Mobile Shopping – die unberührte Daten Goldmine

44% aller Konsumenten nutzt das Smartphone beim Einkaufen, über ein Drittel für Preisvergleiche. Der Einfluss mobiler Suche auf den Konsum ist enorm: 90% aller Konsumenten geben an, dass die Suche übers Smartphone ihr Kaufverhalten beeinflusst.

Während erste spontane Reaktionen Einzelhändler dazu verleitet haben, Smartphones aus ihren Geschäften zu verbannen, findet nun ein Umdenken statt: die App Nutzung im Laden wird nicht mehr als Bedrohung des stationären Handels begriffen, sondern als Chance, den Kunden proaktiv anzusprechen und ihm maßgeschneiderte Angebote zu unterbreiten. Dazu muss der Retailer das Kundenverhalten kennen; was macht der Konsument auf seinem Smartphone, wenn er im Laden ist?

Ein Ergebnis der bisherigen qualitativen Forschung ist, dass 36% der Käufer die App eines Unternehmens öffnend, auf dessen Website sie anschließend online einkaufen. Mit Hilfe der Sensortasten von Smartphones kann nun viel genauer erkannt werden, was der Kunden macht: So weiss beispielsweise Wal-Mart über seien App, wenn Kunden einen Store betreten: diese werden dazu aufgefordert, in den sogenannten „Store Mode“ zu wechseln, in dem sie anschliessend in der Lage sind, Angebote und weiterführende Produktinformationen über spezielle QR Codes zu erhalten. Wal-Mart wiederum kann die Wege seiner Kunden nachvollziehen und erhält so Rückschlüsse darüber, warum bestimmte Produkte weniger gut verkauft werden: weil beispielsweise Kunden ein Regal überhaupt nicht abschreiten. Der Erfolg der Wal-Mart App ist beeindruckend: App-Nutzer besuchen Stores signifikant häufiger und geben 40% mehr Geld aus als Kunden ohne App.

Auch nachdem der Kunde einen Laden verlassen hat, ist er für den Retailer über eine App erreichbar. Walgreens erinnert seine Kunden über die App daran, die gekaufte Medizin auch einzunehmen und Rezepte mit den in der App gespeicherten Geräten auszufüllen. Doch das ist erst der Anfang: Einzelhändler sollten die Chancen ergreifen und mit Ihren Kunden während ihres kompletten Lebenszyklusses über Apps zu kommunizieren. Sowohl Erkenntnisse über zukünftige Käufe, als auch der bestmögliche Einsatz der Kenntnis über den Ort des Konsumenten bieten vielfältige Gelegenheiten, die über „contextually aware apps“ gesammelten Daten sinnvoll einzusetzen.

Amerikanischer Einzelhandel unterstützt Data Analytics

Daten und Daten Analytics werden immer relevanter für den US Einzelhandel. Mehr als 50% des Einzelhandels nutzen Datenanalysen für operative Entscheidungen.

Laut einer Studie der Wirtschaftsprüfungsgesellschaft KPMG über den amerikanischen Einzelhandel 2013 nutzen immer mehr Unternehmen Datenanalysen, um operativ und strategisch bessere Entscheidungen treffen zu können. Auch für die Gewinnung von Neukunden werden vermehrt Datenanalysen eingesetzt.

72% der Befragten gaben an, Kundendaten analysiert zu haben, um strategische Entscheidungen zu treffen. 67% nutzten darüber hinaus Daten von ihren Produkten.

Auf die Frage ob genügend Know-How für Datenanalysen innerhalb der Organisation vorhanden sei, antworteten nur 12% der Befragten mit einem „Ja“. 33% bauen diese Fähigkeit als Competence Center im Unternehmen auf und 43% sehen Potential für Verbesserungen für die Verwertung von Kunden- und Produktdaten.

