Small Data statt Big Data – Richtige Personalisierung geht vom Kunden aus

unserem Donau-Webinar: Von Big Data zu Small Data. Es geht darum: Wie können wir wissen, was die Kunden tatsächlich bewegt, statt uns immer auf Annahmen zu basieren? Ganz kurz: Ich bin von FutureLab. FutureLab ist ein Teil der Infinite CX Gruppe. Wir machen Kundenstrategie und Kundenstimme-Projekte innerhalb der Infinite CX und natürlich Auch spezialisiert auf Contactcenter. Ich selber, vor 17 Jahren habe ich die Future mitgegründet und inzwischen als CEO für sehr viele interessante große internationale Namen unterwegs gewesen. Warum rede ich hier heute? Was will ich eigentlich erzählen? Kurze Geschichte. Ich war vor ein paar Jahren auf Kuba und da hatte ich mir eine schöne kleine Strandbar ausgesucht, wo ich eigentlich jeden Tag etwas zu viel Zeit verbracht habe und vielleicht auch ein bisschen zu viel Geld dagelassen habe. Aber so langsam entwickelt sich dann ja eine kleine Beziehung mit so einem Barmann, den man da jeden Tag sieht. Und der fragte mich irgendwann: Was machst du eigentlich? Ich habe gesagt: Ich bin Customer Experience Berater, Kundenstrategieberater. Das klingt ja toll. Was heißt das eigentlich? Ich sage: Na ja, ich helfe Firmen besser zu verstehen, was ihre Kunden bewegt, was in ihrem Kopf vorgeht, was in ihrem Herzen vorgeht und wie sie darauf dann gut eingehen können und ihnen bessere Produkte und bessere passende Produkte und Dienste liefern können. Worauf der Barmann sagt: Ja, das ist ja interessant. Das ist ja genau das Gleiche, wie ich mache. Und das ist eigentlich ein ganz wichtiges Prinzip für mich geworden. Wir versuchen mit riesenkomplexen Technologien alles Mögliche zu machen, was eigentlich für den Bäcker, den Metzger oder den kubanischen Barmann das Natürlichste der Welt ist. Verstehe, wer hier gegenüber mir steht, was diese Person bewegt und gehe darauf ein. Und wenn ich das gut mache, habe ich zufriedene und glückliche Kunden, die immer wieder zurückkommen. Aber zugleich leben wir in einer Welt, die völlig technologieverliebt ist, und ich selber bin auch so einer. Ich war immer schon ein Techie, ich war einer der Ersten, der Smartphone hatte oder davor schon ein Newton oder sogar einen der allerersten Macintosh. Ich war ganz früh dabei immer. Und wenn wir über Buzzwords und dergleichen reden, habe ich immer gern mitgemacht und War wahrscheinlich sogar schuldig daran, auch selber ein paar zu erfinden. Und endlich ist die Zukunft da. Alles das, was wir in den letzten 20 Jahren versprochen haben. Wir haben die Systeme, wir können alles für den Kunden machen, wir können mit ihm in allen möglichen digitalen Kanälen reden und wir haben tolle CRM-Systeme. Und endlich sollte diese perfekte Personalisierung, die uns seit vielen Jahren versprochen wurde, sollte ja jetzt möglich sein. Immer überall nur noch Content und Anzeigen und Produkte und Dienste, die auf mich zugeschnitten sind. Und irgendwie, was wir wirklich gekriegt haben, ist der hier: Ich lade mir eine Leiter rein in meinen Shopping Cart auf Amazon und was macht Amazon? Bietet mir sofort 20 andere Leitern an. Und da hat der Tom Goodwin, ein toller Autor auf dem Gebiet von Marketing, hat da gerade eigentlich einen interessanten Blogpost nur zu geschrieben oder einen Tweet. Eigentlich, was Amazon macht, ist Unsicherheit schaffen. Die verkaufen gar nichts mehr. Es