Big Data im Marketing: zunehmende Investitionen und weiterhin großes Wachstumspotenzial
Redwood City/Kalifornien, 11.12.2014 Rocket Fuel, ein führender Technologieanbieter für digitale Werbelösungen, hat zusammen mit Forbes Insights und Spencer Stuart eine Studie zum Thema Marketing und Big Data durchgeführt. Dafür wurden im Oktober und September 2014 weltweit knapp 300 Senior Executives zum Umgang mit Big Data befragt, darunter 22 Prozent aus Europa.
Auch wenn die Nutzung großer Datenmengen im Marketing mittlerweile eine erheblich größere Rolle spielt, ist das Wachstumspotenzial noch immer groß. Unternehmen investieren zunehmend in Technologien für digitales Advertising sowie in Technologie-Partner oder In-House Experten. Dabei fördern fast 75 Prozent der befragten Unternehmen ihr Personal mit Weiterbildungen bezüglich Daten-Analyse.
Die Studie „Data-Driven Insights Are Only Part of the Journey: Today's Best CMOs Take Action” lieferte folgende Ergebnisse:
Besseres Verständnis und höherer Nutzen. Bei einer ähnlichen Studie von Forbes und Rocket Fuel im Oktober 2013 gaben 52 Prozent an, dass sie Big Data und dessen Vorteile gut verstehen würden. Dieser Wert ist in diesem Jahr auf 77 Prozent angestiegen. Außerdem stimmten nun 91 Prozent der Aussage zu, dass die Fähigkeit Daten schnell zu sammeln und auf verschiedene Art zu analysieren an Bedeutung gewinnt. Beinahe die Hälfte stimmte sogar voll und ganz zu. Des Weiteren waren CMOs signifikant häufiger dieser Ansicht als CEOs – ein Hinweis darauf, dass das Marketing innerhalb vieler Unternehmen sich selbst noch besser vermarkten könnte.
Wer mit Big Data umgehen kann, generiert mehr Daten aus verschiedenen Quellen. Egal ob Web, Mobile, CRM-Systemen, Email oder sogar GPS – diejenigen, die sich mit Big Data auskennen, ziehen weitaus mehr Erkenntnisse aus vorhandenen Datenquellen. Maschinengestütztes Lernen spielt dabei eine entscheidende Rolle. Etwas weniger als drei Viertel (73 Prozent) der Unternehmen gaben an, maschinengestütztes Lernen einzusetzen um große Datenmengen zu analysieren und daraus Mehrwert zu generieren. Unter den Big Data-Kennern lag dieser Wert bei 96 Prozent.
Auf den ersten Blick scheinen die Verantwortlichen mit ihrer derzeitigen Marketing-Performance zufrieden zu sein. Bezogen auf den Anteil des Marketings am Sales-Erfolg urteilten 90 Prozent der Befragten, dass ihre Ergebnisse den Erwartungen entsprechen (62 Prozent) oder diese sogar übertreffen (28 Prozent). Hinsichtlich des Beitrags bei der Markteinführung neuer Produkte gingen 85 Prozent davon aus, dass ihre Performance die Erwartungen erfüllt (49 Prozent) oder übertrifft (36 Prozent).
Bei genauerem Hinsehen wird jedoch deutlich, dass dies auf die niedrigen Erwartungen zurückzuführen ist. Beinahe die Hälfte der Befragten sagte, dass ihr Unternehmen mit Marketing-Maßnahmen Geld verschwende – besonders CEOs und Vertreter der Versicherungs- und Gesundheitsbranche teilen diese Ansicht. Etwas mehr als die Hälfte urteilte, ihr Unternehmen wisse nicht genau, wer genau die Nutzer ihrer Produkte sind. Genau die Hälfte gab an, man verstehe nicht genau, wem die Produkte gefallen oder wem sie nicht gefallen.
Je besser das Verständnis von Big Data, desto besser die Marketing-Performance. Diejenigen, die sich mit Big Data auskennen, erzielen wesentlich bessere Ergebnisse, was vor allem daraus resultiert, dass die Big Data-Kenner ein besseres Verständnis davon haben, wer ihre Zielgruppe ist. Die Genauigkeit ihrer Zielgruppenansprache ist signifikant besser. Zudem sagten sie weitaus seltener, dass ihr Unternehmen mit Marketing-Maßnahmen Geld verschwende.
Die ausführliche Studie können Sie sich hier kostenfrei downloaden.