Ein Zitat von KPMG Partner Mark Larson:

„Investing in technology to harness the vast amounts of structured data that reside in a company, as well as the unstructured data online and in social media, is proving to be integral to achieving success in the new retail environment. “

Quelle: Research Magazine UK

Virtuelle Assistenten – Eine neue Generation von Apps wächst heran

Wer Siri oder Google Now kennt, weiss die Dienste der virtuellen Assistenten zu schätzen. Von einfachen Arbeiten wie der raschen ins Smartphone gesprochenen Erinnerung oder einem Kalendereintrag angefangen, über Kleidertips für den Folgetag aufgrund der integrierten Wetterdaten bis hin zur geänderten Routenplanung aufgrund neuer Stauinformationen: es ist einfach sehr praktisch, wenn jemand „mitdenkt“.

Mitdenkende Apps sind aktuell stark im Kommen: Auf dem Bloomberg Next Big Thing Summit stellten sie den Löwenanteil der Geschäftsmodelle, die man im Silicon Valley für die meistversprechenden hält. Da Apps natü+rlich nicht wirklich mitdenken, sondern relevante Daten aus dem jeweiligen Nutzer Kontext integriert, spricht man von contextually aware applications. Über Sensoren sammeln Smartphones Daten über die Bewegungen, Aufenthaltsorte, Interaktionen, Geräusch- und Lichtszenarien,  in denen sich der Nutzer bewegt.  Insbesondere die Gesundheitsbranche steht hier vor eine Revolution: Apps und tragbare medizinische Geräte können beispielsweise herzinfarktgefährdeten Menschen rechtzeitig vor dem Infarkt mitteilen, dass eine Notsituation bevorsteht. So wird aus einem Life-logging für Nerds schnell eine praktische massentaugliche Anwendung, die kein Betroffener mehr missen möchte. Oder, wie Gary Wolf auf der Quantified Self Conference 2013 treffend bemerkte:

„Quantifying yourself will be regarded as a responsibility.“

Damit den reizvollen Anwendungen auch die entsprechenden Technologien zur Verfügung stehen, kündigen derzeit Beratungsgesellschaften wie IBM aber auch der Chiphersteller Intel Produktoffensiven an, die im Falle von Intel gar einer Neudefinition des gesamten Unternehmens gleichkommen.

Human API – Quantified Self für jedermann

Self Quantifizier wissen es schon lange: nicht nur das Sammeln und Analysieren der eigenen Daten, sondern gerade das Teilen der Daten mit anderen bringt hohe Erkenntnisgewinne. Was zunächst für weniger technologisch-affine Menschen undenkbar ist – das Teilen privater Verhaltensdaten mit anderen – bringt neben dem Wissen über die eigene Person eine Einordnung in das jeweilige soziale Umfeld mit sich, die dem Nutzer wiederum extrem hilft, sich in der Gesellschaft zu verorten.

Andrei Pop geht mit seinem Startup Human API den nächsten Schritt:: er möchte dem Normalbürger, der kein ausgewiesener Quantified Self Fan ist, möglichst einfach zu den oben beschriebenen Erkenntnisgewinnen verhelfen. Human API aggregiert Schnittstellen einer Reihe von Apps und Geräten aus dem Gesundheits- und Wellnessbereich. Zusätzlich macht das Startup externen Entwicklern die Normalisierung und Standardisierung der Daten einfacher. Über inhaltlich zusammenpassende APIs  werden kategorisierte Datenströme geliefert: so ist es für Dritte wesentlich leichter, auf thematischen Datenströmen aufzusetzen.  Dass diese Daten begehrt sind, zeigt der Andrang: über 600 Entwickler meldeten sich innerhalb der ersten 48 Stunden nach Einladung.