scheint, als ob Amazon mehr Geld damit verdient, Anzeigen zu verkaufen, statt mir ein personalisiertes Angebot zu machen. Denn in dem Moment, wo sie mir andere Leitern anbieten, Wenn ich eigentlich meine Wahl schon getroffen habe, heißt das, dass ich, wenn überhaupt, weniger bereit bin, eine Leiter zu kaufen. Also das ist ein Riesenproblem und für mich auch ein sehr frustrierendes Problem. Da kommt dann noch dazu, was wir auch alle kennen, dass nachdem ich mir eine Leiter gekauft habe, ich einen Monat lang auf Facebook und auf jeder Contentseite, wo ich auch bin, verfolgt werde mit Angeboten für Leiter. Also irgendwo ist da was völlig schiefgelaufen. Und ehrlich gesagt, bei den meisten Firmen erfahre ich auch überhaupt keine Personalisierung im Angebot, in den Dienstleistungen, während die Firmen so viel über mich wissen könnten. Also was ist schiefgegangen und was können wir daran tun? Und eigentlich ist es der Klassiker, den wir ja auch in vielen anderen Technologien sehen. Alles, was mit Personalization zu tun hat und mit Customer Data Platforms und Personification, ist noch Jahre entfernt von wirklich sinnvoll umsetzbar zu sein. Und sogar was schon am weitesten ist, Personalization Engines, ist gerade im Trough of Disillusionment. Also eigentlich haben wir alle im Augenblick gerade die Schnauze voll davon. Und sorry, wenn ich vielleicht ab und zu etwas grob spreche, aber Leute, die mich kennen, wissen, dass das dazugehört. Also das ist alles überhaupt nicht im Plan. Wir reden seit 20 Jahren über Personalization und wie Digital uns da ganz toll helfen wird, aber eigentlich in der Praxis ist es eine große Enttäuschung. Natürlich übertreibe ich ein bisschen, natürlich gibt es auch gute Beispiele. Netflix, wo die Homepage, oder wenn ich auf den Fernseher draufgehe oder auf dem Web, schon wirklich darauf einspielt, was wichtig ist für mich. Oder Starbucks, die eine tolle App haben, wo natürlich, was ich in der Vergangenheit bestellt habe, für mich relevant gemacht wird. Und Spotify. Das Musikangebot von Spotify ist recht gut auf mich abgestimmt. Aber ich muss dazu sagen, auch wieder recht gut, Denn in der Praxis, was Spotify mir jede Woche als, hey, hier sind tolle neue Songs für dich, vorstellt, ist basiert auf einer ganz schmalen Auswahl. Ich habe mal ein paar Mal hintereinander interessante Covers von bekannten Rocksongs und, sagen wir mal, Dirty Blues Rock ausgewählt. Eine Woche war das genau, was ich wollte. Seitdem, seit 3 Jahren kriege ich nur solche Songs vorgelegt. Also sogar da, wo wir sagen, eigentlich ist das gut, was sie personalisieren, ist vielleicht gar nicht mal das, was ich personalisiert haben möchte. Und wie gesagt, es sind immer die gleichen Beispiele, von denen wir reden. Amazon war immer ein großes Beispiel, ist irgendwie schlechter geworden im Lauf der Jahre. Und sogar tolle Beispiele wie Spotify kann man eigentlich noch einiges an Kritik zu haben. Also was wollen wir eigentlich wirklich? Ist es Big Data mit Technologie? Geht es um diese technologischen Lösungen, die uns da voranbringen? Oder geht es eigentlich im Endeffekt darum: One size does not fit all. Manche müssen von links gebügelt werden. Was wisst ihr über mich persönlich? Womit ihr was anfangen könnt. Und dann kommt oft: Ah, also wir reden über Personas. Wenn wir nur wissen, in welche Kategorie, in welche Persona diese Person