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Social Media Daten effektiv nutzen
- 1. l© MHP Management-und IT-Beratung GmbH Social Media Daten effektiv nutzen SOCIAL MEDIA ANALYTICS Michael Schemel & Vanessa Deborah Viellieber | MHPDeepDive : 06.12.2018
- 2. l 13.12.2018 SAP AnalyticsCloud – Live Data Connections Praxisbeispiel zur Anbindung von SAP BW und Universen Weitere MHPDeepdive www.mhp.com/events Divecourse Zu Beginn sind alle Teilnehmer auf stumm geschalten. 1. MHPDeepDive Vortrag Name des Referenten 2. Pressekonferenz (Fragen & Antworten) Sie können bereits während der Web Session über die Chatfunktion im rechten Fenster Fragen einreichen. www.youtube.de/MHPProzesslieferantwww.slideshare.net/MHPInsights MHPDeepDive verpasst? Alle vergangenen MHPDeepDive`s finden Sie hier: MHPDeepDive: Social Media Analytics-Social media Daten effektiv nutzen
- 3. l FH Heidelberg, StanfordUniversity, Sky, Q_PERIOR AG, MHP Social Media Analytics, Marketing Science, Customer Insights, Strategieberatung Social Media Daten liefern Ihnen ganzheitliche Informationen über Kunden, Ihren Markt und Ihre Mitbewerber MHPDeepDive: Social Media Analytics – Social Media Daten effektiv nutzen Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Hoffmann- La Roche AG, Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) Institut für Statistik, MHP Data Science, Text Mining, NLP, Linguistics, Statistics, Machine Learning/ Deep Learning Ich möchte Ihnen gerne die Chancen und Herausforderungen von Social Media Analytics entlang der Wertschöpfungskette näher bringen. Vanessa Deborah Viellieber Senior Data Scientist BIG DATA & IoT Technologies Michael Schemel Social Media Evangelist BIG DATA & IoT Technologies
- 4. l Von “know beforeyou know” zu Produktempfehlungen Agenda 43 21 Welche Vorteile ergeben sich aus Social Media Analytics und wie funktionieren solche Methoden? MEHRWERT Wie wird mittels Web-/Text Mining ein Stimmungsbild von Kunden erzeugt? PRAXIS Wie passt AI und Social Media zusammen? REALITÄT Welchen Herausforderungen müssen wir uns stellen? VERHALTENSWEISEN
- 5. l Von “know beforeyou know” zu Produktempfehlungen Agenda 43 21 Welche Vorteile ergeben sich aus Social Media Analytics und wie funktionieren solche Methoden? MEHRWERT Wie wird mittels Web-/Text Mining ein Stimmungsbild von Kunden erzeugt? PRAXIS Wie passt AI und Social Media zusammen? REALITÄT Welchen Herausforderungen müssen wir uns stellen? VERHALTENSWEISEN
- 6. l Verhaltensweisen ändern sich… WelchenHerausforderungen müssen wir uns stellen 6 Wahlkampftermin von Hillary Clinton, 2016 Quelle: Hillary Clinton Campaign © 2018 MHP – A Porsche Company
- 7. l … oder dochnicht? Welchen Herausforderungen müssen wir uns stellen 7 Generation „Kopf runter“ im Laufe der Zeit © 2018 MHP – A Porsche Company
- 8. l Jährliche Entwicklung vonDatenvolumen - mehr Nachfrage nach großen Servern Welchen Herausforderungen müssen wir uns stellen 8 Obgleich die hohen Nutzerzahlen von Social Media und die hohe Verbreitung mobiler Technologien auf künftig verringerte Wachstumsraten hindeuten, dürfte insbesondere mit den neuen elektronischen Dienstleistungen (z.B. Gesundheit, Mobilität), die auf orts- und situationsbezogenen Daten aufsetzen, das Datenvolumen weiter zu nehmen DatenvolumeninExabyte 130 1.227 2.837 8.591 40.026 2005 2010 2012 2015 2020 Statista 2012 © 2018 MHP – A Porsche Company
- 9. l Social Media –Nachhaltige Veränderung des Kundenverhaltens Welchen Herausforderungen müssen wir uns stellen 9 2.009 Tumblr Posts getätigt 102.825 YouTube Videos hochgeladen Innerhalb einer Sekunde werden im Internet… 2.404.236 E-Mails versendet 49.318 Google Suchanfragen gesendet G B 28.077 GB Daten- verkehr generiert 2.238 Instagram Fotos hochgeladen 9.433 Tweets veröffentlicht 1.782 Skype Anrufe getätigt Kunden diskutieren auch unangenehm wahrgenommene Ereignisse mit dem Produkt, dem Vertrieb oder dem Service öffentlich Aufsichtsbehörden und regulatorische Einrichtungen kommunizieren mit den Kunden Kunde tritt als Prosumer im Produktlebenszyklus auf 8 von 10 Kauf- entscheidungen sind durch Online-Kunden- rezensionen beeinflusst Das digitale Zeitalter verändert das Verhalten der Kunden Quelle: http://www.internetlivestats.com/one-second/ Statista 2018 © 2018 MHP – A Porsche Company
- 10. l Von “know beforeyou know” zu Produktempfehlungen Agenda 43 21 Welche Vorteile ergeben sich aus Social Media Analytics und wie funktionieren solche Methoden? MEHRWERT Wie wird mittels Web-/Text Mining ein Stimmungsbild von Kunden erzeugt? PRAXIS Wie passt AI und Social Media zusammen? REALITÄT Welchen Herausforderungen müssen wir uns stellen? VERHALTENSWEISEN
- 11. l Wie passt AIund Social Media zusammen Die Marketing Analytics-Evolution © 2018 MHP – A Porsche Company 11 Künstliche Intelligenz in sozialen Netzwerken wird in als effiziente Möglichkeit genutzt, große Cluster von nutzergenerierten Informationen zu sortieren Für soziale Medien bedeutet dies, dass die AI von personalisierten Produktvorschlägen auf der Basis früherer Engagements über Bild- und Spracherkennung bis hin zu tiefer Stimmungsanalyse alles Mögliche unterstützen kann.
