Wie Big Data die Unternehmenswelt verändert

Von STEVEN ROSENBUSH und MICHAEL TOTTY

Es gibt einen Haufen Informationen da draußen. Experten nennen es Big Data. Die Definition ist schwammig, doch im Grunde geht es um Folgendes: Unternehmen haben Zugang zu deutlich mehr Informationen als in der Vergangenheit. Sie kommen von deutlich mehr Quellen als früher – und sie können fast so schnell wieder verloren gehen, wie sie generiert werden.

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Der Begriff Big Data wird häufig mit Firmen verknüpft, die bereits mit Informationen arbeiten – zum Beispiel Google, Facebook und Amazon . Doch auch andere Unternehmen stellen das Thema inzwischen ins Zentrum von immer mehr Abteilungen. Sie sammeln große Mengen an Informationen: aus traditionellen Quellen wie dem Verkauf, aus neuen Quellen wie sozialen Netzwerken und von mobilen Geräten. Und sie versuchen, aus den gewonnenen Informationen abzuleiten, wie sie ihre Produkte verbessern, Kosten reduzieren und Kunden binden können.

Spediteure nutzen Sensoren an ihren Lkw, um Auslieferungen zu beschleunigen. Hersteller können tausende Forenbeiträge danach auswerten, ob Kunden eine Änderung ihres Produkts mögen. Personaler untersuchen Fragenbögen nach Antworten, um zu prüfen, ob jemand gut ins Unternehmen passt.

Doch noch bleiben viele Hindernisse. Einige sind technischer Natur, doch eingefahrene Prozesse können ebenfalls im Weg stehen. In den meisten Unternehmen basieren Entscheidungen noch auf dem Hippo-Prinzip: highest paid person's opinion – die Meinung desjenigen zählt, der das höchste Gehalt bekommt. Einem Manager zu erklären, dass Daten häufig die Intuition schlagen, ist manchmal schwer zu vermitteln.

Im Folgenden finden sich einige Möglichkeiten, wie Unternehmen die Kraft der Daten nutzen, um ihr Geschäftsmodell zu verändern.

Human Resources

Sozialleistungen – darunter vor allem die Krankenversicherung – können teuer sein. Einige Unternehmen nutzen Big Data, um besser damit umgehen zu können.

Caesers Entertainment zum Beispiel analysiert die Krankenversicherungsdaten seiner 65.000 Mitarbeiter und ihrer mitversicherten Familienangehörigen. Manager können damit tausende Werte abfragen, wie Mitarbeiter die medizinische Versorgung nutzen – zum Beispiel die Anzahl der Notaufnahmen und ob sie Markenmedikamente oder Generika nutzen.

„Das ist wie ein Scheinwerfer auf etwas, das bislang im Dunkeln lag. Es sind Kosten für ein Unternehmen, von dem Personaler nicht dachten, dass sie darüber irgendeine Kontrolle haben", sagt Emily Gaines von Caeasers.

So zeigen Daten von 2010 beispielsweise, dass an einem Standort des Unternehmens – das Hotel Harrah's in Philadelphia – nur 11 Prozent der Notfälle bei weniger teuren Einrichtungen für Notfälle behandelt wurden, 34 Prozent waren es über alle Standorte von Caesers hinweg. Das Team von Harrah's startete eine Kampagne, um Mitarbeiter an die hohen Kosten des Besuchs von Notaufnahmen zu erinnern und verbreitete eine Liste von alternativen Einrichtungen. Zwei Jahre später besuchten 17 Prozent die weniger teuren Einrichtungen für Notfallbehandlungen und der Anteil von Personen, die mehrfach die Notaufnahmen besuchten, fiel von 40 auf 30 Prozent.

Seit Caesers begonnen hat, die Notaufnahmen nachzuverfolgen, sind 10.000 Notfälle im gesamten Unternehmen durch weniger teure Alternativen behandelt worden. Die Firma konnte so 4,5 Millionen Dollar sparen.

Big Data verändert auch die Mitarbeitersuche – beispielsweise bei Catalyst IT Services, einem IT-Outsourcing-Unternehmen in Baltimore, das Teams für Programmieraufgaben zusammenstellt. Dieses Jahr wird sich das Unternehmen mehr als 10.000 Bewerber ansehen. Herkömmliche Personalbeschaffung ist aus Sicht der Firma nicht nur zu langsam und schwerfällig, die subjektiv geprägten Entscheidungen bei Einstellungen seien außerdem nicht immer die beste Wahl.

