Marketing Intelligence E-Book

Elke Theobald

• Herausgeber: Kohlhammer Verlag
• Kategorie: Fachliteratur
• Sprache: Deutsch
• Veröffentlichungsjahr: 2018

Seitenzahl: 385

Beschreibung

Die Bereitstellung aktueller, entscheidungsrelevanter und reliabler Informationen ist ein entscheidender Erfolgsfaktor im globalen Wettbewerb des 21. Jahrhunderts. Entsprechend wächst die Bedeutung der Marketing Intelligence für die unternehmerische Performance. Sie sammelt und analysiert Informationen über Kunden, Märkte, Produkte, Konkurrenten und Rahmenbedingungen, die fundierte Entscheidungen des Marketing-Managements vorbereiten sollen. Das Lehrbuch ist als Einführung für den Einsatz in (fortgeschrittenen) Bachelor- bzw. Masterveranstaltungen gedacht, wobei insbesondere die analytischen Instrumente und ihre praktische Anwendung eingehend behandelt werden.

Leseprobe

Elke Theobald

Marketing Intelligence

Ein Lehrbuch für die Praxis

Verlag W. Kohlhammer

1. Auflage 2019

Alle Rechte vorbehalten

Umschlagsbild: © kentoh - Fotolia.com

© W. Kohlhammer GmbH, Stuttgart

Gesamtherstellung: W. Kohlhammer GmbH, Stuttgart

Print:

ISBN 978-3-17-030980-7

E-Book-Formate:

pdf:      ISBN 978-3-17-030981-4

epub:   ISBN 978-3-17-030982-1

mobi:   ISBN 978-3-17-030983-8

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Inhalt

Abbildungsverzeichnis

1 Einführung

1.1 Inhalt und Aufbau des Buches

1.2 Aktuelle Bedeutung der Marketing Intelligence

2 Klärung grundlegender Begriffe

2.1 Intelligence

2.2 Business Intelligence und Strategic Intelligence

2.3 Marketing und Competitive Intelligence

2.4 Risikomanagement und Frühwarnsysteme

3 Zentrale Konzepte der Marketing Intelligence

3.1 Intelligence Cycle

3.2 Key Intelligence Topics und Key Intelligence Questions

3.3 Informationsbedarfsbedarfsanalyse

3.4 Zentrale Analyseobjekte der Marketing Intelligence

3.5 Beobachtung und Analyse von Markt und Wettbewerb

3.6 Einordnung der Marketing Intelligence in den Managementprozess

3.7 Entscheidungsarten und Heuristiken

4 Quellenarten und die Quellenlage der Marketing Intelligence

4.1 Qualität und Glaubwürdigkeit der Informationen

4.2 Frühwarnsignale

4.3 Informationsquellen der Marketing Intelligence

4.3.1 Externe Informationsquellen

4.3.2 Interne Informationsquellen

4.4 Datenarten, Big Data und Data Lakes

5 Wissensmanagement im Marketing

5.1 Grundbegriffe des Wissensmanagements

5.2 Organisationale Einbettung der Marketing Intelligence

5.2.1 Marketing Intelligence-Evolutionsstufen

5.2.2 Organisationsmodelle

5.2.3 Anreizsysteme für die Marketing Intelligence

5.3 Counter Intelligence

5.4 Marketing Intelligence-Plattform

5.5 Marketing Intelligence-Informationsprodukte

6 Überblick Analyseverfahren der Marketing Intelligence

6.1 Analysearten der Marketing Intelligence

6.2 Deskriptive, prädiktive, präskriptive und explorative Analysen und Analysetools

6.3 Data Mining

6.4 Künstliche Intelligenz

7 Marktanalyse (Market Intelligence)

7.1 Vorgehensweise bei der Marktanalyse

7.2 Festlegung des Marktes/ Marktsegmente

7.3 Fixierung der Fragestellung und Datenquellen

7.4 Erstellung eines quantitativen Marktprofils

7.4.1 Das Marktvolumen

7.4.2 Die Marktanteile

7.4.3 Die Marktdynamik und der Marktlebenszyklus

7.4.4 Das Marktpotential mit relevantem und adressierbaren Markt

7.5 Erstellung eines qualitativen Marktprofils

7.6 Analyse und Bewertung der Informationen

7.6.1 Bewertung der Markt(segment)attraktivität

7.6.2 PEST(EL) – die Umfeldanalyse

7.6.3 Branchenanalyse

7.7 Marktbericht: Ergebnisse kommunizieren

7.8 Wichtige Informationen bewahren

8 Wettbewerbsanalyse (Competitive Intelligence)

8.1 Grundlegende Vorgehensweise

8.2 Festlegung des strategischen Wettbewerberkreises

8.3 Fixierung der Fragestellung und Recherche der Datenquellen

8.4 Erstellung von Wettbewerber-Steckbriefen

8.5 Qualitatives Assessment

8.5.1 Stärken-/ Schwächen-Analyse

8.5.2 Competitive Profile Matrix

8.5.3 Personality-Profiling

8.6 Vergleich und Benchmarking

8.7 Analyse und Bewertung der Informationen

8.7.1 Wettbewerbstypen und Persönlichkeiten

8.7.2 Strategien und Ziele des Wettbewerbs und Strategieoptionen des eigenen Unternehmens

8.8 Wettbewerbsbericht

8.9 Arbeitsschritte einer integrierten Markt- und Wettbewerbsanalyse

9 Analysen des Leistungsangebots (Product/ Service Intelligence)

9.1 Leistungsvergleiche

9.2 Argue/ Battle Cards

9.3 Sortimentsanalysen/ Analysen des Leistungsangebots

9.4 Portfolioanalysen

9.5 Patentanalyse

9.6 Produkt-/ Technologielebenszyklus

9.7 Blue Ocean-Strategie

10 Kundenanalysen (Customer Intelligence)

10.1 Kundendaten, Kundenprofile und Datenanreicherung

10.2 Kundensegmentierung

10.2.1 Modelle des Kundenlebenszyklus

10.2.2 Bewertung von Kundengruppen

10.2.3 Personas

10.3 Kundenanalysen

10.3.1 Customer Journey

10.3.2 Kundenzufriedenheitsanalysen

10.3.3 Net Promoter Score (NPS)

10.3.4 Identifikation von Schlüsselkunden (Key Customer)

10.3.5 Gain-/ Loss-Analysen

10.3.6 Kontextbasierte Analysen

11 Weitere Analysefelder und Analysemethoden

11.1 Unternehmensanalyse

11.1.1 Wertkettenanalyse

11.1.2 Finanzanalyse

11.1.3 Benchmarking

11.1.4 Geschäftsmodellanalyse

11.1.5 Ressourcenbasierte Ansätze: VRIO-Analyse und VRILS-Modell

11.2 Analysen im Marketing-Mix

11.2.1 Analyse der Marketingkommunikation

11.2.2 Analysen im Distributionskanal, insbesondere E-Commerce

11.2.3 Analyse der Preispolitik des Wettbewerbs

11.3 Präskriptive Analysen

11.3.1 SWOT-, TOWS- und Cross-Impact-Analyse

11.3.2 Business Wargames

11.3.3 Bildung von Szenarien

11.3.4 Prognoseverfahren

11.3.5 Delphi-Methode

11.3.6 Analyse konkurrierender Hypothesen

12 Strategische Handlungsoptionen

12.1 Wachstums- und Desinvestitionsstrategien

12.2 Innovationsstrategien

12.3 Complex Service Solutions

12.4 Agilität – Wettbewerbsstrategien in Zeiten des Wandels

12.5 Entwicklung von Gegenstrategien

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1:

Aktivitäten in Marketing Intelligence

Abb. 2:

Aktivitäten der Wettbewerbsanalyse

Abb. 3:

Aktivitäten Marktanalyse

Abb. 4:

Wichtige interne Informationsquellen

Abb. 5:

Wichtige externe Datenquellen

Abb. 6:

Beitrag zum Unternehmenserfolg

Abb. 7:

Berichtspflicht der Marketing Intelligence

Abb. 8:

Marketing Intelligence und seine Teilgebiete

Abb. 9:

Risiko-Einschätzungsmatrix

Abb. 10:

Die 7 Schritte des Competitive Intelligence Cycle

Abb. 11:

Herausforderungen zur Erfüllung des Intelligence Cycle im Alltag der Analysten

Abb. 12:

Wunsch versus Bedürfnis

Abb. 13:

Beispiele der unterschiedlichen Arten der Key Intelligence Questions

Abb. 14:

Informationsangebot und Informationsbedarf in der Informationsbedarfsanalyse

Abb. 15:

Gap-Modell des Informationsbedarfs

Abb. 16:

Use Case Modellierung zur Feststellung des internen Informationsbedarfs

Abb. 17:

Zentrale Analyseobjekte und Wissensquellen der Marketing Intelligence

Abb. 18:

Einordnung der Marketing Intelligence in den Managementprozess

Abb. 19:

Entscheidungssituationen

Abb. 20:

Frühwarnsignale im Produktbereich und mögliche Quellen

Abb. 21:

Import-/ Exportdaten für die EU

Abb. 22:

Profil für die Jungheinrich AG aus Google Finance

Abb. 23:

Beispiel einer Google Patent Search

Abb. 24:

Implizites und explizites Wissen

Abb. 25:

Wissensspirale nach Nonaka und Takeuchi

Abb. 26:

Wer-weiß-was-Matrix

Abb. 27:

Wer-kennt-wen-Liste

Abb. 28:

Kategorien des intellektuellen Kapitals

Abb. 29:

Normwissensstrategien nach Probst 1997

Abb. 30:

Die organisationalen Evolutionsstufen der Marketing Intelligence

Abb. 31:

Nutzergruppen der Marketing Intelligence und ihre Anwendungsgebiete

Abb. 32:

Zentrale Organisation der Marketing Intelligence

Abb. 33:

Dezentrale Organisation der Marketing Intelligence

Abb. 34:

Matrixstruktur der Marketing Intelligence Organisation mit Verantwortlichen in Märkten, in Funktionsbereichen und Marktsegmenten

Abb. 35:

Hybrides Organisationsmodell der Marketing Intelligence

Abb. 36:

Übersicht über die Bedrohungspotentiale in Unternehmen

Abb. 37:

Bewertung der Reports

Abb. 38:

Dashboard für Wettbewerber- oder Markt-Cockpits

Abb. 39:

Der MI-Newsletter

Abb. 40:

Field Intelligence mit MI-App und Workflow-Prozessen

Abb. 41:

Interne Wissensabfrage über Quick Votes

Abb. 42:

KIT und mögliche Analysemethoden

Abb. 43:

Das CRISP-DM-Modell

Abb. 44:

Gartner Hype Cycle 2017

Abb. 45:

Einsatzgebiete der KI im Marketing

Abb. 46:

Markt – Segment – Industrie

Abb. 47:

Arbeitsschritte der strategischen Marktanalyse

Abb. 48:

Segmentierungslogik nach dem Outside-In-Ansatz

Abb. 49:

Segmententdeckung durch Inside-Out-Analyse

Abb. 50:

Fixierung Fragestellung und Informationsbedarf

Abb. 51:

Ermittlung der Marktvolumina im Gegenstromverfahren Top-Down (linke Grafik Gesamtmarkt) und Bottom-Up (rechte Grafik Umsätze Wettbewerber)

Abb. 52:

Gain-/ Loss-Analyse der Marktanteile

Abb. 53:

Beispiel einer Marktanteilsbetrachtung der Wettbewerber auf Segmentebene

Abb. 54:

Marktlebenszyklus

Abb. 55:

Zusammenhang zwischen Marktanteil, Marktvolumen und Marktpotential

Abb. 56:

Relevanter und adressierbarer Markt

Abb. 57:

Marktpotential international in verschiedenen Marktsegmenten

Abb. 58:

Bestimmung Marktattraktivität über Marktgröße und Wachstumsrate

Abb. 59:

Mehrfaktorenmodell der Marktattraktivität

Abb. 60:

Übersicht Einflussfaktoren der Umwelt

Abb. 61:

Qualitative PEST-Analyse Chile und Mexiko 2016

Abb. 62:

Bewertung der Einflussfaktoren/ Driving Forces Analysis

Abb. 63:

Quantitative PEST-Analyse für Chile

Abb. 64:

Datenquelle für makroökonomische Daten – die IMF Datenbank

Abb. 65:

Basismodell der Analyse nach Porter

Abb. 66:

Chancen-/ Risikoanalyse der Branche

Abb. 67:

Anwendung des Modells von Porter am Beispiel der Elektromotoren-Branche

Abb. 68:

Bestimmung der Marktattraktivität nach Baaken

Abb. 69:

Bewertung der relativen Wettbewerbsposition

Abb. 70:

Bestimmung der Erfolgswahrscheinlichkeit eines Markteintritts nach Baaken

Abb. 71:

Strategische Entscheidungsstufen im Markt- und Wettbewerbskontex

Abb. 72:

Elemente eines Marktberichts

Abb. 73:

Gap-Analyse der wahrscheinlichen Zielerreichung und Wachstumsstrategien nach Ansoff

Abb. 74:

Einzelschritte der strategischen Wettbewerbsanalyse

Abb. 75:

Kategorien des Wettbewerbs

Abb. 76:

Strategische Gruppe des Wettbewerbs

Abb. 77:

Beispiel für die Clusterbildung der Wettbewerbergruppen in der Pharmaindustrie

Abb. 78:

Beispiel eines fiktiven Wettbewerber-Steckbriefs

Abb. 79:

Wichtige Entwicklungsschritte des Wettbewerbs am Beispiel des chinesischen Kranbauers ZPMC

Abb. 80:

Stärken-Schwächen-Analyse der Wettbewerber und des eigenen Unternehmens

Abb. 81:

Bewertung der Erfolgsfaktoren und Strategien eines Wettbewerbers

Abb. 82:

Beispiel für eine Competitive Profile Matrix

Abb. 83:

Beispiel für die Gegenüberstellung des eigenen mit einem Konkurrenzunternehmen

Abb. 84:

Reaktionstypen des Wettbewerbs

Abb. 85:

Tabellarische Aufstellung zur Competitor Personality

Abb. 86:

Reaktionsprofil des Wettbewerbs

Abb. 87:

Zielsystem der Wettbewerber bei Großunternehmen/ Konzernen

Abb. 88:

Strategiechip des Wettbewerbs

Abb. 89:

Outpacing-Strategy

Abb. 90:

Inhalte des Wettbewerbsberichts

Abb. 91:

Analyseschritte einer Markt- und Wettbewerbsanalyse

Abb. 92:

Beispiel eines Produktvergleichs

Abb. 93:

Stärken-/ Schwächenprofile der Produkte

Abb. 94:

Ebenen des Dienstleistungsvergleichs

Abb. 95:

Beispiel einer Battle/ Argue Card

Abb. 96:

Programmbreite und -tiefe des Wettbewerbs

Abb. 97:

Entdeckung unbearbeiteter Marktsegmente (White Spots)

Abb. 98:

Vergleich des Angebotssortiments

Abb. 99:

BCG-Matrix zur Portfolioanalyse

Abb. 100:

Beziehung zwischen ROI, Marktanteil und Wettbewerbsposition

Abb. 101:

Normstrategien der McKinsey-Matrix

Abb. 102:

Der klassische Produktlebenszyklus mit den Produkttypen der BCG-Matrix

Abb. 103:

Produkt-, Technologie- und Bedürfnislebenszyklen

Abb. 104:

Marktanteile nach Technologien

Abb. 105:

S-Kurven-Konzept der Technologiebewertung

Abb. 106:

Beurteilung der Technologie-Attraktivität

Abb. 107:

Wertekurve für die Southwest Airlines

Abb. 108:

ERSK-Grid für den Cirque du Soleil

Abb. 109:

Kundendaten und Marketingplanung

Abb. 110:

Kundendaten und Analysen im Kundenlebenszyklus

Abb. 111:

Kundengruppen der Loyalitätsleiter

Abb. 112:

Der Kundenbedarfslebenszyklus

Abb. 113:

Kundenbeziehungslebenszyklus

Abb. 114:

Beispiel einer Kundenportfolio-Analyse

Abb. 115:

Das RFMR-Modell zur Kundenanalyse

Abb. 116:

Beispiel einer Persona aus dem B2B-Bereich

Abb. 117:

Beispiel einer Customer Journey

Abb. 118:

Business Model Canvas von Facebook

Abb. 119:

Geschäftsmodellvergleich in der Softwarebranche anhand Ressourceneinsatz und Gewinnmarge

Abb. 120:

Beispiel einer Wettbewerber-Kompetenz-Karte

Abb. 121:

VRIO-Analysemodell

Abb. 122:

Kriterienraster zur Selektion diversifikationsrelevanter Kernressourcen

Abb. 123:

Beispielhafte SWOT-Analyse für eine Herrenkosmetik-Marke

Abb. 124:

Die TOWS-Analyse – Basisstrategien aus der SWOT-Analyse

Abb. 125:

Aus der TOWS-Analyse abgeleitete Strategieoptionen für eine Herrenkosmetik-Marke

Abb. 126:

Beispiel eines Cross-Impact-Tableau

Abb. 127:

Erfolgsfaktoren-Matrix

Abb. 128:

Treibermatrix der Erfolgsfaktoren

Abb. 129:

Arten von Veränderungen

Abb. 130:

Wissensspektren nach Informationssicherheit und Veränderungsrichtung

Abb. 131:

Die Wilson-Matrix zur Bewertung von Umweltfaktoren

Abb. 132:

Morphologische Entwicklung von Szenarien über kritische Faktoren

Abb. 133:

Die Kombination verschiedener Prognoseverfahren

Abb. 134:

Klassifikation der Prognoseverfahren

Abb. 135:

Typen von Ausreißern

Abb. 136:

Beispiel der Bewertung konkurrierender Hypothesen

Abb. 137:

Wachstumsstrategien nach Ansoff

Abb. 138:

Erweiterte Wachstumsstrategien

Abb. 139:

Die Innovationsstrategien

Abb. 140:

Die Innovation Ambition Matrix

Abb. 141:

Entwicklung der drei Geschäftsmodellwellen in Technologie-Unternehmen

Abb. 142:

Formel zur Einschätzung des Bedrohungspotentials

Abb. 143:

Unternehmensbewertung nach Größe und Veränderungsrate

Abb. 144:

Beispiel einer Wettbewerberlandkarte

Abb. 145:

Entwurf von Gegenstrategien auf Aktionsebene der Marketing-Mixes

1          Einführung

1.1       Inhalt und Aufbau des Buches  

Das vorliegende Buch ist eine praxisorientierte Einführung in das Themenfeld Marketing Intelligence. Es richtet sich sowohl an Praktiker, die zu Beginn ihrer Tätigkeit einen Überblick über das Arbeitsgebiet erhalten möchten als auch an Studierende, die aus unterschiedlichen Disziplinen kommend einen Gesamtüberblick über das breite Feld der Marketing Intelligence erhalten werden. Mit dieser Zielsetzung ist das Buch ein Kompendium für die in der Praxis gängigen Verfahren, Methoden und Perspektiven der Marketing Intelligence.

Kapitel 1 führt anhand einer Befragung von Marketing Intelligence Professionals in die aktuelle Bedeutung des Berufsfeldes ein und zeigt die wichtigsten Aufgabenfelder in der unternehmerischen Praxis. In Kapitel 2 werden die grundlegenden Begrifflichkeiten im Kontext der Marketing Intelligence definitorisch gefasst, bevor in Kapitel 3 zentrale Konzepte des Themenfeldes detailliert ausgeführt werden. Hier geht es neben den typischen Vorgehensmodellen wie dem Intelligence Cycle um die Informationsbedarfsanalyse und die Klärung der zentralen Wissensobjekte in der Marketing Intelligence Analyse. Mit der ganzheitlichen Einordnung der Marketing Intelligence in das Marketing Management beschäftigt sich Kapitel 3.6. Da die zentrale Zielsetzung der Marketing Intelligence die Entscheidungsunterstützung ist, wird in Kapitel 3.7 ein Ausblick auf die Entscheidungsfindung in Unternehmen und die Herausforderungen in der Entscheidungspraxis gegeben.

Informationsquellen liefern in der Marketing Intelligence den Rohstoff für die tägliche Arbeit der Analysten. Kapitel 4 führt neben grundlegenden Überlegungen zu der Güte und Glaubwürdigkeit von Quellen und die besondere Bedeutung von Frühwarnsignalen in wichtige unternehmensinterne und externe Quellen der Marketing Intelligence ein. Neben einem Überblick über mögliche Informationsquellen erhält der Leser auch Einblicke in die grundlegenden Konzepte von Big Data als Quelle der Marketing Intelligence.

Das in der Marketing Intelligence generierte Wissen muss im Unternehmen nachhaltig implementiert werden, dazu bedarf es eins Wissensmanagements im Marketing. Mit den grundlegenden Konzepten des Wissensmanagements befasst sich Kapitel 5, das zunächst in die Grundbegriffe einführt, bevor die möglichen Formen der organisatorischen Einbettung im Unternehmen vorgestellt werden. Aspekte der Counter Intelligence spielen bei der organisationalen Integration ebenso eine Rolle wie auch der Aufbau einer Marketing Intelligence Plattform als zentraler Daten-Hub für alle Marketinginformationen. Das Kapitel schließt mit der Vorstellung möglicher Informationsprodukte, die im Rahmen der Marketing Intelligence Arbeit für die interne Kommunikation erstellt werden können.

Neben der Informationsgenerierung beschäftigt sich Marketing Intelligence natürlich vor allen Dingen mit der Analyse der gesammelten Informationen. Kapitel 6 gibt einen Überblick über die verschiedenen Analysearten und führt auch in Data Mining und Analyseverfahren der Künstlichen Intelligenz ein.

Der weitere Aufbau des Buches orientiert sich ab Kapitel 7 an den zentralen Analyseobjekten der Marketing Intelligence: Dem Markt ( Kap. 7), dem Wettbewerb ( Kap. 8), den Produkten/ Leistungsangeboten ( Kap. 9) und den Kunden ( Kap. 10). Hier werden in jedem Kapitel die Kernfragen der Analysen, die Analyseschritte und mögliche Analysemethoden vorgestellt.

Kapitel 11 fasst weitere Analysemethoden zusammen, die nicht eindeutig einem der zentralen Wissensobjekte der Marketing Intelligence zugeordnet werden können. Zunächst werden verschiedene Methoden der Unternehmensanalyse vorgestellt ( Kap. 11.1), die insbesondere häufig für die Analyse des eigenen Unternehmens eingesetzt werden. Gefolgt werden diese Analysen von einem Überblick über die Analysemöglichkeiten im Marketing Mix ( Kap. 11.2) und fortgeschrittenen präskriptiven Analyseverfahren ( Kap. 11.3).

Das Buch endet in Kapitel 12 mit den strategischen Handlungsoptionen im Marketing. Die Zielsetzung der Marketing Intelligence Analyse ist sehr häufig die Ableitung von Handlungsoptionen für die Marktbearbeitung des eigenen Unternehmens. Deshalb sollte ein Marketing Intelligence Analyst auch Strategiemuster kennen, die ein zentrales Ergebnis der strategischen Analyse sein könnten. Gängige Wachstums- und Innovationsstrategien werden ebenso vorgestellt wie wettbewerbsorientierte Gegenstrategien und dem Analysten somit einige Grundmuster der Strategieentwicklung an die Hand gegeben.

1.2       Aktuelle Bedeutung der Marketing Intelligence

Marketing Intelligence – ein schillernder Begriff, der bei der Recherche auf Google 433 Mio. Fundstellen unterschiedlichster Couleur im World Wide Web zu Tage bringt.1 Das Interesse an Marketing Intelligence in den Unternehmen wächst, befeuert durch aktuelle Technologietrends wie Möglichkeiten der Datenanalyse durch Künstlicher Intelligence/ Machine Learning oder verheißungsvolle neue Datenquellen im Internet of Things. Gleichzeitig verbreiten sich Erfolgsgeschichten datenbasierter Marketingentscheidungen: Netflix gestaltet erfolgreich seine Produktpolitik durch die umfangreiche Analyse der Seherdaten2, Harley-Davidson steigert die Sales Performance durch Verhaltensanalysen von Käufern, die Identifikation statistischer Zwillinge und die automatische Aussteuerung individuellen Contents.3

In Zeiten massiver Marktveränderungen mit disruptivem Potential in vielen Branchen, einem starken internationalen Wettbewerb und erweiterten technologischen Analysemöglichkeiten ist das Thema Marketing Intelligence für viele Unternehmen attraktiv. Die Erkenntnisse aus der Marketing Intelligence zeichnen die Landkarte der aktuellen Markt- und Branchensituation, decken neue Chancen auf und schaffen die Basis zur Entwicklung neuer Konzepte.

Den gesteigerten Bedarf an Marketing Intelligence verspüren vor allen Dingen viele international agierende Unternehmen (z. B. Automobilindustrie, Konsumgüterindustrie) und Unternehmen mit mehreren strategischen Geschäftseinheiten (z. B. Siemens mit den Sparten Medizintechnik, Kraftwerkbau und Home Automation). Sie stehen im internationalen Wettbewerb an mehreren Fronten und haben einen gesteigerten Bedarf an Wissen, um ihre Marketingaktivitäten strategisch zu planen und die Marktposition zu halten bzw. auszubauen. Aktuelle und zukunftsorientierte Informationen und Analysen über Märkte, Kundenbedürfnisse und die Aktivitäten der Wettbewerber sind dabei wichtige Grundvoraussetzungen für die strategische Marktbearbeitung und die effiziente Ressourcenallokation.

Marketing Intelligence sammelt und analysiert Daten und Wissen über die wichtigen Schlüsselfaktoren für Marketingentscheidungen: Kunden, Märkte, Wettbewerber, relevante Umfeldbedingungen sowie kritische Erfolgsfaktoren. Durch die intelligente Verknüpfung und Analyse der Daten werden Erkenntnisse gewonnen und neue Chancen entwickelt.

