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Prof. Tim Bruysten | richtwert GmbH | brand & sense GmbH | intelligence GmbH | Innovation & Excellence
Foto: DirkJan Ranzijn
BIG DATA
and

Predictive Analytics
1 Engage
„640kb should be
enough for
anybody…“
Bill Gates, 1981
https://medium.com/backchannel/the-crazy-tiny-next-generation-of-computers-17e89e472839
Überblick: BigData & Predictive Analytics
Überblick: BigData & Predictive Analytics
Überblick: BigData & Predictive Analytics
Quelle: Wikipedia
1018 Byte
1 Trillion Byte
555.555.555.555.556 Normseiten
ca. 1.388.888.888.889 gedruckte Bücher
… deren Stapel würde 185x zum Mond reichen
Die Gesamtheit aller gedruckten Werke wird auf 0,2 EB geschätzt*
Exabyte-Spickzettel
Von 2000 bis 2002 sind mehr Daten generiert
worden, als in den 40.000 Jahren davor.
Von 2003 bis 2005 hat sich diese Datenmenge
wiederum vervierfacht.
Quelle: BITKOM; Leitfaden BigData, 2012
UNDERSTANDING
BIG DATA
Mit den Mitteln von 2006 kann man die Datenthemen 2016 nicht bewerten
– geschweige denn bewältigen
LEARNING
ONE
2 Overview
BEGRIFFE
DIMENSIONEN DER DIGITALISIERUNG
Network Identity Experience Technology
Kunden-Netzwerk
Empfehlungs-Netzwerk
Verständnis
Marke & Services
Erleben
Gestalten
Devices
Prozesse & Tools
Klassische Definition

BigData beschreibt die Verwendung von 

Daten, deren Menge in kurzer Zeit um mehrere
Größenordnungen gewachsen ist.
Quelle: BITKOM; Leitfaden BigData, 2012
BEGRIFFE
BIGDATA
Die Analyse und Interpretation von Daten, die
1) in sehr großer Menge vorliegen
2) sehr heterogen (in Struktur und Qualität) sein können
3) aus verschiedenen Quellen stammen können
Big Data bezeichnet die Analyse großer Datenmengen aus vielfältigen Quellen in hoher
Geschwindigkeit mit dem Ziel, wirtschaftlichen Nutzen zu erzeugen.
Bitkom, 2012
BEGRIFFE
BIGDATA
Interpretation von Daten zum Zweck der Vorhersage
1) von Ereignissen
2) von Übereinstimmungen (z.B.: Produkt <=> Kunde)
3) von Risiken
Bruysten, 2014
BEGRIFFE
PREDICTIVE ANALYTICS
Die Industrie hat bereits 3 große
Umschwünge hinter sich und
steckt nun im vorerst größten:
Der Total-Vernetzung.
BEGRIFFE
INDUSTRIE 4.0
Industrie 4.0


“Die vierte Stufe der industriellen Revolution kann als eine
Weiterführung oder als konsequente Umsetzung der Ideen und
Technologien aus der dritten Industrierevolution verstanden werden.
Sie wird neben einem fundamentalen Umdenken in der
Funktionsweise von Produktionsanlagen auch zu Umbrüchen in der
Arbeitswelt führen.”
Definition CPS
CPS – Cyber-Physical Systems – bezeichnet die Verschmelzung der
physikalischen mit der virtuellen Welt. Das heißt es entsteht eine
Vernetzung zwischen Mensch, Maschine, Produkt, Objekt und IKT-
System. Als Objekt werden Werkzeuge, Behälter und andere
Hilfsmittel bezeichnet, die über Barcodes, Sensoren und Aktoren von
passiven zu aktiven Einsatzmitteln in der Produktion mutieren.
Maschinen können neben dem Bediener (= Mensch) und anderen
Maschinen auch mit den Objekten und Produkten kommunizieren, so
dass permanent Informationsströme, beispielsweise über
Auftragsstand, Materialoder Wartungsbedarf, vorhanden sind.
Quelle: IAB-Forschungsbericht 8/2015
BEGRIFFE
INDUSTRIE 4.0
Das Internet der Dinge betrifft den gesamten Produktlebenszyklus
und kann während der gesamten Phase den Kontakt zwischen
Kunde und Anbieter fördern
h"ps://www.flickr.com/photos/ciscoibsg/59351695189
BEGRIFFE
DAS INTERNET DER DINGE
Die Übersicht von IBM zeigt technische
Spielfelder des IoT.
BEGRIFFE
DAS INTERNET
DER DINGE
Das Internet der Dinge erlaubt flexibelste 

Lösungen um Menschen mit Marken, Objekte
mit Objekten, Orte mit Ereignissen,
Kunden mit Themen (…) zu vernetzen.
BEGRIFFE
DAS INTERNET
DER DINGE
“Datenqualität” ist die Basis für Unternehmensentwicklung, Produktdesign
und Kundenzufriedenheit. Dabei muss der Begriff Qualität systematisch
definiert sein.
Hintergrund
BigData-, Maschine- und Deeplearning können mit unstrukturierten Daten
in heterogenen Formaten umgehen. Somit sind die Datenqualitätsdimensionen
nicht zwangsläufig die Homogenität und Normalisierung der Daten, sondern
zum Beispiel auch die Vielfalt der verfügbaren Metadaten, sowie die pure
Menge der Datensätze.
exemplarische Big-Data-Datenqualitäten
• Menge der Datensätze
• Vielfalt der Datenquellen
• Häufigkeit von Feedback-Zyklen
• Heterogenität der Feedback-Arten
• Verfügbarkeit von Metadaten
• Geschwindigkeit des Zugriffs
• Modellfreie Analyse
Data Quality
BigData Treemap
BEGRIFFE
DATA QUALITY
Im Folgenden sehr allgemein verwendet.
Ein Sensor generiert Daten, zum Beispiel:
1) Physik/Umwelt: Temperatur, Beschleunigung, Lage, Kompass, …
2) Bio/Health: Puls, Fingerabdruck, Gehirnströme, …
3) Feeds/Algorithmen: Social Media Ereignisse, Alerts, …
BEGRIFFE
SENSOR
Differenziert zu betrachten:
Physikalischer Speicher: HDD / SSD
Anbindung: z.B.: NAS / Cloud
Logischer Speicher: Dateien, MySQL, No-SQL, …
BEGRIFFE
SPEICHER
Mega Trends
Trend bis 2020
Digital World > 4 MRD Menschen haben bis 2020 einen Internet Zugang
Internet der Dinge > 50 MRD Systeme werden 2020 am Netz hängen
Sensormania Es wird billiger sein, ein Gerät mit Sensoren zu bauen als ohne
Datarama BigData & Predictive Analytics werden den Alltag bestimmen
Industrie 4.0 Interaktionen zwischen Unternehmen werden automatisiert stattfinden
Plattformication Integrierte Prozesse und APIs bilden Plattformen und Marktplätze
Integration Produkte müssen in Wallet-Garden Plattformen positioniert werden
Wearables Wearables werden Logistik und Service erobern
Convenience „Smart“ wird aktiv und selbstständig Menschen unterstützen
Big Data ist eingebettet in zahlreiche Themen, Methoden und Technologien
LEARNING
TWO
A Exkursion A
Informationsarchitektur
„Taxonomie (v. griech. táxis „Ordnung“, -nómos „Gesetz“) ist primär die
sprachwissenschaftliche Klassifikation aller Gegenstände (Entitäten) und
Ereignisse in begriffliche Taxa (Sing.: Taxon) (Gruppen) bzw. in Kategorien.
Anthropologische Untersuchungen zeigen, dass Taxonomien in örtliche,
kulturelle und soziale Systeme eingebettet sind und verschiedenen sozialen
Zwecken dienen.“
http://de.wikipedia.org/wiki/Taxonomie
BEGRIFFE
TAXONOMIE
Ist ein guter Ausgangspunkt, führt aber oft zu Problemen bei der
Einordnung, da es oft keine wirklich präzise Einordnung gibt, oder
aber mehrere gleichwertige Einordnungen möglich sind.
BEGRIFFE
MONODIMENSIONALE TAXONOMIE
Beispiel: Napoleon
Ist er ein Imperator? Ein Feldherr? Ein General?
Ein Staatsmann? Ein Kaiser? Ein Korse? Ein
Franzose? Ein Mann? Ein Held? Ein Tyrann?
BEGRIFFE
MONODIMENSIONALE TAXONOMIE
c
f
d
a
b
e
Mehrdimensionale Erweiterung der monodimensionalen Taxonomie
BEGRIFFE
POLYDIMENSIONALE TAXONOMIE
Napoleon
Imperatoren
Alexander 