Über die Studie
Befragte Personen: CMO (41%), CEO (38%), VP (9%), EVP (8%), andere (4%)
Funktionen: Marketing (47%), General Management (29%), Executives Leadership (20%), HR & Talent (4%)
Branchen: manufacturing (16%), insurance and healthcare (14%), retail (12%), banking and finance (12%), technology/software (8%), consumer goods (8%), automobiles and auto supplies (7%), media/communications (5%)
Location: U.S. (48%), Asia/Pacific (21%), U.K. (11%), Europe (11%), Latin America (6%)
Umsatz: less than $500 million (11%), $500 million to $1 billion (9%), $1 billion to $1.9 billion (10%), $2 billion to $4.9 billion (19%), $5 billion to $9.9 billion (25%), $10 billion to $19.9 billion (17%), more than $20 billion (8%)
Auch wenn die Nutzung großer Datenmengen im Marketing mittlerweile eine erheblich größere Rolle spielt, ist das Wachstumspotenzial noch immer groß. Unternehmen investieren zunehmend in Technologien für digitales Advertising sowie in Technologie-Partner oder In-House Experten. Dabei fördern fast 75 Prozent der befragten Unternehmen ihr Personal mit Weiterbildungen bezüglich Daten-Analyse.
Die Studie „Data-Driven Insights Are Only Part of the Journey: Today's Best CMOs Take Action” lieferte folgende Ergebnisse:
Besseres Verständnis und höherer Nutzen. Bei einer ähnlichen Studie von Forbes und Rocket Fuel im Oktober 2013 gaben 52 Prozent an, dass sie Big Data und dessen Vorteile gut verstehen würden. Dieser Wert ist in diesem Jahr auf 77 Prozent angestiegen. Außerdem stimmten nun 91 Prozent der Aussage zu, dass die Fähigkeit Daten schnell zu sammeln und auf verschiedene Art zu analysieren an Bedeutung gewinnt. Beinahe die Hälfte stimmte sogar voll und ganz zu. Des Weiteren waren CMOs signifikant häufiger dieser Ansicht als CEOs – ein Hinweis darauf, dass das Marketing innerhalb vieler Unternehmen sich selbst noch besser vermarkten könnte.
Wer mit Big Data umgehen kann, generiert mehr Daten aus verschiedenen Quellen. Egal ob Web, Mobile, CRM-Systemen, Email oder sogar GPS – diejenigen, die sich mit Big Data auskennen, ziehen weitaus mehr Erkenntnisse aus vorhandenen Datenquellen. Maschinengestütztes Lernen spielt dabei eine entscheidende Rolle. Etwas weniger als drei Viertel (73 Prozent) der Unternehmen gaben an, maschinengestütztes Lernen einzusetzen um große Datenmengen zu analysieren und daraus Mehrwert zu generieren. Unter den Big Data-Kennern lag dieser Wert bei 96 Prozent.
Auf den ersten Blick scheinen die Verantwortlichen mit ihrer derzeitigen Marketing-Performance zufrieden zu sein. Bezogen auf den Anteil des Marketings am Sales-Erfolg urteilten 90 Prozent der Befragten, dass ihre Ergebnisse den Erwartungen entsprechen (62 Prozent) oder diese sogar übertreffen (28 Prozent). Hinsichtlich des Beitrags bei der Markteinführung neuer Produkte gingen 85 Prozent davon aus, dass ihre Performance die Erwartungen erfüllt (49 Prozent) oder übertrifft (36 Prozent).
Bei genauerem Hinsehen wird jedoch deutlich, dass dies auf die niedrigen Erwartungen zurückzuführen ist. Beinahe die Hälfte der Befragten sagte, dass ihr Unternehmen mit Marketing-Maßnahmen Geld verschwende – besonders CEOs und Vertreter der Versicherungs- und Gesundheitsbranche teilen diese Ansicht. Etwas mehr als die Hälfte urteilte, ihr Unternehmen wisse nicht genau, wer genau die Nutzer ihrer Produkte sind. Genau die Hälfte gab an, man verstehe nicht genau, wem die Produkte gefallen oder wem sie nicht gefallen.
Je besser das Verständnis von Big Data, desto besser die Marketing-Performance. Diejenigen, die sich mit Big Data auskennen, erzielen wesentlich bessere Ergebnisse, was vor allem daraus resultiert, dass die Big Data-Kenner ein besseres Verständnis davon haben, wer ihre Zielgruppe ist. Die Genauigkeit ihrer Zielgruppenansprache ist signifikant besser. Zudem sagten sie weitaus seltener, dass ihr Unternehmen mit Marketing-Maßnahmen Geld verschwende.
Die ausführliche Studie können Sie sich hier kostenfrei downloaden.
Über die Studie
Befragte Personen: CMO (41%), CEO (38%), VP (9%), EVP (8%), andere (4%)
Funktionen: Marketing (47%), General Management (29%), Executives Leadership (20%), HR & Talent (4%)
Branchen: manufacturing (16%), insurance and healthcare (14%), retail (12%), banking and finance (12%), technology/software (8%), consumer goods (8%), automobiles and auto supplies (7%), media/communications (5%)
Location: U.S. (48%), Asia/Pacific (21%), U.K. (11%), Europe (11%), Latin America (6%)
Umsatz: less than $500 million (11%), $500 million to $1 billion (9%), $1 billion to $1.9 billion (10%), $2 billion to $4.9 billion (19%), $5 billion to $9.9 billion (25%), $10 billion to $19.9 billion (17%), more than $20 billion (8%)