Lesedauer: ca.6 Min. –
Autor: Nikolay Tchernev –
Als Hook für diesen Blogbeitrag habe ich mich für ein Zitat von Geoffrey Moore, Autor und Management-Analyst entschieden: „Ohne Big-Data-Analysen sind Unternehmen blind und taub und bewegen sich wie Rehe auf der Autobahn im Internet“
Inhalt:
1. Der Spagat zwischen Big Data und Bier
2. Bevor du neue Produkte auf den Markt bringst
3. Produktvorschläge für deine Brauerei
4. Fazit
Der Spagat zwischen Big Data und Bier
Dieser Blogbeitrag existiert aus zwei Gründen:
1. Der Autor ist begeistert von der Vielfalt und Kultur des Bieres.
2. Big Data ist Fluch und Segen zugleich – es braucht einen klaren roten Faden.
Während zum ersten Punkt wenig hinzuzufügen ist, möchte ich beim zweiten Punkt etwas weiter ausholen. In Zeiten von Online-Galaxien und digitalem Nutzerverhalten sind Daten zur neuen Währung geworden. So weit, so gut – aber wie hilft uns diese Fülle an Daten wirklich weiter?
Der Unterschied zwischen „gut zu wissen“ und einer neuen Produktidee
Ich werde nun einige Daten und Fakten präsentieren, die aus einer der größten Datenbanken der Welt stammen – Google. Man könnte fast sagen: ein Synonym für Big Data. Laut internetlivestats.com werden weltweit über 8,5 Milliarden Suchanfragen pro Tag bei Google durchgeführt. Auf dieser Grundlage basieren die folgenden Statistiken für Deutschland im Hinblick auf Bier:
Beispiel 1: Die meistgesuchten Biermarken Deutschlands
Diese Biermarken wurden in den letzten 12 Monaten in Deutschland am häufigsten gegoogelt. Stichwort: Bekanntheit in der Online-Welt.
Beispiel 2: Hier sind die Biermarken, sortiert nach aktuellen Trends
Das heißt, diese Marken sind nicht nach ihrer Bekanntheit, sondern nach ihrer aktuellen Beliebtheit in Deutschland sortiert.
Zum Verständnis: Damit eine Marke bekannt wird, muss ihre Beliebtheit steigen. Wenn dieser Beliebtheitstrend stärker und länger anhält, wird auch die Bekanntheit, gemessen am Suchvolumen, zunehmen. Natürlich kann die Trendentwicklung auch auf Negativschlagzeilen beruhen. Zum Beispiel, wenn eine Biermarke Insolvenz anmeldet oder eine Rückrufaktion aufgrund von Qualitätsmängeln startet. Auch solche negativen Entwicklungen können die Online-Trends, gemessen auf einer Skala von 0 bis 100, wie bei Google Trends, beeinflussen. Wir konzentrieren uns hier jedoch auf die positiven Aspekte und nehmen an, dass eine bestimmte Biermarke aufgrund ihrer Geschmacksqualität und aktuellen Marketingaktivitäten gegoogelt wird.
Beispiel 3: Wenn es um Importbier geht, sieht die Landschaft folgendermaßen aus:
Das sind die meistgesuchten ausländischen Biermarken Deutschlands innerhalb der letzten 12 Monate.
Beispiel 4: Die Instagram-Hashtags mit der stärksten Trendentwicklung sind:
Einblicke aus der Instagram-Welt sind wichtig, wenn es um Produktentwicklung für bestimmte Zielgruppen geht. Aber sind diese Daten allein wirklich aussagekräftig?
Ich habe jetzt nur vier Beispiele (von zahlreichen möglichen Datensätzen) gezeigt, bei denen wir einzelne Erkenntnisse gewinnen konnten. Daten zu erhalten, ist nicht das Problem. Doch wie gelangen wir nun von diesen Erkenntnissen zur Entwicklung eines neuen Produkts? Das Budget für die Entwicklung neuer Biersorten ist zudem begrenzt. Andererseits kann eine neue Biersorte oder Aktion eine Brauerei weltbekannt machen und langfristig die Zukunft des Unternehmens sowie seiner Mitarbeiter sichern.
Mit Big-Data-Analysen erfolgreiche Produkte auf den Markt bringen?