passt, dann können wir unser Angebot auf die zustellen. Da möchte ich doch ganz kurz diese Geschichte, vielleicht haben Sie sie schon mal gesehen, aber sie gefällt mir immer noch sehr gut. Frage: Kennen Sie diesen Mann? Er ist britisch, 1948 geboren, erfolgreich, selbstständig, vermögend, verbringt viel Zeit in London, aber auch außerhalb, verheiratet, 2 Kinder mit der Frau, wieder verheiratet, verbringt den Winter in den Alpen, liebt Hunde, Sportwagen, Wein und internationale Reisen. Wir haben 2 Männer, die genau dieses gleiche Profil haben. Da wissen wir doch genau, wie wir die ansprechen sollen. Oder wenn ich jetzt sage, dass der erste Charles Prince of Wales ist und der zweite Ozzy Osbourne Prince of Darkness, dann wirft das doch vielleicht ein neues Licht darauf, dass diese beiden Herren vielleicht nicht die gleiche Persona sind und vielleicht nicht im gleichen Segment sind und vielleicht nicht mit den gleichen Themen und Anzeigen angesprochen werden sollten. Also Personas sind auch an sich genommen noch nicht die Antwort. Und ich habe ein schönes Beispiel, was ich eigentlich immer mitnehme als ein Best-Practice-Beispiel. Die Aviva, eine englische, britische Versicherungsgesellschaft, die haben viel investiert darin, dass sie die Tonalität in den Gesprächen anpassen. Aufgrund von welches Segment, welche Persona Sie in dem Augenblick ansprechen. Und das schönste Beispiel da ist, dass Sie Ihre älteren Kunden immer ansprechen mit: Hey, zusammen schaffen wir das, ganz ruhig, geht in Ordnung. Um die Panik wegzunehmen. Während Sie einen jüngeren Kunden eher ansprechen: Hey, komm, geht alles in Ordnung, zack, zack. Sie wissen, dass das einen älteren Kunden nervös macht. Und das ist natürlich fantastisch, das ist ein super erster Schritt, ein ganz toller Anfang. Was aber, wenn diese ältere Person, mit der wir sprechen, diese Dame ist, die auf Woodstock gefeiert hat, die vielleicht nicht unbedingt, sagen wir mal, in diesem beruhigenden Ton angesprochen werden will? Oder dieser gute Mann, der auf seiner Harley unterwegs ist und ab und zu vielleicht auch noch mal einen Hipster verkloppt, möchte vielleicht auch nicht so angesprochen werden. Also eigentlich, obwohl Aviva ein tolles Beispiel ist, lässt es auch noch vieles zu wünschen übrig. Also wie lösen wir das? Was sage ich, wo wir hin sollen? Wir müssen von den Big Data, wo wir davon ausgehen, weil der Kunde X, Y und Z gemacht hat, denken wir, dass er oder sie auch folgende Punkte wichtig finde, dass wir zu Small Data rübergehen wollen, wo wir sagen können, wir wissen, dass der Kunde X, Y und Z macht, will und tut. Also von der Annahme rüber zum Wissen. Big Data sind im Endeffekt nur für Computer verständlich. Die sind sehr komplex, die Datensammlung geht unglaublich schnell, wodurch wir auch Terabytes und Exabytes an Platz brauchen. Kann zugleich ganz schnell die Aktualität verlieren, wird automatisch erfasst, ist eine Ableitung, ist eine Annahme. Während Small Data individuelle Daten über individuelle Menschen, das passt für das menschliche Hirn, das ist eingängig, das ist aktionierbar, da kann ich wirklich was mit machen. Wenn ich weiß, dass der Rainer gestern im Regen gelaufen ist, kann ich heute etwas darüber sagen. Ich weiß aus den Big Data, wüsste ich nur, dass es gestern in Hamburg geregnet hat. Ich weiß nicht, was Heiners persönliche Erfahrung war. Die Datensammlung