Big Data Analytics

Wertschöpfende Interpretation ist Expertensache

Veröffentlicht: 28. April 2016
Tags: #Strategie #Insight & Analytics #Technologie

Wer über Erfolge mit Big Data Analytics spricht, kommt an Firmennamen wie Google und Amazon nicht vorbei. Insbesondere Amazon ist ein gern genommenes Beispiel für Markterfolg durch Big Data Analytics – und ein Vorbild für Heerscharen von Unternehmen, die sich anschicken, die Erfolgsfaktoren von Amazon zu adaptieren. Doch die Fallbeispiele von Amazon & Co. suggerieren, dass eine Kombination von „Datenberg“ und „technische Analyse“ automatisch zum Unternehmenserfolg führt.

Was aber lernen wir, wenn wir etwas genauer hinschauen? Vor rund drei Jahren hat sich eine aufschlussreiche Episode zugetragen. Sie relativiert die fixe Idee vom bedingungslosen Erfolg mit Big Data. Amazon begann gerade, das Geschäftsfeld Video-on-Demand für sich zu erschließen. In den letzten Jahren hat sich für dieses Geschäftsfeld die Produktion eigener TV-Shows als wesentlicher Erfolgsfaktor herauskristallisiert. Herausragendes Beispiel in diesem Bereich ist „House of Cards“, das Serien-Flaggschiff von Netflix. Das Vorzeigeformat ist ureigener Content von Netflix und gehört zu den erfolgreichsten TV-Shows der Welt.

Ein Serienhit aus der Retorte

Konsequent verfolgte auch Amazon das Ziel, einen derartigen Top-Hit zu landen. An Ideen und Konzepten für TV-Shows mangelte es nicht, im Gegenteil. Tatsächlich hätten längst nicht alle damaligen Konzepte produziert werden können. Amazon Studios, die Produktionsfirma für Amazon Instant Video, hatte zunächst die Aufgabe, in dem riesigen Berg von Ideen genau den Vorschlag zu identifizieren, der das Potenzial zu einem solchen Top-Hit hat.

Amazon: Von der Idee zum neuen Erfolgskonzept.

Die Selektion der Vorschläge hat das Wall Street Journal einmal genauer beleuchtet: Die Ideen werden zunächst gefiltert und auf acht bis zehn repräsentative und umsetzbare Vorschläge reduziert. Zu diesen Vorschlägen produziert Amazon Pilotfolgen und stellt sie den Nutzern zur Verfügung. Während die Kunden die Shows ansehen, werden sie von Amazon intensiv beobachtet. Amazon dokumentiert neben den Abrufzeiten, was Nutzer sonst noch neben der Serie schauen, wo und wann sie eine Folge unterbrechen und vieles mehr. Im Kern bereitet Amazon also den Boden für eine Big-Data-Analyse.
Die Analyseergebnisse proklamierten ein Konzept als klaren Gewinner des Testings, das unter Berücksichtigung der Erkenntnisse aus der Pilotfolge in Produktion ging. Im Kern sollte es eine Comedy Show werden, die sich um vier republikanische Senatoren dreht. Wenn Sie jetzt nicht wissen, dass der Name der Sendung „Alpha House“ ist, liegt es wahrscheinlich daran, dass die Sendung kein besonderer Erfolg war. Die Ratings liegen auf IMDB bei rund 7.6, womit die Show in der großen Masse untergegangen ist.

Netflix: Vom Erfolgskonzept zur neuen Idee.

Der Konkurrent Netflix hatte ein sehr ähnliches Ziel. Auch hier sollte eine herausragende Eigenproduktion Kunden auf die Plattform locken. Netflix hatte grundsätzlich eine sehr ähnliche Vorgehensweise, allerdings mit einem kleinen Unterschied. Netflix verzichteten auf einen Wettbewerb der Ideen. Stattdessen nahm der „Sender“ als Ausgangspunkt sämtliche verfügbaren Nutzerdaten: welche Shows gut bewertet werden, welcher Zusammenhang zwischen den Bewertung zweier Shows mit dem gleichen Hauptdarsteller besteht und vieles mehr – eben auch Big Data.
Das Ergebnis ähnelte dem von Amazon. Es sollte ebenfalls eine politische Show werden, sich jedoch als Drama nur um einen Senator dreht. Heraus kam einer der größten internationalen TV-Erfolge der vergangenen Jahre, das bereits oben erwähnte „House of Cards“.

Expertenmeinung vollendet Big Data Analytics

Irgendwie ist das Ergebnis beunruhigend. Wie kann es sein, dass datenbasiertes Vorgehen einmal zum Erfolg führt und einmal nicht. Was hat also den Erfolg von Netflix ausgemacht? Der Unterschied der beiden Ansätze besteht nicht in der Nutzung von Big Data Analytics, sondern in der übergeordneten Herangehensweise. Während Amazon verschiedenen Ideen entwickelt, in einem Wettbewerb pilotiert und anhand der Analyse eines Piloten entschieden hat, welche Show am Ende produziert wird, hat Netflix auf der anderen Seite die wesentlichen Erfolgsfaktoren bereits bestehender Shows analysiert. Diese identifizierten Faktoren wie „Drama“, „Kevin Spacey“ oder „Hauptperson mit starkem Charakter“ haben anschließend ausgewiesene TV-Experten ganz ohne Kenntnisse in Big Data Analytics zu einer neuen Idee zusammengesetzt und kreativ ergänzt.


Datenanalyse (ob Big Data, Smart Data oder Small Data) ist im ersten Schritt sicherlich eine sehr große Hilfe. Der Erfolg von Netflix ist am Ende aber genau damit zu erklären, dass die Entscheidung über die letzendliche Konzeption der TV-Show von Experten entwickelt wurde und nicht als Ergebnis der Datenanalyse entstanden ist.

Was können wir aus dieser Geschichte für „normale“ Unternehmen lernen?

Suchen Sie Ihren Unternehmenserfolg nicht in der Generierung möglichst großer Datenberge und Implementierung von komplexen Analysetechniken. Versuchen Sie vielmehr, gezielt die Daten zu sammeln, die ihnen helfen, ihre konkreten Probleme im Unternehmen besser – und die vielen Einzelaspekte genau zu verstehen, wie etwa das Thema Kündigerprävention. Anschließend konfrontieren Sie Ihre Experten mit genau diesen Ergebnissen. Verlassen Sie sich darauf, Ihre Experten werden sicher eine gute Lösung aus den Erkenntnissen ableiten können. Nur so können Sie Dinge erreichen, die außergewöhnlich statt durchschnittlich sind.

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