der Große
Berühmt
Coco Chanel
Frankreich
Beispiel: Napoleon
BEGRIFFE
POLYDIMENSIONALE TAXONOMIE
Person:
Napoleon
Beruf:
Imperator
Person:
Alexander 

der Große
Eigenschaft:
Berühmt
Person:
Coco Chanel
Ort:
Frankreich
Verschiedene Knotentypen
BEGRIFFE
POLYDIMENSIONALE TAXONOMIE
Person:
Napoleon
Person:
Coco Chanel
Ort:
Frankreich
beherrschtgeboren
BEGRIFFE
GRAPH
Klassifizierung der Kanten
Person:
Napoleon
Person:
Coco Chanel
Ort:
Frankreich
beherrschtgeboren
BEGRIFFE
GRAPH
Gerichtetheit der Kanten
Person:
Albert
Einstein
Photo-
elektrischer
Effekt
schreibt über
Entdecker
BEGRIFFE
GRAPH
Gerichtetheit der Kanten
Überblick: BigData & Predictive Analytics
3 Pipeline
BIGDATA
PIPELINE
Sensor Speicher Interpreter Ereignis Zweck
BIGDATA
PIPELINE
Sensor Speicher Interpreter Ereignis Zweck
Big Data
BIGDATA
PIPELINE
Sensor Speicher Interpreter Ereignis Zweck
Big Data
Predictive Analytics
Otto Group: Bestellaufkleber

Der Otto-Versand will ähnlich wie
Amazon mit den Kunden über seine
Produkte in Kontakt bleiben. Bei
Amazon gibt es den Dash-Button mit
WLAN zum Nachbestellen von
Verbrauchsmaterialien, bei Otto jetzt
einen NFC-Aufkleber namens Otto-
Produktassistent.
http://www.golem.de/news/otto-
produktassistent-otto-verteilt-
bestellaufleber-fuer-seine-
produkte-1511-117398.html
BEISPIEL
SMART MACHINE
BEISPIEL
SMART CONTACTS
Smart-Home

Leuchtmittel, Leuchtsprecher,
Lauschmittel

Beispiele für Smart-Home-
Applikationen bietet der chinesische
Hersteller Sengled. Eine LED wird mit
Mikrophone und Lautsprechern
ausgestattet zum Ambient-Assistant
und kann sich in B2B, wie B2C in
zahlreiche Umgebung ohne großen
Aufwand integrieren.
Integrationen mit IBM-Watson,
Amazon Alexa oder Microsoft Cortana
sind denkbar.
siehe auch:
- CNET
- heise.de
BEISPIEL
SMART HOME
Technik Beispiel
NFC-Tag als Aufkleber
Lesegeräth"ps://www.flickr.com/photos/37996583811@N01/12204406165
BEISPIEL
SMART TAG
Use-Case: mcs Label-Standard
Der mcs Indent-Aufkleber enthält einen QR-Code, einen Webcode und ist
mit NFC oder RFID erweiterbar. Der Aufkleber verweist zunächst auf den
mcs-Ident-Server und kann über diesen verschiedene Inhalte zurückgeben.
BEISPIEL
SMART TAG
Diese Inhalte können für verschiedene Nutzergruppen variieren. mcs-
Mitarbeiter sehen das Produktdatenblatt und ihre Aufgaben mit diese
Produkt, ein Endkunde bekommt ein Video – und wenn er auf einer Messe
ist, zusätzlich eine Kaffee-Einladung auf dem Stand des mcs-Kunden.
TOOLS
THE BIG DATA TECHNOLOGY STACK
Data Science Studio
Dataiku DSS is the collaborative data science software
platform that enables teams to explore, prototype,
build, and deliver their own data products more
efficiently
Wizard Pro
Wizard is a new way to analyze data on your Mac.
No programming, no typing. Just click and explore.
• Elegant graphical results
• Instantaneous statistical tests
• Advanced multivariate modeling
• Interpret models with ease
• Flexible import and export
TOOLS
PERSONAL TOOLS
Elastic Search
Elasticsearch is a distributed, open source search and
analytics engine, designed for horizontal scalability,
reliability, and easy management. It combines the
speed of search with the power of analytics via a
sophisticated, developer-friendly query language
covering structured, unstructured, and time-series data
Kibana
Kibana is an open source data visualization platform
that allows you to interact with your data through
stunning, powerful graphics. From histograms to
geomaps, Kibana brings your data to life with visuals
that can be combined into custom dashboards that
help you share insights from your data far and wide.
TOOLS
ELASTIC STACK
IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler gives you the ability to
understand people in more subtle and useful
ways and predict their behavior more accurately
than you can with any other method.
• Customer intimacy /