geht langsam, braucht aber eben auch nur wenig Platz und ist sehr lange gültig. Und es kommt aus der menschlichen Interaktion, wo wir tatsächlich etwas fragen oder observieren und darum ein Wissen schaffen. Denn im Endeffekt, wir sind gerade mal 3000 Jahre unterwegs mit ersten bis sehr hochentwickelten Technologien, von Schreiben zum jetzt digitale Kanäle, aber unser Hirn ist seit 2 Millionen Jahren darauf eingestellt, zu interagieren mit anderen Menschen, mit ihnen zu reden, ihre Geschichten aufzufangen, zu hören, was hat er gemacht, was ist wichtig für sie. Wenn ich morgen zurückkomme von der Jagd, wem kann ich eine Freude machen, indem ich dem einen die Leber gebe und dem anderen das Stück Filet. Also wovon reden wir jetzt wirklich, wenn wir Small Data benennen? Wir wollen festlegen, was sind die wirklichen persönlichen Bedürfnisse einer Person? Welche Entscheidungen hat diese Person getroffen und trifft sie? Und was ist der Kontext, in dem diese Person unterwegs ist? Und das sind Sachen, die wir nur auf der konkreten individuellen Basis festlegen können. Da kommt natürlich immer die Frage: Wie machen wir das denn? Wo kriegen wir diese Daten her? Und eigentlich fängt es ganz einfach an, indem wir Fragen stellen. Ich habe mit einem Contact Center vor einigen Jahren festgelegt, erstmal als Test gegen jeden Widerstand in der Organisation, dass wir Kunden, die anrufen, es ging um das Beschwerdenmanagement, zuerst mal gefragt haben: Möchten Sie das sofort gelöst haben oder kann es ein paar Tage warten, dass wir uns vielleicht etwas weiter vertiefen in das Thema? Vorher wurde gesagt: Nein, das geht nicht. Jeder Kunde will sofort und perfekt gelöst haben. Was nicht geht. Und was wir festgestellt haben, ist, dass ganz überraschend es ja fast wie richtige Menschen sind. Kunden sind fast wie richtige Menschen. Sehr schockierend, ich weiß, für manche. Und etwa die Hälfte sagte: Du, weißt du, wenn du mir jetzt einfach 100 Euro Gutschrift gibst, ist recht so. Und die andere Hälfte sagt: Ich warte ganz gern ein paar Tage oder vielleicht auch eine Woche, dass du hier tiefer reinsteigst und vielleicht kommt dann auch eine höhere Gutschrift für mich dabei raus. Einfach mal fragen, nicht annehmen. Und das ist vielleicht auch ganz grundsätzlich, jetzt mal abgesehen von Big Data und Small Data, die wichtigste Empfehlung für alle Firmen. Fragt doch einfach mal, redet doch einfach mit euren Mitarbeitern und mit den Kunden natürlich, um rauszufinden. Denn es wird geredet über Conversational Commerce, über Interaction Channels, aber in den meisten Fällen sehe ich wenig Konversationen, sondern eher, dass man sich gegenseitig anschreit. Und einfach mal als Beispiel, was das bringen kann: Wir haben das vor ein paar Jahren bei einer griechischen Bank, sehr erfolgreiche Bank, vor Ort, die gesagt hat, wir sind nicht so gut unterwegs im Mittelstand, vor allem im kleineren Mittelstand. Wie sollen wir da rangehen? Und wir haben einfach mal zugehört. Wir haben gefragt, was ist wichtig für euch? Was bewegt euch? Und wir haben festgestellt, dass sehr vielen es vor allem um Respekt und Anerkennung ging. Und das konnten, als wir das erstmal als Prinzip festgelegt hatten, können wir ganz schnell in ein, zwei Fragen bei jedem individuellen Kunden festlegen, das ist einer, der auch das Gefühl hat, wie viele andere, dass ihm nicht genug Respekt gezollt