Patricia Feubli von SEMSEA gab im SOMEXcircle vom 9. Mai 2017 einen spannenden Einblick in die Welt der Daten und zeigte auf, welche Möglichkeiten Data Science für das moderne Marketing bieten. Data Science – das Extrahieren von Wissen aus Daten – ist Gold wert. Mit der systematischen Analyse interner und externer Daten öffnen sich viele Tore: optimiertes Datenmanagement, verbesserte Kundenkenntnisse, Entwicklungsprognosen, gezielteres Marketing, effizienter Einsatz von Werbemitteln und vieles mehr. Dabei ist Data Science weit mehr als die Auswertung von Webdaten. Patricia Feubli gab den Teilnehmern als erstes einen Einblick in die Data-Science-Werkzeuge. Danach ging sie direkt über zu praktischen Beispielen. So konnte in einem Projekt die Bettenbelegung eines Spitals der nächsten 7 Tage dank dem Webtraffic mit einer sehr hohen Genauigkeit vorhergesagt werden. In einem zweiten Projekt wurden die AdWords-Kampagne einer Firma aufgrund der Affinitäts-Kategorien, welche Google sammelt, zielgenauer ausgesteuert.

1. Gold schürfen im Marketing mit
Data Science
SOMEXcircle
9. Mai 2017

2. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Dr. Patricia Feubli
Economist und Data Scientist,
PhD in Economics https://www.xing.com/profile/Patricia_Feubli
patricia.feubli@semsea.ch
Erfahrung
9 Jahre Economic Research und Data
Science, 4 davon als Senior Economist im
Credit Suisse Swiss Industries Research
(vor allem Detail-, Gross- und Autohandel,
Informatik, Telekom)
Weiterbildungen
Data Science Specialization (Johns
Hopkins University, USA)
Google Adwords Experten-Zertifizierung
Vernetzung
Referentin bei Somex Cloud und
verschiedenen Online-Marketing-Events,
Vernetzung im Detailhandel

3. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Agenda
1. Daten: Warum sind sie so wichtig?
2. Was ist Data Science?
3. Zwei Cases: Prognose und Clustering
4. Was ist der Mehrwert von Data Science?
5. Best Practice

4. Daten: Warum sind sie so wichtig?

5. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Riesige Datenmengen stehen zur Verfügung
47 Zetabytes
=
47 000 000 000 000 Gigabytes
0.13 Zetabytes
=
130 000 000 000 Gigabytes
20202005
Quelle: IDC
1.5 x

6. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Daten bergen Wissen….
DATEN
=
WISSEN
Daten enthalten wertvolle Informationen
Daten decken Zusammenhänge auf
Daten werden für Reality-Checks verwendet

7. Was ist Data Science?

8. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Data Science zieht Wissen aus den Daten
2,53
15,2
701.556
5.382
7,020
28.573
56
77,4
12,7
Daten Data Science
Mathematik
+
Statistik
+
Computer Science
+
Visualisierungstechnik
+
Business-Knowhow
Wissen

9. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Datenmanagement ist Grundvoraussetzung
Erheben
Sicher
speichern
Qualität
sichern
Aktualisieren
Zugriffe
verwalten
Rasch
liefern
Datenmanagement
Data Science/
Datenanalyse
Deskriptiv Exploration Inferentiell
Prädikativ Kausal Mechanistisch

10. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Data Science verfügt über viele Werkzeuge
Deskriptiv Explorativ Inferentiell Prädiktiv Kausal Mechanistisch
Beschreiben Entdecken Testen
Schätzen
Verallgemeinern
Prognostizieren
(u.a. machine
learning)
Ursachen
finden
Natur-
wissenschaftlich

11. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Deskriptive Tätigkeiten - Beschreiben

12. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Explorative Tätigkeiten - Entdecken

13. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Inferentielle Tätigkeiten - Testen
Hypothese
Webtraffic ist abhängig
von Wetter und
Tennisturnieren
Test mit Modell

14. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Prädiktive Tätigkeiten - Prognostizieren
Algorithmen
Modelle

15. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Kausale Analysen - Ursachen finden
✓
✓
x

16. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Mechanistische Analysen - Prozesse verstehen

17. Zwei Cases:
Prognose und Clustering

18. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Prognose: Webtraffic als Umsatzindikator
Ziel:
Spital will mittels Webtraffic Bettenbelegung bzw. Umsatz prognostizieren
?

19. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Prognose: Webtraffic als Umsatzindikator
Grund:
Bessere Planung, digitale Sensibilisierung
Evidenz:
Studien zeigen Zusammenhang zwischen Webtraffic und Anzahl Not-
aufnahmen

20. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Prognose: Webtraffic als Umsatzindikator
Vorgehen:
1. Verfeinerung der Frage: Einzelne Klinik, einzelne
Webseiten, Prognosezeitraum (Lageplan vs. Angebot)
2. Daten zu Traffic auf einzelnen Webseiten, Bettenbelegung,
Zeitraum zwischen Diagnose und Überweisung an Spital
3. Time series-Regression mit Lag
4. Signifikanzanalyse, Treffgenauigkeit, Robustness-Check

21. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Prognose: Webtraffic als Umsatzindikator
Resultat:
Prognose X Tage im Voraus mit durchschnittlicher Treffgenauigkeit von
über 80%
✓

22. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Clustering: Data Science-optimierte AdWords
Ziel:
Kundengruppen mit den meisten Website-Besuchen
Kundengruppen mit dem höchsten Umsatzanteil
Grund:
AdWords-Kampagnen auf Kundengruppen mit hohem Potenzial ausrichten

23. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Clustering: Google Analytics liefert Daten
=

24. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Clustering: Kundengruppe nach Wichtigkeit

25. Was ist der Mehrwert von
Data Science?

26. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Richtig angewendet erhöht Data Science Erfolg
Wissen
Mehr Umsatz bzw. tiefere Kosten
Markt
Kunden
Kampagnen
Traffic
Prozesse
…
Gezieltere Marktpositionierung
Gezieltere Kundenansprache
Tieferer Streuverlust
Optimale Ausrichtung der Webseite
Prozessoptimierungen
…

27. Best Practice

28. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Data Science ist interdisziplinär
Business-Verständnis
Daten-Verständnis
Datenaufbereitung
Reporting/ Data Mining/
Modelle/ Prognose
Evaluation/
Interpretation
Visualisierung/
Verwendung
2,53
15,2
701.556
5.382
7,020
28.573
56
77,4
12,7

29. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Richtige Interpretation braucht gute Daten
Voraussetzungen für Data Science-Projekte:
…
Daten Datenbank
Analyse-
software
Spezialist Zeit

30. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Richtige Interpretation braucht gute Daten

31. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Richtige Interpretation braucht gute Daten
Voraussetzungen für Data Science-Projekte:
…
Daten Datenbank
Analyse-
software
Spezialist Zeit

32. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Web-Analyse-Tools sind Hilfsmittel
Quelle: www.digitalanalyticsinsider.com

33. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Web-Analyse-Tools sind Hilfsmittel
Web-Daten
Google Analytics
…
Deskriptiv Explorativ Inferentiell Prädiktiv Kausal Mechanistisch
Daten Datenbank
Analyse-
software
Spezialist Zeit

34. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Best Practice - Step by Step
A. Welche Daten brauchen wir?
B. Haben wir diese Daten bereits?
C. Verstehen wir die Daten?
D. Wie gut ist die Qualität der Daten?
E. Wie und wo speichern wir die Daten?
F. Wie aktualisieren wir die Daten?
A. Welche Frage wollen wir beantworten?
B. Haben wir die richtige Datengrundlage?
C. Welche Methode und Software wollen
wir verwenden?
D. Sind die Resultate robust?
E. Wie sind die Resultate zu interpretieren?
F. Wie visualisieren wir die Resultate?
G. Wie entscheiden wir aufgrund der
Resultate?

35. ©SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG
Key: Daten birgt wertvolles Wissen
Daten
Information
Wissen
W
ert
Entscheid

36. data-science@semsea.ch