customer experience management
• Fraud and risk mitigation
• Human capital management/resource planning
• Inventory management
• Marketing effectiveness
• Operational excellence
TOOLS
IBM
B Exkursion B
Netzwerktheorie
Nähe Closeness
Die Entfernung eines Knoten, zu allen anderen.
Degree Connectedness
Anzahl der Kanten.
Vermittlungsleistung Betweenness
Die Entfernung eines Knoten, zu allen anderen
Vermittlungsleistung.
BEGRIFFE
NETZWERKE
In social networks, group boundaries promote the spread of ideas
http://phys.org/news/2015-06-social-networks-group-boundaries-ideas.html
EXKURS
NETZWERKTHEORIE
David Ronfeldt, http://www.rand.org/pubs/working_papers/WR433.html
EXKURS
NETZWERKTHEORIE
"Structural Holes Versus Network
Closure as Social Capital," Ronald S.
Burt, in N. Lin, K. Cook and R. S. Burt:
Social Capital: Theory and Research.
Sociology and Economics: Controversy
and Integration series. New York: Aldine
de Gruyter, 2001, pp. 31-56
EXKURS
NETZWERKTHEORIE
Roles in Networks
EXKURS
PEOPLE IN NETWORKS
EXKURS
NETWORK TYPES
80% der Menschen vertrauen Empfehlungen von Freunden*
(nur 14% vertrauen der Werbung)
*Quelle: PwC
Boris Holzer
Netzwerke
ISBN-13: 978-3899423655
NETZWERKE
LESEEMPFEHLUNG
4 Business out of Data
Dark Data
Herausforderung
Die Menge der ungenutzten, vergessenen oder nicht für weitere Zwecke
als nutzbar identifizierten Daten nimmt stetig zu.
Beispiele
Spreadsheets
PowerPoints
Mehrfache alte Dokumentversionen
E-Mail-Attachments
Vergessene ZIP-Files
Inaktive Datenbanken
Backups
Daten von ehemaligen Mitarbeitern
Logfiles
Transaktions-Historien
Reports, Recherchen, Analysen
Lösung
Systematische, historische und organisatorische Datenfluss-Analyse
BUSINESS OUT OF DATA
DATENSCHÄTZE HEBEN
Data Potential Analysis
Identifikation

Datenquellen systematisch identifizieren

Informations- & Datenflussanalyse
Qualifikation

Datenquellen qualitativ bewerten

Bewertung der Datenquellen & der Interoperabilität

Model-Free oder Model-Based
Modifikation

Verbesserung der Datenbasis

Verbesserung des Datafunnels
Selektion

Detailentscheidungen der BigData-Strategie
Ergebnis
Klarheit über Datenpotentiale
Beschreibung der gegebenen technischen
Handlungsspielräume
Empfehlungen für Verbesserungen zur
Maximierung der Optionen
Data-Business-Modell
BUSINESS OUT OF DATA
DATENSCHÄTZE HEBEN
Data Potential Analysis
Vorgehensweise
Systematische Stakeholder-Interviews
Informations- & Datenflussanalyse
Bewertung der Datenquellen & der Interoperabilität
Analyse von Qualitäten & Quantitäten
Ergebnis
Klarheit über Datenpotentiale
Beschreibung der gegebenen technischen Handlungsspielräume
Empfehlungen für Verbesserungen zur Maximierung der Optionen
Mögliche Ergebnisse der Identifikation:
Kundenspezifische Produktempfehlungen
Ergebnis
Handlungsempfehlungen für BigData - Projekte mit Einschätzung der
Werthaltigkeit und Potentiale für PioneerInvestments.
BUSINESS OUT OF DATA
DATENSCHÄTZE HEBEN
BUSINESS OUT OF DATA
DATENSCHÄTZE HEBEN
Machine-Learning kann eingesetzt werden, um Unregelmäßigkeiten 

in beliebigen größeren Datenmengen zu finden.
Anwendungsmöglichkeiten
Diese Technologie kann zur Erkennung von Betrugsversuchen oder

-fällen in Datenströmen mit wertschöpfenden Transaktionen eingesetzt werden.
Dies kann zum Beispiel sein:
• Gewinnspiele, Quizze usw.
• Bestellungen & Abrechnungen in Shops
• Login-Versuche
• Service- & Versicherungsfälle
• Kommentar-Spam
• Bewertungs-Betrug
• usw. usf.
UseCase: Fraud Detection, Spam-Recognition
BEISPIEL
PRODUKT AKZEPTANZANALYSE
Überblick: BigData & Predictive Analytics
Überblick: BigData & Predictive Analytics
Überblick: BigData & Predictive Analytics
Überblick: BigData & Predictive Analytics
Überblick: BigData & Predictive Analytics
Überblick: BigData & Predictive Analytics
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Überblick: BigData & Predictive Analytics
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Überblick: BigData & Predictive Analytics
Überblick: BigData & Predictive Analytics
Überblick: BigData & Predictive Analytics
Überblick: BigData & Predictive Analytics
Überblick: BigData & Predictive Analytics
Psychosoziale Motivation
Clustering
Dimensionen der Personalisierung
Kunden bei Ihren Wünschen, Bedürfnissen und Vorlieben abholen
Um von einem Produkt überzeugt zu werden, haben unterschiedliche
Kunden, unterschiedliche Bedürfnisse.
Motivations- und
Intentionsmodell
Produktmodell
Stimmungsmodell
Modenmodell Netzwerkmodell
Angela möchte eher Zahlen, Datenblätter und
Statistiken sehen. Sie braucht das Gefühl von
Sicherheit und Stabilität, eine formale Sprache
und neutrale Farben.
Bernd möchte investieren, er ist bereit, ein Risiko
einzugehen, wenn er ein gutes Bauchgefühl hat.
Warme Farben, Bilder und eine kurze, prägnante 

Sprache helfen ihm dabei, sich wohl zu fühlen.
Unser Personalisierungsmodell erlaubt das automatische
Clustern von Kunden nach Bedürfnissen, Stimmungen und
Motivationen und so eine ganz persönliche Individualisierung.Wir helfen, die Auswahl der Produkte, wie auch
deren Präsentation auf die Bedürfnisse der
Kunden abzustimmen.
Evans Cycles
UK Fahrradhändler
Aufgabe
Auch Gelegenheitsfahrer ansprechen
Herausforderung
Gelegenheitsfahrer lesen keine Fahrradzeitschriften
und keine Themen-Websites
Lösung
Hochpersonalisierte Werbung auf News-Seiten
Ergebnis
Kosten pro Akquisition: -47%
Umsatzsteigerung +80%
PRAXIS
EVANS CYCLES
Quelle: Absatzwirtschaft
3 Day Blinds
US Rollladenhersteller
Aufgabe
Effektivere Marketingstrategie
Herausforderung
Weniger Abhängigkeit von Reichweite und weniger
Streuverlust
Lösung
Datenanalyse: Nur Kunden adressieren, die die
Marke schon kennen
Ergebnis
ROI für Kosten pro Lead: +140%
PRAXIS
3 DAY BLINDS
Quelle: Absatzwirtschaft
Überblick: BigData & Predictive Analytics
C Exkursion C
Artificial Intelligence
Abgrenzung
Artificial Intelligence vs. Artificial General Intelligence
Begriffe
Model Free
Domänenagnostisch
Unsupervised
OVERVIEW
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Alpha Go vs. Lee Sedol
4 : 1
2,08 × 10170
EXAMPLE
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
EXAMPLE
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
5 Customer Journey
Studie im Web
Person 1 Person 2
männlich männlich
Engländer Engländer
geboren 1948 geboren 1948
zum 2. Mal verheiratet zum 2. Mal verheiratet
2 Kinder 2 Kinder
Wohlhabend Wohlhabend
Im Winter oft in den Alpen Im Winter oft in den Alpen
Mag Hunde Mag Hunde
Prominent Prominent
Ozzy OsbournePrinz Charles
Überblick: BigData & Predictive Analytics
Über 50%: im Bett Über 40%: im Bad Über 30%: beim Essen
23:45 Düsseldorf
Grafenberger-Alle 128
3. Etage, Schlafzimmer387 Freunde auf Facebook
Hobby: Eigener Garten
ø Alter: 46
Gute Wohnlage
Interessen:
Automobil-Industrie
Geldanlagen
Europa
Interessen mit 215
Freunden geteilt
iPad Winkel: 43°
Prognose Einschlafzeitpunkt: 23:58
Sharing-Statistik
verheiratet
ElisabethAlter: 56
davon 15 Arbeitskollegen
Summe Facebook Freunde: 6241
Kalender:
Termine morgen
Termine mit 4 Personen
davon 3 bei FacebookGemeinsame Interessen
Historie
PRAXIS
BIG DATA
Quelle: McKinsey
EXPERIENCE MAP
UNSER PRODUKT MODELL
Ansprache
Banner
Mailing
Newsletter
OnBoarding