wird. Dass seine Familie, obwohl er selber das Gefühl hat, dass er ganz hart für sie arbeitet, nur motzt darüber, dass er nie zu Hause ist. Seine Mitarbeiter, wo er das Gefühl hat, dass die ihn ausnutzen wollen. Und dass der Staat, die Gemeinde oder wer auch immer ihm nur Geld abnehmen will. Wenn man das weiß und wenn man auf Basis der einfachen Frage diesen Kunden identifizieren kann, dann kann man sofort gezielte Angebote machen. Hey du, wenn du auch das Gefühl hast, dass du deinen Mitarbeitern vielleicht nicht ganz trauen kannst, wir haben hier ein tolles E-Banking-Tool, wo die Mitarbeiter die Zahlungen einpflegen können, du aber immer noch das den OK-Knopf drückst. Wir haben da ganz tolle Sachen entwickelt, wirklich rein auf erstmal festgestellt, was sind die Themen, die sie bewegen, aber dann für den einzelnen Kunden festlegen, wie sein Start ist. Ein anderes Beispiel, das haben wir für Volkswagen in einem Land gemacht: Big Data und Small Data im Zusammenspiel. Erstmal über Big Data herausgefunden, was sind die Personas, mit denen wir zu tun haben, wenn jemand in der ins Autohaus kommt. Und das ist was anderes als ein 27-jähriger Mann, der gerne Fußball spielt und seinen ersten Job hat und so weiter. Es geht nur darum, was ist für die verschiedenen Personas wichtig in dem Moment, wo sie im Autohaus sind. Und auf Basis dessen konnten wir dann mit 2 oder 3 ganz einfachen Fragen feststellen, Welche Persona haben wir vor uns und was ist der passende Verkäufer, um mit dieser Persona zu reden? Also Big Data, um die Personas zu machen, aber Small Data, individuelle Fragen übers Telefon, über ein Pop-up oder auch am Touchscreen am Point of Sale und es da dann personifizieren. Und da kommt dann zum Beispiel dabei raus, also Volkswagen ist stolz auf seinen Konfigurator und zu Recht. Es ist ein fantastisches Tool, wo 2 Millionen oder wahrscheinlich sogar mehr Möglichkeiten sind, um sich sein eigenes Auto zu konfigurieren. Und Persona A mag das. Und wenn wir das festgestellt haben, dann sagen wir: Hey, du kannst dir hier alles aussuchen. Ich habe gestern einfach mal schnell geschaut, ich kann schon allein bei den Felgen 7 verschiedene Felgen, was dann auch wieder zu anderen Optionen führt, mir aussuchen. Wir wissen aber auch, dass andere Personas sagen: Oh Gott, das wird mir alles viel zu viel. Gebt mir einfach das passende Auto. Stellt mir das passende Auto vor, am liebsten auch noch in der richtigen Farbe, und ich kaufe es einfach. Das heißt also auch dadurch, dass wir wissen, welche Persona haben wir hier, und dann persönlich festgestellt, hilft zu sofortigem Mehrverkauf, besserer Konversion und so weiter. Es ist kein einfach nur, wir wollen lieb sein zum Kunden, es geht hier um knallhartes Cash. Also wie sammeln wir Small Data? Erstens mal schnelle kurze Fragen stellen im Kontaktcenter. Einfach immer noch eine Frage extra: Wie gefällt Ihnen das? Wie wollen Sie am liebsten angeschrieben werden über E-Mail, über Chat, über Post. Kleine Pop-ups jedes Mal, dass jemand sich einloggt ins System, eine Frage stellen: Haben Sie lieber Rot oder Grün? Touchscreen-Geräte im Geschäft oder eben bei der Anmeldung in der App. Natürlich haben wir auch Observationen, die Entscheidungen, die tatsächlich getroffen werden. Das ist jetzt Da kommt wirklich die Intersektion Big Data und Small Data. Was hat diese Person das letzte Mal gemacht? Aber