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Im Minutentakt werden im Netz Information generiert. Zu Gunsten von Unternehmen eröffnen selbige riesigen Datenmengen enorme Möglichkeiten, ihr Kaufhaus zu optimieren. Doch um Entscheidungen und Zusammenhänge wiedererkennen zu können, sind bestimmte Verfahren unumgänglich, die Big Data greifbar zeugen. Die statistische Datenanalyse strukturiert, gruppiert und korreliert Informationen, die anschließend visuell aufbereitet werden können.

In diesem Gebühr routiniert Sie, welche Methoden jener statistischen Datenanalyse es gibt und welche Verfahren sich im Vermarktung probat nach sich ziehen. 

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Die statistische Datenanalyse hilft, strategische Entscheidungen zu treffen

Die statistische Datenanalyse findet in Unternehmen in verschiedenen Abteilungen Inanspruchnahme, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Vor allem im Online-Vermarktung werden enorme Datenmengen generiert, die wertvolle Informationen enthalten und nun helfen können, die eigene Zielgruppe genauer kennenzulernen, Optimierungspotenziale in Prozessen zu wiedererkennen und Maßnahmen abzuleiten.

Im Kontext jener Datenanalyse geht es drum, mithilfe statistischer Methoden Informationen aus Information zu Vorteil verschaffen und selbige gemäß zu visualisieren. Punktum den einzelnen Rohdaten werden Informationen folgerichtig, die z. Hd. dies Unternehmen von Geltung sind. Reports oder Dashboards veranschaulichen die Information und schaffen zusammenführen leichteren Zugang. Die Datenanalyse hilft somit nun, strategische Entscheidungen uff Grundlage von Fakten zu treffen. 

Durchgeführt wird die Datenanalyse oft mithilfe von Business-Intelligence-Software. Die Information werden gesammelt, strukturiert und korreliert, um unternehmensrelevante Fragen zu beantworten. Mithilfe von Business-Analytics-Methoden können uff dieser Fundament dann Prognosen zu Trends und wahrscheinlichen Ergebnissen erstellt werden.

Im Kontroverse zur Business Intelligence beschäftigt sich Business Analytics mit jener Fortgang von zukunftsorientierten Lösungen. Punktum den gewonnenen Information werden zukunftsrelevante Zusammenhänge folgerichtig, um Prognosen anzustellen und Möglichkeiten sowie Risiken einzuschätzen. 

Die Methoden jener Datenanalyse zusammenfassen sich in folgende Ansätze: 

  • explorative Datenanalyse,

  • deskriptive Datenanalyse,

  • diagnostische Datenanalyse,

  • präskriptive Datenanalyse und

  • prädiktive Datenanalyse.

Welches ist explorative Datenanalyse? 

Im Kontext jener explorativen Datenanalyse werden Information analysiert und bewertet, zu denen es keine oder kaum bekannte Zusammenhänge gibt. Sie bildet somit zusammenführen Herangehensweise, um völlig neue Sachverhalte zu untersuchen und bisher verborgene Strukturen oder Auffälligkeiten zu identifizieren. 

Im Kontext jener Methode werden hypothetische Behaupten aufgestellt, um Rückschlüsse uff bestimmte Ursachen ziehen zu können. Ein häufiger Anwendungsfall jener explorativen Datenanalyse ist dies Data Mining, im Kontext dem riesige Datenmengen zugänglich gemacht und uff mögliche Warenmuster und Zusammenhänge hin untersucht werden. 

Welches ist die deskriptive Datenanalyse?

