Nutzung automatisierter Analysen zur Gewinnung von Kundeneinblicken

Intro

Heutzutage arbeiten Unternehmen mit großen Datenmengen, und um sich über Wasser zu halten, müssen sie wissen, wie sie diese Daten für sich nutzen können. Das ist ein guter Weg zum Erfolg, denn wenn Sie die von Ihnen produzierten und gesammelten Daten analysieren können, können Sie bessere Entscheidungen treffen, z. B. Marketingstrategien, eine bessere Nutzererfahrung auf Ihrer Website oder sogar prüfen, welche Seiten Ihnen die meisten Besucher bescheren, und Wege finden, diese noch mehr zu steigern.

Welche Methoden können Sie also verwenden, um diese analysierten Daten aus den großen Datenbeständen abzurufen? Welche Vorteile bietet diese Art der Analyse, wenn es darum geht, Kundeneinblicke und prädiktive Analysen zu erhalten? Und schließlich, welche Herausforderungen und Trends sind zu erwarten, wenn wir mit der automatisierten Datenanalyse beginnen? Lassen Sie uns eintauchen!

Methoden der Datenerfassung und -analyse in der automatisierten Analytik

Die automatisierte Analyse ist ein leistungsfähiges Instrument, das auch viele Methoden und Wege zur Datenerfassung bietet. Da jeder Ansatz für verschiedene Arten der Informationsgewinnung und unterschiedliche Zwecke geeignet ist, ist es gut zu wissen, was jeder von ihnen im Prozess einsetzt und wie Sie sie zu Ihrem Vorteil nutzen können.

Quelle: Clicdata

Methoden der Datenerhebung für die automatische Analyse:

• Web Scraping. Die beliebteste Art, Daten von Webseiten abzurufen.

Web-Scraping kann sowohl manuell als auch automatisch durchgeführt werden, aber wenn es um große Datenmengen geht, ist es besser, es zu automatisieren. Für Web-Scraping benötigen Sie Kenntnisse der Python-Bibliotheken BeautifulSoup und Scrapy sowie Grundkenntnisse der HTML-Struktur, um die richtigen Daten abrufen zu können.

Der Anwendungsfall: Eine E-Commerce-Website kann Web Scraping nutzen, um Informationen zu sammeln, z. B. Informationen über Produkte, Preise und Kundenrezensionen von Websites der Konkurrenz.

• APIs. APIs können eine gute Option für den Abruf von Informationen von Websites (externen Diensten, Anwendungen) sein, da sie es den automatisierten Systemen ermöglichen, die Daten anzufordern und sie direkt von der anderen Software (dem Dienst) zu erhalten.

APIs sind beliebte Optionen auf Social-Media-Plattformen (z. B. Twitter API oder Facebook Graph API), da sie es Unternehmen ermöglichen, analytische Daten abzurufen, z. B. Statistiken über Kundeninteraktionen, Trends und Feedback.

Der Anwendungsfall: Die APIs ermöglichen es Unternehmen, Social-Media-Dienste abzufragen und die benötigten Informationen in JSON- oder XML-Formaten abzurufen, die später leicht verarbeitet werden können.

• Transaktionsdaten. Diese Option bedeutet, dass die Daten aus den Transaktionen gesammelt werden, zu denen Verkäufe, Käufe und Online-Zahlungen gehören. Fortgeschrittene Analysetools wie SQL-Datenbanken, Data-Warehousing-Lösungen oder sogar spezielle Analysesoftware (z. B. Tableau oder Microsoft Power BI) helfen hier, da sie für die Verwaltung und Analyse dieser Art von Daten entwickelt wurden.

Der Anwendungsfall: Ein Einzelhändler kann diese Art der Datenextraktion nutzen, um die Daten von Verkaufstransaktionen abzurufen und zu analysieren. Es kann ihnen helfen, verborgene Kaufmuster, Umsatztrends oder sogar das Kundenverhalten zu finden, so dass sie später ihre Marketingstrategie personalisieren können, um den Umsatz zu steigern.

Technologien in der automatisierten Analytik

Es gibt viele Möglichkeiten, die gesammelten Daten zu analysieren. In den meisten Fällen verwenden Datenanalysten maschinelles Lernen (ML) für die automatisierte Analyse, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) für die Stimmungsanalyse, Data Mining für die Analyse großer Datenmengen und die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse sowie prädiktive Analysen für die Vorhersage von Trends und Kundenverhalten. Im Folgenden werden die einzelnen Ansätze näher erläutert:

