Big Data für Messen nutzen

Die digitale Transformation erfasst auch Messen und Aussteller. Etwa in der Kommunikation, dort nutzen sie bereits Technologien wie Blogs, Social Media, Apps, analoge und digitale Screens. Und die Messen haben das Besuchermanagement digitalisiert und sammeln so immens viele Daten. Daten auszuwerten und zu visualisieren, ist die Aufgabe des sogenannten Business Intelligence, um so Erkenntnisse zu gewinnen, die Unternehmen bei operativen und strategischen Entscheidungen unterstützen sollen. Genau das steckt erst in den Kinderschuhen.

Mit Business Intelligence (BI) können Messen wirtschaftliche und messespezifische Fragen beantworten, indem sie die Daten systematisch verknüpfen, auswerten und darstellen. Kennzahlen und Auswertungen zu spezifischen Zeitpunkten vor, während und nach einer Messe unterstützen in Kombination mit Soll-Ist-Vergleichen das Management dabei, bessere operative oder strategische Entscheidungen zu treffen.

Dieser Fachbeitrag beleuchtet, wie Messen bereits solche Daten anonymisiert und datenschutzkonform für ihr Geschäft nutzen können und was in Zukunft möglich sein kann.

Messen sammeln heute bereits Millionen Daten

Messen sitzen auf einem unglaublich großen Datenschatz. Daher sind Messen sehr gute Kandidaten für Big-Data-Analysen. Sie würden davon profitieren und ihr Geschäft besser planen. Die Daten der Messen stammen aus diversen Quellen: etwa aus der Registrierung der Besucher, aus Shopdaten, Zutritten und Austritten, No-Show-Rate, soziodemografischen Strukturfragen (Position, Unternehmensgröße, Branchenbezug, Interessen), Ticketumsätzen und Informationen aus Supportanfragen.

Auch auf der Messe selbst erzeugen Besucher viele Daten. Bewegungsdaten etwa, die anonymisiert und datenschutzkonform vorliegen, nicht nur wegen der akkuraten Zählung am Einlass, sondern auch durch die Analyse von Heatmaps im Gelände. Darüber hinaus besitzen Messen Daten von Ausstellern und können so Matchmaking zwischen Ausstellern und Besuchern anbieten.

Mit Big-Data-Analysen suchen Messen nach Korrelationen. So ließe sich anhand der anonymisierten Besucherbewegungen analysieren, wie wahrscheinlich welche Aussteller noch besucht werden. Ticket- und Besucherdaten sind verknüpft ideal für Prognosen. Langfristig kann man mit predictive Analytics ganze Branchenentwicklungen voraussagen.

Das wirft spannende Fragen auf, deren Antworten man aus den Daten gewinnen kann. Etwa danach, wie Messen Besucherprofile über einzelne Messeveranstaltungen und über diverse Messestandorte hinaus erstellen können. Dazu müsste der Datenpool über mehrere Messekunden zusammengeführt werden. So könnten Messen viel besser neue und unerwartete Zielgruppen für einzelne Veranstaltungen identifizieren und ein besseres Crossmarketing umsetzen. Dazu muss die Messegesellschaft das Besuchermuster des einzelnen Profils datenschutzgerecht erfassen - wie regelmäßig besucht eine Person eine Messe im Laufe der Jahre? Gibt es einen Zusammenhang zwischen dem Besuch einer Messe und einer anderen völlig branchenfremden? Gibt es eine Verknüpfung zwischen dem Zeitpunkt des Ticketkaufs oder dem Herkunftsland und der Wahrscheinlichkeit, dass Messebesucher nicht erscheinen (sogenannte No-Shor-Rate)?

Alle diese Daten lassen sich auf Dashboards mit Reportings zusammentragen, im Umfeld von Business Intelligence spricht man von den zentralen KPIs. Sie sind dann die zentrale Entscheidungsgrundlage, für ein datengetriebenes Marketing.

Welche Vorteile bietet Big Data für Messen?

Das Messegeschäft selbst befindet sich durch die Digitalisierung im Wandel. Standen früher der Verkauf von Fläche an Ausstellern als zentrales Geschäftsmodell im Mittelpunkt, wird das Geschäftsmodell jetzt erweitert. Die veränderten Ansprüche der Aussteller ist eine Herausforderung, Aspekte wie ein datengetriebenes Matchmaking werden wichtig. Die Messe ist Dank der Digitalisierung und der verfügbaren Daten in Zukunft Vermittler von Kontakten und Trends und unterstützt das Marketing der Aussteller.