- 12. l Unternehmen auf IhremWeg zur Realisierung der AI-Strategie Wie passt AI und Social Media zusammen © 2018 MHP – A Porsche Company 12
- 13. l Wie stark wirdeine Marketingorganisation von Daten gesteuert? 13 Wie passt AI und Social Media zusammen © 2018 MHP – A Porsche Company Wettbewerbsfähigkeit Weil täglich neue Marketingkanäle und - technologien auftauchen, müssen die Marketer ihre Analysestrategien, Kompetenzen und Datenlösungen ständig anpassen und weiterentwickeln, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Entscheidungshilfe Der Erfolg von Marketingorganisationen ist zunehmend davon abhängig, bessere und schnellere Entscheidungen mithilfe von Daten zu treffen. Output Ganz gleich, ob Ihr Marketingteam hinsichtlich der Daten noch krabbelt, bereits läuft oder schon rennt, sollten Sie unbedingt wissen, wie Ihre Analysen heute zum Erfolg beitragen, um morgen Fortschritte zu erzielen.
- 14. l Von “know beforeyou know” zu Produktempfehlungen Agenda 43 21 Welche Vorteile ergeben sich aus Social Media Analytics und wie funktionieren solche Methoden? MEHRWERT Wie wird mittels Web-/Text Mining ein Stimmungsbild von Kunden erzeugt? PRAXIS Wie passt AI und Social Media zusammen? REALITÄT Welchen Herausforderungen müssen wir uns stellen? VERHALTENSWEISEN
- 15. l Social Media Analyticskann wertvolle Erkenntnisse für Stakeholder entlang der gesamten Wertschöpfungskette erschließen 15© 2018 MHP – A Porsche Company Wie wird mittels Web-/Text Mining ein Stimmungsbild von Kunden erzeugt Inbound Logistics Operations Outbound Logistics Marketing & Sales Service Organization Human Resources Research & Development Procurement
- 16. l 16© 2018MHP – A Porsche Company Wie wird mittels Web-/Text Mining ein Stimmungsbild von Kunden erzeugt Big Data Plattformsicht unter Berücksichtigung von Social Media Analytics Anwendungsfällen Personal Dashboard Ind. Report- Generator Social Media Crawler Engine Text Analyzing RessourcesBig Data Storage Twitter RSS Blogs Topic Discovery Sentiment Analysis Key Word Detection Content Provider Morning Alerts Compar. Reports Decisioning Location Trending Issues Freq. Questions Extractor Opinions Distribution …
- 17. l Wie wird mittelsWeb-/Text Mining ein Stimmungsbild von Kunden erzeugt Anwendung von Document Retrieval Verfahren zur Sammlung relevanter Daten Document Retrieval Natural Language Processing Topic Modeling Sentiment Analysis … © 2018 MHP – A Porsche Company
- 18. l Wie wird mittelsWeb-/Text Mining ein Stimmungsbild von Kunden erzeugt Aufbereitung der textuellen Daten durch NLP Methoden zur weiteren Analyse Document Retrieval Natural Language Processing Topic Modeling Sentiment Analysis … © 2018 MHP – A Porsche Company
- 19. l Wie wird mittelsWeb-/Text Mining ein Stimmungsbild von Kunden erzeugt Identifikation von Schwerpunktthemen anhand von Topic Modeling Document Retrieval Natural Language Processing Topic Modeling Sentiment Analysis … © 2018 MHP – A Porsche Company
- 20. l Wie wird mittelsWeb-/Text Mining ein Stimmungsbild von Kunden erzeugt Verstehen der Kundenstimmung in Bezug zu den entsprechenden Themen Document Retrieval Natural Language Processing Topic Modeling Sentiment Analysis … © 2018 MHP – A Porsche Company
- 21. l Von “know beforeyou know” zu Produktempfehlungen Agenda 43 21 Welche Vorteile ergeben sich aus Social Media Analytics und wie funktionieren solche Methoden? MEHRWERT Wie wird mittels Web-/Text Mining ein Stimmungsbild von Kunden erzeugt? PRAXIS Wie passt AI und Social Media zusammen? REALITÄT Welchen Herausforderungen müssen wir uns stellen? VERHALTENSWEISEN