Bitteschön! Diese Prognose wurde in Rekordzeit von einer KI generiert – ohne zusätzliche Analysen. Der Haken dabei: Kein einziger dieser Vorschläge wurde im letzten Jahr jemals gegoogelt. 🙂
Ich gebe zu, dieses Thema verdient mindestens einen eigenen Blogbeitrag! Aber hier ist die kurze Version:
Liest man verschiedene Artikel über Big Data, entsteht schnell der Eindruck: Wenn ich Big Data nutze, werde ich mit meinen neuen Produkten höchstwahrscheinlich Erfolg haben. Unternehmen wie IBM, SAP und Oracle haben enorme Ressourcen in die Aufbereitung, Strukturierung, Speicherung und Analyse von Big Data investiert – mit dem Ziel, geschäftsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen. Doch ein genauerer Blick zeigt: Hinter jeder Big-Data-Analyse stehen KI- bzw. Machine-Learning-Algorithmen. Warum? Weil 90 Prozent aller neu generierten Daten unstrukturiert sind! Posts, Fotos, Suchanfragen von Nutzern – diese riesigen Datenmengen lassen sich ohne KI-gestützte Mechanismen nicht sinnvoll aufbereiten
Der Denkfehler:
Diese Technologien müssen zunächst mit relevanten Daten trainiert werden. Erst dann können sie fundierte, datengetriebene Prognosen für die Zukunft liefern. Sind die Trainingsdaten unzureichend oder fehlen sie ganz, sind auch alle Zukunftsprognosen zu neuen Produkten wertlos! Die drei kritischen Herausforderungen für Big Data:
1. Fehlende aktuelle Daten für das KI-Training
Brandaktuelle Trenddaten (insbesondere anonymisierte, aggregierte Online-Daten – keine internen Unternehmensdaten) sind absolute Mangelware! Bevor sie für KI-Modelle nutzbar sind, müssen sie aufbereitet und strukturiert werden. Doch bis dieser Prozess abgeschlossen ist, ist der Trend möglicherweise längst vorbei – und der Wettbewerbsvorteil dahin. Stichwort: Aktualität prüfen.
2. Komplexe Kausalketten und branchenspezifische Unterschiede
Zukunftsszenarien nach dem Muster „Wenn A eintritt, dann passiert B, und darauf basierend folgt C & D“ sind für KI-Tools nur schwer zuverlässig zu modellieren. Je nach Branche unterscheiden sich diese Muster erheblich. Ein universelles Modell für alle Branchen? Fehlanzeige. Stichwort: Zukunftszenarien bilden.
3. Fehlendes Scoring und Priorisierung von Produktideen
Viele Big-Data-Analysen liefern zwar neue Produktideen, aber ohne klare Priorisierung. Nach dem Motto: Alles ist wichtig und vielversprechend! Doch die Risiken und Investitionen bei Produktlaunches sind hoch. Ein Scoring-Modell mit klaren Bewertungskriterien könnte hier enorm helfen. Stichwort: Priorisierung nach Score-Wert erstellen.
Die Lösung:
Die besten Produktideen sollten nicht nur auf Big-Data-Prognosen basieren, sondern auch Aktualität, Zukunftsszenarien und Benchmarking berücksichtigen. Big Data kann wertvolle Erkenntnisse für neue Produkte liefern – aber erst durch eine durchdachte Bewertungslogik entsteht echter Mehrwert.
Konkrete Produktvorschläge mit Priorisierung nach Score-Wert:
Hinweis: Diese Daten gelten nur für einen bestimmten Zeitraum. Neue Trends und Nutzerverhalten müssen regelmäßig überprüft werden.
Alkoholfreies Bier
Produktidee: Alkoholfreies Bier
Kurze Beschreibung: Es ist eine attraktive Alternative für Menschen, die den Geschmack von Bier genießen möchten, aber aus verschiedenen Gründen auf Alkohol verzichten wollen, zum Beispiel aus gesundheitlichen oder religiösen Gründen oder weil sie noch Auto fahren müssen.
Themencluster: Biersorten
Erfolgspotenzial: Produkt-Launcher-Score: 68 (von max. 100)
Glutenfrei-Bier
Produktidee: Glutenfrei-Bier
Kurze Beschreibung: Glutenfreies Bier ist eine Bierart, die speziell für Menschen mit Zöliakie oder Glutenunverträglichkeit hergestellt wird. Anstelle von glutenhaltigen Getreidesorten wie Gerste oder Weizen verwendet es alternative Zutaten wie Hirse, Reis, Mais, Buchweizen oder Quinoa. Es gibt auch Biere, bei denen das Gluten enzymatisch entfernt wird, wodurch sie als „glutenreduziert“ oder „glutenfrei“ gelten.
Themencluster: Biersorten
Erfolgspotenzial: Produkt-Launcher-Score: 55 (von max. 100)
India Pale Ale (IPA)
Produktidee: IPA
Kurze Beschreibung: IPA steht für India Pale Ale, eine Bierstilrichtung, die sich durch einen intensiven Hopfengeschmack und oft höhere Bitterkeit auszeichnet. Heute ist IPA besonders in der Craft-Beer-Szene beliebt und gibt es in vielen Varianten wie West Coast IPA, New England IPA oder Session IPA, die unterschiedliche Geschmacksprofile und Intensitäten bieten.
Themencluster: Biersorten
Erfolgspotenzial: Produkt-Launcher-Score: 48 (von max. 100)
Kölsch
Produktidee: Kölsch
Kurze Beschreibung: Kölsch ist ein helles, obergäriges Bier, das ausschließlich in Köln und Umgebung nach dem Kölsch-Konventionsrecht gebraut wird. Es zeichnet sich durch seinen milden, leicht hopfigen Geschmack und dezente fruchtige Noten aus. Kölsch wird traditionell in schlanken Gläsern, den sogenannten Stangen, serviert.
