Herr Joachim Becker ist Director Analytics & Customer Intelligence bei Miles & More. Dank seiner langjährigen Erfahrung im Bereich der Analyse von Kunden- und Verkaufsdaten sowie seiner Leidenschaft für die Kombination von Analysemethodik mit Psychologie- und Marketing-Know-how gilt der Diplom-Kaufmann als einer der führenden Experten für Customer Analytics.
Connected Industry: Herr Becker, welcher Weg hat Sie bis an die Spitze der Data Analytics bei Miles & More geführt? Und welche speziellen Kenntnisse erfordert Ihre Rolle im Unternehmen?
Ich bin seit Jahresanfang 2016 bei Miles & More als Leiter der Analytics & Customer Intelligence tätig. Meinen beruflichen Einstieg in datengetriebene Themen fand ich allerdings bereits 1990, also gleich nach meinem Studium der Wirtschaftswissenschaften an der Universität zu Köln. Der Grundstein für diesen Einstieg wurde in meinem Studium gelegt, das einen Schwerpunkt auf Marketing hatte – damals schon mit einem quantitativen Touch. Meine Diplomarbeit habe ich über das datenbasierte Marketing geschrieben und wollte infolgedessen in bzw. mit Geschäftsmodellen arbeiten, die viel mit der Nutzung von Daten zu tun hatten. Besonders interessiert hat mich dabei von Anfang an, vernünftige Aussagen über Kundenbedürfnisse und -verhalten auf Grundlage von Datenmodellen treffen und dieses Wissen und die Daten dadurch nutzen zu können.
Ich hatte unterschiedliche Leitungsfunktionen für das datengetriebene Marketing inne, etwa bei dem Versandhändler Quelle, bei Bertelsmann, Payback und T-Online, bei einigen Banken, zuletzt als Direktor Marketing und Kundenservice bei der TARGOBANK. Nun möchte ich den Ausbau des datengetriebenen Geschäftsmodells bei Miles & More vorantreiben.
Meine Position erfordert Kenntnisse über die Methoden und Tools der Datenanalyse, Statistik und Datenbanken. Daneben ist ein möglichst umfassendes Verständnis rund um Marketing, Vertrieb und Service aus unterschiedlichen Industrien und Märkten notwendig – und die nötige Vorstellungskraft, welche Mehrwerte aus Daten geschöpft werden können.
Connected Industry: Das Unternehmen Miles & More ist ein Musterbeispiel für Customer Analytics. Von Ihren Kundenbindungs- und Zusatzgeschäften profitieren hunderte Kooperationspartner. Welche Rolle spielen Daten denn nun wirklich für die Kundenbindung?
Miles & More ist das größte Vielflieger- und Prämienprogramm in Europa. Über 20 Jahre Erfahrung und die Zusammenarbeit mit etwa 40 angebundenen Airlines sowie weiteren 270 Partnern außerhalb der Luftfahrt, machen uns zu einem Experten für erfolgreiche Kundenbindung. Wir erweitern kontinuierlich unser Portfolio außerhalb der Welt des Fliegens, um für unsere Teilnehmer noch relevanter zu werden. Ziel ist es in allen wichtigen Bereichen des Lebens, Möglichkeiten anzubieten, Meilen zu sammeln und einzulösen – dabei stehen natürlich in erster Linie Marken im Vordergrund, die zur Miles & More Welt passen, um daraus Synergien zu gewinnen.
Daten sind dabei die zentrale Triebfeder, um zeitgemäße Kundenbindung betreiben zu können. Im Grunde ist unsere Vision für unsere Teilnehmer und Partner in wenigen Worten zum Ausdruck zu bringen: First Choice in Loyalty & Customer Insight.
Nur mit datengetriebenen Geschäftsmodellen, und dafür sind wir ein Paradebeispiel, können wir höheren Kundenzuspruch und Kundenbindung in Zukunft erzielen – und damit letztendlich ein rentables Wachstum für unsere Kooperationspartner ermöglichen. Das bedeutet im Kern, dass wir mit Entschlossenheit und natürlich der nötigen Professionalität und Sorgsamkeit in Bezug auf Datenschutz und Datensicherheit das Verhalten der Kunden unserer Kooperationspartner analysieren, daraus Modelle entwickeln und diese Informationen in Mehrwert für beide Seiten übersetzen. Somit können wir wissensbasierte und konsistente Kundendialoge aufbauen und über lange Distanzen aufrechterhalten. Was wir dabei immer wiedersehen: Das Kundenverhalten wird immer dynamischer und heterogener! Das bedeutet für uns, dass wir immer schneller und passgenauer reagieren müssen.
Connected Industry: Sie ziehen immer wieder neue Erkenntnisse aus den Daten für Ihre Kooperationspartner. Könnte man behaupten, dass Sie ein Data Lab für Ihre Kooperationspartner darstellen?