Landingpage
Call Center
Service-Agent
Präsentation

Übersichten
Itempages
Selektion

Call 2 Action
Warenkorb
Abonemments
Entscheidung

Payment
Vertrag
Action!
After Sales

Upsales
Newsletter
Services
EINFÜHRUNG
PREDICTION FUNNEL
BigData Analysen auf Basis von Machine Learning können

überraschend präzise und fokussierte Empfehlungen generieren.
Dies gilt für B2B- und B2C-Situationen.
Anwendung B2B
• Werbemittel-Empfehlungen für spezifische Situationen/Personen

in mcs-Shops für Einkäufer bei mcs-Kunden.
• Werbemittel-Ausgestaltungen (Farbe, Form, Modell, …) für

spezifische Situationen/Personen in mcs-Shops für Einkäufer 

bei mcs-Kunden.
Anwendung B2C
• Analyse von Kunden-Verhalten im Umgang mit mcs-Produkten

und Empfehlung (z.B. als ergänzendes digitales Produkt in Form

eines Newsletters mit individuellen Inhalten).
USE CASE
PRODUKTEMPFEHLUNGEN
Argos
UK Retailer
Beispiel Customer Journey
1. Suche bei Google mit Tablet nach “4K TV”
2. Landingpage Online-Shop
3. Einfaches Erklärvideo
4. Testimonials
5. SmartPhone App hilft beim Ausmessen der Wand
6. Abbruch der Suche
7. Nachfass E-Mail mit Tipps zum angesehenen Produkt
8. Deeplink auf Landingpage mit Chat-Service
9. Kauf
PRAXIS
ARGOS
Quelle: Absatzwirtschaft
https://www.youtube.com/watch?v=sUIqfjpInxY
BEISPIEL
OFFLINE IST ONLINE
Motivations- und 

Intentionsmodell
Produktmodell
Stimmungsmodell
Modenmodell Netzwerkmodell
EINFÜHRUNG
CUSTOMER SEGMENTATION
Gamifications-Mechaniken
Cluster “Anna”
Kompetitiv, Service, 

Single, Party, Sport, CDU, 41
Status Access Power Stuff Points Badgets Leaderboards
Anerkennung
Beziehungen
Ehre
Eros
Essen
Familie
Idealismus
KörperlicheAktivität
Macht
Neugier
Ordnung
Rache
Ruhe
Sparen
Status
Unabhängigkeit
BEISPIEL
GAMIFIED CUSTOMER JOURNEY
EINFÜHRUNG
CUSTOMER SEGMENTATION
Personalisierung
Landingpages
Newsletter
Suchergebnisse
Empfehlungen
EINFÜHRUNG
CUSTOMER SEGMENTATION
Personalisierung
Landingpages
Newsletter
Suchergebnisse
Empfehlungen
Curation
Produktauswahl
Produktkonfiguration
Produktvarianten
Tonalitäten
EINFÜHRUNG
CUSTOMER SEGMENTATION
Personalisierung
Landingpages
Newsletter
Suchergebnisse
Empfehlungen
Curation
Produktauswahl
Produktkonfiguration
Produktvarianten
Tonalitäten
Ergebnis
Conversion Rate
Costs of Goods Sold
Loyalty
CLV
EINFÜHRUNG
CUSTOMER SEGMENTATION
alt
steht rum
sieht gut aus und verstaubt
10.000 Stk. produziert
ca 5.000 Stk. beim Kunden
neu
steht rum
sieht gut aus und verstaubt
7.500 Stk. produziert
6.287 Stk. beim Kunden
Bluetooth Beacon & GSM Chip
Verlinkt auf Microsite
1-Klick NL Anmeldung
Hat Rückruf-Service-Button
Meldet sich, wenn aufgestellt
Bild:Terry Johnston
BEISPIEL
VERNETZTES PRODUKT
6 Fazit & Überblick
Checkliste
Dark Data Analyse
Wo sind welche Daten?
Digital Customer Journey
Was braucht der Kunde wann?
Data Potential Analysis
Wo sind welche Daten?
Data Business Model
Welche Daten können wo helfen?
Data Requirement Check
Welche Datenqualitäten werden benötigt?
Prototype
Try & Error
Rollout
Products, Services, Workflows, …
PRAXIS
TODOS
Quelle: Absatzwirtschaft
Nutzer von BigData Anwendungen
Kunden: Nutzen statt Spam
Personalisierte Newsletter, Landingpages, Apps, Push-Notifications, …
Marketing: Weniger Streuverlust
Neue KPI, Kunden-Analysen, Erfolgsprognosen, dynamische Banner
Vertrieb: Transparenter Kunde
Neue KPI, Personalisierter Funnel, bessere Erfolgsmessungen
Call Center: Perfekte Ansprache
Personalisierte Ansprache, individuelle Angebote, passende Lösungen
Management: Transparenter Markt
Prognosen, Trends, Insights, Planbarkeit
Service: Planung
Vorhersage von Servicefällen, Ersatzteilbeschaffung
PRAXIS
CLIENTS
Quelle: Absatzwirtschaft
7 Kontakt
Prof. Tim Bruysten
bruysten@richtwert.eu
Mediadesign Hochschule
Prodekan Gamedesign
www.mediadesign.de
richtwert GmbH
thinktank for an accelerated future
www.richtwert.eu
Innovation & Excellence GmbH i.G.
we create digital enterprises
www.innovation-and-excellence.com
intelligence GmbH
creating business out of data
www.intelligence-gmbh.de
brand & sense GmbH
communication for networked markets
www.brandandsense.com
Kommunikationswissenschaftler, Gründer,
Unternehmer, Mitautor der Bitkom BigData Studie,
Zahlreiche Vorträge und Workshops in Industrie und
Wirtschaft zu Gamification, Social Media, BigData,
Machine-Learning; Akkreditierung als
Forschungsinstitut für innovative Technologien in
Frankreich im Jahre 2011, Mittelstandsbotschafter
der Verlagsgruppe Handelsblatt.
Seit 20 Jahren selbstständig; geschäftsführender
Gesellschafter der richtwert GmbH mit den
Tochtergesellschaften intelligence GmbH (BigData,
Machine-Learning, Deep-Learning), brand & sense
GmbH (Kommunikation & Agentur), innovation &
excellence GmbH i.G. (Innovationsberatung,
Technologiefolgenabschätzung, Change); seit 11
Jahren in der Hochschullehre mit Stationen in
Maastricht und Aachen, seit 2011 Professor für
Gamedesign an der MD.H Düsseldorf, seit 2013
Prodekan des Fachbereichs.
Sabrina Nicke
Assistenz der Geschäftsführung
Mail: nicke@richtwert.eu
Telefon: +49 211 63 55 195 4
Adressen:
richtwert GmbH
intelligence GmbH
brand & sense GmbH
Grafenberger-Allee 128
40237 Düsseldorf
Innovation & Excellence GmbH
Hanne Nüte 24
12359 Berlin
MD.H University of Applied Science
Fachbereich Gamedesign
Werdener Straße 4
40227 Düsseldorf
Kontakt
Referenz-Auszug
KfW – Kreditanstalt für Wiederaufbau
Deutsche Lufthansa AG
DLR – Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt
BT – British Telecom
Ubisoft & BlueByte
Daedalic West
MTU Aero Engines GmbH
Handelsblatt GmbH
Verlagsgruppe Handelsblatt
VDI – Verein Deutscher Ingenieure e.V.
Kunstsammlung NRW
Bundesarchitektenkammer
Bund deutscher Architekten BDA
Franckh-Kosmos Verlag
Rheinische Post Mediengruppe
RTL und SuperRTL
GREY Worldwide
Pioneer Investments
L’ORÉAL Deutschland
Langenscheidt GmbH & Co. KG
Athlon Car Lease Germany GmbH & Co. KG
T-Systems
Fraunhofer IAO

