Datenanalyse: Was ist das?
Bei der Datenanalyse werden statistische Methoden verwendet, anhand derer bereits bestehende Daten analysiert werden, um für ein Unternehmen relevante Informationen zu einem bestimmten Bereich zu gewinnen. Diese Informationen dienen als Basis für die Entscheidungsfindung. In Zeiten, in denen die Datenmengen schier unendlich scheinen und nicht aufhören zu wachsen, ist es für Unternehmen ein Muss, diese Daten entsprechend zu verarbeiten und zu analysieren. Denn nur so können die gesammelten Daten genutzt werden, um zukünftige Unternehmensschritte zu planen, bereits getätigte Entscheidungen zu bewerten und Risiken zu minimieren.
Die Datenanalyse oder Datenauswertung beschreibt den Prozess der Gewinnung von wertvollen Informationen aus Rohdaten. Diese Daten kommen oft aus einem sogenannten Data Warehouse, in dem bereits die Vorarbeit der logischen Verknüpfung von Daten erfolgte. Somit stehen diese für die statistische Analyse zur Verfügung. Die aus der Analyse resultierenden Ergebnisse werden dann in Form von Zahlen, Fakten, Metriken oder Datenvisualisierungen (z.B. Diagramme, Tabellen) veranschaulicht und zur Weiterverwendung bereitgestellt.
Datenanalyse: Definition, Anwendungsfälle, Ziele und Infos
In den vorherigen Punkten wurden Anwendungsbeispiele für eine Datenanalyse im Marketing angedeutet. Insbesondere mit der zunehmenden Digitalisierung ist die Datenanalyse im Marketing unabdingbar geworden. Mithilfe von einer ordentlichen Datenanalyse kann die Marketingstrategie, die Webseite oder eine Kampagne erfolgreich evaluiert werden.
So hat sich die Datenanalyse im Marketing zu einem fundamentalen und bedeutsamen Erfolgsfaktor entwickelt, der in der heutigen Zeit nicht mehr wegzudenken ist. Deshalb wurden neben den klassischen, beschrieben Methoden weitere Methoden entwickelt, die nur auf das Marketing zugeschnitten wurden.
Multivariate Datenanalyse
Bei der multivariate Datenanalyse werden mehrere verschiedene Parameter betrachtet, um die Zusammenhänge zu erkennen und eine Optimierung zu erzielen. Üblicherweise wird diese Analyse anhand einer Usability-Analyse bei der Evaluierung von Webseiten genutzt. Die Daten, die jeder Nutzer bei einem Besuch auf der Webseite generiert werden in Betracht gezogen und für eine Optimierung genutzt. Das können zum Beispiel die Verweildauer oder das Scrollverhalten jedes einzelnen Kunden sein.
Kohortenanalyse
Die Kohortenanalyse umfasst die Gruppierung von Kunden anhand von Aktionen bzw. Ereignissen. Die Kriterien für eine Kundengruppierung sind ähnliche Aktionen zu ähnlichen Zeitpunkten. Dies kann zum Beispiel der erste Einkauf von Kunden sein, die zeitlich nah beieinander liegen.
Mithilfe der Kohortenanalyse kann der Nutzer den Kundenlebenszyklus verstehen und evaluieren, um Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren und Maßnahmen abzuleiten. Infolgedessen kann zum Beispiel das Kaufmuster oder Verhaltensmuster einer sogenannten Kohorte erkannt und definiert werden und dadurch wann der nächste Einkauf womöglich stattfinden könnte.
Churn Analyse
In der Churn Analyse wird die Kundenabwanderungsrate berechnet. Mit der Churn Analyse werden Faktoren analysiert, warum ein Kunde die angebotenen Leistungen von einem Unternehmen nicht mehr berücksichtigen möchte.
Ein typisches Beispiel ist die Kündigung eines Abonnements. Für eine Kündigung kann es diverse Gründe geben, wie zum Beispiel Qualitätsmängel, ein schlechter Kundenservice oder einfach Unterbietungen durch Wettbewerber. Das Ziel der Analyse ist es, die Abwanderungsrate so gering wie möglich zu halten, damit kein großer Rückgang im Umsatz zustande kommt.