Um einen Überblick über die Bedeutung der Marketing und Competitive Intelligence in deutschen Unternehmen zu erhalten, wurde im Herbst 2016 eine Umfrage unter 126 Marketing Intelligence Professionals aus Deutschland durchgeführt. Bei den Studienteilnehmern handelte es sich überwiegend um B2B-Unternehmen (84%). Im Fokus der Studie4 standen die Veränderungen im Aufgabenfeld der Marketing Intelligence Analysten, die aktuellen Arbeitsschwerpunkte, die verwendeten Tools sowie die künftigen Bedarfe.

Einige zentrale Ergebnisse der Studie sollen nachfolgend den aktuellen Stellenwert der Marketing und Competitive Intelligence in deutschen Unternehmen belegen.

Marketing und Competitive Intelligence ist in deutschen Unternehmen gefragt

Bei fast allen befragten Unternehmen ist in den letzten Jahren branchenübergreifend und unabhängig von der Unternehmensgröße ein wachsender Bedarf an Informationen aus der Marketing Intelligence festzustellen. Entsprechend komplexer wird die Tätigkeit bei der Markt- und Wettbewerbsanalyse: Die Professionals berichten von steigendem Rechercheaufwand und den wachsenden Herausforderungen, die Daten aus unterschiedlichen Quellen zu validieren. Daneben bestimmen Ad-hoc-Analysen das Tagesgeschäft und die Anzahl der untersuchten Zielmärkte wächst. Die Marketing Intelligence-Mitarbeiter erfahren eine wachsende strategische Bedeutung ihrer Arbeit, klagen allerdings über Zeitnot und wachsende Komplexität der Anforderungen ( Abb. 1).

Der wichtigste Einsatzbereich der Competitive Intelligence ist die Wettbewerbsbeobachtung, sehr häufig im Bereich der Preis- und Produktanalysen. Überraschenderweise erhalten dabei die Marketingmaßnahmen der Konkurrenten und damit der kommunikative Auftritt der Wettbewerber bislang nur eine vergleichsweise geringe Beachtung ( Abb. 2).

Marktanalysen werden im Jahresverlauf deutlich seltener durchgeführt als Wettbewerbsanalysen. Die Unternehmen haben dabei vornehmlich die eigene Zukunft im Blick – so stehen vor allen Dingen technologische Entwicklungen im Fokus der Marktanalyse. Neben diesen strategischen Themen bedient die Marketing Intelligence-Abteilung auch in starkem Maße das interne Berichtswesen und erstellt regelmäßig Managementberichte über die Lage der Märkte. Tiefergehende Analysen, wie z. B. die Analyse der Strategien der Marktbearbeitung oder die Entwicklung von Zukunftsszenarien, werden deutlich seltener durchgeführt ( Abb. 3).

Wichtigste Informationslieferanten: der Vertrieb und das Internet – kostenfreie Informationsquellen bevorzugt

Die wichtigsten internen Informationsquellen für die Marketing Intelligence bilden die Marktforschung und das Produktmanagement, aber auch Informationen aus der F&E-Abteilung sind sehr wichtig. Wie man Abbildung 4 entnehmen kann, spielen auch die Daten aus den eigenen ERP-Systemen eine wichtige Rolle (z. B. zur Bestimmung des Marktanteils über die Umsatz-/ Absatzdaten) sowie Informationen aus der Marketingabteilung und dem Kundenservice.

Extern konzentrieren sich viele Unternehmen bei der Datensammlung auf Recherchearbeiten im Internet und auf die Überwachung der Internetseiten von Konkurrenten. Sehr häufig geschieht dies manuell, teilweise auch softwareunterstützt. Dabei werden bei den Recherchen kostenfreie und öffentliche Publikationen bevorzugt. Relevant sind vor allen Dingen öffentlich zugängliche Daten von Branchenverbänden oder öffentliche Quellen wie z. B. Import-/ Exportstatistiken. Die Lektüre von Fachzeitschriften (online und offline) wird von über 50% der Befragten nach wie vor als sehr wichtig und unverzichtbar bewertet. Der Zukauf von Wettbewerbs- und Marktdaten spielt nur für knapp 50% der Befragungsteilnehmer eine wichtige Rolle. Die sozialen Medien erreichen im Ranking der externen Datenquellen den letzten Platz – dieses Ergebnis kann allerdings auf die Tatsache zurückgeführt werden, dass primär B2B-Unternehmen an der Erhebung teilgenommen haben ( Abb. 5).

Abb. 1: Aktivitäten in Marketing Intelligence

Abb. 2: Aktivitäten der Wettbewerbsanalyse

Abb. 3: Aktivitäten Marktanalyse

Abb. 4: Wichtige interne Informationsquellen

Abb. 5: Wichtige externe Datenquellen

Die Tools im Alltag der Marketing Intelligence-Analysten haben deutlichen Verbesserungsbedarf

Die Unterstützung durch Software-Werkzeuge in der täglichen Arbeit der Analysten scheint ausbaufähig, hier werden sehr viele operative Anforderungen sichtbar: Bei der Zusammenführung von internen und externen Daten scheint für viele Marketing Intelligence-Mitarbeiter ein großes Schnittstellenproblem aufzutreten, im Alltag mangelt es an der Unterstützung durch Softwareprogramme. Daneben fehlen aber offensichtlich auch Instrumente, um internes Wissen abzurufen und auch die Überwachung der Internetseiten von Wettbewerbern ist eine Herausforderung im Arbeitsalltag. Die Befragten sehen hier Effizienzreserven, die durch den Einsatz geeigneter Software gehoben werden könnten. Ebenfalls erwünscht sind zentrale Datenarchive, um Daten aus verschiedenen Quellen sammeln zu können. Auch bei der Informationskommunikation gibt es Nachholbedarf: Die Strukturierung und Verteilung der Informationen an relevante Empfänger stellt ebenfalls eine Schwierigkeit für die Befragten dar.

Die Marketing Intelligence-Professionals sind unzufrieden mit ihrer Arbeit

Keiner der Befragten gab an, mit den Ergebnissen der Markt- und Wettbewerbsanalyse im eigenen Unternehmen absolut zufrieden zu sein. Immerhin mehr als ein Drittel der Befragten ist mit den Ergebnissen der Markt- und Wettbewerbsanalyse teilweise unzufrieden oder extrem unzufrieden. Durch die Aufgaben der Datenrecherche, die Erstellung von Präsentationen und Berichten sowie die Vielzahl interner Anfragen fehlt im Tagegeschäft der Freiraum, um tiefergehende Analysen durchzuführen oder neue Analysetechniken zu erproben. Deutlich wurde darüber hinaus, dass es vornehmlich an klaren internen Strukturen mangelt, also an der unternehmensinternen Zusammenarbeit und Organisation sowie an der Automatisierung der Datensammlung. Natürlich können auch Budgetrestriktionen die Schlagkraft der Marketing Intelligence eingrenzen. Hoffnung macht, dass der Wille und das Interesse an einer Ausweitung der Tätigkeiten im Umfeld der Marketing Intelligence bei etlichen Unternehmen groß sind.

Wichtige kulturelle Grundpfeiler für eine erfolgreiche Marketing Intelligence, wie die Offenheit und die Sensibilität der Mitarbeiter für das Thema und eine gelungene interne Zusammenarbeit, sind bereits in vielen Unternehmen gegeben.

Marketing Intelligence liefert einen wichtigen Beitrag zum Unternehmenserfolg

Der Beitrag der Markt- und Wettbewerbsanalyse zum Unternehmenserfolg liegt nach Einschätzung der Studienteilnehmer hauptsächlich in dem Einfluss auf die künftige Ausrichtung der Marktbearbeitung und in der Vorbereitung wegweisender Entscheidungen. Operativ fließen die Ergebnisse der Analysen in die Marketingplanung, in die Produkt-, Preis- und Kommunikationspolitik sowie die Entwicklung von wettbewerbsorientierten Counterstrategien ( Abb. 6).

Abb. 6: Beitrag zum Unternehmenserfolg

Der strategische Wert der Marketing und Competitive Intelligence wird durch seine Insights für das Management als hoch eingeschätzt – so berichten 71% der Analysten direkt an die Geschäftsleitung ( Abb. 7).

Stetig ist der Wandel auf den Märkten – die verwendeten Tools bleiben allerdings dieselben

Die Veränderungen auf den Märkten und die Wettbewerbsaktivitäten entwickeln sich für alle Befragten sehr dynamisch, es treten regelmäßig neue Wettbewerber auf und viele Märkte werden von starken Marktführern dominiert. Die softwarebasierte Wettbewerbsbeobachtung kann in diesem Kontext schnell zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil werden. Die meisten Befragten schätzen trotz der Komplexität und Dynamik der Umwelt ihr Unternehmen als sehr erfolgreich und ihre Marktpositionen als kaum bedroht ein.

Die unternehmensinterne Nachfrage nach Informationen nimmt in vielen Unternehmen zu, die Tätigkeit im Bereich der Markt- und Wettbewerbsanalyse wird in der Regel komplexer, aber auch bedeutender – also für das Unternehmen strategisch wertvoller.