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Überblick: BigData & Predictive Analytics

  • 1. Prof. Tim Bruysten | richtwert GmbH | brand & sense GmbH | intelligence GmbH | Innovation & Excellence Foto: DirkJan Ranzijn BIG DATA and
 Predictive Analytics
  • 3. „640kb should be enough for anybody…“ Bill Gates, 1981
  • 8. Quelle: Wikipedia 1018 Byte 1 Trillion Byte 555.555.555.555.556 Normseiten ca. 1.388.888.888.889 gedruckte Bücher … deren Stapel würde 185x zum Mond reichen Die Gesamtheit aller gedruckten Werke wird auf 0,2 EB geschätzt* Exabyte-Spickzettel
  • 9. Von 2000 bis 2002 sind mehr Daten generiert worden, als in den 40.000 Jahren davor. Von 2003 bis 2005 hat sich diese Datenmenge wiederum vervierfacht. Quelle: BITKOM; Leitfaden BigData, 2012 UNDERSTANDING BIG DATA
  • 10. Mit den Mitteln von 2006 kann man die Datenthemen 2016 nicht bewerten – geschweige denn bewältigen LEARNING ONE
  • 12. BEGRIFFE DIMENSIONEN DER DIGITALISIERUNG Network Identity Experience Technology Kunden-Netzwerk Empfehlungs-Netzwerk Verständnis Marke & Services Erleben Gestalten Devices Prozesse & Tools
  • 13. Klassische Definition
 BigData beschreibt die Verwendung von 
 Daten, deren Menge in kurzer Zeit um mehrere Größenordnungen gewachsen ist. Quelle: BITKOM; Leitfaden BigData, 2012 BEGRIFFE BIGDATA
  • 14. Die Analyse und Interpretation von Daten, die 1) in sehr großer Menge vorliegen 2) sehr heterogen (in Struktur und Qualität) sein können 3) aus verschiedenen Quellen stammen können Big Data bezeichnet die Analyse großer Datenmengen aus vielfältigen Quellen in hoher Geschwindigkeit mit dem Ziel, wirtschaftlichen Nutzen zu erzeugen. Bitkom, 2012 BEGRIFFE BIGDATA
  • 15. Interpretation von Daten zum Zweck der Vorhersage 1) von Ereignissen 2) von Übereinstimmungen (z.B.: Produkt <=> Kunde) 3) von Risiken Bruysten, 2014 BEGRIFFE PREDICTIVE ANALYTICS
  • 16. Die Industrie hat bereits 3 große Umschwünge hinter sich und steckt nun im vorerst größten: Der Total-Vernetzung. BEGRIFFE INDUSTRIE 4.0
  • 17. Industrie 4.0 
 “Die vierte Stufe der industriellen Revolution kann als eine Weiterführung oder als konsequente Umsetzung der Ideen und Technologien aus der dritten Industrierevolution verstanden werden. Sie wird neben einem fundamentalen Umdenken in der Funktionsweise von Produktionsanlagen auch zu Umbrüchen in der Arbeitswelt führen.” Definition CPS CPS – Cyber-Physical Systems – bezeichnet die Verschmelzung der physikalischen mit der virtuellen Welt. Das heißt es entsteht eine Vernetzung zwischen Mensch, Maschine, Produkt, Objekt und IKT- System. Als Objekt werden Werkzeuge, Behälter und andere Hilfsmittel bezeichnet, die über Barcodes, Sensoren und Aktoren von passiven zu aktiven Einsatzmitteln in der Produktion mutieren. Maschinen können neben dem Bediener (= Mensch) und anderen Maschinen auch mit den Objekten und Produkten kommunizieren, so dass permanent Informationsströme, beispielsweise über Auftragsstand, Materialoder Wartungsbedarf, vorhanden sind. Quelle: IAB-Forschungsbericht 8/2015 BEGRIFFE INDUSTRIE 4.0
  • 18. Das Internet der Dinge betrifft den gesamten Produktlebenszyklus und kann während der gesamten Phase den Kontakt zwischen Kunde und Anbieter fördern h"ps://www.flickr.com/photos/ciscoibsg/59351695189 BEGRIFFE DAS INTERNET DER DINGE
  • 19. Die Übersicht von IBM zeigt technische Spielfelder des IoT. BEGRIFFE DAS INTERNET DER DINGE
  • 20. Das Internet der Dinge erlaubt flexibelste 
 Lösungen um Menschen mit Marken, Objekte mit Objekten, Orte mit Ereignissen, Kunden mit Themen (…) zu vernetzen. BEGRIFFE DAS INTERNET DER DINGE
  • 21. “Datenqualität” ist die Basis für Unternehmensentwicklung, Produktdesign und Kundenzufriedenheit. Dabei muss der Begriff Qualität systematisch definiert sein. Hintergrund BigData-, Maschine- und Deeplearning können mit unstrukturierten Daten in heterogenen Formaten umgehen. Somit sind die Datenqualitätsdimensionen nicht zwangsläufig die Homogenität und Normalisierung der Daten, sondern zum Beispiel auch die Vielfalt der verfügbaren Metadaten, sowie die pure Menge der Datensätze. exemplarische Big-Data-Datenqualitäten • Menge der Datensätze • Vielfalt der Datenquellen • Häufigkeit von Feedback-Zyklen • Heterogenität der Feedback-Arten • Verfügbarkeit von Metadaten • Geschwindigkeit des Zugriffs • Modellfreie Analyse Data Quality BigData Treemap BEGRIFFE DATA QUALITY
  • 22. Im Folgenden sehr allgemein verwendet. Ein Sensor generiert Daten, zum Beispiel: 1) Physik/Umwelt: Temperatur, Beschleunigung, Lage, Kompass, … 2) Bio/Health: Puls, Fingerabdruck, Gehirnströme, … 3) Feeds/Algorithmen: Social Media Ereignisse, Alerts, … BEGRIFFE SENSOR
  • 23. Differenziert zu betrachten: Physikalischer Speicher: HDD / SSD Anbindung: z.B.: NAS / Cloud Logischer Speicher: Dateien, MySQL, No-SQL, … BEGRIFFE SPEICHER
  • 24. Mega Trends Trend bis 2020 Digital World > 4 MRD Menschen haben bis 2020 einen Internet Zugang Internet der Dinge > 50 MRD Systeme werden 2020 am Netz hängen Sensormania Es wird billiger sein, ein Gerät mit Sensoren zu bauen als ohne Datarama BigData & Predictive Analytics werden den Alltag bestimmen Industrie 4.0 Interaktionen zwischen Unternehmen werden automatisiert stattfinden Plattformication Integrierte Prozesse und APIs bilden Plattformen und Marktplätze Integration Produkte müssen in Wallet-Garden Plattformen positioniert werden Wearables Wearables werden Logistik und Service erobern Convenience „Smart“ wird aktiv und selbstständig Menschen unterstützen