Animated Data Visualization: Die Foursquare Timemachine

Foursquare hat mit Unterstützung von Samsung die „Foursquare Timemachine“ ins Leben gerufen: Eine animierte Infografik, welche die Check-In Historie von Foursquare Nutzern schön visualisiert. Dabei kommen folgende Daten ins Spiel:

  • GPS Position
  • Name der Location
  • Foto der Location (falls vorhanden), nicht zwingend vom eingeloggten Nutzer
  • Tipp zur Location, nicht zwingend vom eingeloggten Nutzer
  • Distanz zum letzen Check-In
  • Nächster Check-In (nach dem gerade angezeigten)

Auch Reisen zu ferner gelegenen Orten werden grafisch nett dargestellt. Am Ende der Animation bekommt man einen Blick in die Glaskugel geliefert: Die Timemachine gibt Tipps, welche weiteren Locations man als nächstes besuchen könnte.

Bemerkenswert auch die musikalische Untermalung.

Apples iOS 7 deutet auf Boom für tragbare Technologie hin

Wer Apples Keynote zur Entwicklerkonferenz WWDC mitverfolgt hat, der wird die vielfältigen Hinweise auf zukünftige Schnittstellen zu tragbarer Technologie im mobilen Betriebssystem iOS 7 bemerkt haben. Während bisher Gadgets wie das Nike Fuelband oder Jawbones Up eigene Apps benötigten, um die Bewegungen des Nutzers ihren Systemen hinzuzufügen, bietet Apple mit zwei elementaren Bluetooth Features ab Herbst völlig neue Möglichkeiten der Datensammlung mit tragbaren Geräten bzw. Technologie in Kleidung: den Apple Notification Center Service (ANCS) und den Preservation and Restauration Service.

Mit diesen beiden Services können zum einen Push Notifications von iOS an ein über Bluetooth verbundenes Gerät gesendet werden. Zum anderen können über Bluetooth Daten zu einer App auf dem iPhone oder iPad passiv gesammelt werden. Wir können Tom Emrich komplett folgen, wenn er hierin einen grossen Schritt in Richtung wearable tech erkennt:  Apple positioniert sich als ein Hub für smart devices – eine Offenheit, die das Unternehmen in dieser Art bisher eher selten an den Tag legte. Für alle Fans des Quantified Self und insbesondere Hersteller von wearable tech eine äusserst positive Nachricht.

Data Science – Die harte Realität

Derzeit wird viel über das interessante und spannende Leben eines Data Scientist bzw. Data Engineers geschrieben: scheinbar einer der gefragtesten Berufsbilder überhaupt: im Silicon Valley werden Traumgehälter bezahlt; alle reissen sich um die Datenwissenschaftler.

Wie aber sieht sich der Data Engineer selbst? Wie Josh Wille, Clouderas Senior Director of Data Science, im MIT Technology Review meint,  stellt sich der Job aus Sicht eines Data Scientist eher ernüchternd dar: ein Grossteil der Zeit muss damit verbracht werden, Daten aufzuräumen und zu strukturieren. Diese eher administrativ zu nennenden Tätigkeiten sind Bedingung für die Kür: den Erkenntnisgewinn.

“I’m a data janitor. That’s the sexiest job of the 21st century,” he says. “It’s very flattering, but it’s also a little baffling.”

Über uns

DATARELLA – MAKING TECHNOLOGY SOCIALLY RELEVANT

Wir glauben, dass Technologie beitragen sollte, die Welt zu einem besseren Ort zu machen. Da diese Vision ziemlich weit gesteckt ist, brechen wir bei Datarella das Ziel auf die einzelne Person herunter, bis wir unserer Erwartung entsprechen: Mit unserer App explore helfen wir Menschen ein besseres Leben zu führen. Mit explore und der dahinterliegenden verhaltensanalytischen Technologie können Menschen ihre Lebensbedingungen direkt beeinflussen. Dadurch wird sie relevant.

„The Quantified Self“, „QS“, Selbst-Tracking mit dem Smartphone und mit Wearable-Apps, steht im Zentrum unserer Arbeit.

BERATUNG
Wir unterstützen Unternehmen und öffentliche Einrichtungen dabei, Data Science – Big Data in der Praxis – und QS optimal einzusetzen. Wir bieten Einführungen, Workshops, Entwicklung und Projektmanagement von der Geburt einer Idee bis zu ihrer erfolgreichen Implementierung.

