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Hintergrund zum Dilemma

So manch einer erinnert sich an die Spielshow "Geh aufs Ganze" aus den 90ern, in der Kandidaten sich für eines von drei Toren entscheiden mussten. Hinter einem Tor war stets der Preis versteckt und hinter den anderen Toren waren Nieten in Form des Zonk, bzw. in den USA bei Moderator Monty Hall waren es Ziegen. Der Kandidat wählt zu Beginn immer ein Tor aus, hinter dem er den Preis vermutet. Der Moderator kann anschließend versuchen, ihn auf andere Tore mit Geldangeboten umzustimmen. Er kann auch Tore öffnen, um die Spannung zu erhöhen.

Ausgangssituation

Um ein wirksames Customer Relationship Management einsetzen zu können, ist es, besonders im Bereich des Kampagnenmanagements, von großer Bedeutung,  aussagekräftiges Wissen über die eigenen Kunden und Kundenstrukturen zu haben. Persönliche Informationen über Kunden, Ereignisse und Veränderungen in Kundensituation und -verhalten in einem CRM-System können als Anlass für eine auftretende Kommunikation genutzt werden. Mit Hilfe dieser vorhandenen Daten wird eine personalisierte Interaktion mit dem Kunden, wie Angebote und Services, ermöglicht.

Viele Unternehmen beginnen derzeit, erste Erfahrungen mit dem Einsatz von Big-Data-Methoden zu machen. Diese Methoden versprechen, aus großen Mengen an meist unstrukturierten Daten in kürzester Zeit mittels statistischer Methoden zusätzliches Wissen über die Kunden zu generieren. Häufig werden dazu automatisch generierte Daten eingesetzt, wie zum Beispiel Logfiles oder auch Clickstreams, die aus der Nutzung der Webseite, eines Webshops oder den Daten aus sozialen Netzen erhoben werden. Dieses Wissen kann wertvoll für CRM-Aktivitäten eingesetzt werden. Dabei stellt sich die Frage der Bedeutung von Datenqualität bei Einsatz von Big-Data-Methoden. Denn: Die Analyse und damit das generierte Wissen kann nur so gut sein wie die Qualität der dazu verwendeten Daten.

Seit meinem Psychologiestudium war ich ein intensiver SPSS-Nutzer. Was mich über alle Versionen in dieser Zeit begleitet hat, waren die einfachen, knappen Befehle, um mir deskriptive Statistiken anzeigen zu lassen. Diese kurzen Kommandos gehen schnell in Fleisch und Blut über und ermöglichen ein schnelles Sichten der Daten. Aktuell liegt mein Tool-Schwerpunkt bei R. Es ist eine hervorragende Alternative, aber trotz umfangreicher Erfahrung mit diesem Open-Source-Tool fehlt mir immer noch ein bisschen die gefühlte Usability von SPSS. Mir fehlen schlicht und einfach meine kurzen Kommandos. Nun ist es relativ leicht, SPSS-ähnliche Befehle selbst als Funktionen in R zu ergänzen.

Immer wieder begegnet man Grafiktypen bzw. Varianten, die sich auf den ersten Blick mit arcplan scheinbar nicht umsetzen lassen. Mit einfachen Tricks lassen sich am Ende aber nahezu alle Grafiken mit wenig Aufwand realisieren. Wer sich derzeit mit SUCCESS von Hichert und Partner beschäftigt, findet zum Beispiel klare Notationen für Wertetypen in Balkengrafiken.

Ausgangssituation

In Toollandschaften der Mediaplanung mit regionalem Fokus finden sich Insellösungen, die eine Vereinheitlichung von Prozessen unmöglich machen. Die Mediagattungen benötigen für ihre Planung oftmals spezifische Tools zur Budgetallokation, Verfügbarkeitsprüfung und Buchung von Platzierungen. Die Planungsergebnisse werden manuell übertragen und über ein Geoinformationssystems (GIS) auf Zielgruppenpassung hin überprüft und visuell aufbereitet. Alle Outputs werden im Folgenden einzeln im Format Excel exportiert, manuell zusammengeführt und auf die CI des Kunden formatiert - auf Wunsch wird dies zusätzlich auch in PowerPoint umgesetzt. Führt ein Kundenfeedback zu einer Anpassung, wird der Prozess erneut durchlaufen.

Diese Faktoren verursachen neben manuellen Prozessen einen hohen Abstimmungs- und Kommunikationsaufwand in der Interaktion von Kundenberater, Mediaplaner, Kreativagenturen und dem werbetreibenden Kunden - es entstehen Ineffizienzen und hohe prozessseitige Kosten für alle Beteiligten.

Diese Situation ist Ansatzpunkt eines Optimierungsprojekts über die Einführung eines Marketing Resource Management Systems (MRM) bei einer führenden Mediaagentur in Deutschland. Sie stellt mit ihren Schwesterunternehmen das tragende Element innerhalb eines der global größten Netzwerke von Planungs- und Einkaufsagenturen.

