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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
© J.P Chennet - Fotolia.com
Clueda: Realtime News Analytics
3
Agenda
I. Ziele und Chancen von Social Data
II. Herausforderungen und Risiken
III.Analyse von CRM & Social Data
Bildquelle: Facebook.com
Visualisierung von Big Data
I. Ziele und Chancen von Social Data
Bye bye Facebook?
Marketing = Gewinnspiel?
Quelle: http://www.basicthinking.de/blog/2013/10/16/radio-charivari-und-das-
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Social Data Driven Marketing
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Social Data für Lead-Scoring
Action
Graph
Social
Graph
Interests
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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?
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Delegation&Eskalation
Event Detection & Processing
10
“Ich interessiere mich
für …”
Marketing
PR
Sales
Customer
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Geschäfts-
leitung
Semantische
Textanalyse
“Ich habe ein Problem
mit …”
“Ich beschuldige Ihr
Unternehmen …”
Social Data für Personalisierung
Was ist Big Data?
12
Volume
VarietyVelocity
Social Data & Big Data
13
Volume
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Big Data @ Facebook
Social Data: Big Data. Big Opportunity?
II. Herausforderungen und Risiken
Datenquellen für Social Data
Facebook
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Facebook
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Facebook
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Facebook
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Facebook
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Plugins
Beispiel: Facebook Apps
Facebook
Pages
Facebook
Ads
Facebook
Apps
Facebook
Connect
Facebook
Social
Plugins
Social Data für Customer Insights
Mehr Informationen unter
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Technische Architektur
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iFrame
Die große Hürde: Permission
Facebook Permissions
Basic Permission (Public
Profile)
•Facebook ID
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•Geschlecht
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•Altersbereich
•Freundesliste
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•Interessen
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•Aufenthaltsort
•Fotos
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Extended & Special
Permissions
•Page Management
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•Email
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Konzeptionelle Herausforderungen
Quelle: http://www.allfacebook.com/facebook-games-statistics-2010-09
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
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Technische Herausforderungen
2
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FB
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Klassische CRM DatenGraph Daten
S
Subject
Martin
Martin
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XYZ
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Analytische Herausforderungen
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Vor-/Nachname
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Facebook E-Mail
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Daten
CRM E-Mail
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Bonusprogramm
Kundenstatus (z.B. „Vielflieger“)
Identifikation (z.B. Kundennummer)
Werkzeuge im Vergleich
27
Tabellen-
kalkulation
Data Warehouse Social Media-
Lösung
Individual-
entwicklung
+
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verknüpfung
 IT-Management
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 Flexibilität
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 Flexibilität
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 Datenschutz
 Kosten
 Zeit
 Aktualität
III. Analyse von CRM & Social Data
Die Vorteile von QlikView
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•Performante Aggregation und Korrelation beliebiger Datenquellen
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•Intuitive Visualisierung von Kennzahlen, Trends und Auffälligkeiten
•Assoziative Analyse von kausalen Zusammenhängen
Self-Service BI
•Interaktive Exploration der Daten in beliebiger Tiefe und Komplexität
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Quelle: www.plus-it.de
Einsatz von Social Data für:
Anreicherung von / mit CRM-Daten
Qualifizierung von Facebook Fans
Segmentierung von Kunden
Ein letzte Sache: Korrelation ist ...
32
Quelle:
http://arxiv.org/pdf/1401.4208v
1.pdf
... nicht gleich Kausalität.
33
Quelle:
https://www.facebook.
com/notes/mike-
develin/debunking-
princeton/1015194742
1191849
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
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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