Wer hat sich noch nicht über die Einkaufsvorschläge auf Amazon gewundert? Oder über mögliche neue Bekanntschaften gefreut, die Facebook, Instagram & Co für einen ausgesucht haben? Big Data ist das Geheimnis – auch wenn es über einen einzelnen noch keine Daten gibt, sein Verhalten kann aufgrund des Crowdverhaltens vorhergesagt werden.

Der gläserne Mensch ist längst Realität. Wir können uns nicht verstecken, wir hinterlassen Spuren und unser Verhalten ist vorhersehbar. Selbst wenn wir selbst aufgrund einer mehrjährigen Auszeit auf einer einsamen Insel oder konsequenter Verweigerung von sozialen Medien und Smartphones noch keine Spuren im Netz hinterlassen haben, aufgrund unserer Freunde und Mitmenschen lässt sich auch unser eigenes Tun durchschauen und vorhersehen!

Luca Maria Aiello von Nokia Bell Labs gibt bei der i-KNOW 2017 einen Einblick in die Welt der „Predictive Analytics“ gegeben, eine Basis für Marktoptimierung, Warenkorbanalysen und effiziente Kundenbindung.

„Wir sind alle gar nicht so speziell“

Auch wenn Individualismus 2017 groß geschrieben wird, die „Predictive Analytics“ belehren uns eines Besseren: Wir sind gar nicht so speziell! Durch die gesammelten Daten des Crowdverhaltens lassen sich viele unserer Schritte im Netz schon im Vorhinein beantworten. Wie lange braucht man um eine E-Mail zu beantworten, was und wie viel legt man als nächstes in seinen Warenkorb, welches Lied hört man als nächstes auf seinem Streamingdienst? Beängstigend, aber das individuelle Verhalten kann mit einer Wahrscheinlichkeit von 90% vorhergesehen werden.

„Wir sind unseren Freunden sehr ähnlich“

Die Kraft der zwischenmenschlichen Beziehungen sagt viel über unser Verhalten auf den sozialen Netzwerken aus. Weil es auch in der analogen Welt sehr wahrscheinlich ist, dass sich zwei Unbekannte mögen wenn sie mit ein und derselben Person befreundet sind, wurde das Prinzip auch auf die Soziale Welt umgelegt: Die Freundschaftsempfehlungen, die wir erhalten, sind nicht willkürlich ausgewählt, sie sind die Ergebnisse aus den gesammelten Daten. Ebenso wird dieses Prinzip bei der Vorhersage für Kaufverhalten angewandt: Habe ich Freunde, in meinem Umfeld, die sich ein neues Produkt zugelegt haben, ist die Wahrscheinlichkeit sehr hoch, dass ich es ihnen gleich tun werde.

„Alles ist messbar“

Alles? „Ja, alles!“ sagt Aiello. Auch wenn Schönheit bekanntlich im Auge des Betrachters liegt, Menschen vergleichen gerne und über die Vergleiche lassen sich Muster hinsichtlich des persönlichen Geschmacks erkennen. Diese Muster lassen sich anschließend skalieren und – voilà – Schönheit wurde messbar gemacht. Das maschinelle Sehen ist mittlerweile so weit fortgeschritten, dass es dem menschlichen Auge und dem menschlichen Schönheitsempfinden schon beinahe entspricht.

Während Business Intelligence den Unternehmen erlaubt, gesammelte Daten systematisch auszuwerten um künftig bessere operative und strategische Maßnahmen zu treffen, geht die „Predictive Analysis“ noch einen Schritt weiter: Sie prognostiziert auch wie sich die gesammelten Zahlen entwickeln werden und macht sich damit zu einem unverzichtbaren Element für alle E-Commerce Dienstleister. Wer eine Ahnung davon hat, wie Neukundenakquise verbessert werden kann, langfristige Kundenbindung funktioniert und welche Produkte zu welcher Zeit welchem Kunden angezeigt werden, wird über kurz oder lang die Nase vorne haben!