Sie wissen es, bevor du es weißt – Predictive Analytics

Wie könnte man heute herausfinden, was der Kunde morgen möchte? Wie kann Werbung kundenorientiert und gezielt geschaltet werden? Wie weiß man heute, was morgen einen erwartet? Mit genau diesen und weiteren Fragen beschäftigt sich Predictive Analytics. Doch was genau ist Vorhersagen? Welche Methoden gibt es? Wie wurde seither auf Trends reagiert und warum waren sie bis jetzt sehr ungenau?

Bisherige Auswertungsverfahren bei den Medien Fernseher, Radio und Zeitung

Es gibt mehrere Faktoren wie hohe Popularität, positive Wahrnehmung zu einer Marke oder ein Produkt, die einen starken Einfluss auf den Geschäftserfolg haben können. Sollten Unternehmen dennoch auf Bedürfnisse und Wünsche von Kunden oder potenziellen Käufern nicht eingehen, könnte dies ein Nachteil im Kampf um den Markt sein. Feedbackmöglichkeiten sind für Unternehmen sehr wichtig, doch z.B. bei einer Zeitung lässt sich durch Leserbriefe nicht herausfinden, ob es viele Leser gibt. Auskunft darüber, wie populär eine Zeitung ist, geben allein die Verkaufszahlen. Allerdings nehmen diese Feedbacks zu viel Zeit in Anspruch und sind daher zeitlich ungenau. Auch bei Radio und Fernsehen (ohne Internet Verbindung) fehlen Feedbackmöglichkeiten, die das Verhalten und die Wünsche der Zuschauer und Hörer ermitteln. Die Beobachtungen von repräsentativen Gruppen TV- und Radio Nutzer werden mittels „Quotenbox“ Verfahren gemessen. Diese Messungen dienen dann für Hochrechnungen, mit denen die Einschaltquote geschätzt wird. Dieses Verfahren erwies sich jedoch als relativ ungenau, da es üblich ist, das Radio den ganzen Tag laufen zu lassen, ohne sich in dem selben Raum zu befinden. Das Zapping-Verhalten der Zuschauer beim Fernseher basiert ebenfalls auf Hochrechnungen. Doch durch die ungenauen Hochrechnungen können Unternehmen nicht gezielt einem Nutzerkreis Werbung ausstrahlen. Im Internet jedoch ist dies möglich.

Auswertungen im Internet

Das Internet ist auch ähnlich wie Zeitung, Fernsehen und Radio, ein Medium. Der Unterschied zum Internet ist jedoch, dass das Verhalten der Nutzer ganz genau festgehalten werden kann. Denn es werden die Klicks und die Abfolge von Seitenaufrufen der Nutzer gesammelt. Der Nutzer einer bestimmten Internetseite füllt selten ein Feedbackformular aus. Doch durch die gesammelten Daten, die er während seinem Besuch auf der Webseite hinterlässt, gibt Aufschluss über sein Verhalten. Dadurch ist es möglich gezielt Werbung für eine bestimmte Person auszustrahlen.

Den Besucher der Webseite zu verstehen, zu beobachten und sein Verhalten vorhersagen zu können um den Geschäftserfolg zu steigern und zu optimieren, ist das Ziel jedes Unternehmens. Dafür kann die Methodik Predictive Analytics zum Einsatz gebracht werden. Doch was ist Predictive Analytics?

Definition Predictive Analytics

Predictive Analytics ist ein Bereich des Data Minings, der sich mit der Vorhersage (prediction) der wahrscheinlichen Zukunft und Trends auseinandersetzt. Durch Data Mining werden mit Hilfe von Algorithmen und maschinelles Lernen in Daten verborgene Muster erkannt. Predictive Analytics ist der Prozess, bei dem aus Geschäftskenntnisse ein Wert gewonnen wird. Durch die neu entdeckten Muster, wird dieser aus den Ursprungsdaten extrahiert. Versicherungsunternehmen berechnen die Höhe des KFZ-Versicherungsbeitrags anhand von Prädikatoren. Dabei werden von einer Person das Alter, Geschlecht sowie Fahrerfahrung in die Berechnung übertragen und daraus errechnet sich die wahrscheinliche Unfallgefahr. Ein Vorhersagemodell besteht aus einer Kombination von mehreren Prädikatoren, um zukünftige Wahrscheinlichkeiten analysieren zu können.

Predictive Analytics ist eine Kombination ausfolgende Themen:

  • Data Mining
  • Statistik
  • Algorithmen des maschinellen Lernens
  • Software Tools zum Erstellen des Modells

Mit diesen Fertigkeiten kann ein Vorhersagemodell erstellt werden, um schnell realistische Antworten und Erkenntnisse zu gewinnen.

Analytische Methoden

Mit Hilfe von analytischen Methoden lässt sich das Verhalten von Kunden noch leichter analysieren, besser gesagt vorhersagen. Nachfolgend einige Beispiele für analytische Methoden.