Nicht nur, aber auch. Unter einem Data Lab verstehe ich, dass man mit einem Labor-Setting, innovativen Tools und Verfahren neue Lösungen der Datennutzung als Prototyp erarbeitet. Genau das tun wir und setzen dafür aktuell zahlreiche Data Scientists ein.
Connected Industry: Welche Prototypen entwickeln Sie denn und welche Herausforderungen gibt es dabei?
Data Scientists, also die Leute mit dem interdisziplinären Know-how der datenbasierten Erkenntnisgewinnung, sind noch immer nicht so leicht zu finden. Wir tauschen uns z.B. gerade mit der TU Darmstadt aus und nutzen ein Set-up, in dem angehende Data Scientists in unserem Data Lab mitarbeiten können.
Wir können diese allerdings nicht auf unseren laufenden Systemen arbeiten lassen, sondern schaffen gesicherte Bereiche, auf denen sich die Datenexperten „austoben“ können. Dabei experimentieren wir mit neuen Analysemethoden auf separierten Datenbeständen.
Ein beispielhaftes Projekt, an dem wir gerade arbeiten, ist eine mobile App für iOS und Android, die den iBeacon-Standard nutzt. Sie verknüpft die digitale Welt mit den realen Räumlichkeiten des Point of Sale unserer Partnerunternehmen, so zum Beispiel mit einer Filiale eines Einzelhändlers. Betritt der Kunde die Räumlichkeiten des Partners, bekommt er über die Miles & More App besondere Angebote auf sein Smartphone, die genau auf seine Bedürfnisse zugeschnitten sind.
Connected Industry: Mit der Umsetzung derartiger digitaler Strategien können weit mehr Daten generiert und ausgewertet werden. Welche Methoden und Tools setzen Sie dafür ein?
Vieles im Bereich der Advanced Analytics läuft über klassische Anwendungen der multivariaten Statistik mit den Tools von SAS.
Außerdem errichten wir eine Challenger-Umgebung, in der wir auf Open Source setzen. Diese nutzen wir aktuell jedoch überwiegend noch zur Erprobung. Beispielsweise setzen wir Data Mining Projekte produktiv mit dem SAS Enterprise Miner um, parallel arbeiten wir daran mit Python oder R und schauen, wie sich die Ergebnisse dadurch unterscheiden können.
Connected Industry: Viele CIOs steuern immer mehr auf den Einsatz von Open Source zu, warum stehen Sie zu den lizenzpflichtigen Lösungen größerer Technologieanbieter?
Ich denke, dass wir eher die Nutzung von SAS-Tools ausbauen werden, denn wir finden immer wieder gute Leute, die SAS-Know-how aus unterschiedlichen Branchen und Fachbereichen mitbringen. Proprietäre Anbieter wie SAS bieten zudem eine verlässliche und stabile Plattform für unsere Analysen.
Das soll allerdings nicht heißen, dass wir nicht die Augen für andere Tool-Anbieter und Open Source offenhalten, im Gegenteil: Wir wollen unsere Methoden und Tools bewusst gegeneinander antreten lassen.
Connected Industry: Werden auch Daten aus externen Quellen verwendet?
Zunehmend, aber im Moment noch recht begrenzt. Zum einen nutzen wir bereits Daten mit einem räumlichen Bezug (Geodaten), z.B. um Einzugsgebiete rund um eine Partnerfiliale hinsichtlich regionaler Kundenvorlieben zu analysieren. Zum anderen beginnen wir damit, Daten aus sozialen Medien für den persönlichen Kundendialog nutzbar zu machen.
Connected Industry: Wie sehr schränkt Sie der deutsche Datenschutz bei Ihrer Arbeit ein?
Für uns ist es sehr gut, dass es einen gesetzlichen Datenschutz gibt, denn so haben wir klar definierte Grenzen, in denen wir uns bewegen dürfen. Dies schafft auch eine verlässliche Basis für unsere Partner und die Miles & More Teilnehmer. Daten sind unser Kapital und wir behandeln sie entsprechend. Wir geben keine Kundendaten nach außen weiter und ein Verkauf von Kundendaten ist für uns ein absolutes Tabu.
Connected Industry: Welche Vision haben Sie für eine data-driven Company?
Ein datengetriebenes Unternehmen nutzt Daten um Kundenbedürfnisse laufend ermitteln und besser verstehen zu können – und um diese dann auch wirklich zu befriedigen. Das Wissen kann aber auch genutzt werden, um Produkte und Services noch mehr am Kunden auszurichten. Viele traditionelle Entwicklungsprozesse funktionieren noch so, dass man ein bestehendes Produkt nimmt und nur analysiert, welcher Kunde sich für welche Produkte im Bestand interessieren. Ein datengetriebenes Unternehmen agiert grundsätzlich anders, denn es entwirft Produkte von Anfang an basierend auf Kundenbedürfnissen.