„Man muss in der Lage sein, Modelle zu bauen, die dabei helfen, die subjektive Sicht wegzunehmen", sagt Michael Rosenbaum, Gründer und Geschäftsführer von Catalyst.

Catalyst fordert die Kandidaten auf, online Fragen zu beantworten – eine Methode, die heutzutage viele Unternehmen nutzen, darunter Google. Catalyst nutzt die Online-Fragebögen, um tausende Informationshäppchen von jedem Bewerber zu erfassen – tatsächlich erfährt die Firma mehr dadurch, wie die Bewerber antworten, nicht was sie antworten.

Zum Beispiel könnte der Online-Fragebogen einem Bewerber eine Aufgabe geben, die einen Taschenrechner benötigt – ohne, dass der Bewerber das im voraus weiß. Je nachdem wie der Bewerber reagiert verrät sein Verhalten viel darüber, wie jemand später mit Herausforderungen umgehen wird.

Jemand, der sich lange mit einer schwierigen Frage beschäftigt, könnte zu einer Aufgabe passen, die einen methodischen Ansatz für Problemlösungen benötigt, während ein Bewerber, der aggressiver vorgeht, an anderer Stelle besser aufgehoben wäre.

Das Überzeugende an diesem Ansatz ist, dass er berücksichtigt, dass unterschiedliche Menschen unterschiedliche Fähigkeiten in ein Unternehmen einbringen – und dass es keinen Job gibt, der für alle passt. Millionen von Daten zu analysieren kann helfen, die Attribute von Bewerbern zu finden, die für bestimmte Situationen erforderlich sind – etwas, das subjektive menschliche Entscheidungen nicht können.

Ein Zeichen für den Erfolg der Algorithmen: Die Personalfluktuation bei Catalyst beträgt nur rund 15 Prozent pro Jahr, bei den US-Konkurrenten sind es 30 Prozent, bei ähnlichen Firmen außerhalb der USA 20 Prozent.

Produktentwicklung

Big Data kann helfen, Kundenwünsche zu erfassen und diese Informationen in neue Produkte einfließen zu lassen. In diesem Bereich sind Internetunternehmen führend.

Der Social-Game-Anbieter Zynga in San Francisco, bekannt unter anderem für Farmville, fängt am Tag 25 Terabyte an Daten durch seine Spiele ein – genug, um 1.000 Bluray-Discs zu füllen. Es nutzt die Daten für den Kundendienst, für Qualitätssicherung und bei der Entscheidungsfindung, welche Funktionen es in die neue Version von Spielen schaffen.

So waren in der Original-Version des Spiels Farmville die Tiere vor allem Dekoration. Doch Zyngas Analysten fanden heraus, dass die Spieler mit den Tieren deutlich mehr interagierten, als die Entwickler im Voraus erwartet hatten. Sie veränderten ihre Positionen innerhalb der Farm und nutzten das Spielgeld, um sie zu kaufen.

Folgerichtig wurden die Tiere in Farmville 2 deutlich wichtiger. Wenn jemand beispielsweise einen Kuchen verkaufen will, braucht er zunächst eine Kuh für die Milch und Hühner für die Eier.

Sogar Zyngas Grafiker nutzen Daten, wenn sie neue Objekte zeichnen. Im herkömmlichen Testmarketing würde ein Spieledesigner beispielsweise verschiedene Versionen einer getupften Kuh mit Fokus-Gruppen testen. Zyngas Grafiker können einfach beide Versionen im Spiel unterbringen und testen, welche besser ankommt.

Doch auch Hersteller von Waren aus der echten Welt nutzen Big Data, um die Interessen der Kunden zu untersuchen. Als Ford das erste Modell seines Kleinwagens mit einer globalen Karosserie entwickelte – eine Reihe von Bauteilen, die auf der gesamten Welt bei allen Ford-Autos und Lkw gleich ist – musste der Autobauer entscheiden, welche Funktionen, die in einer Region der Welt populär sind, auf der ganzen Welt verfügbar sein sollten.