Page Tagging

Es gibt Analytics Methoden wie z.B. das Page Tagging, welches bei der Erhebung von Daten zum Einsatz kommt. Jede Seite im Web wird mit einem Code versehen. Dieser sollte das Verhalten der Besucher messen. Die erfassten Daten werden dann durch Tools ausgewertet. Somit werden Informationen über beispielsweise die Bildschirmgröße der verwendeten Geräte, die Verweildauer auf der jeweiligen Webseite und die Anzahl an Besuchern gemessen.

Logfile Analyse

Die Logfile Analyse ist der Vorgänger des heutigen Page Tagging. Der Unterschied ist, dass die sogenannten Logfiles, die durch Serveranfragen entstehen, ausgelesen werden. Dadurch kann es zu verfälschten Besucherzahl kommen. Durch die Verwendung von dynamischer IP-Vergabe kann ein und derselbe Nutzer mit verschiedenen IP-Adressen mehrmals einen Zugriff in der Log-Datei registrieren. Gleiches gilt, wenn mehrere Besucher mit derselben IP-Adresse eine Webseite besuchen.

A/B – Test (Split test)

Bei A/B-Test handelt es sich um ein Testsystem. Hier wird von derselben Webseite eine weitere Variation erstellt. Die Zielgruppe kann dann in zwei Untergruppen aufgeteilt werden, in Gruppe A und Gruppe B. Gruppe A wird die Originale Webseite gezeigt, während Gruppe B zur selben Zeit eine abgeänderte Version zu Gesicht bekommt. Ziel dieses Tests ist es die Variante mit dem höheren Besucheranteil zu ermitteln. Die Personen aus diesen Gruppen merken von diesem Test nichts.

Online Umfragen

Umfragen können klare Antworten auf spezifische Fragen geben. Anstatt sich auf die technischen Nutzerdaten zu verlassen, kann hier eine bestimmte Person genauere Antworten liefern. Das Problem ist jedoch, sehr wenige nehmen an solchen Umfragen teil. Aus diesem Grund sind diese meist nicht aussagekräftig. Trotzdem ist diese Methode effizient zur Beantwortung der Frage, was auf einer Webseite nicht gefunden wurde.

Ein weiterer interessanter Blogeintrag zum Thema Profilerstellung und Profilanalyse ist hier zu finden: https://ebusiness2020.wordpress.com/2017/05/05/profilerstellung-wie-werden-unsere-daten-gesammelt-und-wie-kannst-du-dich-schuetzen/

Beispiele

Im folgenden Abschnitt werden zum Thema Predictive Analytics Beispiele aus dem Alltag beschrieben. Ein berühmtes Beispiel dafür ist ein Fall aus Amerika. Dort hatte eine amerikanische Supermarktkette namens Target einem 16-jährigen Mädchen Coupons für Babyartikel geschickt. Daraufhin beschwerte sich ihr Vater, weil er der Meinung war, dass das Mädchen zu jung für Baby Mode sei. Sie war aber tatsächlich schwanger. Target wusste über die Schwangerschaft vor dem Vater Bescheid, da das Mädchen ihren Alkoholkonsum stoppte und unparfümierte Cremen kaufte.

Außerdem wurde bewiesen, dass bei Amazon das sogenannte Dynamic Pricing zum Einsatz kommt. Hier rechnet ein Modell, mit Hilfe von Algorithmen, die Preise für einzelne Artikel, je nach Marktsituation aus und passt sie dementsprechend an. Der Online-Händler differenziert auch hier zwischen A-, B-, und C- Kunden. Laut einer Studie des Wall Street Journals, gelten Kunden die ein Apple Gerät nutzen, kaufkräftiger.

Fazit

Feedbackmöglichkeiten für Unternehmen sind wichtig und unerlässlich. Denn durch die daraus gewonnenen Erkenntnisse, kann das Management bessere Entscheidungen treffen und Strategien effizienter aufstellen. Der Kunde kann gezielt auf Produkte aufmerksam gemacht werden, welche ihn auch interessieren könnten. Sogar die Kundensprache könnte angepasst und der ideale Vertriebsweg oder aber auch die Supply Chain Kette optimiert werden. Wie es scheint verbirgt sich sehr viel Potenzial in Predictive Analytics, zumal unser Leben immer vernetzter wird.

Doch wollen wir tatsächlich so genau analysiert werden? Könnte es soweit kommen, dass wir nichts mehr verbergen können? Nun ist eure Meinung gefragt, wie seht ihr die Entwicklung?

Autor: Sinan Özdemir

Quellen

http://www.zeit.de/2016/16/computer-algorithmen-macht-buerger-stadt?page=3#comments

https://www.risknet.de/themen/risknews/predictive-analytics-glaskugel-30/d3771c249a45d11bdbe44b89c703fc5b/

http://www.wiwo.de/unternehmen/it/digitale-revolution-der-wirtschaft/algorithmen-ganz-boese-mathematik/7865208-3.html

http://www.gradlinig.com/2011/07/tagging-oder-logfile-analyse/

https://karlkratz.de/onlinemarketing-blog/ab-splittests-vorteile-nachteile/

https://www.forbes.com/forbes/welcome/?toURL=https://www.forbes.com/sites/kashmirhill/2012/02/16/how-target-figured-out-a-teen-girl-was-pregnant-before-her-father-did/&refURL=&referrer=#15cedf476668

 

 

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