Die deskriptive oder beschreibende Datenanalyse (zweitrangig: Descriptive Analytics) nutzt Information und Informationen aus jener Vergangenheit mit Ziel, die Frage „Welches ist geschehen?“ zu beantworten. Die Erkenntnisse aus jener beschreibenden Datenanalyse helfen ausschließlich nun, Entscheidungsfragen zu beantworten und absolute Information aufzuzeigen

Zum Beispiel können Sie im Marketing Report zergliedern, ob Ihre Social-Media-Abonnierende gestiegen sind oder Ihre Webseite regelmäßigen organischen Traffic einfährt. Kausale Zusammenhänge hingegen werden mit Descriptive Analytics nicht beantwortet. Eine Zusammensetzung mit anderen Datenanalysen kann deswegen gewinnbringend sein, um zusätzlich herauszufinden, warum bestimmte Ereignisse eingetreten sind. 

Welches ist die diagnostische Datenanalyse?

Die diagnostische Datenanalyse (zweitrangig: Diagnostic Analytics) versucht, wie es jener Name schon verrät, eine Diagnose z. Hd. bestimmte Sachverhalte zu stellen. Mit anderen Worten soll herausgefunden werden, warum ein bestimmtes Ereignis eingetreten ist. Dazu werden Information aus jener Vergangenheit umfassend analysiert und in Zusammenhang gebracht. 

Durch selbige Ursachenforschung und Mustererkennung soll die Frage geklärt werden, warum irgendwas eingetreten ist. So könnten Sie etwa herausfinden, warum die Zahl Ihrer Social-Media-Follower stagniert. Möglich sind hier qua mögliche Initiant bspw. unregelmäßige Postings oder Inhalte, die nicht uff die Zielgruppe zugeschnitten sind. 

Welches ist die prädiktive Datenanalyse? 

Die prädiktive Datenanalyse (zweitrangig: Predictive Analytics) beschäftigt sich mit Vorhersagen via Sachverhalte in jener Zukunft. Dazu verwendet die prädiktive Begutachtung Ergebnisse jener explorativen, deskriptiven und diagnostischen Berechnung. Zig-mal finden zweitrangig algorithmische Prozeduren uff Fundament künstlicher Intelligenz Inanspruchnahme. 

Die Zusammenhänge verschenken Anhaltspunkte zu diesem Zweck, zukünftige Prognosen und Trends vorherzusagen. Es kann bspw. analysiert werden, wie die Kundschaft uff ein neues Produkt reagieren wird. Dazu werden Information vorheriger Produkteinführungen ausgewertet und miteinander verglichen. Wie genau die Vorausschau jener Predictive Analytics ist, hängt immer davon ab, wie viele Information bisheriger, vergleichbarer Situationen vorliegen. 

Welches ist die präskriptive Datenanalyse?

Die präskriptive oder verordnende Datenanalyse (zweitrangig: Prescriptive Analytics) verwendet interne und externe Information. Ebenso werden vergangene und aktuelle Informationen in die Berechnung miteinbezogen. Ebendiese Form jener Datenanalyse wird angewendet, um zukünftige Maßnahmen und Prozesse zu bestimmten. Sie können mithilfe von Prescriptive Analytics bspw. untersuchen, welche Optimierungen z. Hd. eine Steigerung Ihres Webseiten-Traffics sorgen würden. 

Eingesetzt werden dazu vor allem KI-gestützte Systeme und Simulationen. Somit ist die präskriptive Datenanalyse z. Hd. Unternehmen eine sehr aufwendige Methode und sollte nur im Kontext entsprechenden Ressourcen genutzt werden. 

Verfahren im Vermarktung: Multivariate Datenanalyse, Kohortenanalyse und Churn-Begutachtung

Im Vermarktung sind Datenanalysen mit jener zunehmenden Digitalisierung unerlässlich geworden. Mithilfe von Einzeldaten können wertvolle Verknüpfungen hergestellt werden und so Rückschlüsse uff die Performance von Kampagnen, jener eigenen Webseite oder zweitrangig jener Social-Media-Strategie gezogen werden. Hierbei nach sich ziehen sich neben den klassischen Methoden jener Datenanalyse weitere Vorgehen entwickelt, die speziell uff dies Vermarktung zugeschnitten sind. Beispiele zu diesem Zweck sind: 

Multivariate Datenanalysen: 

Die multivariate Datenanalyse ist vergleichbar mit dem A/B-Testing. Im Unterschied zu A/B-Tests findet dies Verfahren jedoch Inanspruchnahme, wenn mindestens drei verschiedene Variable betrachtet werden. Ziel ist es, Zusammenhänge in den Information zu wiedererkennen und Optimierungen zu planen. 