Big Data bietet den Messen weitere praktische Vorteile:

• Bessere Planung der Kassenkräfte vor Ort (indem man die Gerätestatistiken live auswertet).
• Auslastung der Hallen durch live Daten der Ein- und Austritte.
• Anonymisierte und datenschutzkonforme Bewegungsprofile

So können Messen besser vorgehen und ihre Ressourcen besser planen. Mit Hilfe der Daten lassen sich aber auch Prognosen ableiten:

• Frühzeitiges Erkennen von Veränderungen in der Besucherstruktur.
• Entdeckung neuer Muster und Zusammenhänge in Daten (Data Mining). Zum Beispiel: Welche Aussteller müssen auf der Messe sein, um mehr Besucher zu bekommen? Welche Marktteilnehmer sollten identifiziert werden, die besonders viele Interessenten anlocken? Damit lassen sich Netzwerkeffekte erzielen, indem man die richtige Kombination an diversen Ausstellern bietet.
• Welche Zielgruppen kommen vermehrt? An welchen Tagen? So kann die Messe ihr Rahmenprogramm (Konferenzen, spezielle Rundgänge, Meetings mit VIP-Einkäufern) viel besser ausrichten.
• Voraussagen über Ticketeinnahmen.
• Prognosen über das Ausstellerverhalten.
• Besseres Matchmaking zwischen Angebot (Aussteller) und Nachfrage (Besucher).
• Zukunftsvision: Besserer Überblick, wie sich der Markt in einer Branche entwickelt (Vorhersagen auf der Grundlage der bisherigen Daten).

Wie das umsetzen?

Wie in jeder anderen Branche gibt es spezielle Herausforderungen für Messen bei der Nutzung von Daten und ihre Auswertung. So stammen die Daten aus unterschiedlichen Quellen und müssen zusammengeführt werden. Es gibt Daten vom Einlass, aus den Ticketshops, Zutritte, Supportanfragen, Telefonate, Reaktionen auf Newsletter, Aktivität auf Messewebseiten und vom Leadtracking. Alle diese Daten benötigen einen gemeinsamen Schlüssel (ID-Bezug des Tickets zum Beispiel und entsprechender Profilbezug), um die unterschiedlichen Daten zu verknüpfen und beinahe in Echtzeit zu korrelieren.

Bevor man als Messegesellschaft seine Daten auswertet, sollte man sich beraten lassen, um sinnvolle Fragen zu finden. Dazu müssen Messen Datenanalyseexperten mit einem tiefen Verständnis der Branche an Bord holen. Deshalb bietet dimedis seinen Kunden nicht nur technische Lösungen, sondern Beratung und Services rund um die Datenanalyse.

Eine Lösung für Messegesellschaften muss die Zahl der verkauften Tickets, Besucherströme, Tageserstzutritte, Mailingstatistiken und vieles mehr liefern. So haben Messen beispielsweise für die Abschlusspressekonferenz die Besucherzahlen sofort aufbereitet und mit erweiterten Statistiken visualisiert vorliegen.

Um eine umfassende Analyse zu ermöglichen, müssen Schnittstellen zu Analysewerkzeugen wie Google Analytics gebaut werden, in denen Daten erfasst werden, wie die Reaktionen auf Newsletter und Besuche der Webseiten. Diese Daten werden verknüpft mit dem Gesamtsystem für das Ticketing und das Besuchermanagement und ggf. ergänzt um Daten aus Supportanfragen.

Die Einlass- und Besuchermanagementlösung FairMate bietet Messen diesen Service an und nutzt zur Visualisierung der Daten Tableau. FairMate Business Intelligence visualisiert komplexe Daten und ist so die zentrale Informationsstelle für Messen. Das Tool sammelt alle relevanten Statistiken und Informationen in einem Data-Warehouse zusammen und visualisiert diese dann anschaulich in einem Dashboard – auch mobil. Die Messe-Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen erhalten damit die relevanten Informationen für ihren Verantwortungsbereich.

Fazit

Messen besitzen einen großartigen Datenschatz, den es zu heben gilt. Damit lassen sich nicht nur einzelne Messeveranstaltungen optimieren, sondern viele neue Erkenntnisse gewinnen:

• Ein Branchenbarometer zu sein.
• Das Geschäftsmodell datenbasiert zu erweitern.
• Die zentrale Plattform für ein datengetriebenes Matchmaking zwischen Angebot und Nachfrage zu werden.
• Ein datengetriebenes Marketing aufzusetzen