Mit der neuen Version wurden signifikante Neuerungen in arcplan 8 implementiert, die einen überaus positiven Einfluss auf zukünftige Projekte mit der arcplan-Produktpalette ausüben. Hervorzuheben sind hier der neue HTML5-Client und das Responsive Design. Durch diese werden Entwicklungen von BI-Anwendungen im mobilen, aber auch im Desktop-Bereich erheblich effizienter.

Ausgangssituation

Der moderne Markt ist mit einer Vielfalt an Waren- und Dienstleistungsanbietern überfüllt. Viele versuchen, den Kunden nicht nur über die traditionellen Wege, wie Plakate auf Straßen oder in Schaufenstern, sondern auch online zu erreichen. Eine Art von Online-Marketing ist Location Based Advertising (LBA) oder ortsbezogene Werbung, die an die mobilen Endgeräte der Kunden versendet wird. Entscheidend dabei ist, dass der Versand auf den Aufenthaltsort der Kunden abgestimmt ist. So bekommt der Kunde ein Angebot, wenn er sich in der unmittelbaren Nähe von einem Aktionsstandort befindet. Die Regel für Location Based Advertising lautet: "Richtiges Angebot am richtigen Ort zum richtigen Zeitpunkt".

Am PROSET-Forschungsprojekt arbeiteten die TU München, die ETH Zürich und b.telligent für insgesamt drei Jahre, von Februar 2011 bis Februar 2014. Im Mittelpunkt standen Fragestellungen, für deren Bearbeitung im gewöhnlichen Arbeitsalltag meist keine Zeit bleibt. Dabei werden oftmals Fragen behandelt, die nicht nur für die Praxis relevant sind, sondern auch neue Erkenntnisse für die Forschung ans Licht bringen. Im PROSET-Projekt haben wir uns der Frage der Produktivitätssteigerung durch Service Experience Management gewidmet.

Grafiken in Präsentationen und im Reporting haben vor allem die Aufgabe, Informationen schnell und effizient zu vermitteln. Das heißt, Grafiken sollen auf einen Blick wichtige Aussagen, wie zum Beispiel Trends, Abweichungen, Muster und Auffälligkeiten wie Peaks, Ausreißer etc. verdeutlichen. Insbesondere gilt dies, wenn es das Ziel ist, in Präsentationen und im Reporting die Hichert©SUCCESS-Regeln anzuwenden.

Ausgangssituation

Ein Kunde aus dem Finanzsektor setzt seit geraumer Zeit ein selbst entwickeltes CI-Tool für die Ausführung von Direktmarketing-Kampagnen ein. Dieses ist über die Jahre auf die individuellen Bedürfnisse des Kunden zugeschnitten und stetig weiterentwickelt worden. Da die Anforderungen an die Lösung seitens des Fachbereichs im Laufe der Zeit jedoch überproportional angestiegen sind, hielt die Eigenentwicklung nicht der neuesten Anforderungsanalyse des Fachbereichs stand.

In einem internen Projekt wurde z. B. festgestellt, dass die Bedienoberflächen nicht mehr mit vertretbarem Aufwand erweiterbar sind. Als Ergebnis der Anforderungsanalyse wurde daher beschlossen, die Eigenentwicklung durch eine neue, externe und zukunftsfähige Kampagnenmanagementlösung zu ersetzen. b.telligent wurde daher beauftragt, eine Evaluierung von externen Kampagnenmanagementlösungen in einem fest definierten zeitlichen Rahmen durchzuführen.

Ausgangssituation

Trotz funktionierendem Einsatz von CRM Tools ist ein effizientes Erfolgsreporting essentiell für die Bewertung und zukünftige strategische Ausrichtung von Marketing Maßnahmen. Ein bekannter Anbieter im Online Unterhaltungsbereich führte schon seit längerem CRM Maßnahmen durch, aber durch eine nicht den Ansprüchen entsprechende monetäre Erfolgsmessung gab es keinerlei Hinweise darüber, wie erfolgreich die gelaufenen Kampagnen waren. Das zum Zeitpunkt des Projektstarts bestehende CRM-Reporting bestand lediglich auf die von E-Mail Marketing Provider zur Verfügung gestellten Informationen wie Versandmenge, Opens, Clicks, etc. und wies keinerlei Informationen z.B. über einen finanziellen oder qualitativen Erfolg einer Kampagne aus.

Die individuelle Auswahl stellt in arcplan eine feste Liste von Elementen dar, die von dem Entwickler ausgewählt wurden. Bis arcplan Enterprise 6 erfolgte keine Datenbankabfrage für eine individuelle Auswahl. Daher konnte man diese für Performanceoptimierungen oder eine Vorselektion nutzen. Eine von Kunden häufig geforderte Erweiterung war jedoch die Aktualisierung der angezeigten Texte. Da keine Datenbankabfrage erfolgte, gab es auch hier keine Aktualisierung. Zum Beispiel wurde ein in der Datenbank korrigierter Tippfehler in einer Kennzahl nicht aktualisiert, weil nicht gegen die Datenbank geprüft wurde. Dies war aus Performancesicht auch optimal.