Fast jeder Befragungsteilnehmer nutzt Microsoft Excel im Rahmen seiner Arbeit, die Hälfte schätzt es gar als das »Software-Tool Nummer 1« ein. Kaum im Einsatz sind spezielle Analyse-Softwaretools und Marketing Intelligence-Plattformen – selbst SPSS nutzt nur knapp ein Viertel der Befragten. Für die Zusammenführung von internen und externen Daten sowie die Überwachung von Wettbewerberseiten und Konkurrenzaktivitäten wünschen sich viele Professionals eine bessere Unterstützung durch entsprechende Softwaretools. Hier klaffen die Anforderungen, die sich aus der Bedeutung des Themas ergeben, und die Qualität der vorhandenen Arbeitswerkzeuge auseinander. Bei der Betrachtung vieler Fakten und mehrerer Märkte werden Datenanalysen unübersichtlich und schwer handhabbar. Moderne Ansätze der Künstlichen Intelligenz/ Machine Learning oder der Big Data-Analyse haben in den Arbeitsalltag der Analysten nach eigenen Aussagen bislang keinen Einzug gehalten.

Fazit

Wie die Studie zeigt, gibt es viele Handlungsfelder im Bereich der Marketing Intelligence, die an Brisanz und Bedeutung im unternehmerischen Alltag gewinnen. Viele Branchen haben in den letzten Jahren durch den internationalen Wettbewerb und die Veränderungen auf den Märkten enorme Umwälzungen erlebt. So wird etwa die ursprünglich in Deutschland entwickelte Solarbranche inzwischen von chinesischen Anbietern dominiert.5 Zahlreiche traditionsreiche und etablierte Marken erlebten den Niedergang (z. B. 2003 Grundig, 2005 Agfa, 2005 Telefunken, 2011 AOL, 2011 Saab, 2011 Quelle, 2012 Kodak, 2012 Neckermann, 2013 Loewe u.v.a.). Nach der Global C Level Studie 2015 von

Abb. 7: Berichtspflicht der Marketing Intelligence

IBM erwartet das Management einen doppelt so starken Wettbewerb durch bislang branchenfremden Unternehmen.6 In der neuesten Ausgabe der C Level Studie für 2018 werden die stärksten Einflüsse für die kommenden Jahre durch Marktfaktoren erwartet.7 All dies sollten ausreichende Signale sein, um sich in den Unternehmen mit Nachdruck dem Thema Marketing Intelligence zu widmen.

Dennoch hat die Marketing und Competitive Intelligence in Deutschland noch nicht den gleichen Stellenwert wie in anderen Ländern. Dies zeigt sich u. a. im Ausbildungsbereich: So gibt es in den USA und in Frankreich einschlägige Studienprogramme (z. B. Georgetown University Masterprogramm SECURITY STUDIES; in Paris die Ecole de Guerre Economique) – in Deutschland tauchen entsprechende Angebote bislang kaum an Hochschulen und Universitäten auf, und wenn, dann nur als einzelne Seminarangebote.

Dabei liegen die Vorteile einer konsequent umgesetzten Marketing und Competitive Intelligence für die Unternehmen auf der Hand, sie führt zur

•  Identifikation von Marktchancen,

•  Möglichkeit des unternehmensinternen Austauschs von Ideen und Konzepten,

•  Fähigkeit, Überraschungen vorherzusehen,

•  Verbesserung der analytischen Fähigkeiten des Managements,

•  Integration unterschiedlicher Perspektiven für die Entscheidungsvorbereitung und damit zur besseren Entscheidungsqualität.8

Das gesamte Unternehmen hat die Chance, durch den Einsatz der Marketing Intelligence zukunftsfähiger und schlagkräftiger zu werden. Allerdings muss das Aufgabengebiet auch mit ausreichenden Ressourcen versorgt und gut im Unternehmen vernetzt werden, um seine Zielsetzung erfüllen zu können.

1     Vgl. Recherche auf Google.de nach dem Keyword »Marketing Intelligence« (URL). Aus Gründen der Übersichtlichkeit werden Internetquellen im Folgenden nur mit Kurzbeleg aufgeführt, die genaue URL findet sich im Literaturverzeichnis.

2     Vgl. Plummer (URL).

3     Vgl. Power (URL).

4     Vgl. MANAGEMENT MONITOR (URL).

5     Vgl. IHS 2015 (URL); Abele (URL).

6     Vgl. Global C-Suite Study 2015 (URL).

7     Vgl. Global C-Suite Study 2018 (URL).

8     Vgl. Colakoglu (2011) S. 1617.

2          Klärung grundlegender Begriffe

In diesem Kapitel wird zunächst der grundlegende Begriff der Intelligence im Kontext des Wissensmanagements erläutert. Marketing und Competitive Intelligence sind im informationstechnischen Sinne Teildisziplinen der Business Intelligence, weshalb auch dieser Begriff im Fokus der Betrachtung steht, bevor die Kernbegriffe selbst erläutert werden. Zur Abgrenzung und besseren Einordnung in den unternehmerischen Kontext werden auch die Schnittstellen zum Risikomanagement und der Zusammenhang zu Frühwarnsystemen in diesem Kapitel thematisiert.

2.1       Intelligence

Der diesem Buch zugrunde liegende Begriff der Intelligence ist auf die Anwendung im Unternehmen ausgerichtet und stammt ursprünglich aus dem Wissensmanagement. Basierend auf Daten sollen für das Unternehmen qualitativ hochwertige Informationen gewonnen werden. Einzelne Datenpunkte können dabei richtig oder falsch sein, sie können aus objektiven Quellen stammen oder subjektive Meinungen widerspiegeln und damit natürlich auch einem Bias9 unterliegen. Erst wenn mehrere Datenpunkte miteinander verknüpft und damit kontextualisiert werden, entstehen aus den Daten umfassendere Informationen. Auch diese Informationen sind in ihrer Aussagekraft beschränkt, denn im besten Fall sagen die validen Informationen etwas darüber aus, was in der Vergangenheit war oder was in der Gegenwart ist, jedoch nichts darüber, welche Bedeutung diese Information für die Zukunft haben wird.

Um ein besseres Verständnis für die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Informationen zu gewinnen, müssen diese zu Wissen verknüpft werden. Der Prozess der Wissensschöpfung aus den Informationen ist mehrstufig und besteht aus der Interpretation, der Evaluation und der weiteren Kontextualisierung der Informationen, um ein ganzheitliches Bild der Situation und der kausalen Zusammenhänge zu erhalten. Erst diese Weiterverarbeitung der Informationen erlaubt es, tiefergehende Erkenntnisse über Entwicklungen und Trends in der Gegenwart zu erhalten und damit auch fundierte Aussagen über künftige Entwicklungen treffen zu können. Dieses Wissen ist die Basis für die Entscheidungsfindung im Unternehmen und ab dieser Stufe befinden wir uns auf der Ebene der Intelligence. Die Intelligence im Kontext der Marketing und Competitive Intelligence stellt dem Unternehmen handlungsleitendes Wissen im Aufgabenfeld des Marketing zur Verfügung und darf auf keinem Fall mit dem umgangssprachlichen Begriff der Intelligenz verwechselt werden.

Der Begriff Intelligence im Kontext der Aufbereitung und Weiterverarbeitung von Informationen bezeichnet die Schaffung von handlungsleitendem Wissen zur Verbesserung der Entscheidungsqualität.

Es ist die Aufgabe der Intelligence, geeignete Informationen zu sammeln, durch weiterführende Analysen das Wissen zu kontextualisieren und zu verdichten und bei Bedarf die Ergebnisse zur Verfügung zu stellen. Durch die kontinuierliche Reflexion und Verbindung des erfahr- und erfassbaren Wissens wird das Verständnis für das Unternehmensumfeld und den Zustand und die Entwicklung der Märkte immer genauer und klarer. Das Ideal und der Endpunkt dieses Wissensverarbeitungsprozesses zu immer höheren Stufen der Erkenntnis ist die Weisheit.10

Eine vollständige Informationsbasis und absolutes Wissen sind im Unternehmenskontext auch in Zeiten des Internets nicht zu erreichen – es gilt weiterhin: Kostbare Informationen wie das Wissen über die künftigen Produktinnovationen des Wettbewerbs sind knapp und nur über langfristige Beobachtungen und Deduktionen zu erhalten.

Die Intelligence in Unternehmen dient der Verarbeitung der Informationen zu Wissen, um im Zusammenspiel mit der Erfahrungs- und Entscheidungskompetenz eine solide Basis für die Einschätzung völlig neuer Entwicklungen und Möglichkeiten zu geben. Letztendlich hat die Intelligence damit die Aufgabe, im Unternehmen handlungsleitendes Wissen für künftige Entscheidungen bereitzustellen. Auf Basis des größtmöglichen Verständnisses der Unternehmensumwelt und des eigenen Unternehmens werden alternative Handlungsoptionen evaluiert, um Entscheidungen zu validieren und zu fundieren. Die Entscheidungsgrundlagen werden objektiver und Fehlinterpretationen idealerweise seltener, die Folge sind erfolgreichere Entscheidungen – somit erzeugt der Einsatz der Intelligence Wettbewerbsvorteile für das Unternehmen.

