere Anzahl von Datenpunkten. Während ein E-Commerce-Unternehmen möglicherweise Zugriff auf eine Vielzahl von Daten zum Verbraucherverhalten wie Suchbegriffe, besuchte URLs, Gerätenamen und mehr hat, haben B2B-Unternehmen nur begrenzten Einblick in Kundenaktionen.

3. Unorganisierte Daten

Es ist eine Herausforderung für sich, alle Daten, die den B2B-Unternehmen zur Verfügung stehen, effektiv zu nutzen. Datenfelder neigen dazu, in E-Mails, Social-Media-Konten, zufälligen Notizen und Kalendereinträgen vergraben zu sein.

4. Kundenspezifische Lösungen

Da die meisten traditionellen B2B-Unternehmen Produkte anbieten, die entsprechend den Kundenanforderungen stark anpassbar sind, wird es schwierig, alle Kunden unter einem Dach zusammenzufassen und sie als Ganzes zu analysieren. Dies erfordert die Gruppierung der Kunden in winzige Segmente, und das macht es im Wesentlichen zu einer Fall-zu-Fall-Analyse und nicht zu einer Big-Data-Analyse.

5. Preisunterschiede für gleiche Dienstleistung/Produkt

Genau wie das Produkt/die Dienstleistung ist auch der Preis im B2B-Bereich keine Konstante. B2B-Unternehmen bieten ihre Produkte/Dienstleistungen in der Regel zu unterschiedlichen Preisen an verschiedene Kunden an und berücksichtigen dabei andere Faktoren wie die Art der Anforderung, den Ruf des Kundenunternehmens, Marketingpartnerschaften und die Art der Anforderung. Dadurch wird die Kundenbasis erneut diversifiziert, was für die Datenanalyse nicht gut ist.

Small Data effektiv für B2B nutzen

Obwohl B2B-Unternehmen interne Daten in erheblich geringerer Menge zur Verfügung stehen, können sie die verfügbaren Daten dennoch optimal nutzen. Während B2B-Customer-Experience-Experten nicht den Komfort von Tools „von der Stange“ genießen können, können sie Tools wie NPS (eine Umfrage mit einer einzigen Frage) nutzen, um einige Einblicke in den Kundenstamm zu erhalten. Ein kleiner Pool von Befragten kann jedoch dazu führen, dass der NPS-Wert extrem schwankt.

Wertvolle Kunden können gruppiert und einzeln gemeldet werden, da eingehende Führungskräftebefragungen im B2B-Bereich erfolgreich waren. Wie bei B2C ist es entscheidend, die Daten zu analysieren, um die wichtigsten Probleme im gesamten Kundenstamm zu identifizieren. Da die Daten hier jedoch klein sind, müssen Sie die Daten möglicherweise auf kundenspezifischer Ebene analysieren und nutzen. Dies hängt davon ab, ob der Kunde bereit ist, seine Identität zusammen mit den Daten preiszugeben, aber dies kann ermöglicht werden, indem man ihn von den Vorteilen überzeugt, die er daraus ziehen kann. Wenn Sie bereit sind, kundenspezifische Aktionspläne aus dem Feedback zu entwickeln, stehen die Chancen gut, dass Sie es richtig machen.

Datenquellen für B2B

Obwohl die internen Daten, die B2B-Unternehmen zur Verfügung stehen, bei weitem nicht mit denen von B2C vergleichbar sind, wo die Datenmenge groß und einfacher zu sammeln und zu analysieren ist, kann B2B dennoch Daten aus alternativen Quellen für verschiedene Anwendungsfälle nutzen. Das Internet zum Beispiel ist eine Quelle, die für jede Branche etwas zu bieten hat. Durch die Aggregation von Daten über die Aktivität der Wettbewerber können Sie Ihre Marketingstrategie optimieren, um ihnen einen Schritt voraus zu sein und letztendlich einen größeren Anteil Ihres Marktes zu gewinnen. Webdaten können auch effektiv für umfangreiche Marktforschung und andere Business-Intelligence-Aktivitäten genutzt werden. Die Überwachung sozialer Medien ist ein weiterer Anwendungsfall, der für B2B-Unternehmen relevant ist, die neue Möglichkeiten erschließen möchten. Salesforce hat kürzlich neue Funktionen zu seinem myEinstein-Tool hinzugefügt , die Kunden dabei helfen würden, ihre eigenen KI-basierten Apps zu entwerfen, die für ihr Unternehmen relevant sind. Dies kann als Fortschritt für kleine Unternehmen angesehen werden, die tiefe Einblicke aus ihren internen Daten gewinnen möchten.

Fazit

Während Big Data für B2B noch in den Kinderschuhen zu stecken scheint, ist der Umfang hoch und die Zukunft hoffnungsvoll. Während die Erfassung von Verbraucherdaten im B2B-Bereich eine Herausforderung darstellt, hält sie nichts davon ab, die riesigen Datenmengen, die im World Wide Web frei verfügbar sind, zu extrahieren und zu verstehen.