UNSER PRODUKT ‚EXPLORE‘
explore ist ein mobiler Guide, der Userinnen und Usern hilft, ihre Lebensqualität zu verbessern. explore ist personalisiert, interaktiv und selbst-lernend. Nutzer können explore Guides wie z.B. den ‚Osteoporose-Guide‘ abonnieren, angepasst an die unterschiedlichen Themen ihres Lebens. Diese Guides helfen den Usern, ihr Leben besser zu managen.

Im Kern ist explore eine App, die Daten ihrer User sammelt: Aktiv, indem sie den Nutzern relevante Fragen aufgrund ihres Verhaltens stellt, und passiv, indem sie die Sensor-Daten sammelt, die das Smartphone aufzeichnet.

Wir entwickeln White-Label-Lösungen, Kundenbindungsprogramme und bieten Analysen und Interpretation aus den Tracking-Daten des mobilen Entgeräts.

UNSER SPEZIALGEBIET

Quantified Self, Mobile Tracking, Data Science, Big Data

Wirtschaftswoche Gründerwettbewerb Finale 2013 esa

Datarella Consulting

Datarella Consulting

Wir haben uns auf Consulting zu „Big Data“ und „Quantified Self“ spezialisiert. Unsere Big-Data-Experten unterstützen die Forscher und Praktiker unserer Kunden im Bereich Gesundheit (Healthcare), Medien, Tourismus, Finanzdienstleistungen und Handel. Mit unseren Data-Science-Analysen machen wir menschliches Verhalten verständlich. Unsere Experten für „Quantified Self“ helfen Unternehmen den Trend des Selbst-Trackens verständlich zu machen, und dabei, wie sie aus Quantified Self Produkte und Tools entwickeln können. Die Spannbreite erstreckt sich von Kundenbindungsprogrammen (Customer Loyalty), Mobilitätskonzepten, Self-Care und Fitness-Lösungen bis zur Analyse der internen Unternehmenskommunikation und Zusammenarbeit.

>

BIG DATA CONSULTING

Big Data-Projekte haben große Ähnlichkeit mit Social Media: es handelt sich in der Regel um Querschnittsthemen, und die Abläufe ziehen sich durch zahlreiche Abteilungen.
Es bietet sich an, mit einer allgemeinen Einführung ins Thema zu starten und dann einige „Quick Wins“ zu heben. Dazu bieten wir fünf Module an:

  • 1. Einführung in Big Data
  • Ziel des Workshop ist es, den Teilnehmern einen Überblick über „Data Science“ zu geben und sie in die Lage zu versetzen, sich selbst weiter zu informieren oder weitere Fortbildungen gezielt für sich auszuwählen. Damit soll der Workshop den Teilnehmern die Möglichkeit geben, zu erkennen, wo sich Potenziale bei Kunden ergeben, die dann mit interner bzw. externer Unterstützung in Angebote übersetzt werden können.

  • Data Science in der Anwendung
  • Data Science lernen, wie Chemie: durch „Experimentierkästen“, mit denen jeder Mitarbeiter auch ohne tiefe Statistikkenntnisse schnell explorativ mit Daten Produkte entwickeln kann.
    Ziel: Die Teilnehmer machen erste praktische Erfahrungen im Umgang mit Data Science Tools. Komplexe, bisher nur wenigen Spezialisten zugängliche Methoden wie Textmining, Predictive Modelling , Machine Learning oder Visualisierung werden vorgestellt und (wo möglich) selbständig erschlossen.
    Module mit Anwendungen aktueller Data Science Tools mit Code an konkreten Beispielen.
    Vorstellung und interaktive Anwendung der Tools anhand von durch die Teilnehmer oder die Referenten gewählten Beispielen (BYOD).

