Small Business & Big Data – Social Data in der Praxis

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Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts. Daten treiben das zielgruppenspezifische Marketing und den personalisierten Verkauf. Doch wie komme ich an die Daten meiner Facebook-Fans? Auf welche Daten habe ich Zugriff? Wie kann ich sie verarbeiten und mit vorhandenen CRM-Daten verknüpfen? Und was kann ich damit über meine Fans und Kunden herausfinden? In diesem Vortrag zeigen wir Ihnen wie Sie mit einfachen Werkzeugen und schnellen Methoden relevante Einsichten in ihre Fans und Kunden gewinnen.

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Small Business & Big Data – Social Data in der Praxis

  1. 1. B e y o n d B i g D a t a Small Business & Big Data – Social Data in der Praxis Martin Szugat Chief Marketing Technologist Clueda AG
  2. 2. © J.P Chennet - Fotolia.com Clueda: Realtime News Analytics 3
  3. 3. Agenda I. Ziele und Chancen von Social Data II. Herausforderungen und Risiken III.Analyse von CRM & Social Data
  4. 4. Bildquelle: Facebook.com Visualisierung von Big Data I. Ziele und Chancen von Social Data
  5. 5. Bye bye Facebook?
  6. 6. Marketing = Gewinnspiel? Quelle: http://www.basicthinking.de/blog/2013/10/16/radio-charivari-und-das- verkorkste-facebook-gewinnspiel-um-10-000-euro/
  7. 7. Social Data Driven Marketing Quelle: https://www.facebook.com/notes/facebook-data-science/the-formation-of- love/10152064609253859
  8. 8. Social Data für Lead-Scoring Action Graph Social Graph Interests Graph Ist ein BMW-Fan? Hat Beitrag zum BMW X1 positiv kommentiert? Sind Freunde bereits BMW- Kunde? Personal Profile Personal Profile Ist zwischen 25 und 45 und männlich?
  9. 9. Facebook,Twitter,Email,… Delegation&Eskalation Event Detection & Processing 10 “Ich interessiere mich für …” Marketing PR Sales Customer Service Geschäfts- leitung Semantische Textanalyse “Ich habe ein Problem mit …” “Ich beschuldige Ihr Unternehmen …”
  10. 10. Social Data für Personalisierung
  11. 11. Was ist Big Data? 12 Volume VarietyVelocity
  12. 12. Social Data & Big Data 13 Volume #Posts, #Tweets, ... Variety Social Graph, Text-Posts, ... Velocity Krisen-PR, Kundenservice, ...
  13. 13. Big Data @ Facebook
  14. 14. Social Data: Big Data. Big Opportunity? II. Herausforderungen und Risiken
  15. 15. Datenquellen für Social Data Facebook Pages Facebook Ads Facebook Apps Facebook Connect Facebook Social Plugins
  16. 16. Beispiel: Facebook Apps Facebook Pages Facebook Ads Facebook Apps Facebook Connect Facebook Social Plugins
  17. 17. Social Data für Customer Insights Mehr Informationen unter http://facebook-studio.com/site/agencies/531#/gallery/submission/19039.
  18. 18. Technische Architektur HTML JSON 1 App erlauben Zeitliche Limitierung 2 Daten ausliefern DB iFrame
  19. 19. Die große Hürde: Permission
  20. 20. Facebook Permissions Basic Permission (Public Profile) •Facebook ID •Facebook URL •Vorname und Nachname •Nutzername •Foto •Geschlecht •Spracheinstellung •Altersbereich •Freundesliste Extended Profile Properties •Geburtstag •Wohnort •Beziehungsstatus •Bildungsstatus •Interessen •Stream •Checkins •Gruppen •Events •Aufenthaltsort •Fotos •… Extended & Special Permissions •Page Management •Open Graph Actions •Email •Mailbox •Online-Status •Chat •Insights •Publish
  21. 21. Konzeptionelle Herausforderungen Quelle: http://www.allfacebook.com/facebook-games-statistics-2010-09
  22. 22. Rechtliche Herausforderungen 1. Europäische Datenschutzrichtlinie 2. Nationale Gesetzgebung 3. Facebook Terms 4. Facebook Platform Policies 5. Facebook Promotion Guidelines 1. Erlaubnisvorbehalt 2. Direkterhebung 3. Datensparsamkeit 4. Datenvermeidbarkeit 5. Transparenz 6. Zweckbindung 7. Erforderlichkeit
  23. 23. Technische Herausforderungen 2 5 FB ETL CRM Klassische CRM DatenGraph Daten S Subject Martin Martin … V Verb likes invites … O Object LH XYZ …
  24. 24. Analytische Herausforderungen CRMFB FB-Daten Vor-/Nachname Geburtsdatum Facebook E-Mail CRM- Daten CRM E-Mail Telefonnummer Bonusprogramm Kundenstatus (z.B. „Vielflieger“) Identifikation (z.B. Kundennummer)
  25. 25. Werkzeuge im Vergleich 27 Tabellen- kalkulation Data Warehouse Social Media- Lösung Individual- entwicklung +  Kosten  Einarbeitung  Flexibilität  Funktionalität  Performance  IT- Management  Funktionalität  Performance  Zeit  Funktionalität  Performance  IT-Management -  Performance  Daten- verknüpfung  IT-Management  Kosten  Flexibilität  Zeit  Flexibilität  Datenquellen  Datenschutz  Kosten  Zeit  Aktualität
  26. 26. III. Analyse von CRM & Social Data
  27. 27. Die Vorteile von QlikView Big Data •Performante Aggregation und Korrelation beliebiger Datenquellen •SAP BusinessObjects, Google Analytics, Facebook Insights, Mailing uvm. Natural Analytics •Intuitive Visualisierung von Kennzahlen, Trends und Auffälligkeiten •Assoziative Analyse von kausalen Zusammenhängen Self-Service BI •Interaktive Exploration der Daten in beliebiger Tiefe und Komplexität •Einfacher informeller Austausch von Erkenntnissen
  28. 28. Social Customer Intelligence Demo Quelle: www.plus-it.de
  29. 29. Einsatz von Social Data für: Anreicherung von / mit CRM-Daten Qualifizierung von Facebook Fans Segmentierung von Kunden
  30. 30. Ein letzte Sache: Korrelation ist ... 32 Quelle: http://arxiv.org/pdf/1401.4208v 1.pdf
  31. 31. ... nicht gleich Kausalität. 33 Quelle: https://www.facebook. com/notes/mike- develin/debunking- princeton/1015194742 1191849
  32. 32. Weitere Links & Tools • QlikView: – Facebook Friend Analyzer: http://eu- a.demo.qlik.com/detail.aspx?appName=Facebook%20Frie nd%20Analyzer.qvw – Social Media Data Analysis: http://eu- a.demo.qlik.com/detail.aspx?appName=Social%20Media %20Data%20Analysis.qvw • Andere: – Network Discovery with Excel: http://nodexl.codeplex.com/ 34
  33. 33. Kontakt 35 Martin Szugat – Chief Marketing Technologist Telefon +49 (0)89 4161 402 - 42 Email m.szugat@clueda.com Web www.clueda.com Twitter twitter.com/clueda Slideshare slideshare.net/Martin.Szugat/ Clueda AG, Elsenheimerstraße 59, 80687 München

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