Siegfried Stepke, Gründer von e-dialog, diskutiert die Wichtigkeit von Big Data in der heutigen Datenanalyse, betont die Notwendigkeit von Datenqualität und strategischem Know-how und warnt vor dem Missverständnis, dass nur große Datenmengen für wertvolle Erkenntnisse nötig sind. Er plädiert für die Identifizierung von Nutzerverhalten und den Einsatz komplexer Analysen, um Marketingstrategien zu optimieren und zukunftsorientierte Ansätze zu verfolgen. Datenschutz wird als grundlegende Voraussetzung hervorgehoben, um rechtliche Anforderungen zu erfüllen und Vertrauen bei der Datenverarbeitung zu schaffen.

1. Prediction
zur On- & Offpage
Optimierung
Siegfried Stepke,
Big Data Summit
3.12.2013

2. Wer ich bin
Siegfried Stepke, M.A.
Gründer und Geschäftsführer e-dialog
Country Manager der
Digital Analytics Association
stepke@e-dialog.at
+SiegfriedStepke

3. Über e-dialog
• gegründet 2003
• 26 angestellte Mitarbeiter
• Märkte: D-A-CH (plus Konzerntöchter)
• Branchen: alle, die Geschäft machen

4. Was wir können

5. Unsere Referenzen
Nationale & internationale Kunden und Kampagnen

6. Größte Spezialagentur im BestellerRanking 2012

7. Was ist eigentlich
Big Data
3.12.2013
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8. Big data is like teenage sex:
everyone talks about it,
nobody really know how to do it,
everyone thinks everyone else is doing it,
so everyone claims they are doing it too…

9. • Was ist BigData?

10. Unter uns gesagt:
Big Data ist eine willkommene Ausrede,
bisherige Versäumnisse in der DatenAnalyse aufzuholen.
Voraussetzungen:
•
Ziele - Business Objectives - Konzept
•
Datenqualität
•
Know-how
Dann reicht oft schon „small data“

11. Warum also doch?
• Große Datenmengen strukturiert untersuchen
• Abfolgen erkennen
• anreichern
• mit Rohdaten arbeiten
• komplexe Segmente erkennen
• Realtime Decision & Action

12. Insights generieren
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13. Zusammenhangsanalysen
• Zusammenhänge in den Daten
erkennen
• Explorativ, Hypothesen-gesteuert oder
Datengetrieben
• Unsicherheiten minimieren (aufgrund
statistisch signifikanter Ergebnisse)
• z.B. Kohorten-Analysen & RegressionsAnalysen
„An den richtigen Schrauben drehen!“

14. Bsp. Engagement von Mobile
Visits
„richtige Schraube“:
User, die die Website häufig besuchen, verbringen
weniger Zeit auf der Seite  Wiederkehrer
schneller zum Ziel führen!

15. Bsp. Kohorten-Analysen
• User, die nach dem Relaunch kamen, kamen danach
öfter wieder

16. Fragestellung: MultichannelEffekte
• Wie performen Regionen im Umkreis von 15km
eines stationären Shops?
• Wie nutzt regionales Online-Marketing den Shops?
• Prediction: Aufgrund der bisherigen Korrelationen –
wo zahlen sich neue Filialen aus, wo nicht?
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17. Karten-Darstellung
Dortmund
Wert/Trans: +18%
Wert/Visit: +40%
Conv-Rate: +18%
Schweinfurt (Kein Shop)
Wert/Trans: -13,7%
Wert/Visit: +3,49%
Conv-Rate: +20,3%
Frankfurt am Main
Wert/Trans: -8%
Wert/Visit: +20,9%
Conv-Rate: +29,9%
Erlangen
Wert/Trans: +18,9%
Wert/Visit: +91,8%
Conv-Rate: +90,6%
Baden-Baden
Wert/Trans: +18,9%
Wert/Visit: +88,3%
Conv-Rate: +89,9%
Seite 17

18. Zusammenhänge erkennen
3.12.2013
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19. Einfache oder richtige Strategien
Potentiale
Cash-Cow?
3.12.2013
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20. Weitere Use Cases
• Komplexe Flows untersuchen:
• “Aus welchen Quellen kamen User, die im CheckoutProzess ausstiegen um innerhalb von 10 Minuten mit
einem Voucher-Code den Prozess abzuschließen? Welche
Codes waren das?”
• Komplexe Anreicherung
• Wetter Daten nach Datum und Region
• Geographische Informationen wie
• Durchschnittliche Haushaltseinkommen
• Einwohnerdichte

21. 360° Analyse
Klingt abgedroschen

22. Transaktionen
• Verknüpfung mit POS
• Umsatz
• Transaktionen
• Produkte
• Verknüpfung mit CRM
• CLV
• Customer Journey
•…

23. Visits
• Lichtschranken
• Wärmebildkameras
• Kameras mit Bilderkennung
• Erfassung von Smartphones mit aktivem WLAN
•…

25. Bewegung
• Erfassung über Smartphones mit WLAN, Triangulierung
Video: www.nytimes.com/2013/07/15/business/attention-shopperstores-are-tracking-your-cell.html

26. Action!
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27. User zentrierte Analysen
• Erkennen des Users (meist anonym!)
• History und Attribute
e-commerce
Publisher

28. User Attribute
• Vordefiniert und automatisch für jeden User berechnet
• Macro Customer Journey Status
• Micro Customer Journey Status
• Demographische Metriken
• Kohorten
• CLV (Customer Lifetime Value)
• RFM (Recency – Frequency – Monetary)
• RFM Model basierende User Segmente und Zielgruppen
• Customer Predictions
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29. Automatisiertes Marketing
• OnSite
• Custom Content & Layout
• Next best offer
• Recommendation
• Outbound
• E-Mail Newsletter
• Trigger Mails

30. Automatisiertes Marketing II
• OffSite
• Realtime Bidding
• DMPs
• Off-Line
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31. Systematik in Zukunft
Kampagne
Messen
Sortiment
Zielgruppe
Platzierung
Optimieren
Analysieren
Regeln
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32. Datenschutz
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33. JA! Unbedingt einhalten!
• Datenschutz
• (indirekt) Personenbezogen
• Wo? In der Webanalyse? Oder nur bei
Zusammenführung der Daten?
• Auftragsdatenverarbeitungsvertrag!
• Datenschutzvereinbarung
• mit Kunden (MUSS es sowieso geben! Gibt es?)
• und Usern (ab Personenbezug)

34. Status & Next Steps
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35. Status und Next Steps
• Sorgen Sie für ordentliches Digital Analytics
• inkl. Strategie,
• Prozessen (Ressourcen) &
• Know-how
• Nicht machen = überholt werden
• Datenschutz einhalten!!!
• Was die Großen schon länger machen, wird jetzt
breit verfügbar (und leistbar)

36. But Remember:
A fool with a tool…
… is still a fool!

37. Vielen Dank
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38. Siegfried Stepke
e-dialog
+43 1 309 09 09
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stepke@e-dialog.at
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