Die Churn Analyse kann in Kombination mit Analyseverfahren wie der Kohortenanalyse genutzt werden, um den maximalen Mehrwert zu erzielen. Mit der Methode können die Kunden in relevante Kohorten Gruppen eingeteilt werden, um die Abwanderungen genauer zu ermitteln und effektiv gegenzusteuern.
Die ABC-Analyse
Die ABC-Analyse unterteilt zum Beispiel Kunden je nach Wichtigkeit und Wert für das Unternehmen. Demzufolge werden Kunden je nach Wichtigkeit in A, B oder C Kunden gegliedert. Mit dieser Methode konzentriert sich das Unternehmen auf das wesentliche, demzufolge bewirkt die Analyse, dass Maßnahmen ressourcenschonend und kundenorientiert entwickelt werden.
Das Prinzip der ABC-Analyse wurde von dem Pareto-Prinzip abgeleitet. Damit sind 20 Prozent der Kundschaft für 80 Prozent des Umsatzes verantwortlich. Ziel der ABC-Analyse ist es die Kundschaft mit dem höchsten Umsatz zu identifizieren und individuelle Lösungen bzw. Maßnahmen zu entwickeln.
Kundenwertanalyse
Die Kundenwertanalyse identifiziert den Wert des einzelnen Kunden für das Unternehmen. In Anlehnung der ABC-Analyse berücksichtigt die Kundenwertanalyse die Umsätze eines Kunden und betrachtet dies in der Beziehung mit den Aufwendungen. Außerdem spielen Faktoren wie die Kundenbindung, die Loyalität, das Referenzpotential und der Einzahlungsüberschuss eine wichtige Rolle bei der Analyse. Darüber hinaus können diverse weitere Faktoren in Betracht gezogen werden, je nach Betrachtungsweise des Kundenwertes.
RFM Analyse
Die RFM Analyse stützt sich auf die drei Kennzahlen Recency, Frequency und Monetary auf Deutsch Aktualität, Häufigkeit und Umsatz. Mithilfe dieser Kennzahlen wird ein Punkteverfahren aufgesetzt, um die Kunden in Segmente und Zielgruppen einzuteilen. Im Anschluss daran werden jedem Segment bzw. Gruppe eine Eigenschaft oder ein Wert zugewiesen. Diese Werte können variieren. Üblicherweise werden unter anderem Werte wie Profitabilität und Treue einbezogen.
Next Best Offer
Die Methode „Next Best Offer“ wird häufig in Kombination mit der prädiktive Datenanalyse genutzt, zumal Next best offer, wie der Name schon verrät, sich auf das nächste Angebot in der Zukunft festlegt. Infolgedessen wird mit dieser Methode das nächstbeste Angebot für den Kunden identifiziert, um den Umsatz und die Kundenbindung zu stärken.
Mit dieser Vorgehensweise können bestimmte Muster im Vorfeld identifiziert werden, wie beispielsweise die Frage, welches Produkt in welcher Preiskategorie der Kunde als nächstes kaufen könnte. Demzufolge kann das Angebot auf den einen Kunden zugeschnitten und personalisiert werden. Wie bei der prädiktiven Datenanalyse können Methoden wie das maschinelle Lernen genutzt werden, um frühzeitig das nächstbeste Angebot zu identifizieren.
Die wichtigsten Techniken und Methoden der Datenanalyse
Was ist prädiktive Analytik?
Grundsätzlich unterscheidet man vier Grundtypen der Datenanalyse: Die deskriptive Analytik, die diagnostische Analytik, die prädiktive Analytik und die präskriptive Analytik. Von steigender Bedeutung ist heute vor allem die prädiktive Analytik, welche es Organisationen ermöglicht, aktuelle und historische Fakten und Zahlen zu betrachten, um Vorhersagen über unbekannte zukünftige Ereignisse zu treffen. Sie stützt sich auf viele Techniken aus den Bereichen Data Mining, Statistik, maschinelles Lernen, prädiktive Modellierung und künstliche Intelligenz. Zu den Zielen der prädiktiven Analytik gehören Vorhersagungen zu treffen, die Risiken zu identifizieren und zu bewerten, die Chancen zu erkennen und letztlich die Entscheidungsfindung zu steuern.
