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Nutzung von Big Data im Marketing

Theoretische Grundlagen, Anwendungsfelder und Best-Practices

Written by Alexander Schneider

Paper category

Bachelor Thesis

Subject

Business Administration>Marketing & Sales

Year

2014

Abstract

Big-Data-Grundlage Um diese Fragen zu klären und festzustellen, ob und wie Unternehmen Big-Data-Strukturen im Verkaufsprozess einsetzen, erklären Sie zunächst den Begriff Big Data und klären Sie seine Attribute. Da diese Struktur in der Informationstechnik neu ist und ihre Verwendungsmöglichkeiten sehr vielfältig sind, ist es auch im Rahmen dieser Arbeit notwendig, den Begriff und seine Verwendung genau zu definieren und von anderen Verwendungsmöglichkeiten, die nicht zum Thema gehören, abzugrenzen Angelegenheit Sehr wichtige Arbeit. Definieren Sie dazu zunächst den Begriff anhand der vorhandenen Literatur und grenzen Sie dann den Anwendungsbereich weiter ein. Im Folgenden soll die Quelle und Sammlung von Daten, die bei der Big-Data-Analyse verwendet werden, herausgefiltert und erläutert werden, um zu klären, welche Daten für eine entsprechende Analyse geeignet sind und gesammelt werden können. Nach der Erläuterung der Datenquelle, bevor auf die aktuellen Probleme und Herausforderungen im Kontext dieser Struktur eingegangen wird, erfolgt eine kurze Einführung in die technischen Grundlagen, die zu der Möglichkeit der Analyse großer Datenmengen führen. Abschließend werden die rechtlichen und gesellschaftlichen Rahmenbedingungen für die Erhebung und Auswertung der verwendeten Daten skizziert. Dies ist insbesondere für Unternehmen interessant, die den Einsatz von Big-Data-Lösungen planen. Seit dem NSA-Skandal im vergangenen Jahr gibt es nicht nur gesellschaftliche Bedenken, dass Unternehmen personenbezogene private Daten im Internet sammeln. 2.1 Definition Große Daten, große Daten. Was bedeutet dieses Wort? Eine allgemein verbindliche Definition konnte in der Literatur bisher nicht gefunden werden. Das liegt zum einen natürlich an der immateriellen Natur des Begriffs, zum anderen daran, dass die Technologie absolut neuartig ist. Dan Ariely, ein amerikanischer Professor für Psychologie und Verhaltensökonomie an der Duke University in North Carolina, zitierte die Unsicherheit des Begriffs: „Big Data ist wie Teenager-Sexualität: Alle reden darüber. Niemand weiß wirklich, wie es geht dass andere es tun, also behaupten alle, dass sie es auch tun“ (Bachmann / Kemper / Gerzer 2014, S. 18). Wir müssen also zunächst herausfinden, welche Attribute Big Data enthält. Oder anders gesagt, was ist der Unterschied zwischen Big Data und gewöhnlichen Daten. Big Data ist laut George, Haas und Pentland (2014) jede Art von Datensatz, unabhängig von Umfang oder Komplexität, die mit herkömmlichen Methoden der Datensatzanalyse nicht mehr verarbeitet werden kann. Darüber hinaus weisen Datensätze im Rahmen der Big-Data-Analyse in der Regel folgende Merkmale auf: Im Vergleich zu herkömmlich erstellten Datensätzen weisen sie in der Regel eine heterogene Struktur auf. Ein solcher Datensatz besteht aus verschiedenen kleineren Datensätzen der gleichen Art. Für eine Person können dies beispielsweise Bilder, Tracking-Daten, schriftliche Kommentare, Daten aus sozialen Netzwerken usw. sein. Im weiteren Verlauf dieser Arbeit wird auf die Datenquellen der Big-Data-Analyse näher eingegangen. Diese Daten werden mithilfe neuer und sich ständig weiterentwickelnder Tools und Algorithmen gesammelt, aggregiert und analysiert. Ausgehend von diesem theoretischen Rahmen gilt es nun zu überlegen, wo und wie Unternehmen Big Data nutzen können, um ihre Ziele zu erreichen. Diskutieren Sie in diesem Kapitel zunächst den allgemeinen kommerziellen Wert von Big Data und formulieren und analysieren Sie im vierten Kapitel die Anwendung von Big Data in Marketing-Business-Disziplinen. Aufgrund der inhärenten Eigenschaften der oben genannten Big-Data-Konstruktion sind Unternehmen aller Art und Branchen zunehmend daran interessiert, sich mit diesem Thema zu beschäftigen und die Einsatzmöglichkeiten der Technologie in ihren jeweiligen Organisationen zu evaluieren. Um diese Möglichkeiten zu lösen, analysieren Sie zunächst die Nutzungserwartungen und das Nutzenpotenzial des Unternehmens. Im Folgenden werden, bevor auf die Auswirkungen des Einsatzes solcher Technologien auf die Unternehmensorganisation eingegangen wird, verschiedene Nutzungsthemen aufgezeigt. Auf Basis dieser organisatorischen Effekte werden datenbasierte Geschäftsmodelle und verschiedene Anwendungsbereiche innerhalb bestehender Unternehmen betrachtet. Abschließend werden die aktuelle Marktsituation und die in Unternehmen implementierten Anwendungen von Big Data diskutiert. Grundsätzlich kann Big Data auf allen Stufen der Wertschöpfungskette eingesetzt werden, von der unterstützenden Beschaffungsplanung (z ). Gleichzeitig kann Big-Data-Analyse auch intern genutzt werden, um die Effizienz fast jeder Abteilung zu verbessern. Voraussetzung für den Einsatz von Big Data in unterschiedlichen Bereichen und Wertschöpfungsstufen des Unternehmens ist immer die Erstellung entsprechender Daten in den zu unterstützenden Bereichen. Read Less