  • 25. Big Data ist eingebettet in zahlreiche Themen, Methoden und Technologien LEARNING TWO
  • 27. „Taxonomie (v. griech. táxis „Ordnung“, -nómos „Gesetz“) ist primär die sprachwissenschaftliche Klassifikation aller Gegenstände (Entitäten) und Ereignisse in begriffliche Taxa (Sing.: Taxon) (Gruppen) bzw. in Kategorien. Anthropologische Untersuchungen zeigen, dass Taxonomien in örtliche, kulturelle und soziale Systeme eingebettet sind und verschiedenen sozialen Zwecken dienen.“ http://de.wikipedia.org/wiki/Taxonomie BEGRIFFE TAXONOMIE
  • 28. Ist ein guter Ausgangspunkt, führt aber oft zu Problemen bei der Einordnung, da es oft keine wirklich präzise Einordnung gibt, oder aber mehrere gleichwertige Einordnungen möglich sind. BEGRIFFE MONODIMENSIONALE TAXONOMIE
  • 29. Beispiel: Napoleon Ist er ein Imperator? Ein Feldherr? Ein General? Ein Staatsmann? Ein Kaiser? Ein Korse? Ein Franzose? Ein Mann? Ein Held? Ein Tyrann? BEGRIFFE MONODIMENSIONALE TAXONOMIE
  • 30. c f d a b e Mehrdimensionale Erweiterung der monodimensionalen Taxonomie BEGRIFFE POLYDIMENSIONALE TAXONOMIE
  • 31. Napoleon Imperatoren Alexander 
 der Große Berühmt Coco Chanel Frankreich Beispiel: Napoleon BEGRIFFE POLYDIMENSIONALE TAXONOMIE
  • 32. Person: Napoleon Beruf: Imperator Person: Alexander 
 der Große Eigenschaft: Berühmt Person: Coco Chanel Ort: Frankreich Verschiedene Knotentypen BEGRIFFE POLYDIMENSIONALE TAXONOMIE
  • 40. BIGDATA PIPELINE Sensor Speicher Interpreter Ereignis Zweck Big Data Predictive Analytics
  • 41. Otto Group: Bestellaufkleber
 Der Otto-Versand will ähnlich wie Amazon mit den Kunden über seine Produkte in Kontakt bleiben. Bei Amazon gibt es den Dash-Button mit WLAN zum Nachbestellen von Verbrauchsmaterialien, bei Otto jetzt einen NFC-Aufkleber namens Otto- Produktassistent. http://www.golem.de/news/otto- produktassistent-otto-verteilt- bestellaufleber-fuer-seine- produkte-1511-117398.html BEISPIEL SMART MACHINE
  • 43. Smart-Home
 Leuchtmittel, Leuchtsprecher, Lauschmittel
 Beispiele für Smart-Home- Applikationen bietet der chinesische Hersteller Sengled. Eine LED wird mit Mikrophone und Lautsprechern ausgestattet zum Ambient-Assistant und kann sich in B2B, wie B2C in zahlreiche Umgebung ohne großen Aufwand integrieren. Integrationen mit IBM-Watson, Amazon Alexa oder Microsoft Cortana sind denkbar. siehe auch: - CNET - heise.de BEISPIEL SMART HOME
  • 44. Technik Beispiel NFC-Tag als Aufkleber Lesegeräth"ps://www.flickr.com/photos/37996583811@N01/12204406165 BEISPIEL SMART TAG
  • 45. Use-Case: mcs Label-Standard Der mcs Indent-Aufkleber enthält einen QR-Code, einen Webcode und ist mit NFC oder RFID erweiterbar. Der Aufkleber verweist zunächst auf den mcs-Ident-Server und kann über diesen verschiedene Inhalte zurückgeben. BEISPIEL SMART TAG Diese Inhalte können für verschiedene Nutzergruppen variieren. mcs- Mitarbeiter sehen das Produktdatenblatt und ihre Aufgaben mit diese Produkt, ein Endkunde bekommt ein Video – und wenn er auf einer Messe ist, zusätzlich eine Kaffee-Einladung auf dem Stand des mcs-Kunden.
  • 46. TOOLS THE BIG DATA TECHNOLOGY STACK
  • 47. Data Science Studio Dataiku DSS is the collaborative data science software platform that enables teams to explore, prototype, build, and deliver their own data products more efficiently Wizard Pro Wizard is a new way to analyze data on your Mac. No programming, no typing. Just click and explore. • Elegant graphical results • Instantaneous statistical tests • Advanced multivariate modeling • Interpret models with ease • Flexible import and export TOOLS PERSONAL TOOLS
  • 48. Elastic Search Elasticsearch is a distributed, open source search and analytics engine, designed for horizontal scalability, reliability, and easy management. It combines the speed of search with the power of analytics via a sophisticated, developer-friendly query language covering structured, unstructured, and time-series data Kibana Kibana is an open source data visualization platform that allows you to interact with your data through stunning, powerful graphics. From histograms to geomaps, Kibana brings your data to life with visuals that can be combined into custom dashboards that help you share insights from your data far and wide. TOOLS ELASTIC STACK
  • 49. IBM SPSS Modeler IBM SPSS Modeler gives you the ability to understand people in more subtle and useful ways and predict their behavior more accurately than you can with any other method. • Customer intimacy /
 customer experience management • Fraud and risk mitigation • Human capital management/resource planning • Inventory management • Marketing effectiveness • Operational excellence TOOLS IBM
  • 51. Nähe Closeness Die Entfernung eines Knoten, zu allen anderen. Degree Connectedness Anzahl der Kanten. Vermittlungsleistung Betweenness Die Entfernung eines Knoten, zu allen anderen Vermittlungsleistung. BEGRIFFE NETZWERKE
  • 52. In social networks, group boundaries promote the spread of ideas http://phys.org/news/2015-06-social-networks-group-boundaries-ideas.html EXKURS NETZWERKTHEORIE
