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Startups

Big Data für Startups: So holst du das Beste aus deinen Daten raus

    Big Data für Startups: So holst du das Beste aus deinen Daten raus
Big Data ist für Startups längst mehr als ein „Nice to have“. (Grafik: vasabii / Shutterstock)

Wer an Big Data denkt, hat datenhungrige Konzerne wie Amazon oder Netflix im Kopf. Dabei kann sich der Umgang mit großen Datenmengen auch schon für kleine Startups als wertvoll erweisen. Warum Big Data inzwischen mehr als ein „Nice to have“ ist und wie ihr das Beste aus euren Daten rausholt.

Big Data für Startups: Von Amazon und Netflix lernen

Wenn es etwas gibt, was sich Startups von Konzernen wie Amazon, Netflix oder Google abgucken können, ist es die unstillbare Sucht nach großen Datenmengen. Als Ergebnis bekommen wir zum Beispiel passgenaue Produkt- und Filmempfehlungen. Wir bestellen wieder bei Amazon, wir gucken weiter bei Netflix. Ein schöner Umsatztreiber.

Big Data, also das umfassende Aggregieren, Auswerten und Nutzen großer Daten, wird für die Wettbewerbsfähigkeit in der Digitalwirtschaft immer wichtiger, was sich schon allein daran zeigt, dass Unternehmen inzwischen händeringend nach Data-Scientists suchen. Bisher aber trauen sich – abgesehen von einigen Ausnahmen – nur wenige Startups an das komplexe Thema heran, etwa wegen fehlender Expertise oder der Scheu vor hohen Kosten. Gerade mal 18 Prozent aller Startups nutzen die Vorzüge von Anwendungen im Bereich Business-Intelligence und Analytics, belegt eine Studie um die Marktforscher der SMB-Group.

Warum Big Data auch für dein Startup wichtig ist

Big Data ist für Startups längst mehr als ein „Nice to have“. (Grafik: © vasabii / Shutterstock)
Big Data ist für Startups längst mehr als ein „Nice to have“. (Grafik: © vasabii / Shutterstock)

Warum Big Data aber gerade für Startups immer wichtiger wird, hat kürzlich Jessica Wesley dem Wirtschaftsportal INC erklärt: Die Marketing-Chefin der Beraterfirma Maven Wave sagt, es gebe für jedes Geschäftsmodell unzählige Möglichkeiten, datengestützte Entscheidungen zu treffen: „Wer seine Entscheidungen mit Daten unterfüttern kann, hat deutlich höhere Erfolgschancen. Und tatsächlich: Durch den Einsatz von Big Data werden definierte Ziele mit einer fünf Mal höheren Wahrscheinlichkeit erreicht, als wenn man allein aus dem Bauch heraus entscheidet.

Big Data hilft Gründern also dabei, bessere Entscheidungen zu treffen und ihr Business voranzutreiben. Der Mehrwert liegt darin, alle relevanten Daten über die Interaktionen der Kunden miteinander in Beziehung zu setzen und anschließend auszuwerten, um so ein ganzheitliches Verständnis über die Customer-Journey zu bekommen. So lassen sich beispielsweise Trends und Verhaltensmuster beim Kunden frühzeitiger erkennen, Marketing-Kampagnen können optimiert, erfolgskritische Schwächen genauer denn je identifiziert und nicht zuletzt auch Investoren im Gespräch über eine mögliche Kapitalspritze beeindruckt werden.

So holst du das Beste aus deinen Daten raus

1. Finde raus, wo deine Schwächen liegen

Wer Big Data betreiben will, muss wissen, welche Probleme er damit konkret lösen will. Dafür ist zunächst eine umfassende Evaluierung der eigenen Schwächen im Startup notwendig. Mit welchen Herausforderungen hattet ihr in den letzten Monaten zu kämpfen? Vielleicht gab es eine auffällig hohe Mitarbeiterfluktuation, schlechte Kundenbewertungen, verpasste Deadlines oder keinen wiederkehrende Kunden. Ebenfalls ratsam ist die Formulierung erster Zielvorgaben. Diese Informationen helfen, die richtigen Metriken zu bestimmen.