Themencluster: Biersorten
Erfolgspotenzial: Produkt-Launcher-Score: 43 (von max. 100)
Bier mit Fanta
Produktidee: Bier mit Fanta
Kurze Beschreibung: Bier mit Fanta, oft als Radler oder Diesel bezeichnet, ist ein erfrischender Biermix-Drink. Die Kombination aus Bier und der süßen, fruchtigen Limonade sorgt für einen milden, spritzigen Geschmack. Perfekt für heiße Tage und leichte Genussmomente.
Themencluster: Biersorten
Erfolgspotenzial: Produkt-Launcher-Score: 41 (von max. 100)
Root Beer / Wurzelbier
Produktidee: Root Beer / Wurzelbier
Kurze Beschreibung: Root Beer ist ein süßes, kohlensäurehaltiges Getränk mit einem würzigen Aroma, das traditionell aus Wurzeln wie Sassafras hergestellt wird. Es ist vor allem in Nordamerika beliebt und alkoholfrei, wird aber manchmal auch mit Alkohol angeboten.
Themencluster: Biersorten
Erfolgspotenzial: Produkt-Launcher-Score: 38 (von max. 100)
Ginger Beer / Ingwerbier
Produktidee: Ginger Beer / Ingwerbier
Kurze Beschreibung: Ginger Beer ist ein würzig-süßes, kohlensäurehaltiges Getränk mit kräftigem Ingwergeschmack. Ursprünglich fermentiert, ist es heute meist alkoholfrei und wird pur oder in Cocktails wie dem Moscow Mule genossen.
Themencluster: Biersorten
Erfolgspotenzial: Produkt-Launcher-Score: 36 (von max. 100)
Bier ohne Zucker / kalorienarmes Bier
Produktidee: Bier ohne Zucker / kalorienarmes Bier
Kurze Beschreibung: Kalorienarmes oder zuckerfreies Bier ist eine leichte Variante mit reduziertem Kohlenhydratgehalt. Es bietet weniger Kalorien, behält aber den typischen Biergeschmack, ideal für figurbewusste Genießer.
Themencluster: Biersorten
Erfolgspotenzial: Produkt-Launcher-Score: 34 (von max. 100)
Butterbier / Butterscotch
Produktidee: Butterbier / Butterscotch
Kurze Beschreibung: Butterbier ist ein süßes, karamelliges Getränk, inspiriert von der Harry-Potter-Welt, oft mit Butterscotch-Aroma. Es ist meist alkoholfrei und wird warm oder kalt serviert.
Themencluster: Biersorten
Erfolgspotenzial: Produkt-Launcher-Score: 30 (von max. 100)
Ist das alles? Natürlich nicht! Big Data liefert nicht nur Insights zum Themencluster „Biersorten“, sondern auch zu zahlreichen Unterthemen rund um die Welt des Biers. Zum Beispiel suchen Menschen in Deutschland nach Produkten wie: Bier Pong Tisch (eine großartige Branding-Gelegenheit für deine Brauerei), Bier-Geburtstagsgeschenk, Bier-Bike, 3-Liter-Bierflasche, Bier-Adventskalender, Bierkrug mit coolen Sprüchen, Zapfanlage mit Kühlung…
Die Analyse dieser und weiterer Produktideen rund um Bier würde jedoch den Rahmen dieses Blogbeitrags sprengen. Daher mache ich an dieser Stelle Schluss und fasse alles kurz zusammen.
Fazit
Ich bin der Meinung, dass der Anfang dieses Blogbeitrags zugleich das passende Ende bildet, nämlich: „Ohne Big-Data-Analysen sind Unternehmen blind und taub und bewegen sich wie Rehe auf der Autobahn im Internet“, Geoffrey Moore. Quelle & weitere Informationen zum Thema Big Data: SAP.
Auf der anderen Seite: Lass dich nicht von Begriffen wie „Big Data“ blenden – nicht jede Analyse führt wirklich zum Ziel. Heute gibt es unzählige Zahlen und Daten, und es mangelt auch nicht an Data Scientists oder KI-Modellen, die dir die Arbeit abnehmen könnten. Mein Tipp: Eine Produktidee ist nichts anderes als eine Prognose für die Zukunft. Merke dir eine konkrete Idee aus einer Quelle, zum Beispiel einen Produktvorschlag aus einem Blogbeitrag oder von einem KI-Modell. Nach einer gewissen Zeit kannst du selbst überprüfen, ob diese Prognose die Erwartungen erfüllt hat. So entwickelst du ein besseres Gefühl dafür, welcher Ansatz für dein Unternehmen infrage kommt. Danach steht dir nichts im Wege, neue Produkte auf den Markt zu bringen.