Mit der wachsenden Datenmenge, die von Unternehmen generiert wird, steigt auch der Bedarf an fortschrittlichen Analysetechniken, mit denen Unternehmen aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen und datengestützte Entscheidungen treffen können. Von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz bis hin zu prädiktiver Modellierung und Datenvisualisierung – der Bereich der fortgeschrittenen Analytik entwickelt sich rasant weiter und bietet Unternehmen neue Möglichkeiten, ihre Daten zu analysieren und für Wettbewerbsvorteile zu nutzen.
In diesem Artikel möchten wir einige der neuesten Trends und Technologien im Bereich der fortgeschrittenen Analytik vorstellen und erörtern, wie Unternehmen diese nutzen können, um Erkenntnisse zu gewinnen, Abläufe zu verbessern, das Wachstum voranzutreiben und den Beitrag von Datenanalysten zu schätzen. In unserer kommenden Blogserie werden wir eine Reihe von Analysetools erkunden und dabei wesentliche Aspekte wie die Definition von KPIs, Web und App Analytics sowie Marketing Analytics abdecken, um den Lesern die Möglichkeit zu geben, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus werden wir uns mit fortgeschrittenen Analysetechniken wie Nutzersegmentierung, Kundenbindungsanalyse, A/B-Tests und prädiktiver Analyse befassen und Einblicke in gängige Methoden zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus Daten geben.
Sorgfältige Definition von KPIs
Der erste Schritt bei der Durchführung einer erfolgreichen Datenanalyse nach der Sammlung der erforderlichen Daten ist die Festlegung von Leistungsindikatoren (KPIs). Sie dienen der Bewertung des Erfolgs einer Organisation oder einer bestimmten Tätigkeit und werden in jedem Unternehmen zur Messung der Gesamtleistung verwendet. Sie sind erkenntnisorientiert und unterscheiden sich von Zielen und sind auf kurz- oder langfristige Geschäftsziele ausgerichtet. KPIs dienen als Maßstab für die täglichen Aktivitäten, sind flexibel und sollten „SMART“ sein – spezifisch, messbar, erreichbar, realistisch und zeitnah. Um wirksame KPIs zu erstellen, ist es wichtig, sie angemessen und genau zu verfolgen und zu melden, und sie sollten von allen Mitarbeitern des Unternehmens verstanden werden. Wir haben bereits einen Beitrag über die Erstellung von gut gestalteten Dashboards für KPIs veröffentlicht.
Hier finden Sie den vollständigen Artikel über die Definition von KPIs für aussagekräftige Erkenntnisse.
Analytics für Websites vs. mobile Anwendungen
Sowohl bei App-Analytics als auch bei der Web-Analytics geht es darum, das Nutzerverhalten zu verfolgen, um datengestützte Erkenntnisse zu gewinnen, aber sie unterscheiden sich in Bezug auf Plattformen, Tracking-Einheiten und Messgrößen. Die Webanalyse misst die Leistung einer Website, während die App-Analyse für mobile Anwendungen gilt. Bei der Webanalyse sind Metriken wie Seitenaufrufe, eindeutige Besucher, Absprungrate, Verweildauer auf der Website, Konversionsrate, Verkehrsquellen, Ausstiegsseiten und Zielseiten wichtig, je nach den Zielen der Website. Im Gegensatz dazu werden bei der Produktanalyse für mobile Anwendungen Kennzahlen wie die Aktivierungsrate, die Nutzung von Funktionen und die Verweildauer erfasst, um festzustellen, welche Aspekte des Produkts für die Benutzer am wertvollsten sind oder wichtige Schritte auf ihrem Weg darstellen. Die wichtigsten Kennzahlen der Produktanalyse können in vier Kategorien eingeteilt werden: Akquisition, Engagement, Bindung und Monetarisierung. Durch die Analyse dieser Metriken können Produktteams das Produkt kontinuierlich verbessern, indem sie Änderungen und neue Versionen messen, ausprobieren und auswerten.
Marketing Analytics
Bei Marketing Analytics handelt es sich um einen datengesteuerten Ansatz zur Messung und Analyse der Effektivität von Marketingkampagnen und -aktivitäten. Marketingexperten verwenden Web- und App-Analysen, Social-Media-Analysen, Kundenanalysen und Algorithmen zur Marketingautomatisierung, um Daten zu sammeln und zu verarbeiten. Ziel ist es, das Return of Investment (ROI) zu maximieren, indem die richtige Botschaft zur richtigen Zeit an die richtige Zielgruppe übermittelt wird. Marketing Analytics bewertet den Erfolg von Marketingmaßnahmen, indem sie entweder Konversionen, Markenbekanntheit oder beides fördert. Durch die Analyse des Nutzerverhaltens können Marketingexperten die effektivsten Kanäle, Kampagnen und Botschaften ermitteln, um ihre Zielgruppe zu erreichen. Marketing-Analysen bieten Unternehmen tiefere Einblicke in ihre Zielkunden und ermöglichen so gezieltere und effektivere Marketingkampagnen, personalisierte Produktangebote und bessere Kundenerfahrungen. Marketing-Analysen sind entscheidend für die Optimierung des ROI durch die Verfolgung und Analyse von Daten aus Marketing-Kampagnen. Marketingkanäle bezeichnen die verschiedenen Wege, die Unternehmen nutzen, um ihre Zielgruppen zu erreichen und mit ihnen in Kontakt zu treten. Cross-Channel-Marketing bezieht sich auf die koordinierte Nutzung mehrerer Marketingkanäle. Der Customer Lifetime Value (CLV) und die Customer Acquisition Cost (CAC) sind zwei wesentliche Kennzahlen, die Unternehmen zur Bewertung der Rentabilität und Effektivität ihrer Marketingmaßnahmen verwenden. Attributionsmodelle sind Regeln oder Algorithmen, die Unternehmen verwenden, um Konversionen verschiedenen Marketingkanälen und Touchpoints entlang der Customer Journey zuzuordnen.
