Welch eine große Schlagzeile für ein Comeback nach einer dreimonatigen Pause auf diesem Blog. Eigentlich eine taktisch sehr unkluge Pause, weil die Sichtbarkeit dieses Blogs nach der Blog-Parade explodiert ist. Dennoch musste ich mich in diesem Jahr sowohl privat als auch beruflich verändern, anders aufstellen und mich an neue Strukturen gewöhnen. Doch nun bin ich mal wieder hier zu Besuch und habe endlich ein interessantes Thema gefunden. Seit Januar arbeitet bei uns Sebastian Schmitz als Web-Analyst und deckt für uns den Teil Google Adwords und Google Analytics ab. Wir sitzen nach der Arbeit oft noch auf ein Feierabendbierchen zusammen und planen die nächsten Schritte unserer Projekte. Der Vorteil dieser Gespräche ist es, dass wir meistens nicht über unsere Kunden sprechen, sondern über unsere Firma und über die eigenen Projekte. Sebastian ist der Herr der Zahlen und irgendwann kamen wir auf die Idee unsere Firmendaten mal genauer zu betrachten und vor allem zu vergleichen.

Der Anfang einer spannenden Idee

Wir haben uns mal bei Google Analytics die Zahlen der Webseite von Contunda angesehen und uns angesehen, wie viele Beiträge wir in diesem Zeitraum bereits veröffentlicht haben. Dann schauten wir uns die Zahlen des Folgejahres an. Mit diesen Kennzahlen stellten wir die Prognose für 2016 auf. Wir haben uns einen Sichtbarkeitswert aufgeschrieben, den wir bei einer bestimmten Anzahl von Blog-Beiträgen mit der Webseite am Ende des Jahres haben müssten. Dieses exponentielle Wachstum blendet zwar sämtliche Google-Updates und Veränderungen der sich wandelnden SEO-Faktoren aus, aber wir fanden die Idee sehr spannend. Mit diesen Zahlen konnten wir eine Mindestmenge an Blog-Beiträgen für das Jahr 2016 bestimmen.

Plötzlich stand ich vor dem Begriff „Predictive Analytics“

Als Sebastian nach Hause ging, hat mich dieses Thema weiter beschäftigt und plötzlich landete ich auf dem Blog von Dr. Parsis Dastani, der auf dem Blog als Experte der Dastani Consulting GmbH für „Predictive Analytics“ auftritt. Dieses Unternehmen berät Unternehmen bei der Einführung und Optimierung von verschiedenen Predictive Analytics Verfahren. Er hat zum Beispiel für Conrad die Einführung des Verfahrens begleitet und einen Vortrag darüber auf der Big Data Summit 2016 gehalten.

Ich habe unzählige Artikel über dieses spannende Thema gelesen und bin noch mehr auf unsere Berechnungen gespannt und wie weit wir am Ende daneben liegen. Aber nun schulde ich euch eine Erklärung.

Was wird unter „Predictive Analytics“ verstanden?

Erstmal vorab: Keine Ahnung, ob ich das Thema wirklich in seinem gesamten Umfang verstanden habe. Um es am einfachsten zu erklären beziehe ich mich auf seinen Artikel über die Anwendungsbeispiele und fasse hier das Beispiel aus dem E-Commerce auf. Ähnlich wie bei unseren Berechnungen werden mit Hilfe eines Systems verschiedene Kennzahlen verglichen und in Relation gesetzt, um bei einem Versandhändler taggenaue Absatzmengen zu bestimmen. Mit Hilfe einer langfristigen Datenerhebung werden nicht nur die Umsatzzahlen und die Produkte mit besonders hoher Nachfrage verglichen, sondern die Berechnung beginnt von der anderen Seite. Das Verhalten der Kunden wird mit Hilfe dieser Vorhersagen vorausgesagt. Dies geht soweit, dass Kundenprofile erstellt werden, mit dessen Hilfe Wahrscheinlichkeiten eines Kaufs berechnet werden. Während wir also mit Google Analytics nur aktuelle und vergangene Zahlen bewerten und analisieren können, ist es Anwendern von Predictive Analytics Verfahren möglich, in die Glaskugel zu gucken.

Kundenfang im E-Commerce wird noch viel krasser

Seit Sebastian bei uns für Google Analytics zuständig ist, bekomme ich viel mehr Reportings und Zahlen auf dem Tisch, nach denen ich meine nächsten Schritte im Online-Marketing für den jeweiligen Kunden abstimmen kann. Jedoch spielen wir aktuell die Wahrsager und können bei unseren Kunden auf keine vorhersagenden Daten zurückgreifen. Der Online-Käufer ist längst kein Fremder mehr, aber selbst mit unseren vielen Daten, stehen wir noch am Anfang, aber die Technologie steht schon längst vor der Tür. Ich bin gespannt wann ich mir solche Zahlen zum ersten Mal ansehen darf. Die Zeit wird kommen und ich bin darauf vorbereitet.

Optimierung eines Online-Shops

Jetzt habe ich so von den Möglichkeiten geschwärmt, die ich gar nicht nutze, aber dennoch optimieren wir auch Online-Shops, Doch wie machen wir das, wenn wir nicht wahrsagen können? Wir setzen auf saisonale Trends, aktuelle Verkäufe, Google Analytics, SEO-Rankings, Google Trends, Blog-Artikel, Medienberichte und viele weitere Faktoren. Als das ist auch eine Vorhersage, jedoch blicken wir nur wenige Tage oder Monate in die Zukunft und bedienen uns klassischen Mustern der Wiederholung, wie Ferienzeiten, Feiertage und Geburtstage.

Beispiel:

Eine Kundin eröffnet einen Online-Shop. Sie startet ganz am Anfang, also ohne Werbung, Bekanntheit oder sonstiger Starthilfe. Also erstellen wir einen Online-Shop, fügen die Produkte ein und schreiben allgemeine Texte über die Produktgruppen. Dazu eröffnen wir geeignete Social Media Kanäle und erstellen zeitnah die ersten Videos für YouTube. Dann kommt der große Tag: Der erste Verkauf! Unser Motto „Wenn ein Produkt einmal verkauft wurde, dann gelingt dies auch ein zweites Mal“ wird befolgt und wir optimieren das verkaufte Produkt. Dann wird ein weiteres Produkt verkauft und weiter geht die Optimierung, bis der Shop dann läuft, aber die Arbeit natürlich nie endet.

Bildquelle: Pixabay-User nvodicka

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