Nach der Klärung des Intelligence-Begriffs im Unternehmenskontext werden in der Folge die im Marketing anzutreffenden Spezialdisziplinen der Intelligence vorgestellt.

2.2       Business Intelligence und Strategic Intelligence

Business Intelligence (BI) bezeichnet einen integrierten, unternehmensspezifischen und IT-basierten Ansatz zur betrieblichen Entscheidungsunterstützung.11 In der Regel werden unter diesem Begriff verschiedene Anwendungen und Techniken der Business Intelligence zusammengefasst, die Unternehmen dabei unterstützen, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu speichern, zu visualisieren, zu analysieren und den zentralen Zugriff auf sie zu ermöglichen. Zum Gesamtkonzept gehört insbesondere auch die Automatisierung des Berichtswesens in den Unternehmen. Das BI-Konzept umfasst neben der IT-gestützten Auswertungs- und Präsentationsfunktionalität auch die Aufgabenfelder der Datenaufbereitung und Datenspeicherung. Dabei wird das zentrale Ziel verfolgt, den Nutzern fundierte Entscheidungen zu ermöglichen, indem ein besseres Verständnis über die Mechanismen von Wirkketten geschaffen wird.12 Das Anwendungsfeld der Business Intelligence im Unternehmen ist dabei nicht näher spezifiziert. Es kann sich also bei der konkreten Anwendung zum Beispiel um Analysen interner Abläufe im Bereich des Prozessmanagements handeln, um die Aufbereitung von Marktdaten, um die Darstellung und Analyse der Finanzströme des Unternehmens, um den Zusammenhang zwischen der Auslieferungszeit der Waren und der Kundenzufriedenheit oder die Produktionskosten in Relation zu den Krankheitstagen. Den betrieblichen Anwendungsfeldern der Business Intelligence sind keine Grenzen gesetzt.

Strategic Intelligence ist wiederum ein Teilbereich der Business Intelligence, der die Wissenssammlung und Analyse der Informationen bezeichnet, die für strategische Entscheidungen im Top Management benötigt werden. Bei der Strategic Intelligence fließen alle Ergebnisse der Intelligence- und Wissensmanagementprozesse aus den verschiedenen Funktionsbereichen zusammen. Die Entwicklung von Strategien, also langfristigen Handlungsplänen, ist für die verschiedensten unternehmerischen Bereiche notwendig: Die Konzeption einer Auslandsstrategie für die Bereiche Marketing, Vertrieb und Produktion gehören ebenso dazu wie die Erarbeitung einer Logistikstrategie für die Beschaffungspolitik ausländischer Tochterunternehmen.

Strategische Entscheidungen wirken sich langfristig und tiefgreifend auf die Unternehmensprozesse, die Unternehmenskompetenzen und die Marktpositionierung aus; dagegen sind taktische Entscheidungen im Wesentlichen operativ und kurzfristig ausgerichtet und können grundsätzlich schneller geändert werden. Die Aufgaben der Strategic Intelligence werden von den Führungskräften des Unternehmens (Top Management) übernommen, da sie mit der strategischen Planung und Entscheidung beauftragt sind. Strategische Analysen müssen tiefer gehen und sind komplexer als taktisch-operative Analysen, denn es geht um die grundlegende Gestaltung der Rahmenbedingen im Unternehmen und der Positionierung des Unternehmens im Markt. Eines der Hauptziele der Unternehmensführung ist die langfristige Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit, daher ist ein wichtiger Bestandteil der Strategic Intelligence der Blick auf die Zukunft und die proaktive (vorausschauende) Gestaltung der Zukunftsfähigkeit des Unternehmens. Ein weiteres Ziel der Strategic Intelligence ist die effiziente Nutzung der Unternehmensressourcen, indem sie dort eingesetzt werden, wo die größten strategischen Vorteile oder nachhaltige Wettbewerbsvorteile erzielt werden können. Gerade in diesen Bereichen können durch effizienten und effektiven Mitteleinsatz wesentliche Renditen im Unternehmen entstehen.

Mögliche Anwendungsgebiete strategischer Intelligence definiert Cissek in den folgenden Strategiegruppen: Auslands- und Logistikstrategien, Integrationsstrategien (Vorwärts- oder Rückwärtsintegration), Effizienzstrategien, Abschöpfungsstrategien (z. B. die Auflösung von Geschäftseinheiten) und Marketingstrategien. Als strategische Anwendungsfelder im Bereich Marketing werden die Markterschließung, der Export vorhandener Produkte, die Marktdurchdringung, aber auch Überlegungen zur Entwicklung neuer Produkte und deren Platzierung auf vorhandenen oder neuen Märkten genannt.13 Marketing Intelligence ist damit ein Teilbereich der Strategic Intelligence.

Die Strategic Intelligence beschreibt vor dem Hintergrund dieser Aufgabenfelder den Prozess der Sammlung und Aufbereitung von Wissen und die Schaffung von entscheidungsrelevanten Informationen, um Führungskräften in allen Bereichen des Unternehmens fundierte strategische Entscheidungen zu ermöglichen. Damit die Möglichkeiten der Strategic Intelligence wirksam genutzt werden können, müssen die Führungskräfte jedoch auch die Fähigkeit haben, die Erkenntnisse in entsprechende strategisch wirksame Unternehmensaktivitäten umzusetzen. Dies setzt folgende Eigenschaften und Handlungsfähigkeiten bei den Führungskräften voraus:

•  Die Fähigkeit zum vorausschauenden Denkens im Kontext strategischer Entscheidungen und der unternehmerischen Tätigkeit ist eine Grundvoraussetzung und sollte für jede Führungskraft selbstverständlich sein. Gesellschaftliche und technologische Entwicklungen formen immer wieder ganze Branchen neu. Selbst die weitsichtigsten Führungskräfte sind keine Wahrsager – dennoch werden diejenigen Manager einen unschätzbaren Vorteil besitzen, die eine marktverändernde Entwicklung im Vorfeld ahnen, während sich ihre Mitbewerber noch mit symptomatischen Gegenwartsproblemen beschäftigen. Szenariotechniken, aber auch spieltheoretische Instrumente wie Business Wargaming ( Kap. 11.3.2) können einen Beitrag zur Bildung dieser Kompetenz liefern. Insbesondere strukturierte Competitive Intelligence kann einen positiven Einfluss auf die Entscheidungen der Führungskräfte im Unternehmen haben, indem durch vorausschauende Intelligence die Auseinandersetzung mit Risiken und Chancen frühzeitig erfolgen und eingeübt werden kann. Neben dem Austausch von Ideen, der Berücksichtigung unterschiedlicher Perspektiven und der Chance, überraschende Entwicklungen frühzeitig zu erkennen, können die Fähigkeiten des Managements gestärkt werden, sich analytisch auf kommende Unternehmensaufgaben vorzubereiten.14

•  Weiterhin ist für die strategische Führung die Fähigkeit zum systemischen Denken bedeutsam. Selbstverständlich sind analytische Kompetenzen relevant, jedoch kann damit auch der Blick für das Ganze verloren gehen. Bei der Betrachtung von (sozialen) Systemen wie einem Unternehmen müssen die qualitativen Eigenschaften des Systems und die (Wirk-)Zusammenhänge zwischen den Systemkomponenten verstanden werden, die über die Bedeutung einzelner struktureller Elemente hinausgehen.

•  Strategische Entscheidungen verlangen Weitblick. Maccoby nennt diese Fähigkeit Visioning: Er unterscheidet zwischen der Fähigkeit, eine Produktvision zu besitzen, und einer konkreten Zukunftsvorstellung für das gesamte Unternehmen. Zwar sind die Produkte und Dienstleistungen das Kernstück der unternehmerischen Tätigkeit, das ganze Unternehmen ist allerdings ein komplexes System und die einzelnen Substrukturen zu entwickeln und zu führen verlangt mehr, als nur das Verständnis für die Voraussetzungen und das Zusammenspiel der einzelnen Unternehmenseinheiten für die Produktion.15

•  Ein konkretes Leitbild dessen, was das Unternehmen in der Zukunft ausmachen soll, hilft nicht nur den Führungskräften dabei, strategische Entscheidungen zu treffen, sondern erlaubt es den einzelnen Mitarbeitern, sich im beruflichen Alltag zu orientieren. Daher ist ein wichtiger Aspekt der strategischen Intelligence das Verständnis für die Personalführung. Bei der strategischen Personalführung geht es einerseits um die Motivation der Mitarbeiter und die Aktivierung ihrer Fähigkeiten. Zur Inspiration der Individuen im Unternehmen gehört aber auch die Versorgung der Individuen mit für sie relevanten Informationen. Eine gemeinsame Vorstellung und ein Gefühl von Bedeutsamkeit der eigenen Tätigkeit entsteht mit dem Verständnis für die Ziele und den Zweck des Unternehmens. Die Informationsverteilung darf deshalb nicht allein auf einem Verteilungssystem von unten nach oben (bottom up) basieren, sondern muss auch die strategischen Informationen in geeigneter Weise an die Kollegen auf nachgelagerten Ebenen (top down) weitergeben. Da Menschen im Gegensatz zu technischen Ressourcen ihre eigenen Absichten verfolgen, kann eine auf ein gemeinsames Ziel eingeschworene Mannschaft die vorhandenen Kompetenzen deutlich besser nutzen. Ein intelligentes System nutzt die intelligenten Einheiten, indem es diese aktiv einbindet, anstatt ihnen nur (Teil-)Aufgaben zu übermitteln.