  • 54. "Structural Holes Versus Network Closure as Social Capital," Ronald S. Burt, in N. Lin, K. Cook and R. S. Burt: Social Capital: Theory and Research. Sociology and Economics: Controversy and Integration series. New York: Aldine de Gruyter, 2001, pp. 31-56 EXKURS NETZWERKTHEORIE
  • 57. 80% der Menschen vertrauen Empfehlungen von Freunden* (nur 14% vertrauen der Werbung) *Quelle: PwC
  • 59. 4 Business out of Data
  • 60. Dark Data Herausforderung Die Menge der ungenutzten, vergessenen oder nicht für weitere Zwecke als nutzbar identifizierten Daten nimmt stetig zu. Beispiele Spreadsheets PowerPoints Mehrfache alte Dokumentversionen E-Mail-Attachments Vergessene ZIP-Files Inaktive Datenbanken Backups Daten von ehemaligen Mitarbeitern Logfiles Transaktions-Historien Reports, Recherchen, Analysen Lösung Systematische, historische und organisatorische Datenfluss-Analyse BUSINESS OUT OF DATA DATENSCHÄTZE HEBEN
  • 61. Data Potential Analysis Identifikation
 Datenquellen systematisch identifizieren
 Informations- & Datenflussanalyse Qualifikation
 Datenquellen qualitativ bewerten
 Bewertung der Datenquellen & der Interoperabilität
 Model-Free oder Model-Based Modifikation
 Verbesserung der Datenbasis
 Verbesserung des Datafunnels Selektion
 Detailentscheidungen der BigData-Strategie Ergebnis Klarheit über Datenpotentiale Beschreibung der gegebenen technischen Handlungsspielräume Empfehlungen für Verbesserungen zur Maximierung der Optionen Data-Business-Modell BUSINESS OUT OF DATA DATENSCHÄTZE HEBEN
  • 62. Data Potential Analysis Vorgehensweise Systematische Stakeholder-Interviews Informations- & Datenflussanalyse Bewertung der Datenquellen & der Interoperabilität Analyse von Qualitäten & Quantitäten Ergebnis Klarheit über Datenpotentiale Beschreibung der gegebenen technischen Handlungsspielräume Empfehlungen für Verbesserungen zur Maximierung der Optionen Mögliche Ergebnisse der Identifikation: Kundenspezifische Produktempfehlungen Ergebnis Handlungsempfehlungen für BigData - Projekte mit Einschätzung der Werthaltigkeit und Potentiale für PioneerInvestments. BUSINESS OUT OF DATA DATENSCHÄTZE HEBEN
  • 63. BUSINESS OUT OF DATA DATENSCHÄTZE HEBEN Machine-Learning kann eingesetzt werden, um Unregelmäßigkeiten 
 in beliebigen größeren Datenmengen zu finden. Anwendungsmöglichkeiten Diese Technologie kann zur Erkennung von Betrugsversuchen oder
 -fällen in Datenströmen mit wertschöpfenden Transaktionen eingesetzt werden. Dies kann zum Beispiel sein: • Gewinnspiele, Quizze usw. • Bestellungen & Abrechnungen in Shops • Login-Versuche • Service- & Versicherungsfälle • Kommentar-Spam • Bewertungs-Betrug • usw. usf. UseCase: Fraud Detection, Spam-Recognition
  • 81. Psychosoziale Motivation Clustering Dimensionen der Personalisierung Kunden bei Ihren Wünschen, Bedürfnissen und Vorlieben abholen Um von einem Produkt überzeugt zu werden, haben unterschiedliche Kunden, unterschiedliche Bedürfnisse. Motivations- und Intentionsmodell Produktmodell Stimmungsmodell Modenmodell Netzwerkmodell Angela möchte eher Zahlen, Datenblätter und Statistiken sehen. Sie braucht das Gefühl von Sicherheit und Stabilität, eine formale Sprache und neutrale Farben. Bernd möchte investieren, er ist bereit, ein Risiko einzugehen, wenn er ein gutes Bauchgefühl hat. Warme Farben, Bilder und eine kurze, prägnante 
 Sprache helfen ihm dabei, sich wohl zu fühlen. Unser Personalisierungsmodell erlaubt das automatische Clustern von Kunden nach Bedürfnissen, Stimmungen und Motivationen und so eine ganz persönliche Individualisierung.Wir helfen, die Auswahl der Produkte, wie auch deren Präsentation auf die Bedürfnisse der Kunden abzustimmen.
  • 82. Evans Cycles UK Fahrradhändler Aufgabe Auch Gelegenheitsfahrer ansprechen Herausforderung Gelegenheitsfahrer lesen keine Fahrradzeitschriften und keine Themen-Websites Lösung Hochpersonalisierte Werbung auf News-Seiten Ergebnis Kosten pro Akquisition: -47% Umsatzsteigerung +80% PRAXIS EVANS CYCLES Quelle: Absatzwirtschaft
  • 83. 3 Day Blinds US Rollladenhersteller Aufgabe Effektivere Marketingstrategie Herausforderung Weniger Abhängigkeit von Reichweite und weniger Streuverlust Lösung Datenanalyse: Nur Kunden adressieren, die die Marke schon kennen Ergebnis ROI für Kosten pro Lead: +140% PRAXIS 3 DAY BLINDS Quelle: Absatzwirtschaft
  • 86. Abgrenzung Artificial Intelligence vs. Artificial General Intelligence Begriffe Model Free Domänenagnostisch Unsupervised OVERVIEW ARTIFICIAL INTELLIGENCE
  • 87. Alpha Go vs. Lee Sedol 4 : 1 2,08 × 10170 EXAMPLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE
  • 91. Person 1 Person 2 männlich männlich Engländer Engländer geboren 1948 geboren 1948 zum 2. Mal verheiratet zum 2. Mal verheiratet 2 Kinder 2 Kinder Wohlhabend Wohlhabend Im Winter oft in den Alpen Im Winter oft in den Alpen Mag Hunde Mag Hunde Prominent Prominent Ozzy OsbournePrinz Charles
  • 93. Über 50%: im Bett Über 40%: im Bad Über 30%: beim Essen
  • 94. 23:45 Düsseldorf Grafenberger-Alle 128 3. Etage, Schlafzimmer387 Freunde auf Facebook Hobby: Eigener Garten ø Alter: 46 Gute Wohnlage Interessen: Automobil-Industrie Geldanlagen Europa Interessen mit 215 Freunden geteilt iPad Winkel: 43° Prognose Einschlafzeitpunkt: 23:58 Sharing-Statistik verheiratet ElisabethAlter: 56 davon 15 Arbeitskollegen Summe Facebook Freunde: 6241 Kalender: Termine morgen Termine mit 4 Personen davon 3 bei FacebookGemeinsame Interessen Historie
