Cintelligence: Warum beschäftigen Sie und PAYBACK sich mit Big Data?
Bohl: Der vertrauensvolle Umgang mit Daten ist bei PAYBACK bereits seit 15 Jahren gelebtes Business. In diesem Kontext sprechen wir aber nicht von Big Data, sondern von Smart Data. Aus unserer Sicht ist nämlich nicht alleine die Quantität entscheidend, sondern wie Daten smart genutzt werden können. Wir haben mit Smart Data die Kundenansprache optimiert - mit relevanten Angeboten, dem richtigen Anreiz am richtigen Ort und konsistent über alle Kanäle hinweg am PC, mobil und in Offline-Medien.
Cintelligence: Welche Big-Data-Projekte haben Sie umgesetzt?
Bohl: Wir verarbeiten täglich Daten unserer gut 25 Millionen Kunden alleine in Deutschland, die in mehr als 15.000 stationären Partnerfilialen und mehr als 650 Online-Shops einkaufen. Dies stets vor dem Hintergrund, dass wir jedem PAYBACK-Kunden die bestmöglichen und für ihn relevantesten Angebote unterbreiten möchten. Die Daten helfen uns dabei, im Interesse der Nutzer zielgenauer zu werden - es ist offensichtlich, dass nicht für jeden Kunden dasselbe Angebot interessant sein kann. Beispiel: Jeder PAYBACK-Nutzer bekommt von uns die auf ihn zugeschnittenen Mailings mit zu seinem Einkaufsverhalten passenden Coupons. Natürlich helfen Daten aus der Programmnutzung, solche Angebote stetig zu optimieren.
Cintelligence: Welche Ergebnisse wurden erzielt?
Bohl: Die Öffnungsraten unserer Kommunikationsmittel über alle Kanäle sowie die Einlösequoten unserer Coupons zeigen uns, dass unsere datengetriebenen Optimierungen Erfolg haben – beide Messzahlen bewegen sich deutlich über dem Marktdurchschnitt und bestätigen die Qualität unserer Kommunikation.
Wenn Sie Managern, die Big Data Projekte angehen möchten, drei Ratschläge geben müssten, wie würden diese lauten?
Bohl: 1. Qualität der Daten geht vor Quantität. 2. Die Erzeugung von Relevanz ist das oberste Ziel 3. Stetig und gezielt auf Nutzerbedürfnisse eingehen.
Diese Punkte verdeutlichen, dass Smart Data nicht primär technisch sondern aus dem Business heraus getrieben ist. Es geht um die die smarte und vertrauenswürdige Nutzung von Daten in unternehmerischen Prozessen.
Cintelligence: Big Data und Predictive Analytics stehen noch am Anfang. Wie schätzen Sie die künftige Entwicklung und die Potenziale für PAYBACK ein?
Bohl: Am Anfang stehen diese neuen Ansätze sicherlich noch immer. Wir blicken jedoch bei PAYBACK ebenso wie andere Unternehmen auf viele Jahre Erfahrung im Bereich Data Mining zurück. Neu ist sicherlich die Vielzahl der nutzbaren Datenströme. Hier gilt es nicht nur gierig nach mehr und mehr neuen Datentöpfen zu schauen, sondern durch Tests und die Einbeziehung der Nutzer eine Datenauswahl zu treffen, die man sinnvoll für das eigene Geschäftsmodell nutzen kann.
Cintelligence: Was wünschen Sie sich von der IT-Industrie in Sachen Big Data?
Bohl: Neben exzellenten technischen Ansätzen, Produkten und Services zur Arbeit mit Daten sind Austauschprozesse zu Best-Practice-Anwendungen sinnvoll. Hier kann die IT-Industrie als Aufklärer voranschreiten.
Bohl: Der vertrauensvolle Umgang mit Daten ist bei PAYBACK bereits seit 15 Jahren gelebtes Business. In diesem Kontext sprechen wir aber nicht von Big Data, sondern von Smart Data. Aus unserer Sicht ist nämlich nicht alleine die Quantität entscheidend, sondern wie Daten smart genutzt werden können. Wir haben mit Smart Data die Kundenansprache optimiert - mit relevanten Angeboten, dem richtigen Anreiz am richtigen Ort und konsistent über alle Kanäle hinweg am PC, mobil und in Offline-Medien.
Cintelligence: Welche Big-Data-Projekte haben Sie umgesetzt?
Bohl: Wir verarbeiten täglich Daten unserer gut 25 Millionen Kunden alleine in Deutschland, die in mehr als 15.000 stationären Partnerfilialen und mehr als 650 Online-Shops einkaufen. Dies stets vor dem Hintergrund, dass wir jedem PAYBACK-Kunden die bestmöglichen und für ihn relevantesten Angebote unterbreiten möchten. Die Daten helfen uns dabei, im Interesse der Nutzer zielgenauer zu werden - es ist offensichtlich, dass nicht für jeden Kunden dasselbe Angebot interessant sein kann. Beispiel: Jeder PAYBACK-Nutzer bekommt von uns die auf ihn zugeschnittenen Mailings mit zu seinem Einkaufsverhalten passenden Coupons. Natürlich helfen Daten aus der Programmnutzung, solche Angebote stetig zu optimieren.
Cintelligence: Welche Ergebnisse wurden erzielt?
Bohl: Die Öffnungsraten unserer Kommunikationsmittel über alle Kanäle sowie die Einlösequoten unserer Coupons zeigen uns, dass unsere datengetriebenen Optimierungen Erfolg haben – beide Messzahlen bewegen sich deutlich über dem Marktdurchschnitt und bestätigen die Qualität unserer Kommunikation.
Wenn Sie Managern, die Big Data Projekte angehen möchten, drei Ratschläge geben müssten, wie würden diese lauten?
Bohl: 1. Qualität der Daten geht vor Quantität. 2. Die Erzeugung von Relevanz ist das oberste Ziel 3. Stetig und gezielt auf Nutzerbedürfnisse eingehen.
Diese Punkte verdeutlichen, dass Smart Data nicht primär technisch sondern aus dem Business heraus getrieben ist. Es geht um die die smarte und vertrauenswürdige Nutzung von Daten in unternehmerischen Prozessen.
Cintelligence: Big Data und Predictive Analytics stehen noch am Anfang. Wie schätzen Sie die künftige Entwicklung und die Potenziale für PAYBACK ein?
Bohl: Am Anfang stehen diese neuen Ansätze sicherlich noch immer. Wir blicken jedoch bei PAYBACK ebenso wie andere Unternehmen auf viele Jahre Erfahrung im Bereich Data Mining zurück. Neu ist sicherlich die Vielzahl der nutzbaren Datenströme. Hier gilt es nicht nur gierig nach mehr und mehr neuen Datentöpfen zu schauen, sondern durch Tests und die Einbeziehung der Nutzer eine Datenauswahl zu treffen, die man sinnvoll für das eigene Geschäftsmodell nutzen kann.
Cintelligence: Was wünschen Sie sich von der IT-Industrie in Sachen Big Data?
Bohl: Neben exzellenten technischen Ansätzen, Produkten und Services zur Arbeit mit Daten sind Austauschprozesse zu Best-Practice-Anwendungen sinnvoll. Hier kann die IT-Industrie als Aufklärer voranschreiten.