Wie profitieren Unternehmen von prädiktiver Analytik?
Obwohl die prädiktive Analytik die Zukunft natürlich nicht mit völliger Sicherheit vorhersagen kann, kann sie Organisationen bei der Planung von sehr wahrscheinlichen Verhaltensweisen und Ergebnissen unterstützen. So können Unternehmen
nützliche Prognosen treffen,
Risiken identifizieren, bewerten und reduzieren,
neue Chancen aufzeigen,
Betriebsabläufe optimieren,
Marketingkampagnen verbessern,
Kunden gezielter ansprechen,
den Umsatz steigern.
Letztendlich befähigt die prädiktive Analyse Organisationen vorausschauender und proaktiver zu denken.
Wie funktioniert der Prozess einer prädiktiven Analyse?
Wenn Sie mit der prädiktiven Analyse arbeiten, müssen Sie zunächst ermitteln, welches Problem genau Sie lösen möchten. Stellen Sie sich die folgenden Fragen:
Was sind Ihre Geschäftsziele?
Nach welchen Erkenntnissen suchen Sie?
Aus welchen Datensätzen werden Sie schöpfen?
Was sind die Arbeitsergebnisse?
Zweitens: Sie müssen Ihre Daten sammeln. In diesem Fall arbeitet Data Mining Hand in Hand mit prädiktiver Analyse.
Als Nächstes verwenden Sie statistische Modelle, um Ihre Schlussfolgerungen zu unterstützen und zu testen. Dann kommen prädiktive Modelle ins Spiel, die in die Zukunft blicken. Sobald Sie die Prognosemodelle implementiert haben, können Sie die Ergebnisse nutzen, um fundiertere Entscheidungen in Ihrem Tagesgeschäft zu treffen.
Welche Einsatzmöglichkeiten bietet die prädiktive Analyse?
Die prädiktive Analyse wird immer wichtiger, da Unternehmen versuchen, erfolgreich für die Zukunft zu planen. Sie setzen diese Art der Analyse ein, um Daten in Chancen zu verwandeln und komplexe Probleme zu lösen. Beispiele für typische Anwendungsfelder der prädiktiven Analytik sind:
Betrugserkennung
Cyber-Sicherheitsbedenken nehmen zu. Mit der Fähigkeit, Muster und Anomalien zu erkennen, kann die prädiktive Analyse Organisationen dabei helfen, mögliche betrügerische Aktivitäten zu erkennen, bevor sie geschehen.
Operative Verbesserungen
Mit prädiktiven Modellen können Unternehmen eine größere Transparenz ihrer Systeme, Prozesse und Geräte erreichen. Verbunden mit den dazugehörigen Analysen können Unternehmen ihren Bestand besser berechnen, Ressourcen verwalten, Kosten senken und letztendlich die betriebliche Effektivität und Effizienz steigern.
Optimierung von Social-Media- und Marketingkampagnen
Unternehmen können prädiktive Analysen einsetzen, um festzustellen, was ihre Kunden kaufen, und um den Einfluss der sozialen Medien auf ihre Marke, ihre Produkte und ihr Unternehmen zu messen. Mit prädiktiver Modellierung können Unternehmen ihre Marketingpläne und Social-Media-Plattformen nutzen, um ihren Kundenstamm auszubauen.
Risikominderung
Die prädiktive Analyse kann eine große Anzahl von Datensätzen scannen und vergangene Trends durchforsten, um organisatorische Schwachstellen jetzt und in der Zukunft aufzudecken. Mit diesen Informationen ausgestattet, können Unternehmen dann Vorsichtsmaßnahmen ergreifen, um Schäden zu verhindern.
Profitieren auch Sie von diesen Einsatzmöglichkeiten. Mit Nexis® Data Integration erhalten Organisationen über eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) Zugriff auf die LexisNexis-Datenbank. Sie erhalten so die von Ihnen benötigten Daten in einem für Sie geeigneten Format, damit sie in Ihre eigene Anwendung passen. Die API verwendet prädiktive Analysen, erstellt quantitative Modelle und steuert maschinelle Lernanwendungen. So können Sie Ihre Big-Data-Recherche auf ein neues Level heben oder spezialisierte Systeme mit dem richtigen Treibstoff versorgen.