Im Vermarktung wird die multivariate Datenanalyse vor allem z. Hd. Usability-Analysen von Webseiten genutzt. Die Gesamtheit Information, die ein Webseitenbesucher oder eine Webseitenbesucherin während des Surfens hinterlässt, können z. Hd. die Berechnung betrachtet werden – dazu zählen bspw. die Verweildauer, die Bounce Rate und dies Scrollverhalten. 

Kohortenanalyse: 

Die Kohortenanalyse bezeichnet eine Berechnung verschiedener Kundengruppen. Hierbei werden Personen, die ähnliche Aktionen zu ähnlichen Zeitpunkten durchgeführt nach sich ziehen, in sogenannte Kohorten gruppiert. Ebendiese Formgebung jener Kundenanalyse kann bspw. nun helfen, den Kundenlebenszyklus zu verstehen und daraus Optimierungsmaßnahmen abzuleiten. So kann bspw. untersucht werden werden, in welchen Abständen eine Kohorte zusammenführen erneuten Kauf tätigt. 

Churn-Begutachtung: 

Vor allem in Dauerbestellung-basierten SaaS-Unternehmen ist die Churn-Begutachtung eine wichtige Methode, um die Abwanderungsrate jener Kundschaft auszuwerten. Es werden Faktoren analysiert, die die Kundschaft dazu veranlassen, bspw. ein Abonnement zu verlassen. Gründe können bspw. Mängel an Produkten, eine schlechte Qualität des Kundenservices oder Image-schädigende Inhalte sein. 

Verlorene Kunden und Kundinnen nach sich ziehen selbstverständlich eine enorme Folge uff den zu erwartenden Umschlag, weshalb Unternehmen mithilfe jener Churn-Begutachtung versuchen, die Abwanderungsrate möglichst kümmerlich zu halten. 

ABC-Begutachtung: 

Im Kontext jener ABC-Begutachtung werden Kunden und Kundinnen gemäß ihres Wertes z. Hd. dies Unternehmen unterteilt. Ebendiese Einteilung ist selten sinnvoll, um Maßnahmen ressourcenschonend und kundenorientiert umzusetzen. 

Die ABC-Begutachtung ist nun an dies Pareto-Prinzip angelehnt. Demzufolge sind 20 von Hundert jener Kundschaft z. Hd. 80 von Hundert des Umsatzes zuständig. Ebendiese 20 von Hundert ausfindig zu zeugen und entsprechende Lösungen exakt uff sie zuzuschneiden, ist dies Ziel jener ABC-Begutachtung. 

Fazit: Wertvolle Erkenntnisse durch Datenanalyse

Mit jener statistischen Datenanalyse lassen sich vergangene sowie zukünftige Entwicklungen und Zusammenhänge verstehen und antizipieren. Die Informationen nach sich ziehen direkten Macht uff unternehmerische Entscheidungen und die Festlegung von Maßnahmen. Strich im Online-Vermarktung helfen die verschiedenen Methoden nun, dies Geschäftsmodell stets zu hinterfragen und Optimierungspotentiale aufzudecken. 

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Titelbild: twomeows / iStock / Getty Images Plus

Ursprünglich veröffentlicht am 1. vierter Monat des Jahres 2021, aktualisiert am vierter Monat des Jahres 01 2021

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Originalquelle Hubspot

Veröffentlicht am: April 1st, 2021 / Kategorien: Digitales Marketing /

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