Data analytics2018-09-26T14:45:50+00:00

Data Science Consulting und Datenanalysen

Die Anwendung von Statistik im Marketing steigert den Unternehmenserfolg. Der Erfolg in Form von steigender Conversion kommt dabei in der Regel sehr schnell und nachhaltig. Unser Data Analytics Consulting sowie unser Big Data Analytics Consulting bringt Ihnen, je nach Marketing-Reifegrad Ihres Unternehmens, schnelle Verkaufserfolge. Ebenfalls werden durch unser Data Science Consulting Verkaufsprognosen in bestimmten Bereichen mit hoher Eintrittswahrscheinlichkeit möglich.

Unsere Data Scientists sorgen für Transparenz durch aussagekräftige Datenanalysen und helfen Ihnen dabei, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Vor der Entscheidungsfindung ist es wichtig, die erfolgsrelevanten Fragen zu stellen und Aussagen zu bewerten. Wir unterstützen Sie, damit Ihr Marketing-Budget auf dem passenden Kanal und bei der richtigen Kampagne landet.

Die Marketing-Abteilungen werden seit einigen Jahren permanent von neuen Anforderungen überrannt. Die zunehmende Digitalisierung im Marketing bringt Unmengen neuer Datenquellen und Datenmengen mit sich.

  • Welchen Datenquellen soll vertraut werden?
  • Welche Daten sind wichtig?
  • Wie müssen die Daten zueinander ins Verhältnis gesetzt werden, um die Aussagekraft zu steigern oder neue Erkenntnisse zu gewinnen?
  • Welche Daten sind wann für welche Kampagnen auf welchem Kanal relevant?
  • Welche Informationen sind signifikant, aber nicht relevant?
Big Data Analytics Consulting
Data Analytics Tools

Unsere Data Scientists für Ihre Mehrwerte im Marketing

Data Analytics erfordert nicht nur Erfahrung bei der Anwendung und Entwicklung komplexer statistischer Methoden und deren Kombination untereinander. Unsere Data Scientists sind mehr als nur erfahrene Statistiker, sie sind darüber hinaus auch Datenbank-Spezialisten mit Expertisen in den Programmiersprachen R und SQL.

Unsere Big Data Analysten und Data Scientists können somit sowohl einfache deskriptive als auch komplizierte stochastische Analysen und Auswertungen für Sie erstellen.

Die Analyse-Ergebnisse sind zum Beispiel:

  • Die Marketing-Kanäle, Kampagnen-Arten und Zeitpunkte, die für Ihre Produkte oder Dienstleistungen besonders wertvoll sind
  • Ausrichtung Ihres Marketing-Budgets hinsichtlich der Optimierung von Werbekanälen sowie internen und externen Marketing-Ressourcen
  • Identifikation derjenigen Informationen und Marketing-Kanäle, die für Echtzeit-Kampagnen erfolgreich sind (Newsletter- oder Programmatic Advertising)
  • Zeitreihen-Analysen für Ihre Omnichannel-Marketing-Strategie
  • Erstellung automatisierter Reports und Berichts-Systeme
  • Zielgruppen-Analysen und Erstellung von Zielgruppen-Produkt-Marketingkanal-Bundles
  • Digitale Transformation von Marketing-Prozessen und Arbeitsabläufen
  • Aufbau von Trend-Analyse-Systemen
  • Kontinuierliche Verbesserung und Automatisierung von Marketing-Verfahren
  • Prognosen von Kampagnen-Erfolgen und Conversions
  • Kosten-Nutzen-Analyse von Datenlieferanten und Dritt-Daten-Quellen

Trial & Error versus Stochastik

Zahlreiche Unternehmen versuchen, durch Trial & Error-Methoden Antworten auf die oben aufgeführten Fragen zu finden. Die Versuch und Irrtum-Methode ist populär und gehört zur einfachsten heuristischen Art, Erkenntnisse zu gewinnen. Doch sie kostet viel Zeit und Geld. Sie ist häufig Grund dafür, dass Unternehmen im Marketing vom Wettbewerb überholt werden.

Erfolgreiches Marketing benötigt heutzutage intelligente statistische Verfahren.

Es gilt, entscheidende Fragen zu beantworten.

Z.B. wie viele Kundendaten sind mit welchen statistischen Verfahren zu analysieren, um daraus gewonnene Marketingerkenntnisse zuverlässig auf eine komplette Zielgruppe anzuwenden. Statistisch gesprochen wird nach Verfahren gefragt, die einen Mindest-Stichprobenumfang bestimmen können.

Die Fertigkeiten bei der Anwendung stochastischer Methoden wie Kolmogorow, Laplace oder verschiedene bayessche Methoden, z.B. zur Analyse von Kunden-Benevolenz-Erwartungen und der zugehörigen Kombinatorik, sind abhandengekommen. Ebensfalls die Fähigkeiten bei der Anwendung geometrischer Wahrscheinlichkeiten (z.B. bei unendlich vielen Kundendaten) oder der Handhabung von ARIMA-Prozessen.

Consumer Data Analytics
Datenauswertung

Datenherkunft und Informations-Abstraktionen

Die Seriosität von Datenquellen ist für Data Analytics ebenso wichtig wie die Art und Weise der Datenerhebung. Dabei ist es unerheblich, ob es sich um Unternehmens-interne Marketingdaten oder um Marketingdaten von Werbepartnern handelt. Bei Unternehmens-eigenen Daten ist die Methode der Datenerhebung und Datenverarbeitung im Allgemeinen transparenter als bei Werbepartnern.

Wir verwenden spezielle stochastische Verfahren, Standard-Applikationen und eigen-entwickelte Programme für die Seriositäts-Untersuchung von Marketing-Informationen.

Die statistischen Verfahren greifen sowohl beim Affiliate Marketing, – ungeachtet ob die Marketing-Informationen aus Programmatic Advertising, Newsletter-Kampagnen, Web-Traffic- oder CRM-Systemen resultieren – als auch beim Offline-Marketing oder der Verschmelzung von Online-Channel und Offline-Channel.

Unsere Data Scientists unterstützen Sie bei der Daten-Analyse klassischer in SQL-Datenbanken gespeicherter Datensätze ebenso wie bei der Untersuchung von Big Data Datenräumen (NoSQL- oder hybride Datenräume).