- 22. l Social Media Analyticsist mehr als Reporting und blickt in die Zukunft Welche Vorteile ergeben sich aus Social Media Analytics 22 „Was ist geschehen?” „Wie viele, wie oft, wo?” „Was ist eigentlich genau das Problem?” „Welcher Handlungsbedarf besteht?” „Warum geschieht das?” „Was ist, wenn es mit diesen Trends weitergeht?” „Was wird als nächstes geschehen?” Optimierung Prognose- Modelle Vorhersage/ Extrapolierung Statistische Auswertung Warnsystem Abfragen/ Drill down Ad coc Berichte Standard Berichte „Was kann im besten Fall geschehen?” Weiterentwicklung der Erkenntnisfähigkeit Wettbewerbsvorteil Advanced Analytics Reporting Level 5: Game-changing Level 4: Business-driven Level 3: Integrated Level 2: Opportunistic Level 1: Somehow 1 2 3 4 5 Business Questions © 2018 MHP – A Porsche Company
- 23. l Generierung von neuemGeschäftswissen durch Social Media Daten Welche Vorteile ergeben sich aus Social Media Analytics 23© 2018 MHP – A Porsche Company Big Data Speicherung & Aggregation 1 2 3 4 1 3 Intelligentes Modell Application Veredelte Daten Business Impact WIFI Soziales Netzwerk Kundendaten Bewegung Geo-Fencing RAW DATA Beispiel Rohdaten 2 Mustererkennung & Analytisches Know-How Herausgezogene Muster & Regeln (= Intelligentes Modell)
- 24. l Wir beherrschen… Use Cases Methodik& Algorithmen Technologien HR Advanced Analytics BenchmarkingSocial Media Monitoring Social CRM Machine Learning Deep Learning Optimierungs- verfahren Multivariate Statistik Deskriptive Statistik Data Exploration Etc. Natural Language Processing Issue Management Customer Care IBM SPSS, Watson Python, TensorFlow Rstudio & Shiny Hootsuite SAS SAP PAL/ HANA Wie funktionieren solche Methoden © 2018 MHP – A Porsche Company
- 25. l Unsere Unterscheidungsmerkmale, Erfahrung,Themen, … Wie funktionieren solche Methoden 01 02 04 05 0603 1 Unsere Unternehmensperspektive Klarer Fokus auf business impact und Schwerpunktsetzung gemäß unserer Unternehmenswerte 2 End-to-end Lieferfähigkeit Durch das Zusammenspiel von Analytik, Strategie und Technologie sind wir in der Lage, globale end-to-end Lösungen anzubieten 3 Die volle Leistungskraft von MHP Integration und Vernetzung von Data Science Consultants und Marketing Consultants in der MHP Gesamtorganisation 4 Kundenanpassung, Innovation & Kreativität Neue Perspektiven und kundenzentrierte Lösungen statt Antworten ‚von der Stange’/ ‚Präsentation Bauchladen’ 5 Einfluss durch Enablement Einzigartiger Ansatz der Zusammenarbeit mit unseren Kunden und Partnern führt zu langanhaltenden Veränderungen 6Unabhängigkeit Keine Interessenskonflikte: Geschäftsmodell unabhängig vom Verkauf großskalierter Implementierungen & Lösungen © 2018 MHP – A Porsche Company
- 26. l MHPDeepDive: Social MediaAnalytics – Social Media Daten effektiv nutzen Vanessa Deborah Viellieber Senior Data Scientist Data Science, Text Analytics, NLP Mobil: +49 (0)151 20302398 E-Mail: vanessa.viellieber@mhp.com Michael Schemel Manager Social Media Analytics, Marketing Science Mobil: +49 (0)151 20306049 E-Mail: michael.schemel@mhp.com
- 27. l MHPDeepDive SAP Analytics Cloud– Live Data Connections 13.12.2018 - 11:00 Uhr MHPDeepDive verpasst? Kein Problem! Mitschnitte und Videos: http://www.youtube.com/MHPProzesslieferant Präsentationsunterlagen: http://de.slideshare.net/MHPInsights MHPDeepDive: Social Media Analytics-Social Media Daten effektiv nutzen