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Behavioral Economics

Mit smarten Daten zum Geschäftserfolg

Behavioral Economics und die digitale Transformation haben etwas Wesentliches gemeinsam: Kundenorientierung.

In der Verhaltensökonomie wird untersucht, warum der Mensch, das tut, was er tut. Dank der Digitalisierung erhält der Kunde eine stärkere Position innerhalb des Marktes. Gemeinsame Möglichkeiten sehe ich zum Beispiel hinsichtlich der Interaktion in der virtuellen und erweiterten Welt mit AR-/VR-Technologie. Eine Vorstellung ist, dass die gewonnenen Insights aus Behavioral Economics dem Kunden interaktiv bei der Entscheidungsfindung helfen. Der Einkauf in einem Onlineshop sei hier als Beispiel genannt.

Noch konkreter sehe ich die Fusion von Data Analytics und Behavioral Insights. Mit Smart Data als Aspekt der digitalen Transformation, erhalten wir neue Impulse über unsere Kunden. So wird uns eine individuellere Ansprache ermöglicht. Der Kunde kann innerhalb seiner Customer Journey gezielter an einem Trigger Point abgeholt werden. Mittels der Daten aus unterschiedlichen Quellen können wir sein Verhalten analysieren und datenbasierte Voraussagen treffen. Data Analytics führt uns zu rationalen, messbaren Insights.

data analytics und behavioral economics kombinieren

Die Erkenntnisse aus Data Analytics und Verhaltensökonomie lassen sich gut kombinieren. (Zühlke)

Behavioral Economics zeigt uns dank Experimenten und Untersuchungen auf, wie der Mensch im Allgemeinen in gewissen Situationen reagiert. Denn der gleiche Kunde A kann in der Situation XY anders reagieren als in der Situation ZZ, obwohl die Daten uns voraussagen, dass unser Kunde A eigentlich immer nach dem Verhaltensmuster XY agieren müsste. Nun dürfen wir einen wichtigen Punkt nicht vergessen: den Kontext – the big picure. Welche Erfahrungen hat der Kunde in der Vergangenheit gemacht, welche Denkfehler begeht er, und wo ist sein Referenzpunkt? Gerade dieser spielt in Behavioral Economics eine wichtige Rolle.

Muster in den Einkaufslisten

Mit modernen Machine Learning Algorithmen und Artificial Intelligence haben wir nun die Möglichkeit, uns von den absoluten, rationalen Daten den Aspekten von Behavioral Economics anzunähern. Ebenso gibt es interessante Schnittstellen und langfristige Kombinationsmöglichkeiten im Zusammenhang mit Behavioral Analytics. Gerne möchte ich an dieser Stelle auch meine Kollegin Nadja Ulrich, Data Scientist bei Zühlke, an die Seite holen. An einem Beispiel im B2C- Bereich zeigt sie auf, welche Fusionen in Zukunft möglich wären; wie also Erfolge von Behavioral Analytics mit den Insights aus Behavioral Economics noch grösser ausfallen können:

„Gemeinsam mit einem Kunden wurde eine bereits entwickelte App, die dem Endkunden beim täglichen Einkauf behilflich sein soll, mit dem klaren Ziel erweitert, ein massgeschneidertes Nutzererlebnis zu bieten. Es ging um den Ansatz: Wie kann Bring! aus seinen Daten Wert generieren und basierend darauf neue, innovative Kundenerlebnisse schaffen?

Die konkreten initialen Ansatzpunkte waren: Einkaufszyklen und Produktkombinationen. Mit Warenkorbanalysen zum Beispiel werden die Einkaufsthemen bestimmt und automatisch Assoziationsregeln aus den Daten extrahiert. So können häufige Muster in den Einkaufslisten identifiziert, visualisiert und analysiert werden. Bestimmung der Einkaufsthemen oder Regelextraktion sind klassische Aufgaben von Machine Learning Algorithmen. Ergänzen wir aber den Kontext noch mit empirischen Insights aus Behavioral Economics, ergeben sich noch viel mehr Möglichkeiten: Einerseits direkt inhaltlich in der Ausgestaltung des Algorithmus, etwa wenn wir die Erkenntnisse von Descriptiv Norm und Social Comparison hinzuziehen. Das heisst: Menschen orientieren sich am Verhalten ihrer Mitmenschen, um sich akzeptabel und wünschenswert zu benehmen, sie vergleichen einander. Ein spannender Erweiterungsschritt wäre folglich, die Einkaufscluster nicht nur thematisch zu bilden, sondern auch zu clustern, welche Themen häufig und welche nie in einer Liste auftauchen.”

Auf den Kunden zugeschnitten

Andererseits können wir dank der Theorien aus Behavioral Economics auch direkte weitere spannende Aufgabenstellungen ableiten: So könnten beispielsweise die Heuristik Prompts – meint: einen Hinweis zum Ausführen eines Verhalten zum richtigen Zeitpunkt erhalten – eingesetzt werden. Das kann von einzelnen Lebensmitteln bis hin zu saisonalen Angeboten erweitert werden. Die automatische Selektion der Anzeige ist dann der Machine Learning Job.

Ein Klassiker ist sicherlich auch Personalization and Salience – das heisst, wir beachten Informationen und Produkte beziehungsweise Dienstleistungen eher, wenn sie auf uns persönlich zugeschnitten sind. Dies bietet sich sehr gut an und kann noch mehr ausgereizt werden – zum  Beispiel mit Rezeptempfehlungen aufgrund meiner Einkäufe. Es ist also ein persönlicher Einkaufsassistent, der auch mein Einkaufsplanungsverhalten versteht.

Fazit

Ich sehe ein grosses Potenzial in der Kombination der beiden Wissenschaften. Bei beiden geht es im Endeffekt um Entscheidungen. Wie in jeder Beziehung besteht eine gewisse Abhängigkeit sowie eine gegenseitige Beeinflussung. Nutzt man die generierten und analysierten Daten als Basis und kombiniert die Insights aus Behavioral Economics, ergeben sich gerade im B2C neue Möglichkeiten. Der Kunde kann buchstäblich zu seinem Glück «genuged»** werden. Ebenso ermöglichen auch sämtliche Komponenten der Digitalen Transformation neue Interaktionsmöglichkeiten zwischen den Kunden sowie mit dem Kunden selbst.

Weiterführende Literatur und Praxisbeispiele:

https://dupress.deloitte.com/dup-us-en/deloitte-review/issue-16/behavioral-economics-predictive-analytics.html

https://fehradvice.com/blog/2015/02/26/die-wirkungsvolle-allianz-von-datenanalyse-und-behavioral-economics/

https://www.linkedin.com/pulse/behavioral-economics-data-analytics-winning-noam-javits

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