• Algorithmen des maschinellen Lernens. ML-Algorithmen sind das Herzstück der automatisierten Analytik. Sie helfen dabei, Daten zu analysieren und Muster zu finden, die Vorhersagen auf der Grundlage der analysierten Daten ermöglichen. Wenn Sie beispielsweise im Einzelhandel tätig sind, können Sie mithilfe von ML das Kaufverhalten Ihrer Kunden vorhersagen, basierend darauf, wie sie ihre früheren Einkäufe getätigt haben.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Da eine einfache Datenanalyse nicht immer zu guten Erkenntnissen führt, ist es sinnvoll, NLP auszuprobieren. Dabei handelt es sich um einen Ansatz, der es Ihnen ermöglicht, den Datensatz zu analysieren, der Text enthält, z. B. Feedback, Beiträge in sozialen Medien oder sogar Support-Tickets, um nützliche Erkenntnisse über das Produkt zu gewinnen. Um genauer zu sein, wenn Sie wissen wollen, ob der Kunde Ihr Produkt mag oder nicht, können Sie diese Daten erhalten, indem Sie NLP nach Phrasen und Wörtern suchen lassen, die emotional gefärbt sind, um sie nach negativ, neutral und positiv zu gruppieren und schließlich einen besseren Einblick in Ihr Produkt zu erhalten.
• Data Mining. Diese Methode ist für diejenigen gedacht, die große Datenmengen analysieren und aussagekräftige Muster, Beziehungen und Anomalien finden müssen. Dieser Ansatz wird häufig für das Risikomanagement, die Betrugserkennung und die Marktsegmentierung verwendet.
• prädiktive Analytik. Dieser Ansatz bedeutet, dass Sie den automatisierten Systemen die zuvor gespeicherten historischen Daten zur Verfügung stellen, diese analysieren und zukünftige Trends und das Kundenverhalten vorhersagen. Dies ist eine beliebte Option für Unternehmen, die mit Finanzdaten, Nachfrageprognosen und Risikobewertung arbeiten.

Möglichkeiten der Verarbeitung und Interpretation von Kundendaten

Wenn Sie mit der automatisierten Analyse beginnen, ist es gut zu wissen, was genau Sie mit den analysierten Daten tun wollen. Hier haben wir eine Liste von Möglichkeiten zur Verarbeitung der gesammelten Daten für die Interpretation des Kundenverhaltens erstellt:

• Segmentierung - Einteilung der Kunden in Gruppen nach bestimmten Merkmalen (demografische Daten, Kaufgewohnheiten, Interessen). Dies ist eine gute Option für Unternehmen, die zielgerichtetes Marketing/personalisierte Angebote suchen.
• Verhaltensanalyse - Analysieren Sie, wie sich die Nutzer auf Ihrer Website verhalten. So können Sie besser erkennen, ob Sie die Navigation auf Ihrer Website oder die Nutzererfahrung verbessern müssen oder ob Sie bessere Marketingstrategien entwickeln sollten.
• Stimmungsanalyse - Erhalten Sie Einblicke in Ihr Produkt aus sozialen Medien, Bewertungen und Feedback. Sie kann Ihnen helfen, an den negativen Aspekten Ihres Produkts oder Ihrer Dienstleistung zu arbeiten, die Qualität zu verbessern, falls erforderlich, usw.

Vorteile der automatisierten Analytik für das Verständnis des Kundenverhaltens

Die automatisierte Analyse bringt viele Vorteile mit sich, die sehr nützlich sind, vor allem wenn Sie beschließen, große Datensätze zu nutzen, um das Verhalten und die Erfahrung Ihrer Kunden zu verbessern.

Sie hilft Ihnen nicht nur, große Datenmengen in wenigen Minuten zu verarbeiten, sondern gibt Ihnen auch wertvolle Ratschläge auf der Grundlage dieser Daten. Lassen Sie uns im Folgenden die wichtigsten Vorteile der automatisierten Analytik erörtern und wie sie Ihrem Unternehmen helfen kann.

Quelle: Kanaren

Verarbeitung großer Datenmengen

Einer der Vorteile, der sehr hilfreich ist, ist die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren, die oft Terabytes oder Petabytes groß sind - das ist der Bereich, in dem die traditionellen Methoden der Datenanalyse nicht wirklich funktionieren.

ML-Algorithmen und Frameworks wie Apache, Hadoop und Spark können Ihnen helfen, die Daten schnell und effizient zu bearbeiten, da diese Technologien Cloud-Umgebungen für die Bearbeitung von Aufgaben nutzen und die Prozesse erheblich beschleunigen.

Effizienz und Geschwindigkeit

Die Analyse, die Wochen oder Monate in Anspruch nehmen könnte, kann nun dank KI, der Basiskomponente der automatisierten Analyse, in Sekundenschnelle durchgeführt werden. KI kann sich beispielsweise schnell durch die Kundendaten auf den verschiedenen Plattformen bewegen und die Daten sammeln - soziale Medien, Anrufe beim Kundensupport und Website-Interaktionen. Dank dieses schnelleren Ansatzes können Unternehmen nun über wertvolle Informationen verfügen, um bessere Entscheidungen über die ihnen vorliegenden Daten zu treffen.

