Tracking und Attribution Flashcards
2 Faktoren für Identifizierung
Daten über Kunden
Wiedererkennung
First Party Cookies
Textdateien vom Websiten-Betreiber selbst
Nummer als ID + Nummer als Markierung
Einflussfaktoren auf CLV
Marge: Economies of scale+, upselling+, crossselling+, Wettbewerb-
Kundenbindungsrate: Serviceverbesserung+, Innovation+, Early Adopter wechseln+, Wettbewerb-
Third Party Cookies
Kommen von 3rd Parties
Website besuchen: 1. + TP-C.
- -> neue Website: neuer 1. + Austausch mit TP
- -> Zielgerichtet Werbung schalten
Cookies aufbau
Zähler
User Identifier
External Identifier (sagt werber, welche werbung geschaltet wurde)
User journey
Fast unmöglich komplett nachzuvollziehen
Individuell: persönliche Werbung
aggregiert: Analyse
Attribution der Werbewirkung
First Click wins
last click wins
last-nondirect click wins
linear attribution
time decay
position based allocation
Multivariate Modellierung
Regression von Einflussfaktoren
Herausforderungen
relevante Einflussfaktoren, Messbarkeit, Ausreichende Anzahl an Beobachtungen, Datenquellen, Wechsel des Gerätes, gelöschte Cookies, Datenschutz, Offline leben etc.
Erfassende Variablen:
Kontaktpunkte, Zeit, Häufigkeit, Botschaft, Effekt
Datenquellen
Unternehmensintern
Soziale Netzwerke
Mobile Daten
Open Data
Quantified Self
5 V´s des Big Data
Volume Velocity Variety Veracity (Richtigkeit) Value
Business Intelligence
Systematische Datensammlung, geschlossene Aggregation und Auswertung, Darstellung deskriptiver und kausaler Ergebnisse
–> Strategische/operative Entscheidungen
Unterschied Big Data vs. Business Intelligence
Big Data:
Unstrukturierte Daten, keine Aufbereitung, keine Analysewege, flexibel + schnell, keine Fragestellung, zukunftsgerichtete Perspektive –> ungerichtet
BI:
ausgewählte, strukturierte Daten, vordefinierte Aufbereitung, durchdachte Analyse, kausale Annahmen, lange Reaktionszeit, spezielle Fragestellung, rückblickend –> zielgerichtet
Business Intelligence Vorgang
Problemspezifizierung –> Hypothese –> Kausal/Messmodell –> Datenerhebung –> Schätzung der Parameter –> Beurteilung der Güte –> Beurteilung der Hypothese –> Schlussfolgerung
Social Monitoring
Maschinelle Erfassung von Konversationen
–> Problem: Ironie, Sarkasmus, Scherze