  • Open Innovation
  • Durch Open Innovation wird eine Gruppe von Kunden, Nutzern, Zulieferern oder Mitarbeitern aktiv am Innovationsprozess beteiligt. Das Internet bietet hierzu ideale Vorraussetzungen zur Zusammenarbeit.
    Länder-, branchen- und abteilungsübergreifende Vernetzung zur Förderung von Innovation und Nutzung von Synergien in Form eines verbesserten „Knowledge absorbings“.
    Die Kommunikation wird universell, d.h. nicht nur „lesen“ und „suchen“, sondern „erkunden“, „diskutieren“, „erstellen“, „andere befragen“, „austauschen“ und „teilen“.
    Förderung des Unternehmergeistes durch Empowerment und Entwicklung von Think Tanks.
    Die Teilnehmer werden anhand von aktuellen Beispielen aus der Branche an Open Innovation herangeführt. Die Methoden und Tools werden vorgestellt und die Teilnehmer in die Lage versetzt, die Tools in ihren Innovationsporzess zu integrieren.

  • Entwicklung von Big Data Produkten
  • Im Workshop „Entwicklung von Big Data Produkten“ werden die Teilnehmer Produktideen und mögliche Projekte zur Umsetzung zu entwickeln. Die Bedarfe der Kunden werden mit den technologischen Möglichkeiten zur Deckung gebracht, die sich durch „Big Data“ neu ergeben.
    Ziel ist es, kurz- und mittelfristige Produkte und eine erste „Big Data Strategie“ vorzubereiten und in der Folge der Geschäftsleitung vorzulegen.

>

QUANTIFIED SELF CONSULTING

  • Loyalty – Kundenbindungsprogramme
  • Mobility – Mobilitätskonzepte
  • Self-Care – Gesundheit und Wellness
  • Analyse der Inhouse Communication
  • Computational Social Science
  • Maßgeschneiderte Quantified-Self-Produkte

„Quantified Self“, „QS“, ist eine weltweite Gemeinschaft von Machern und Nutzern von „Self-Tracking“-Tools, Software und Hardware, mit denen sich Menschen selbst vermessen, ihr Leben aufzeichnen, benchmarken und sich verbessern wollen. Die QS-Bewegung wurde 2007 von den beiden WIRED-Redakteuren Kevin Kelly und Gary Wolf gestartet. Ihren Ursprung nahm QS allerdings sehr viel früher: im Augenblick, als die erste Person sich auf eine Waage gestellt hatte, um ihr Körpergewicht zu messen. Nahezu jeder trackt sich selbst auf die eine oder andere Weise. Nach einer aktuellen Erhebung des Pew Internet Institutes tracken sich bereits 60% aller US-Amerikaner mit speziellen, dafür entwickelten Geräten, und 46% geben an, ihr Verhalten aufgrund der gemessenen Daten verändert zu haben.

Mit unserer Quantified-Self-App explore haben wir selbst praktische Erfahrung in QS gemacht. Unsere QS-Experten helfen Ihnen, die Welt des „Quantified Self“ zu verstehen und sein Potenzial für Ihr Unternehmen erfolgreich einzusetzen. Denken Sie daran, mit QS-Tools spielerisch und gleichzeitig exakt das Kommunikationsverhalten und die Kommunikationskultur ihrer Mitarbeiter zu erforschen? Wollen Sie QS Self-Care einsetzen, um Krankheiten vorzubeugen und die Kranheitstage zu senken? Oder wollen sie QS in ihr bestehendes Kundenbindungsprogramm oder CRM einbinden und so einen weiteren direkten und persönlichen Kommunikationskanal zu ihren Kunden zu öffnen und die Bindung wesentlich erhöhen?

Als Start empfehlen wir einen Kick-off-Workshop zu „Quantified Self“, der Sie mit den Möglichkeiten dieser neuartigen Kultur vertraut macht.

Hallo Welt!

Willkommen zur deutschen Version von WordPress. Dies ist der erste Beitrag. Du kannst ihn bearbeiten oder löschen. Um Spam zu vermeiden, geh doch gleich mal in den Pluginbereich und aktiviere die entsprechenden Plugins. So, und nun genug geschwafelt - jetzt nichts wie ran ans Bloggen!