Digital Analytics – Von digitalen Datenspuren und -detektiven

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Über den Autor/ die Autorin

Darius Zumstein

Darius Zumstein war bis Januar 2019 Dozent am Institut für Kommunikation und Marketing IKM. Seine Forschungsschwerpunkte sind Digital Analytics, Online Marketing, und E-Commerce.

Was machen Digital Analysts, Data Scientists und Data Detectives und wozu eigentlich die ganze Datensammlerei?

Zu den Begrifflichkeiten im digitalen Umfeld

Im Zuge der digitalen Transformation in Unternehmen, wie sie viele Unternehmen zurzeit durchlaufen, macht eine zunehmende Anzahl an neuen Fachausdrücken und Themen die Runde. So spricht man von

digitalen Geschäftsmodellen, wenn man mittels Einsatz moderner Informationstechnologien neue Einnahmequellen erschliesst und neue Modelle zur Kundeninteraktion entwickelt,

digitalen Kanälen und Kontaktpunkten, wenn eigene Websites, Blogs, zugriffgeschützte Plattformen wie Kundenportale oder Apps, externe Vergleichsplattformen oder digitale Dienste sowie auch E-Mail, Chat oder Telefonie genutzt werden, um mit (potentiellen) Kunden in Kontakt zu treten,

Digital Marketing, wenn man mittels digitalen Medien versucht, die Reichweite, Bekanntheit und den Wert der Marke zu erhöhen und Internetnutzer auf die Corporate Website oder App zu bringen,

Digital Sales, also nichts anderes als eCommerce bzw. eSales, wenn physische und/oder digitale Produkte bzw. Dienstleistungen über digitale Netzwerke und Medien an die (potentiellen) Kunden gebracht werden und

Digital Analytics, wenn man Nutzungs- und Nutzerdaten aus den digitalen Kanälen, in (oft Cloud-basierten) Datenbanken speichert und analysiert, um deren Nutzung, wie z.B. den Erfolg des eMarketings und eSales, zu überprüfen, um im Sinne der strategischen Zielvorgaben das digitale Geschäft zu optimieren.

Zu den Daten im Digital Analytics

Beim Kanal Website analysieren Webanalysten beispielsweise, wie viele Besucher sich auf den Landing Pages wiederfinden (vgl. Punkt 1 in der Abbildung). Dies könnten zum Beispiel die Start- oder Kampagnenseite eines Unternehmens sein. Es wird auch erfasst, mit welchen Geräten die User die (mobile) Website besuchen (2). Auch wissen die Datendetektive, woher die Besucher und Kunden im Web kommen (3), z.B. von Suchmaschinen, verlinkten Websites oder aus Online-Marketing-Kampagnen. Es kann jeder Klick auf die Website gemessen werden, also auch für welche Inhalte sich die Besucher wie lange interessierten und für welche Produkte und Dienstleistungen (4).

Digital-Analytics

Zu den Chancen des Digital Analytics

Die Datendetektive unterstützen mittels Daten und Know-how die anderen Teams u.a. bei der Suchmaschinenwerbung und -optimierung (5), bei der Analyse und Verbesserung des Weberlebnisses (6), und bei der Überprüfung von Zielen der Website und des digitalen Geschäfts (7). In der Datendetektei geht es nicht nur darum, eine Tracking-Software wie Adobe Analytics oder Google Analytics zu implementieren und zu nutzen (8). Es geht auch nicht darum, eine Unmenge an Daten zu horten, sondern darum, geschäftsrelevante Insights zu erarbeiten und geschäftskritische KPIs (Key Performance Indicators) (9) zu definieren, zu analysieren und den entsprechenden Stakeholdern zu berichten (11). Die Bedürfnisse und Zielerreichung der verschiedenen digitalen Geschäftsbereiche sind sowohl aus Kunden-, als auch aus Unternehmenssicht zu überprüfen. Das sind beispielsweise die Anzahl Klicks auf Banner- und Google-Anzeigen, Downloads von Produktbroschüren, die Aufrufe der Suche, Transaktionen im Online Shop, übermittelte Dokumente oder Nachrichten in einer App oder im Kundenportal, die angeklickten oder gemerkten Produkte im Online Shop und vor allen die Menge, Volumen und der (Warenkorb-)Wert der online verkauften Produkte (10).

Zu den Herausforderungen des Digital Analytics

Es ist im Informationsmanagement eine organisatorische Herausforderung, dass die richtigen Leute im Unternehmen die richtigen Informationen zur Hand haben, um zum richtigen Zeitpunkt (12) datenbasiert die richtigen Entscheidungen zu treffen, Massnahmen anzuordnen, umzusetzen und diese auf ihre Wirksamkeit hin zu überprüfen (13). Eine transparente und verständliche Kommunikation der Informationen ist dabei das A und O (14).

Eine informationstechnische Herausforderung für Data Scientists ist zudem die Integration der Daten aus der Cloud in das Data Warehouse und die Verknüpfung der aggregierten, anonymisierten Webdaten mit anderen relevanten Daten des Unternehmens (15). Beispiele sind u.a. Kundendaten aus Kernsystemen und Customer-Relationship-Management-Systems.

Die quantitativen Daten geben nicht (immer) eine Antwort auf das „Warum?“ (16). Zum Beispiel wissen die Datendetektive im Einzelfall nicht die Beweggründe, warum ein Besucher den Onlineverkaufsprozess abbricht. Den einen sind die Preise zu teuer, andere speichern die Produkte in Merklisten und kommen später wieder, andere vergleichen die Preise auf Portalen wie toppreise.ch oder direkt auf den Webseiten der Konkurrenz, andere rufen im Contact Center bzw. in der Filiale an und ein paar wenige sind aufgrund der Produktkomplexität schlicht überfordert. Bei der Spurensuche nach dem „Warum“ hilft in diesem Falle eine qualitative Online- bzw. Abbrecherbefragung.

Data Scientists und Detectives schaffen Ordnung in der Datenflut (17) und versuchen unter grossem Aufwand mit verschiedenen Methoden aus den Daten Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei ist das Web bzw. Digital Analytics stark auf den Input und die inhaltlichen Fragestellungen jedes einzelnen Fachbereiches angewiesen.

Nicht nur die Datensilos des Unternehmens müssen überwunden werden, sondern auch die Silos der verschiedenen Unternehmensbereiche und der Teams (18). Bei der sehr hohen Interdisziplinarität und bei den unterschiedlichen Interessen ist es nicht immer einfach, die gleiche Sprache zu sprechen und gemeinsam am gleichen Strick zu ziehen. Doch genau das ist notwendig, damit digitale Transformation und Analytics gelingen kann.


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