Big Data User Prediction: Siegfried Stepke, e-dialog
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Big Data User Prediction: Siegfried Stepke, e-dialog

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Siegfried Stepke, Geschäftsführer e-dialog und Country Manager der Digital Analytics Association Austria referiert über Big Data. Die Themen reichen von: ...

Siegfried Stepke, Geschäftsführer e-dialog und Country Manager der Digital Analytics Association Austria referiert über Big Data. Die Themen reichen von:

Was ist eigentlich Big Data und wie generiert man Insights? So nutzt man Datenschätze für On- und Off-Page-Maßnahmen.

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Big Data User Prediction: Siegfried Stepke, e-dialog Presentation Transcript

  • 1. Prediction zur On- & Offpage Optimierung Siegfried Stepke, Big Data Summit 3.12.2013
  • 2. Wer ich bin Siegfried Stepke, M.A. Gründer und Geschäftsführer e-dialog Country Manager der Digital Analytics Association stepke@e-dialog.at +SiegfriedStepke
  • 3. Über e-dialog • gegründet 2003 • 26 angestellte Mitarbeiter • Märkte: D-A-CH (plus Konzerntöchter) • Branchen: alle, die Geschäft machen
  • 4. Was wir können
  • 5. Unsere Referenzen Nationale & internationale Kunden und Kampagnen
  • 6. Größte Spezialagentur im BestellerRanking 2012
  • 7. Was ist eigentlich Big Data 3.12.2013 7
  • 8. Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really know how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it too…
  • 9. • Was ist BigData?
  • 10. Unter uns gesagt: Big Data ist eine willkommene Ausrede, bisherige Versäumnisse in der DatenAnalyse aufzuholen. Voraussetzungen: • Ziele - Business Objectives - Konzept • Datenqualität • Know-how Dann reicht oft schon „small data“
  • 11. Warum also doch? • Große Datenmengen strukturiert untersuchen • Abfolgen erkennen • anreichern • mit Rohdaten arbeiten • komplexe Segmente erkennen • Realtime Decision & Action
  • 12. Insights generieren 3.12.2013 12
  • 13. Zusammenhangsanalysen • Zusammenhänge in den Daten erkennen • Explorativ, Hypothesen-gesteuert oder Datengetrieben • Unsicherheiten minimieren (aufgrund statistisch signifikanter Ergebnisse) • z.B. Kohorten-Analysen & RegressionsAnalysen „An den richtigen Schrauben drehen!“
  • 14. Bsp. Engagement von Mobile Visits „richtige Schraube“: User, die die Website häufig besuchen, verbringen weniger Zeit auf der Seite  Wiederkehrer schneller zum Ziel führen!
  • 15. Bsp. Kohorten-Analysen • User, die nach dem Relaunch kamen, kamen danach öfter wieder
  • 16. Fragestellung: MultichannelEffekte • Wie performen Regionen im Umkreis von 15km eines stationären Shops? • Wie nutzt regionales Online-Marketing den Shops? • Prediction: Aufgrund der bisherigen Korrelationen – wo zahlen sich neue Filialen aus, wo nicht? Seite 16
  • 17. Karten-Darstellung Dortmund Wert/Trans: +18% Wert/Visit: +40% Conv-Rate: +18% Schweinfurt (Kein Shop) Wert/Trans: -13,7% Wert/Visit: +3,49% Conv-Rate: +20,3% Frankfurt am Main Wert/Trans: -8% Wert/Visit: +20,9% Conv-Rate: +29,9% Erlangen Wert/Trans: +18,9% Wert/Visit: +91,8% Conv-Rate: +90,6% Baden-Baden Wert/Trans: +18,9% Wert/Visit: +88,3% Conv-Rate: +89,9% Seite 17
  • 18. Zusammenhänge erkennen 3.12.2013 18
  • 19. Einfache oder richtige Strategien Potentiale Cash-Cow? 3.12.2013 19
  • 20. Weitere Use Cases • Komplexe Flows untersuchen: • “Aus welchen Quellen kamen User, die im CheckoutProzess ausstiegen um innerhalb von 10 Minuten mit einem Voucher-Code den Prozess abzuschließen? Welche Codes waren das?” • Komplexe Anreicherung • Wetter Daten nach Datum und Region • Geographische Informationen wie • Durchschnittliche Haushaltseinkommen • Einwohnerdichte
  • 21. 360° Analyse Klingt abgedroschen
  • 22. Transaktionen • Verknüpfung mit POS • Umsatz • Transaktionen • Produkte • Verknüpfung mit CRM • CLV • Customer Journey •…
  • 23. Visits • Lichtschranken • Wärmebildkameras • Kameras mit Bilderkennung • Erfassung von Smartphones mit aktivem WLAN •…
  • 24. Bewegung • Erfassung über Smartphones mit WLAN, Triangulierung Video: www.nytimes.com/2013/07/15/business/attention-shopperstores-are-tracking-your-cell.html
  • 25. Action! 3.12.2013 26
  • 26. User zentrierte Analysen • Erkennen des Users (meist anonym!) • History und Attribute e-commerce Publisher
  • 27. User Attribute • Vordefiniert und automatisch für jeden User berechnet • Macro Customer Journey Status • Micro Customer Journey Status • Demographische Metriken • Kohorten • CLV (Customer Lifetime Value) • RFM (Recency – Frequency – Monetary) • RFM Model basierende User Segmente und Zielgruppen • Customer Predictions 3.12.2013 28
  • 28. Automatisiertes Marketing • OnSite • Custom Content & Layout • Next best offer • Recommendation • Outbound • E-Mail Newsletter • Trigger Mails
  • 29. Automatisiertes Marketing II • OffSite • Realtime Bidding • DMPs • Off-Line 3.12.2013 30
  • 30. Systematik in Zukunft Kampagne Messen Sortiment Zielgruppe Platzierung Optimieren Analysieren Regeln 3.12.2013 31
  • 31. Datenschutz 3.12.2013 32
  • 32. JA! Unbedingt einhalten! • Datenschutz • (indirekt) Personenbezogen • Wo? In der Webanalyse? Oder nur bei Zusammenführung der Daten? • Auftragsdatenverarbeitungsvertrag! • Datenschutzvereinbarung • mit Kunden (MUSS es sowieso geben! Gibt es?) • und Usern (ab Personenbezug)
  • 33. Status & Next Steps 3.12.2013 34
  • 34. Status und Next Steps • Sorgen Sie für ordentliches Digital Analytics • inkl. Strategie, • Prozessen (Ressourcen) & • Know-how • Nicht machen = überholt werden • Datenschutz einhalten!!! • Was die Großen schon länger machen, wird jetzt breit verfügbar (und leistbar)
  • 35. But Remember: A fool with a tool… … is still a fool!
  • 36. Vielen Dank Like us on Circle us on www.e-dialog.at/newsletter
  • 37. Siegfried Stepke e-dialog +43 1 309 09 09 www.e-dialog.at stepke@e-dialog.at 3.12.2013 38