•  Führungskräfte mit strategischer Intelligenz verfügen zudem über einen guten Blick für mögliche Partnerschaften und Allianzen, sie besitzen Netzwerkkompetenz. Wo gemeinsame Interessen verschiedener Unternehmen erkannt werden, bietet sich die Möglichkeit strategischer Allianzen an. Dazu ist es notwendig, das Unternehmensumfeld detailliert zu erfassen, um gemeinsame Interessen systematisch erkennen zu können. Da sich auch Partner in Konkurrenten wandeln können, ist sowohl die Beobachtung und Bewertung bestehender als auch ein Screening potentiell neuer Geschäftspartner notwendig. Diese strategische Partnerschaftspflege durch das Management wird idealerweise durch entsprechend aufbereitete Nachrichten aus dem Umfeld der befreundeten Akteure unterstützt.

2.3       Marketing und Competitive Intelligence

Marketing und Competitive Intelligence sind Teildisziplinen der Business Intelligence und der Strategic Intelligence. Die Begriffe sind in Wissenschaft und Praxis sehr uneinheitlich im Einsatz. Noch verwirrender wird die Situation dadurch, dass häufig auch die Begriffe Marktforschung/ Market Research und Market Intelligence als Synonyme Verwendung finden und die betreffenden Abteilungen in den Unternehmen mal als Marktforschungsabteilung betitelt werden, mal als Abteilung für Marketing Intelligence.16 Unser Verständnis von Marketing und Competitive Intelligence soll für diese Publikation nachfolgend definiert werden:

Marketing Intelligence führt Informationen über die Erkenntnisobjekte des Marketing zusammen (insbesondere Kunden, Märkte, Wettbewerber, Produkte/ Technologien, Umfeldbedingungen der Makroumwelt und Informationen über weitere Erfolgsfaktoren) und analysiert diese mit dem Ziel, die Entscheidungsqualität des Marketing Management durch die Schaffung von handlungsleitendem Wissen zu verbessern.

Marketing Intelligence bedient sich zur Bewältigung dieser Aufgabe unterschiedlichster Informationsquellen ( Kap. 4.3) und Analysemethoden ( Kap. 6).

Die Unterscheidung zwischen Market Intelligence und Marketing Intelligence ergibt sich aus dem spezifischen Erkenntnisobjekt: Market Intelligence umfasst die Sammlung und Analyse von Marktwissen als Basis für die Entscheidungsfindung zur Entwicklung der Marktstrategien. Die Market Intelligence sichert die marktgerichteten Entscheidungen ab und verbessert die Entscheidungsqualität.17 Im weiteren Verlauf wird der Begriff der Market Intelligence für die Sammlung und Analyse von Wissen über die Märkte verwendet und dem Begriff der Marketing Intelligence untergeordnet. Streng genommen kann unter die Market Intelligence auch die Wettbewerbsanalyse fallen, da die Wettbewerber auf den Märkten agieren.

Bei Wettbewerbsanalysen sprechen Analysten allerdings in der Regel von Competitive Intelligence. Der Begriff wurde maßgeblich von der SCIP geprägt, der Organisation der Strategic and Competitive Intelligence Professionals, und lautet folgendermaßen:18

Als Competitive Intelligence wird der Prozess ethisch einwandfreier Sammlung, Analyse und Verarbeitung von korrektem, relevantem, spezifischem, rechtzeitigem, zukunftsgerichtetem und handlungsorientiertem Wissen (Intelligence) über das wirtschaftliche Umfeld (Märkte), über die Wettbewerber und über die eigene Organisation bezeichnet. Das Ziel der Competitive Intelligence ist es, Wissen zu schaffen, das für das eigene Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil erzeugt oder einen Wettbewerbsvorteil der Konkurrenz neutralisiert, indem sich das eigene Unternehmen eine vorteilhafte Marktposition erarbeiten kann.

Anhand dieser Definition ist unschwer zu erkennen, dass auch die Competitive Intelligence den Anspruch erhebt, Marktwissen abzudecken. Somit stehen wir im gängigen Sprachgebrauch vor dem Dilemma, dass die Begriffe Marketing und Competitive Intelligence mit deckungsgleichen Interpretationen und Aufgabenfeldern verwendet werden (können).

Wir wollen im weiteren Verlauf den Begriff der Competitive Intelligence auf die Erzeugung von handlungsorientiertem Wissen und Analysen über die Wettbewerber und die eigene Organisation beziehen.19 Dabei werden natürlich auch Daten über die Aktivitäten der Wettbewerber auf den Märkten erhoben, dadurch ergibt sich eine natürliche Schnittmenge zwischen der Market und der Competitive Intelligence. Sowohl Market als auch Competitive Intelligence sind Teildisziplinen der Marketing Intelligence.

Die Hauptanwendungsfelder der Marketing und Competitive Intelligence sind demnach vielfältig und umfassen die

•  Bestimmung von Marktvolumen und Marktpotentialen,

•  Ermittlung von Trends und Trendbewertung,

•  Wettbewerbsprofilierung,

•  (strategische) Frühwarnung bzw. Frühaufklärung,

•  Ermittlung von Benchmarks,

•  Technologiebewertung,

•  Chancen-/ Risikoanalyse für neue Produkte, Dienstleistungen oder Absatzregionen,

•  Due Diligence beim Unternehmenskauf,

•  (Markt-)Umfeldbeobachtung und das Issue Monitoring (Themen, die für das eigene Unternehmen relevant sein könnten),

•  Erstellung von Satisfaction Surveys (eigene und Wettbewerberkunden bzw. -zulieferer)

•  Überprüfung der eigenen Positionierung im Markt sowie den

•  Aufbau eines unternehmenseigenen Wissensmanagements.20

Eng verwandt mit den Konzepten der Marketing und Competitive Intelligence ist die Counter Intelligence. Denn um einen Wettbewerbsvorteil dauerhaft zu erhalten, muss dieser gegen die Mitbewerber geschützt werden. Counter Intelligence ist eng mit dem Risikomanagement verwandt ( Kap. 5.3).

Bei der Counter Intelligence handelt es sich um Abwehrmaßnahmen gegen die Competitive Intelligence der Konkurrenz, um das eigene Wissen zu schützen und möglichst wenig eigene Informationen preiszugeben.

Im Kontext der »Intelligence-Begriffe« kann auch die Customer Intelligence genannt werden, die sich analog der vorangegangenen Systematik mit der Erzeugung von handlungsleitendem und strategischem Wissen über die Zielgruppen und Kunden des Unternehmens beschäftigt. Dieser Begriff hat sich allerdings bisher im Sprachgebrauch des Marketing nicht etabliert, stattdessen werden die Begriffe Customer/ Consumer Insights, Target Group/ Customer Analysis und weitere ähnliche Begrifflichkeiten verwendet.

Der Begriff der Product Intelligence kann im Kontext der Intelligence-Begriffe als die Generierung von entscheidungsrelevantem Wissen für die Produktpolitik des Unternehmens verstanden werden. In der Praxis wird für diese Aktivität in den Unternehmen häufig der Begriff Benchmarking verwendet. Hierzu wird in einem Benchmarkingprozess Wissen über die eigenen Produkte/ Technologien im Vergleich zum Markt/ Wettbewerb geschaffen (Benchmarking). Die Product Intelligence ist ein Teilbereich der Competitive Intelligence, da die Referenzobjekte im Analyseprozess in der Regel die Wettbewerbs- bzw. Substitutsprodukte sind.

Der Begriff der Product Intelligence besitzt auch eine Definition in den Ingenieurwissenschaften: Durch die automatisierte Datensammlung der Performance der eigenen Produkte (wie sie z. B. Siemens anbietet21) kann die Leistung der eigenen Produkte im Kundeneinsatz gemessen werden. Wir gehen davon aus, dass in Zukunft durch die zunehmende Anzahl von Anwendungen im Bereich des Internet of Things der Begriff der Product Intelligence im ingenieurwissenschaftlichen Sinne an Bedeutung gewinnen wird.