auch, was können wir feststellen über familiäre, berufliche oder hobbymäßige Hintergründe? Und wie reagieren sie auf das, was mit ihnen geschieht? Ein gutes Angebot oder eine schlechte Serviceerfahrung? Und da können wir zum Beispiel ganz wichtig auch die Mitarbeiter mit reinnehmen. Die Mitarbeiter reden ja sowieso mit dem Kunden und können ganz einfach fragen: mit einweben. Oder nach einem Anruf oder einem Verkaufsbesuch notieren, was haben wir erfahren? Ist das ein Mensch, der eher emotional oder eher rational reagiert? Und so eine Einschätzung der Personalität machen. Und ich weiß natürlich, das hat ganz wichtige DSGVO-Impacts. Alles, was ich hier sage, ist im Prinzip möglich, Aber muss natürlich gut verabredet werden, gut in die verschiedenen Legals eingebaut werden. Aber es ist alles möglich. Reden Sie mit Ihrem Datenschutzbeauftragten oder reden Sie mit uns darüber. Und ganz wichtig ist wirklich, was die Frontlinie macht, was der Verkäufer im Autohaus oder der Agent macht und was er feststellt. Wenn ich einen Kunden habe, der immer zurückkommt und zum Beispiel mit seinem Coupé angefahren kommt, dann weiß ich, okay, das ist ein junger Mann, der sportliche Autos liebt. Hoppla, 2 verschiedene Fotos. Nächstes Mal kommt er aber mit seiner schwangeren Frau und schaut sich einen Familienwagen an. Das weiß ich nicht aus automatisierten Daten, das ist etwas Persönliches. Ich bleibe den armen Menschen immer weiter verfolgen mit Coupé- und Sportwagenangeboten, während im Augenblick, wie mein Verkäufer weiß, der Familienwagen relevant ist. Und natürlich, wenn wir schon über DSGVO reden und so weiter, es ist natürlich auch immer wichtig, dass wir den Unheimlichkeitsfaktor mit reinnehmen. Schon ein älteres Beispiel, was Sie wahrscheinlich auch kennen, wo Target mal, die amerikanische Supermarktkette, mal voll daneben gehauen hat, weil sie über ihre Big Data feststellen konnten, wann eine Kundin schwanger war. Wenn sie nämlich— sie haben festgestellt, so 3 Monate oder 6 Monate bevor die Windeln gekauft wurden, wurden immer bestimmte Hautmittel und bestimmte Vitamine gekauft. Also haben sie angefangen, Damen, die diese Mittel gekauft haben, anzuschreiben: Jetzt, wo Sie schwanger sind, können wir ja schon mal reden über, wie es weitergeht. Leider haben sie dabei auch junge Mädchen angeschrieben, wo die Eltern noch nicht wussten, dass es eine Schwangerschaft gab. Riesenfehler, Riesenaufregung in Amerika. Und was jetzt noch kommt, Amazon hat das Patent schon vor 9 Jahren genommen, aber anscheinend geht es jetzt langsam Richtung Start, das Anticipatory Shipping. Wir schicken das Produkt schon los, bevor du es gekauft hast. Und das ist natürlich für viele Leute, geht es da so viel zu weit. Also da müssen wir immer aufpassen. Das ist der letzte Schritt, den ich hier reinbringen will. Wir müssen die Personalisierung personalisieren. Weil es gibt nun mal verschiedene Bereitschaften oder verschiedene Bedürfnisse, wenn es darum geht. Manche Leute sind bereit, ihre DNA-Daten zur Verfügung zu stellen, wenn wir ihnen im Tausch bessere Diäten geben können oder wenn wir bessere Farbkombinationen in der Kleidung geben. Manche geben alle Daten frei. Ich selber zum Beispiel wäre sofort bereit, dem Supermarkt zu sagen: Bitte analysiert all meine Ankäufe, damit ihr mir bessere personalisierte Angebote machen könnt. Aber es gibt auch Leute, die