Bjoern Bloching Books

Is it really possible for credit card companies to predict a divorce long before the couple in question know the end is nigh? Absolutely. All the information the companies need is already at their fingertips. The days of marketing professionals relying on 'gut feeling' are long gone, and intelligently analysed data streams make forecasting customer behaviour straightforward. As businesses all over the world fight hard and long for customer spend, it's the ones who transform data into smart data that will win the day, as data-crunch pioneers such as Google, Amazon and WalMart have shown. Written by a team of experienced marketing experts this enlightening book describes the revolutionary change in the marketing environment in recent years, provides fascinating case studies and gives indispensable advice on smart use of customer data. It is an essential read not only for every marketing professional but everyone wondering what happens to their personal information once it's 'out there'.

Book by Bauer, Andreas, Bloching, Bjoern, Howaldt, Kai, Mitchell, Alan

Tante Emma speicherte noch alles Wichtige über ihre Kunden im Hinterkopf. Heute sammeln Hersteller und Händler in Massenmärkten massenhaft digitale Daten. Kreditkartenfirmen wissen sogar, wer sich in den nächsten fünf Jahren scheiden lässt. Unmöglich? Von wegen: In der neuen Welt des »Big Data« können Unternehmen Kundenverhalten vorhersagen. Oft besser als die Kunden selbst. Mit Social Media, Cloud und Smartphone heben sich die Grenzen von Online- und Offline-Welten mehr und mehr auf – und verbreitern die Datenbasis weiter. Big Data wird Gesellschaft, Politik und Wirtschaft so grundlegend verändern wie der elektrische Strom und das Internet. Unternehmen müssen daher schnell lernen, die exponentiell wachsenden Datensätze intelligent zu nutzen. Die Gewinner im großen Spiel des datenbasierten Marketings werden Firmen sein, welche die relevanten Informationen über ihre Kunden herausfiltern und ihre überlegene Kundenkenntnis umfassend und produktiv einsetzen. Ganz gleich, ob Großkonzern, Online-Händler oder Pizza-Lieferdienst: Datenanalyse statt Datenparalyse lautet das Gebot der Stunde. Am neuen Data Unser kommt niemand vorbei!

Der Hype um Big Data flacht langsam ab. Bei vielen Anwendern in den Unternehmen macht sich zurzeit Ernüchterung und Enttäuschung breit – aus den riesigen Datenmengen wirklich nützliche Erkenntnisse zu ziehen, ist viel mühsamer, als Technologen und IT-Anbieter gerne behaupten. Natürlich müssen Unternehmen heute ihre digitale Kompetenz erhöhen. Die entscheidende Frage lautet jedoch: Wie nutzen Unternehmen Daten wirklich effizient, ohne sich selbst technisch, personell und finanziell zu überfordern? Smart Data steht dabei für eine sich schrittweise vortastende Vorgehensweise. Der gesunde Menschenverstand ist dabei ein ebenso wichtiger Rohstoff wie die Daten selbst. Ziel ist es, in allen Anwendungsfeldern die Kunden besser zu verstehen, um sie zu binden, sowie damit ihren Kundenwert langfristig zu erhöhen. Dabei muss die Privatsphäre des Kunden natürlich beachtet und angemessen geschützt werden. Dieses Buch zeigt systematisch und mit vielen praktischen Anwendungsfällen, wie das geht. Und was sich bei Führung und Unternehmensstruktur ändern muss, damit ein Unternehmen zum Smart-Data-Champion werden kann.

Im Fokus stehen zentrale Fragen zur Rolle der Lagerinvestitionen im konjunkturellen Verlauf und den Faktoren, die ihr Verhalten bestimmen. Der Autor untersucht, ob Lagerinvestitionen, wie das mikroökonomische Kalkül der Produktionsglättung nahelegt, stabilisierend wirken oder ob sie Konjunkturschwankungen verstärken oder auslösen. Anhand gängiger mikroökonomischer Modelle zeigt er, dass Lagerinvestitionen auf Mikro-Ebene tendenziell destabilisierend sind, was bedeutet, dass Unternehmen ihre Bestände nur begrenzt zur Pufferung von Nachfrageschocks nutzen. Zudem führt die Integration von Lagerbeständen in moderne Makromodelle häufig zu einer Destabilisierung der konjunkturellen Entwicklung. Der Autor erläutert, warum empirische Studien oft keine signifikante Zinsreagibilität der Lagerinvestitionen feststellen konnten, und diskutiert den Unterschied zwischen Geld- und Kreditkanal der geldpolitischen Transmission in Bezug auf Lagerinvestitionen. Die Ergebnisse fließen in ein Error-Correction-Modell ein, das abschätzt, wie sich der Einsatz lagerbestandssenkender Konzepte auf die gesamtwirtschaftliche Ebene auswirken könnte und ob Konjunkturschwankungen durch die Verbreitung von Just-In-Time-Strategien beeinflusst werden.