Fortgeschrittene Analysemethoden
1. Segmentierung und Kohortenanalyse
Durch die Gruppierung ähnlicher Daten in verschiedene Kategorien auf der Grundlage der gewählten Kriterien ermöglicht die Datensegmentierung den Analysten, effektivere, umsetzbare Erkenntnisse für die Produktentwicklung und das Marketing zu gewinnen. Um ein tieferes Verständnis der Nutzer oder Kunden zu erlangen, kann die Segmentierung in Verbindung mit einer Vielzahl von Analysen eingesetzt werden. Zu den grundlegenden Segmentierungstechniken gehören solche, die auf den demografischen Daten der Nutzer oder ihrem geografischen Standort basieren, sowie fortgeschrittenere und verhaltensorientierte Techniken wie RFM-Segmentierung (recency-frequency-monetary), Power-User, wiederbelebte Nutzer oder funktionsbasierte Nutzer.
2. Analyse der Kundenabwanderung und Kundenbindung
Retention- und Churn-Analysen spielen eine entscheidende Rolle in der Produktanalyse, indem sie die zugrunde liegenden Faktoren identifizieren, die beeinflussen, ob Nutzer ein Produkt oder einen Service weiter nutzen. Diese Analysen bieten wertvolle Einblicke zur Optimierung von Benutzerbindungsstrategien und zur Minderung von Abwanderungsrisiken, was letztlich das Unternehmenswachstum fördert. Die Kundenbindungsrate ist der Prozentsatz der Benutzer, die ein Produkt oder einen Dienst über einen bestimmten Zeitraum hinweg weiter nutzen, während die Abwanderungsrate der Prozentsatz der Benutzer ist, die ein Produkt oder einen Dienst über einen bestimmten Zeitraum hinweg nicht mehr nutzen. Durch die Kombination von Kohorten- und anderen Segmentierungsmethoden lassen sich aussagekräftige Erkenntnisse darüber gewinnen, wie sich die Benutzerbindung auf der Grundlage verschiedener Merkmale oder der Nutzung von Funktionen unterscheidet, so dass Teams Strategien zur Reduzierung der Abwanderung entwickeln können.
3. A/B-Tests
A/B-Tests sind eine Methode, die darauf abzielt, die kausalen Auswirkungen einer bestimmten Änderung zu messen, unabhängig von anderen Einflüssen und Faktoren, die das Ergebnis beeinflussen könnten. Diese Methode wird häufig im digitalen Marketing eingesetzt, um die Konversionsraten und das Engagement der Nutzer zu optimieren. Bei diesem Verfahren werden die Probanden nach dem Zufallsprinzip entweder einer Kontrollgruppe oder einer Behandlungsgruppe zugewiesen und eine bestimmte Kennzahl (z. B. die Klickrate oder die Konversionsrate) gemessen, um festzustellen, ob die Behandlungsgruppe deutlich besser abschneidet als die Kontrollgruppe. Zur Analyse der Ergebnisse von A/B-Tests können statistische Verfahren wie Hypothesentests und Regressionsanalysen eingesetzt werden. Durch die Durchführung eines A/B-Tests versuchen Unternehmen, die Auswirkungen der getesteten Änderung zu isolieren und ihre direkten Auswirkungen auf das Nutzerverhalten oder die Leistungskennzahlen zu bestimmen.
4. Predictive Analytics
Die prädiktive Analyse nutzt historische Daten und aktuelle Informationen, um künftige Ergebnisse und Trends vorherzusagen und die Ermittlung des besten Modells für ein Unternehmen ist entscheidend für den Erfolg. Der Prozess umfasst das Verstehen des Geschäftsziels, die Datenaufbereitung, die Modellschulung, die Ergebnisanalyse und die Modellbereitstellung. Vorhersagemodelle müssen regelmäßig validiert und neu trainiert werden, um eine optimale Leistung zu erzielen. Die fünf wichtigsten Predictive-Analytics-Modelle sind Klassifizierung, Clustering, Prognose, Ausreißer und Zeitreihen. Mithilfe von Predictive Analytics können Unternehmen zukünftige Trends, Kundenverhalten und potenzielle Risiken vorhersehen und fundierte Entscheidungen treffen. Sie bietet wertvolle Erkenntnisse für Unternehmen in bestimmten Bereichen wie der Optimierung von Marketingkampagnen, der Vorhersage der Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen, der Erkennung von Betrugsmustern, der Vorhersage von Geräteausfällen und der Verbesserung von Kundenbindungsstrategien.