sind noch nicht mal bereit, ihr Gender freizugeben. Entweder weil sie nicht glauben an klassische Genderkonzepte oder weil sie einfach nichts über sich selber freigeben wollen. Alles wunderbar, wir müssen halt die Personalisierung personalisieren. Was ist wichtig für diese Person? Wie reagieren die auf Tonalität, Emotionalität, Rationalität? Wie bereit sind sie, ihre Daten zu teilen? Wie empfindlich sind Sie zu diesem Unheimlichkeitsfaktor? Was sind Ihre Erwartungen über die Personalisierung? Und natürlich, in welchem Produktkontext sind wir unterwegs? Für ein Auto sind wir natürlich viel mehr bereit, Daten zu teilen, und erwarten wir auch viel mehr Personalisierung, als wenn es um ein Waschmittel geht. Aber sogar die Rolle, in der ich mich befinde, Bin ich Stefan Kolle, der Geschäftsmann, oder Stefan Kolle, der Ehemann, oder Stefan Kolle, der Vater? Das spielt alles mit. Da liegt eine unglaubliche Chance für uns alle. Indem wir verstehen, was ist wichtig für diese Person, wie personalisieren wir die Personalisierung, können wir fantastische Chancen aufbauen. Also zusammenfassend: Keine Angst, wir sind fast da. Unendliche Auswahl, wie das im Augenblick angeboten wird auf Amazon oder auch zum Beispiel, wenn ich bei Sephora oder Issey Paris reingehe, ist nicht gleich Personalisierung. Das wird immer noch von vielen Marketeers falsch verstanden, wobei eben tatsächlich die Frage ist bei Amazon und auch bei Sephora, große Kette von Make-up, ob es nicht sogar im Businessmodell ist, um Verwirrung zu schaffen. Denn Sephora verkauft gewissen ihrer Kunden 200 verschiedene Lippenstifte, weil sie sie unsicher gemacht haben, welcher der richtige ist. Aber ein Regime, wo wir sagen: Für Ihr Alter, Ihre Haut und Ihren Lebensstil passend brauchen Sie diese Creme, diesen Lippenstift und diese Haarkolorierung. Und fertig. Es sind viele Frauen, die da verzweifelt drauf warten. Das ist Personalisierung. Und wir haben unglaubliche digitale Tools, die zum Teil ihr Versprechen noch gar nicht erfüllen. Aber es geht nicht nur um digital. Wir müssen menschlich bleiben und wir müssen den Menschen immer noch in den Mittelpunkt stellen und schauen, wie wir das Digitale als unterstützend nutzen können, nicht als führend. Denn nur wenn Mensch und Maschine den Tango tanzen, dann können wir wirklich das Versprechen, was uns irgendwann mal ganz am Anfang gemacht wurde, dann können wir das erfüllen. Also ganz zum Schluss: Big Data ist natürlich nicht schlecht an sich, aber wir haben zu tun mit überzogenen Versprechen und Erwartungen und dem Risiko, dass es unheimlich wird. Während Small Data Sie jetzt einsetzen können. Bitteschön, Viele Ihrer Mitarbeiter machen das ja. Ein guter Verkäufer setzt ja die Small Data, die er hat, die Kenntnis über sein Gegenüber oder die kleinen Hints, die er kriegt im Gespräch, die setzt er ja ein. Fragen Sie Ihre Kunden, fragen Sie auch Ihre Mitarbeiter, was die davon wissen, und erstellen Sie Personalisierungsprofile, also wo wir festlegen können: Das ist, was diese Person erwartet. So können wir, ohne unheimlich zu werden, da wirklich etwas Tolles für die Person machen. Dazu natürlich DSGVO mit reinnehmen, aber es geht viel mehr, als Sie denken, wenn man das nur richtig macht. Und für die Umsetzung reden Sie mit uns. So, dann haben wir Fragen? Ja, Stefan, sicherlich eine ganze Menge Fragen. Ich kläre das hier aber jetzt