2. Analysiere die richtigen Metriken zur richtigen Zeit

(Grafik: Shutterstock / Alex Oakenman)
Engagement oder Wachstum? Auf die richtigen Metriken zur richtigen Zeit kommt es bei Big Data an. (Grafik: © Alex Oakenman / Shutterstock)

Big Data entsteht durch die kontextbasierte Verknüpfung verschiedener Metriken. Welche messbaren Kennzahlen für ein Startup überhaupt relevant sind, hängt von Geschäftsmodell und Entwicklungsphase ab. Die Daten-Spezialisten von Kissmetrics raten zum Beispiel dazu, sich in der Frühphase vor allem auf die Auswertung von Daten zu konzentrieren, die Aufschluss über das Feedback der Kunden und deren Engagement mit dem Produkt geben.

Beispiele sind Metriken wie „Daily Active Users“ oder die Abwanderungsquote (Churn Rate). So kann das Produkt effektiv validiert und verbessert werden. Wer sich später an die Skalierung wagt, für den wiederum sind Daten rundum das Thema Growth-Hacking interessant. Darunter können Kissmetrics zufolge die „Invite-Rate“ oder die „Signup-Percent“ fallen

3. Arbeite mit Nutzerprofilen

Detaillierte Nutzerprofile sind ein bewährtes Mittel, um einen Grundstock an Daten über deinen Kunden zu generieren. Ein schönes Beispiel liefert das US-Startup Club W um seinen Online-Shop für Weine, das sich von Netflix hat inspirieren lassen. Das Startup konfrontiert kaufwillige Nutzer beim Besuch seiner Website mit einem Quiz, um durch die Beantwortung von Fragen zu ihren Vorlieben ein personalisiertes Konsumerlebnis zu schaffen.

Mit dieser simplen und schnell umsetzbaren Methode lernt das Startup seine Nutzer noch vor ihrem ersten Kaufabschluss kennen und füttert so ganz nebenbei Big-Data-hungrigen Algorithmen.

4. Erstelle das perfekte Google-Analytics-Setup

10 clevere Google-Analytics-Tipps. (Grafik: Shutterstock)
Nutze Google-Analytics zum Einstieg in Big Data. (Grafik: Max Griboedov / Shutterstock)

Google Analytics eignet sich besonders gut für den Einstieg in Big Data, da der Dienst für Startups vergleichsweise günstig und einsteigerfreundlich ist. Wie im Umgang mit Big Data gilt dabei aber: „Analytics ist wie YouTube. Wer den Webdienst ohne klares Ziel vor Augen öffnet, verliert sich schnell darin.“ Darum lest auch diesen Artikel zu „10 Tipps für das perfekte Google-Analytics-Setup“.

Welche Erfahrungen habt ihr in eurem Startup mit Big Data gemacht? Und: Welche Tools und Methoden nutzt ihr?

Finde einen Job, den du liebst

3 Reaktionen
Dario
Dario

Das ist auch hilfreich (für eine schnelle "Analyse") http://churn-rate.com

Antworten
Joe
Joe

Schade, dass hier im Artikel das Thema "Big Data" mit "Business Intelligence" (BI) verwechselt wird.
Ein gutes (kostenloses) Tool für BI findet man unter http://www.instantolap.com

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Ribert
Ribert

Gibt es noch andere (vielleicht vergleichsweise) Tools wie man sich an das Thema rantasten kann?
Mir stellen sich noch immer Fragen, wie man die Daten überhaupt erst sammelt und auswertet. Gibt es da Anbieter die diese Fragen vorwegnehmen, damit man sich erst einmal auf die Entwicklung konzentrieren kann, später dann um die Optimierung?

Sowas wäre super, denn Google Analytics in Ehren, es ist ein wirklich kompliziertes aber auch viel zu wichtiges Thema dass man nicht auf später verlagern sollte.

Was Google Analytics kann/nicht kann und wie man es wirklich richtig benutzt wäre auch schon eine große Hilfe.

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