3 Möglichkeiten der Datenanalyse
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Big Data, Business Intelligence und Customer Analytics sind derzeit in aller Munde, doch nur wer die tatsächlichen Möglichkeiten kennt, wird sie auch effizient einsetzen können.
1. Descriptive
Descriptive Analytics kennen die meisten von uns bereits von einem Tool, das wir regelmäßig anwenden: Google Analytics. Dort können wir sehen, was bis zu einem bestimmten Zeitpunkt geschehen ist und können Vergleiche mit früheren Zeiträumen anstellen.
Descriptive Analytics fassen also Ergebnisse und Aktivitäten zusammen, die bereits geschehen sind.
Hilfreich ist diese Art der Analyse beispielsweise zum Messen von Erfolgen von Kampagnen oder anderen Maßnahmen. Auch kann man sich inspirieren lassen, wenn man erfährt, über welchen Browser die meisten Besucher auf eine Webseite gekommen sind, wie viele mit ihrem Handy recherchieren und welche Beiträge und Seiten besonders oft geklickt wurden.
2. Predictive
Wer nun an Glaskugeln und riesige Erfolge durch Vorhersagen erwartet, der wird jetzt ein wenig enttäuscht. Ja, Predictive Analytics kann bestimmte Wahrscheinlichkeiten voraussagen, aber nur für Prozesse, die vorwiegend gleichbleiben. Wer also morgen eine Kampagne starten will, wird mit Predictive Analytics keine Vorhersage leisten können, es sei denn, die Kampagne ist nahezu identisch mit vielen anderen vergangenen Kampagnen.
Unternehmen können mit dieser Variante der Datenanalyse bestehende und kontinuierliche Geschäftsprozesse untersuchen und wahrscheinliche Entwicklungen ermitteln. Je nach Datenmenge, Homogenität der Abläufe, Häufigkeit der Abläufe und Einfluss des Prozesses auf das Geschäft können wahrscheinliche Aussagen über zukünftige Tendenzen gefällt werden.
3. Prescriptive
Prescriptive Analytics vergleichen verschiedene wahrscheinliche Szenarien, um zu ermitteln, welche Folgen diese haben könnten und welches Szenario den positivsten Ausgang für das Unternehmen haben könnte. Aus Prognosen werden quasi Entscheidungen heraus gefällt, die darauf basieren, dass die Erfolgswahrscheinlichkeit verschiedener Strategien gegeneinander abgewogen wird.
Unternehmen können mit dieser Methode bessere Entscheidungen für ihre individuellen Bedürfnisse fällen und fortlaufend optimieren.
Erfahren Sie mehr zum Thema Datenanalysen mit dem ec4u-Whitepaper zu Nutzen und Einsatz von Customer Analytics in Ihrem Unternehmen.
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1. Descriptive
Descriptive Analytics kennen die meisten von uns bereits von einem Tool, das wir regelmäßig anwenden: Google Analytics. Dort können wir sehen, was bis zu einem bestimmten Zeitpunkt geschehen ist und können Vergleiche mit früheren Zeiträumen anstellen.
Descriptive Analytics fassen also Ergebnisse und Aktivitäten zusammen, die bereits geschehen sind.
Hilfreich ist diese Art der Analyse beispielsweise zum Messen von Erfolgen von Kampagnen oder anderen Maßnahmen. Auch kann man sich inspirieren lassen, wenn man erfährt, über welchen Browser die meisten Besucher auf eine Webseite gekommen sind, wie viele mit ihrem Handy recherchieren und welche Beiträge und Seiten besonders oft geklickt wurden.
2. Predictive
Wer nun an Glaskugeln und riesige Erfolge durch Vorhersagen erwartet, der wird jetzt ein wenig enttäuscht. Ja, Predictive Analytics kann bestimmte Wahrscheinlichkeiten voraussagen, aber nur für Prozesse, die vorwiegend gleichbleiben. Wer also morgen eine Kampagne starten will, wird mit Predictive Analytics keine Vorhersage leisten können, es sei denn, die Kampagne ist nahezu identisch mit vielen anderen vergangenen Kampagnen.
Unternehmen können mit dieser Variante der Datenanalyse bestehende und kontinuierliche Geschäftsprozesse untersuchen und wahrscheinliche Entwicklungen ermitteln. Je nach Datenmenge, Homogenität der Abläufe, Häufigkeit der Abläufe und Einfluss des Prozesses auf das Geschäft können wahrscheinliche Aussagen über zukünftige Tendenzen gefällt werden.
3. Prescriptive
Prescriptive Analytics vergleichen verschiedene wahrscheinliche Szenarien, um zu ermitteln, welche Folgen diese haben könnten und welches Szenario den positivsten Ausgang für das Unternehmen haben könnte. Aus Prognosen werden quasi Entscheidungen heraus gefällt, die darauf basieren, dass die Erfolgswahrscheinlichkeit verschiedener Strategien gegeneinander abgewogen wird.
Unternehmen können mit dieser Methode bessere Entscheidungen für ihre individuellen Bedürfnisse fällen und fortlaufend optimieren.
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