Von Big Data zu Big Ops: Prozessabstimmung leicht gemacht

Daten über das Kundenverhalten sind Gold wert: Während es bei Big Data um das Sammeln, Analysieren und Verwalten von grossen Datenmengen aus vielen verschiedenen Quellen geht, liegt der Fokus bei Big Ops (kurz für Big Operations) jetzt auf der sinnvollen Verschaltung der Prozesse, die auf diesen Daten basieren. Die Zusammenarbeit von Apps und Automatisierungen mit Daten von grossem Umfang und Vielschichtigkeit vereinfacht die Prozesse im Datenmanagement. Digital Ops bietet zudem eine Chance, das Wissen über die Kunden auszubauen und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Das Wichtigste in Kürze

• Ziel von Big Ops ist die Optimierung der Automation, Kommunikation und Verbindung von Datenmassen zwischen dem Data Management Team und den Nutzern eines Unternehmens.
• Mit einer effektiven Orchestrierung und Integration Ihrer Daten über Big Ops sichern Sie sich einen grossen Wettbewerbsvorteil.
• Dank aufeinander abgestimmter Prozesse und Instrumente können Sie Ihren Kunden eine überzeugende Customer Experience bieten.

Big Ops verstehen: Interaktion von Apps, Automation und Daten in Umfang und Komplexität

In den letzten Jahren hat sich das Datenmanagement weiterentwickelt und nie zuvor war es für Unternehmen möglich, so umfängliche Datenmengen zu sammeln und auszuwerten. Durch das Sammeln von Big Data in sogenannten Data Lakes lassen sich die vielfältigen Daten im Rohformat an einem zentralen Ort sammeln, auswerten und verwalten. Ein häufiger Fehler: Oftmals werden die entstandenen Data Lakes nicht richtig genutzt.

Bei Big Ops geht es darum, die gesammelten Daten in Umfang und Komplexität zu verbinden und gleichzeitig im Digital Business zu nutzen. Durch das Orchestrieren der Datenmengen aus verschiedenen Apps, automatisierten wie einzelnen Prozessen, menschlichen Handlungen und modernen Artificial Intelligence Tools lernen Sie Ihre Kunden besser kennen und haben die Möglichkeit, sich durch gezielte Kundenansprache und eine individualisierte Customer Journey einen grossen Wettbewerbsvorteil zu sichern.

Der Wert der Daten lässt sich dabei mithilfe von zwei Dimensionen beschreiben:

1. der Grad, zu dem aus den Daten bereits Informationen, Wissen und Insights herausdestilliert wurden, und
2. der Grad, zu dem die gewonnenen Daten in der Organisation bereits aktiviert bzw. verarbeitet wurden.

Big Ops basiert auf Datenkonnektivität und -koordination, die mit Data Management und Data Governance (= Steuerung) verbunden sind – die Verfügbarkeit und Sicherheit der Daten basierend auf den strengen Datenschutzlinien ist für viele Unternehmen eine Herausforderung. Professionelle CRM und Customer Data Management Software unterstützt Sie bei dem Upgrade von Big Data zu Big Ops und macht aus dem «Datensee» eine interaktive «Daten-Goldgrube», damit Sie Ihren Kundinnen eine perfekte Customer Experience bieten können.

Big Ops anwenden: Effektive Datennutzung verbessert das Kundenerlebnis

Um Kundinnen personalisierte Inhalte anzubieten, nutzen Unternehmen laut einer Umfrage des Content Marketing Institute bevorzugt die folgenden Datenquellen:

Damit Ihnen die Optimierung von Automation, Kommunikation und Daten gelingt, müssen Sie verschiedene Marketing Ops miteinander verbinden und alle Prozesse aufeinander abstimmen.

Fazit: Big Ops sind zukunftsweisend in der Marketing-Transformation

Mit der Digitalisierung kam auch die Marketing-Transformation: Die Ermittlung von Touchpoints, Omnichannel Marketing, Cross-Selling sowie Big Data sind unverzichtbar für ein personalisiertes Kundenerlebnis. Mit dem Einsatz von Big Ops sind Sie den Herausforderungen im Marketing gewachsen, indem Sie die Datennutzung optimieren und damit das Verständnis Ihrer Kunden steigern können.

Die wichtigsten Erkenntnisse zum Thema lassen sich wie folgt zusammenfassen:

1. Organisationen, denen es gelingt, aus Daten wichtige Informationen zu ziehen und sie möglichst schnell im Unternehmen anwendbar zu machen, generieren einen Wettbewerbsvorteil.
2. Dementsprechend müssen sich auch Marketer tief mit Big Ops auseinandersetzen, um Marketingkampagnen sinnvoll aufzusetzen und zu managen.
3. Datenallianzen und -ökosysteme gewinnen an Bedeutung, was stärkere Richtlinien in den Bereichen Datenregulierung und Data Governance erfordert.
4. Themen wie die Ethik, Voreingenommenheit und Diskriminierung von und durch Daten werden uns aufgrund ihrer wachsenden Bedeutung in Zukunft verstärkt beschäftigen.