1.
BIG DATA IN KMU
Warum auch für kleine und mittelständische
Unternehmen datenbasierte Entscheidungen
wichtig sind
1
Hitmeister e-Commerce Day,
Köln, 29. April 2016
Stefan Nievelstein,
Marketingleiter der ViA-Online GmbH

2.
BIG DATA
Was ist überhaupt Big Data?
2Big Data in KMU – Stefan Nievelstein

3.
3Big Data in KMU – Stefan Nievelstein
BUZZ
Volume
Velocity
Variety
Veracity
Echtzeit
Prognose
Machine Learning
Artificial Intelligence

4.
4Big Data in KMU – Stefan Nievelstein

5.
5Big Data in KMU – Stefan Nievelstein
Dan Wagner
George
William
James Stephen
Wolfram
Eric
Baldeschwieler

6.
BIG DATA
Warum ist das Thema Big Data so wichtig?
6Big Data in KMU – Stefan Nievelstein

7.
7Big Data in KMU – Stefan Nievelstein
GAFA
Google, Amazon, Facebook, Apple

8.
BIG DATA
Was kann man damit machen?
8Big Data in KMU – Stefan Nievelstein

9.
GOOGLE FLU TRENDS
9Big Data in KMU – Stefan Nievelstein

10.
TARGETS SCHWANGERSCHAFTSERKENNUNG
10Big Data in KMU – Stefan Nievelstein

11.
NETFLIX EIGENPRODUKTION
11Big Data in KMU – Stefan Nievelstein

12.
BIG DATA
Alles nur Bullshit Bingo?
12Big Data in KMU – Stefan Nievelstein

13.
BIG DATA
Was bedeutet das für KMUs?
13Big Data in KMU – Stefan Nievelstein

14.
14Big Data in KMU – Stefan Nievelstein
vermeintliches Wissen
vermeintliche
Informationen
Daten
„Ich habe das im
Bauchgefühl“
Bekannte,
Freunde, Familie

15.
15Big Data in KMU – Stefan Nievelstein
Wissen
Informationen
Daten
Daten werden
eine Bedeutung
zugewiesen
Informationen werden
mit Erfahrungen
verknüpft

16.
BIG DATA
Was bedeutet Big Data für KMUs?
16Big Data in KMU – Stefan Nievelstein

17.
EIN PARADIGMENWECHSEL
17Big Data in KMU – Stefan Nievelstein

18.
BIG DATA
Welche Maßnahmen kann ich als KMU
ergreifen?
18Big Data in KMU – Stefan Nievelstein

19.
1. PRIORITÄTEN NEU SETZEN
• Überblick verschaffen
19Big Data in KMU – Stefan Nievelstein
• Auf das wichtige konzentrieren
• Ziele/Prioritäten verschriftlichen

20.
2. DATENQUELLEN IDENTIFIZIEREN
20Big Data in KMU – Stefan Nievelstein
Verkaufsdaten
Finanzdaten
Marketingdaten
Artikeldaten
Kundendaten
Kommunikations-
daten

21.
3. EINZELNE DATENQUELLE AUSWERTEN
21Big Data in KMU – Stefan Nievelstein
• Penner/Renner Umsatz
• Penner/Renner Profit
• Kundenherkunft
Verkaufsdaten

22.
3. EINZELNE DATENQUELLE AUSWERTEN
22Big Data in KMU – Stefan Nievelstein
• Akquisekanal
• Klickpfade
• Konversionen
Marketingdaten

23.
4. DATENQUELLEN ZUSAMMENFÜHREN
23Big Data in KMU – Stefan Nievelstein
• Renner/Penner Umsatz vs. Profit
• Renner/Penner Profit vs
Verkaufskanal
Verkaufsdaten
Artikeldaten

24.
4. DATENQUELLEN ZUSAMMENFÜHREN
24Big Data in KMU – Stefan Nievelstein
• Warenkorbumsatz vs.
Akquisekanal
Verkaufsdaten
Marketingdaten

25.
4. PRAXISBEISPIEL
25Big Data in KMU – Stefan Nievelstein
Wie finden wir die erfolgreichen
eBay-Händler von morgen?

26.
4. PRAXISBEISPIEL
26Big Data in KMU – Stefan Nievelstein
0
2,000
4,000
6,000
8,000
10,000
12,000
14,000
16,000
18,000
20,000
0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000
eBayUmsatzJuli2013
Anzahl Produkte auf eBay
Anzahl Produkte live auf eBay
Starke Korrelation
n = 0,682
0
2,000
4,000
6,000
8,000
10,000
12,000
14,000
16,000
18,000
20,000
0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000
eBayUmsatzJuli2013
eBay Mitgliedschaft in Tagen
eBay Erfahrung
Keine Korrelation
n = 0,027
Korrelationsanalyse

27.
4. PRAXISBEISPIEL
27Big Data in KMU – Stefan Nievelstein
Scoring Modell zur Bewertung
potenzieller Kunden
Score-
Wert:
-20 to +33
Anzahl
Produkte
Alexa
Rank
Bewertungen
Trusted Shops/
eKomi
URL-Metriks
…
……
…
…
…

28.
4. PRAXISBEISPIEL
28Big Data in KMU – Stefan Nievelstein
0 €
100,000 €
200,000 €
300,000 €
400,000 €
500,000 €
600,000 €
3 5 7 9 11 13 15 17 19 21
eBayUmsatzimJanuar2016
Score-Wert des Kunden
Zusammenhang Score-Wert und eBay Umsatz
Händler 1
Händler 3
Händler 2 Starke Korrelation
n = 0,604

29.
5. TOOLS TESTEN
29Big Data in KMU – Stefan Nievelstein

30.
VIELEN DANK
3. September 2016
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