  • 97. Ansprache Banner Mailing Newsletter OnBoarding
 Landingpage Call Center Service-Agent Präsentation
 Übersichten Itempages Selektion
 Call 2 Action Warenkorb Abonemments Entscheidung
 Payment Vertrag Action! After Sales
 Upsales Newsletter Services EINFÜHRUNG PREDICTION FUNNEL
  • 98. BigData Analysen auf Basis von Machine Learning können
 überraschend präzise und fokussierte Empfehlungen generieren. Dies gilt für B2B- und B2C-Situationen. Anwendung B2B • Werbemittel-Empfehlungen für spezifische Situationen/Personen
 in mcs-Shops für Einkäufer bei mcs-Kunden. • Werbemittel-Ausgestaltungen (Farbe, Form, Modell, …) für
 spezifische Situationen/Personen in mcs-Shops für Einkäufer 
 bei mcs-Kunden. Anwendung B2C • Analyse von Kunden-Verhalten im Umgang mit mcs-Produkten
 und Empfehlung (z.B. als ergänzendes digitales Produkt in Form
 eines Newsletters mit individuellen Inhalten). USE CASE PRODUKTEMPFEHLUNGEN
  • 99. Argos UK Retailer Beispiel Customer Journey 1. Suche bei Google mit Tablet nach “4K TV” 2. Landingpage Online-Shop 3. Einfaches Erklärvideo 4. Testimonials 5. SmartPhone App hilft beim Ausmessen der Wand 6. Abbruch der Suche 7. Nachfass E-Mail mit Tipps zum angesehenen Produkt 8. Deeplink auf Landingpage mit Chat-Service 9. Kauf PRAXIS ARGOS Quelle: Absatzwirtschaft
  • 101. Motivations- und 
 Intentionsmodell Produktmodell Stimmungsmodell Modenmodell Netzwerkmodell EINFÜHRUNG CUSTOMER SEGMENTATION
  • 102. Gamifications-Mechaniken Cluster “Anna” Kompetitiv, Service, 
 Single, Party, Sport, CDU, 41 Status Access Power Stuff Points Badgets Leaderboards Anerkennung Beziehungen Ehre Eros Essen Familie Idealismus KörperlicheAktivität Macht Neugier Ordnung Rache Ruhe Sparen Status Unabhängigkeit BEISPIEL GAMIFIED CUSTOMER JOURNEY
  • 107. alt steht rum sieht gut aus und verstaubt 10.000 Stk. produziert ca 5.000 Stk. beim Kunden neu steht rum sieht gut aus und verstaubt 7.500 Stk. produziert 6.287 Stk. beim Kunden Bluetooth Beacon & GSM Chip Verlinkt auf Microsite 1-Klick NL Anmeldung Hat Rückruf-Service-Button Meldet sich, wenn aufgestellt Bild:Terry Johnston BEISPIEL VERNETZTES PRODUKT
  • 108. 6 Fazit & Überblick
  • 109. Checkliste Dark Data Analyse Wo sind welche Daten? Digital Customer Journey Was braucht der Kunde wann? Data Potential Analysis Wo sind welche Daten? Data Business Model Welche Daten können wo helfen? Data Requirement Check Welche Datenqualitäten werden benötigt? Prototype Try & Error Rollout Products, Services, Workflows, … PRAXIS TODOS Quelle: Absatzwirtschaft
  • 110. Nutzer von BigData Anwendungen Kunden: Nutzen statt Spam Personalisierte Newsletter, Landingpages, Apps, Push-Notifications, … Marketing: Weniger Streuverlust Neue KPI, Kunden-Analysen, Erfolgsprognosen, dynamische Banner Vertrieb: Transparenter Kunde Neue KPI, Personalisierter Funnel, bessere Erfolgsmessungen Call Center: Perfekte Ansprache Personalisierte Ansprache, individuelle Angebote, passende Lösungen Management: Transparenter Markt Prognosen, Trends, Insights, Planbarkeit Service: Planung Vorhersage von Servicefällen, Ersatzteilbeschaffung PRAXIS CLIENTS Quelle: Absatzwirtschaft
  • 112. Prof. Tim Bruysten bruysten@richtwert.eu Mediadesign Hochschule Prodekan Gamedesign www.mediadesign.de richtwert GmbH thinktank for an accelerated future www.richtwert.eu Innovation & Excellence GmbH i.G. we create digital enterprises www.innovation-and-excellence.com intelligence GmbH creating business out of data www.intelligence-gmbh.de brand & sense GmbH communication for networked markets www.brandandsense.com Kommunikationswissenschaftler, Gründer, Unternehmer, Mitautor der Bitkom BigData Studie, Zahlreiche Vorträge und Workshops in Industrie und Wirtschaft zu Gamification, Social Media, BigData, Machine-Learning; Akkreditierung als Forschungsinstitut für innovative Technologien in Frankreich im Jahre 2011, Mittelstandsbotschafter der Verlagsgruppe Handelsblatt. Seit 20 Jahren selbstständig; geschäftsführender Gesellschafter der richtwert GmbH mit den Tochtergesellschaften intelligence GmbH (BigData, Machine-Learning, Deep-Learning), brand & sense GmbH (Kommunikation & Agentur), innovation & excellence GmbH i.G. (Innovationsberatung, Technologiefolgenabschätzung, Change); seit 11 Jahren in der Hochschullehre mit Stationen in Maastricht und Aachen, seit 2011 Professor für Gamedesign an der MD.H Düsseldorf, seit 2013 Prodekan des Fachbereichs.
  • 113. Sabrina Nicke Assistenz der Geschäftsführung Mail: nicke@richtwert.eu Telefon: +49 211 63 55 195 4 Adressen: richtwert GmbH intelligence GmbH brand & sense GmbH Grafenberger-Allee 128 40237 Düsseldorf Innovation & Excellence GmbH Hanne Nüte 24 12359 Berlin MD.H University of Applied Science Fachbereich Gamedesign Werdener Straße 4 40227 Düsseldorf Kontakt Referenz-Auszug KfW – Kreditanstalt für Wiederaufbau Deutsche Lufthansa AG DLR – Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt BT – British Telecom Ubisoft & BlueByte Daedalic West MTU Aero Engines GmbH Handelsblatt GmbH Verlagsgruppe Handelsblatt VDI – Verein Deutscher Ingenieure e.V. Kunstsammlung NRW Bundesarchitektenkammer Bund deutscher Architekten BDA Franckh-Kosmos Verlag Rheinische Post Mediengruppe RTL und SuperRTL GREY Worldwide Pioneer Investments L’ORÉAL Deutschland Langenscheidt GmbH & Co. KG Athlon Car Lease Germany GmbH & Co. KG T-Systems Fraunhofer IAO