Eine Funktion, die sich Ford angesehen hat, ist das Dreifachblinken, um eine Kurve anzuzeigen – eine Funktion, die jahrelang in Fords europäischen Autos verfügbar war. Anders als der in den USA verbaute Blinker, blinkt dieser drei Mal, wenn der Fahrer ihn berührt und schaltet sich dann ab.

Eine komplette Marktforschung zum Thema wurde als zu teuer und zeitaufwendig angesehen. Daher schaute sich Ford die Websites von Auto-Enthusiasten sowie Foren von Ford-Fahrern an, um herauszufinden, was Besitzer eines Fords von der Funktion hielten. Mit Hilfe von Textanalysealgorithmen trugen Marktforscher mehr als 10.000 Erwähnungen der Funktion zusammen und fassten die relevantesten davon zusammen.

Der Dreifachblinker wurde mit dem neuen Ford Fiesta 2010 eingeführt und ist inzwischen in den meisten Autos des US-Autobauers verfügbar. Einige Kommentatoren schrieben online, dass sie es schwer fanden, sich an den neuen Blinker zu gewöhnen – viele verteidigten ihn aber auch.

„Die Nutzung von Algorithmen zur Textanalyse war entscheidend bei dem Vorhaben und half dabei, ein vollständiges Bild zu zeichnen, das über traditionelle Methoden der Marktforschung so nicht erfasst worden wäre", sagt Michal Cavaretta, Fords technischer Leiter für Vorhersage-Analyse und Data Mining.

Betrieb

Jahrelang haben Unternehmen digitale Technik dazu genutzt, ihre Abläufe effizienter umzusetzen. Mit dem Aufstieg von Big Data können sie nun deutlich mehr Informationen aus einer Fülle von Quellen nutzen.

Der US-Paketdienstleister United Parcel Service (UPS) verlässt sich schon lange auf Daten, um seine Abläufe zu verbessern. 2009 begann das Unternehmen damit, Sensoren an den Auslieferfahrzeugen anzubringen, die unter anderem die Geschwindigkeit und Ort des Fahrzeuges überprüfen, wie oft es rückwärts eingeparkt wird und ob der Fahrer angeschnallt ist. Ein Großteil der Informationen wird am Ende des Tages an ein UPS-Rechenzentrum gesendet und über Nacht analysiert.

Indem GPS-Ortsinformationen und Daten von Sensoren, die den Verbrauch von 46.000 Fahrzeugen messen, kombiniert wurden, konnte UPS 2011 den Spritverbrauch um rund 32 Millionen Liter und die Routen um rund 137 Kilometer verkürzen.

Marketing

Vermarkter nutzen schon lange Daten, um Kunden zu verstehen und ihren Wünschen entsprechend anzusprechen. Doch mit immer neuen Daten steigen auch die Möglichkeiten.

Wie viele andere Hotelbetreiber hat auch die Intercontinental Hotels Group in Großbritannien zahlreichen Details über die 71 Millionen Teilnehmer des Bonusprogramms Priority Club gesammelt – vom Einkommen bis hin zu der Frage, ob sie eher familiäre Hotels oder Business-Hotels bevorzugen.

Vor einigen Jahren konsolidierte das Unternehmen die Marketinginformationen. Seit damals verarbeitet man sie in einem einzigen Rechenzentrum, das Informationen von Social-Media-Websites nutzt und die Anfragen schneller bearbeitet als je zuvor.

Mit Hilfe des neuen Systems startete die Interconti-Gruppe im Januar eine neue Marketingkampagne. Während in früheren Kampagnen im Durchschnitt 7 bis 15 Werbebotschaften genutzt wurden, gab es diesmal 1.552, sagte Atique Shah von der Hotelkette.

Die Werbebotschaften werden etappenweise an einen Kern von zwölf Kundengruppen ausgeliefert, jede davon wird durch 4.000 Attribute klassifiziert. Eine Gruppe tendiert dazu, am Wochenende zu bleiben, Rabattpunkte gegen Geschenkkarten einzulösen und über Marketingpartner von Interconti zu buchen, erklärt Shah. Diese Kunden bekamen eine Werbebotschaft, die sie über lokale Veranstaltungen am Wochenende informierte.

Die Kampagne führte zu 35 Prozent mehr Buchungen als eine ähnliche Kampagne im vergangenen Sommer, sagt Steve Sickel, der bei Interconti als Senior Vice President für Marketing zuständig ist.

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