Target und das schwangere Mädchen

Target, das schwangere Mädchen und die Macht der Daten

Es ist viel die Rede von Big Data und ähnlichen Termini und Trends. Doch viele wissen nicht, was überhaupt dahinter steckt. Ich möchte euch deshalb in diesem Artikel ein Praxisbeispiel geben, das schon oft in den Medien und sozialen Netzwerken breit diskutierten wurde: Die Anekdote rund um Target und dem schwangeren Mädchen. Es hat seinerzeit auch mir persönlich geholfen, mich mit dem abstrakten Thema Big Data näher auseinanderzusetzen und es besser zu verstehen. Und: mich damit anzufreunden. Doch eingangs noch ein Versuch einer Big Data Begriffsdefinition.

Was bedeutet Big Data?

Es gibt laut den Autoren Mayer-Schönberger und Cukier keine exakte Begriffsdefinition (Big Data – die Revolution, die unser Leben verändern wird 2013, S. 13) (das Buch kann ich übrigens sehr empfehlen, auch für Big Data Anfänger geeignet). Ursprünglich verstand man unter Big Data eine Informationsmenge, die zu groß für den Arbeitsspeicher des verarbeitenden Computers geworden war und daher neue Technologien und Werkzeuge erforderlich waren. Hier nahm dann alles seinen Lauf.

Ich habe im Zuge meiner Recherche etliche Begriffsdefinitionen zu Big Data gefunden, wobei es nicht DIE eine richtige Definition gibt. Jede beschreibt Big Data etwas anders. Deshalb möchte ich meine eigene „quick and dirty“ Erklärung, die jeder „Newbie“ verstehen kann, festhalten:

Die Basisidee hinter Big Data ist, dass wir heute in allem was wir tun, eine digitale Spur (oder Daten) hinterlassen, welche wir (oder andere) nutzen und analysieren können. Big Data bezieht sich auf diese große Menge an verschiedenartiger Daten unterschiedlicher Herkunft und deren Nutzung. Endziel sollte eine sinnvolle Interpretation der Daten sein.

Welcher Zusammenhang besteht nun zwischen Target, dem schwangeren Mädchen und Big Data?

Zur Anekdote: Der Autor Patrick Beuth (2014) schreibt in ZeitOnline, dass eine Schwangerschaft heutzutage eine digitale Angelegenheit ist. Die US-Supermarktkette Target, nach WalMart der zweitgrößte amerikanische Einzelhändler, erkannte per Datenanalyse die Schwangerschaft einer Minderjährigen, noch bevor dies ihr eigener Vater wusste. Möglich war das deshalb, weil die Daten jedes Target-Kunden (Kreditkartendaten, Namen, E-Mail-Adresse, Einkäufe, etc.) miteinander verknüpft und analysiert wurden. So ergab die Analyse, dass Schwangere ab einem bestimmten Zeitpunkt vermehrt unparfümierte Lotionen kaufen.

Aufgrund des veränderten Konsumverhaltens kann Target sogar auf den ungefähren Geburtstermin schließen. Target nutzt diese Informationen für zielgerichtete Werbung, da werdende Eltern wertvolle Kunden sind, die für den künftigen Lebensabschnitt viele Dinge brauchen. So schickte Target dem minderjährigen Mädchen Gutscheine für den Kauf von Schwangerschaftskleidung und Babyartikeln. Der nichtsahnende Vater des Mädchens beschwerte sich bei Target. Tage später entschuldigte sich der Vater, da er inzwischen erfahren hatte, dass seine Tochter schwanger war (Forbes 2012).

Target nutzt Big Data, um die Werbung für Konsumenten „sinnvoller“ zu machen. Ähnlich definiert Tom Spiegel (Vortrag auf der Donauuni Krems in 2014) Big Data: „Alle messbaren Spuren, die ich als Konsument hinterlasse bzw. alle Konsumenten hinterlassen, werden zusammengefasst und werden dazu verwendet, um Werbung anzureichern, schlauer und passender und für mich auch sinnvoller zu machen.“

Die Komfortzone der Konsumenten darf nicht überschritten werden.

Target musste allerdings feststellen, dass man die Komfortzone der Konsumenten nicht überschreiten darf. Kennt man nämlich den Kunden bei heiklen Themen wie Schwangerschaft in unserem Beispiel, zu gut, so könnten sich diese ausspioniert fühlen und mit Reaktanz und Ablehnung reagieren. Target hat daraus gelernt. Als Lösung wurden Coupons mit unterschiedlichen Inhalten gestreut, z. B. Babyausstattung und Rasenmäher. So dachte die Zielgruppe, diese Werbeaktivität wäre auch an alle anderen adressiert.

Ich denke, dieses Beispiel zeigt sehr gut, wie Big Data im Unternehmen angewendet werden kann. Und zwar im konkreten Beispiel durch die Analyse und den Abgleich von Kundendaten (Stammkundendaten zB Alter, Geschlecht, Herkunft) mit dem Einkaufsverhalten bzw. Änderungen im Einkaufsverhalten (das Mädchen kauft unparfümierte Lotions, keinen Alkohol, etc). Aufgrund dieser Korrelationen werden „sinnvolle und passende“ Werbeaktivitäten gestartet.

Doch hinter Big Data steckt noch viel mehr. Es wird in den unterschiedlichsten Unternehmensbereichen für die verschiedensten Zwecke eingesetzt. Mehr dazu bald hier auf diesem Blog.