Die Technology Intelligence beschäftigt sich mit dem Technologie-Screening mit dem Ziel einer frühzeitigen Identifikation der Chancen und Risiken neuer Technologien. Dieses Screening wird in Frühphasen neuer Technologien durchgeführt und kann als ein Teilbereich der Product Intelligence verstanden werden.

In Abbildung 8 werden die erläuterten Begriffe visualisiert. Sie alle bilden Teilbereiche der Marketing Intelligence und sind auf spezifische Analyseobjekte fokussiert.

Abb. 8: Marketing Intelligence und seine Teilgebiete

2.4       Risikomanagement und Frühwarnsysteme

Die Ergebnisse der Intelligence-Arbeit werden neben der Entscheidungsvorbereitung auch dazu eingesetzt, Risiken frühzeitig zu erkennen und Strategien zur Risikovermeidung zu entwickeln. Die Risiken des Unternehmens betreffen natürlich auch die Felder der Marketing Intelligence und es ergeben sich zwangsläufig Schnittmengen zwischen Marketing Intelligence und Risikomanagement.

Sobald die Unternehmensstrategie entworfen und Pläne für die Zukunft des Unternehmens entwickelt wurden, stellen sich im Risikomanagement neue Fragen: Was passiert, wenn sich die Märkte anders als erwartet entwickeln? Wie reagieren wir, wenn die Pläne nicht umgesetzt werden können? Es ist im Unternehmensalltag eine große Herausforderung, auch auf diese Möglichkeiten vorbereitet zu sein.

Das betriebliche Risikomanagement beobachtet die Unternehmensumwelt und initiiert rechtzeitig, also bevor Veränderungen auftreten, die sich auf die Performance des Unternehmens auswirken können oder die die Unternehmensstrategie gefährden, risikomindernde Veränderungen. Zum Risikomanagement gehört auch die Etablierung von Frühwarnsystemen im Unternehmen, die helfen betrieblichen Risiken vorzubeugen.

Mit Hilfe einer Risiko-Matrix können die künftigen Risiken über die Einschätzung der Faktoren Eintrittswahrscheinlichkeit und die möglichen Konsequenzen strukturiert und bewertet werden. Durch diese Analyse können gezielt die größten und bedeutsamsten Risiken identifiziert werden, um in der Folge eine Strategie der Risikominimierung zu erarbeiten ( Abb. 9).

Abb. 9: Risiko-Einschätzungsmatrix

Wie bereits erwähnt, haben Frühwarnsignale eine wichtige Rolle im Risikomanagement. Daher wird jedes Risikomanagement ein Frühwarnsystem etablieren, dass die wichtigsten Frühwarnsignale enthält und die Entwicklungen in diesen Feldern engmaschig überwachen. Im folgenden Abschnitt werden die verschiedenen Arten der Frühwarnung erläutert. Die Marketing Intelligence liefert wichtige Frühwarnsignale in das Frühwarnsystem.

Frühwarnsysteme

Betriebliche Frühwarnsysteme können in die drei Kategorien eingeteilt werden:22

•  Frühwarnung

•  Früherkennung

•  Frühaufklärung

Instrumente der Frühwarnung basieren im Normalfall auf der Analyse von unternehmerischen Kennzahlen, die über messbare wirtschaftliche und technische Entwicklungen in der Gegenwart und Vergangenheit Auskunft geben. Die Frühwarnung wird vor allem durch den Einsatz geeigneter Software für Echtzeitüberwachung ermöglicht. Sollten sich hier Abweichungen und Ungereimtheiten ergeben, werden die betreffenden Abteilungen gewarnt, um eine schnelle Gegenreaktion zu ermöglichen. Eine Frühwarnung kann z. B. durch das Tracken der Anzahl der abgegebenen Angebote erfolgen. Geht die Anzahl der Angebote zurück, so kann von einem geringeren Auftragseingang in der Zukunft ausgegangen werden. Entsprechende Gegenmaßnahmen können rechtzeitig eingeleitet werden, um dem Umsatzrückgang vorzubeugen.

Die Früherkennung besteht dagegen in der permanenten, methodengestützten Beobachtung und Analyse des Unternehmensumfelds, um künftige Entwicklungen frühzeitig zu entdecken. Hier können Risiken aufgedeckt werden, bevor sie zum Problem werden. Gleichzeitig erlaubt diese planmäßige Betrachtung der Unternehmensumwelt auch, mögliche Chancen für eine zukünftige Unternehmensentwicklung zu erkennen und dadurch bisher ungenutzte Ressourcen des Unternehmens effektiver zu verwerten. So könnte z. B. ein Zulieferunternehmen in der Automobilindustrie durch Screening der Beschaffungsmärkte der Kunden einen Rohstoffengpass bei einem attraktiven Kunden erkennen und proaktiv das eigene Produkt anbieten, um einen direkten Konkurrenten zu verdrängen.

Die Frühaufklärung wiederum entwickelt Szenarien und Prognosen auf Basis der von der Frühwarnung erkannten Planabweichungen und anhand der durch die Früherkennung ausgemachten überraschenden Entwicklungen. Die durch die Frühaufklärungen entwickelten Projektionen stellen dabei keinen Ersatz für das tiefergehende Wissensmanagement und weitergehende Analysen dar. Sie dienen lediglich der kurzfristigen Bereitstellung von Intelligence für das strategische Management zur Abwehr bislang unerkannter Risiken und zum Erhalt einer rationalen Entscheidungsfindungskultur in Situationen, die ein hohes Maß an Flexibilität verlangen.

Die Frühwarnung und die Früherkennung sollen möglichst auf Gefahren hinweisen, bevor sie hohe Gefahrenstufen erreichen. Wenn rechtzeitig auf bevorstehende Risiken reagiert werden kann, fallen die Schäden meist geringer aus oder können idealerweise ganz abgewendet werden. Die Frühaufklärung hingegen beschäftigt sich stärker mit möglichen Notfallplänen für den Fall, dass trotz gebotener Vorsicht höhere Gefahrenstufen auftreten und eine Schadensbegrenzung in Angriff genommen werden muss.

Nachdem in die grundlegenden Intelligence-Begriffe eingeführt wurde, sollen nun im nächsten Kapitel die zentralen Konzepte der Marketing Intelligence vorgestellt werden.

9     Als Bias werden Verzerrungen bzw. systematische Fehler von Ergebnissen durch fehlerhafte Methodenanwendung in der Empirie und/ oder durch subjektive Interpretationen bezeichnet.

10  Vgl. Stefanikova, Masarova (2014) S. 670.

11  Vgl. Kemper (2010), S. 9 sowie Chamoni, Gluchowski (2008), S. 89 f. Im Oktober 1958 erschien der Beitrag »A Business Intelligence System« von Hans Peter Luhn im IBM-Journal. Dieser Beitrag markiert mit hoher Wahrscheinlichkeit die Entstehung des Begriffes »Business Intelligence«. Ab 1989 machte sich Howard Dresner, ein Analyst der Gartner Inc., den Begriff zu eigen. Er schuf später auch den weiterführenden Begriff »Business Performance Management«.

12  Vgl. Chamoni, Gluchowski (2008) S. 90.

13  Vgl. Cissek (2010) S. 58 ff.

14  Vgl. Colakoglu (2011) S. 1617.

15  Vgl. Maccoby (URL).

16  Zu den Definitions- und Interpretationsansätzen vgl. Göb (2010) S. 90 ff.

17  Bereits 2004 stellen Smith und Fletcher die Konvergenz der Begriffe Market Intelligence und Market Research fest, vgl. Fletcher, Smith (2004) S. 12 f.

18  Vgl. SCIP (URL).

19  Vgl. Štefániková, Masárová (2014) S. 672.

20  Vgl. DCIF (URL).

21  Vgl. Siemens (URL).

22  Vgl. Bea, Haas (2009) S. 119.

3          Zentrale Konzepte der Marketing Intelligence

Der Zweck der Marketing Intelligence ist die nachhaltige Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit des eigenen Unternehmens durch Ermöglichung wissensfundierter strategischer Entscheidungen der Führungskräfte. Zu den grundlegenden Konzepten der Marketing Intelligence gehören ein Vorgehensmodell zur Bearbeitung der Fragestellungen (der Intelligence Cycle) sowie Methoden zur Feststellung des Informationsbedarfs. Neben diesen Themen findet sich in diesem Kapitel die Vorstellung der zentralen Wissensobjekte der Marketing Intelligence und die Abgrenzung zwischen Beobachtung und Analyse. Das Aufgabengebiet der Marketing Intelligence wird am Ende des Kapitels in den gesamten Managementprozess des Marketing Management eingeordnet und zum Abschluss der Kontext zur Entscheidungsfindung im Unternehmen hergestellt, indem die verschiedenen Entscheidungsarten und die Herausforderungen in der Entscheidungsfindung durch Heuristiken thematisiert werden.

3.1       Intelligence Cycle