Verborgene Muster und Trends finden

Algorithmen des maschinellen Lernens sind auch gut geeignet, um Muster und Trends zu erkennen, die bei einer manuellen Analyse möglicherweise übersehen werden. Mit ML können Sie subtile Verhaltensmuster und Vorlieben erkennen und sogar zukünftige Trends vorhersagen. Eines der Beispiele ist, dass Clustering-Algorithmen Kunden in Gruppen mit ähnlichem Verhalten oder ähnlichen Vorlieben einteilen können, was bei einer vollständig manuellen Analyse möglicherweise übersehen wird.

Prädiktive Erkenntnisse

Die prädiktive Analyse nutzt die historischen Daten, die dem Unternehmen zur Verfügung stehen, um das zukünftige Kundenverhalten vorherzusagen. Sie umfasst solche Techniken wie:

• Regressionsanalyse;
• Entscheidungsbäume;
• neuronale Netze.

Sie sind nützlich für diejenigen, die ein neues Produkt auf den Markt bringen und die mögliche Kundenreaktion, die Abwanderungswahrscheinlichkeit und den Lebenszeitwert vorhersagen wollen. Sie sind auch eine gute Möglichkeit, Kundeninteraktionen zu personalisieren und Geschäftsstrategien anzupassen.

Bessere Kundenerfahrung

Der letzte Vorteil ist, dass Sie Ihre Kunden umso besser verstehen, je besser die Analyse durchgeführt wird. Mit Hilfe von Personalisierungsalgorithmen können Sie Produktempfehlungen, Marketingbotschaften und vieles mehr auf den jeweiligen Kunden zuschneiden und so die Engagement-Rate, die Nutzererfahrung und das allgemeine emotionale Gefühl für Ihr Unternehmen steigern.

Arten von Informationen, die durch automatisierte Analysen gewonnen werden

Welche Arten von Informationen können Sie mit automatisierten Analysen erhalten? Es gibt viele, also finden wir es hier heraus.

Quelle: Great Learning

Demografische Daten und Kundensegmentierung

Analysetools verwenden Algorithmen, um die folgenden Informationen zu ermitteln:

• Alter;
• Geschlecht;
• Standort;
• Bildung;
• Einkommensniveau.

ML nutzt diese und viele andere Faktoren, um eine bessere Segmentierung zu erreichen, und hilft Ihnen so, jede Kundengruppe individueller anzusprechen. Ein Beispiel: Ein Entscheidungsbaum-Algorithmus kategorisiert die Nutzer in verschiedene Segmente, so dass Sie später gezieltere Marketingstrategien entwickeln können.

Kaufmuster und Verhaltensweisen

Bei der automatisierten Analyse werden Techniken wie das Lernen von Assoziationsregeln (z. B. die Algorithmen Apriori und Eclat) eingesetzt, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Produkten und den Kaufgewohnheiten der Kunden zu erkennen.

Mit der Warenkorbanalyse können Sie zum Beispiel herausfinden, welche Produkte häufig zusammen gekauft werden, und mit der Zeitreihenanalyse können Sie die Verkaufstrends im Laufe der Zeit analysieren und Nachfrageschwankungen vorhersehen.

Kundenfeedback und Stimmungsanalyse

Mit der Sentiment-Analyse finden Sie mithilfe von NLP etwas über die Gefühle und Meinungen der Kunden heraus. Was NLP für die Stimmungsanalyse nutzt:

• Kundenfeedback;
• Bewertungen;
• Beiträge in den sozialen Medien zu dem Produkt.

NLP-Algorithmen wie LSTM-Netzwerke (Long Short-Term Memory) bearbeiten den gesammelten Text und kategorisieren ihn auf der Grundlage der emotionsbezogenen Wörter in positiv, negativ und neutral. Dank eines solchen Ansatzes kann das Unternehmen ein umfassendes Verständnis dafür erlangen, ob das eigene Produkt als positiv oder negativ wahrgenommen wird und was genau es verbessern sollte, um es zu verbessern.

Online-Interaktion und digitaler Fußabdruck

Es ist wichtig zu wissen, wie Nutzer mit Ihrer Website/Ihrem Produkt interagieren, und Tools wie Google Analytics können Ihnen dabei helfen. Sie verfolgen Nutzerinteraktionen wie Website-Besuche, Klickmuster und Engagement in sozialen Medien, um beispielsweise die beliebtesten Seiten oder Funktionen, die Verweildauer auf der Seite, die Absprungrate usw. zu ermitteln. Das alles ist hilfreich, wenn Sie Ihre Website verbessern wollen, aber nicht wissen, wo Sie anfangen sollen.

Herausforderungen bei der Implementierung automatisierter Analysen und Lösungen

Mit den zahlreichen Vorteilen und Anwendungsfällen der automatisierten Datenanalyse gehen auch Herausforderungen einher, die es zu bewältigen gilt. Scrollen Sie weiter und erfahren Sie, was Ihnen bei der automatisierten Datenanalyse im Wege stehen kann.

Quelle: Millimetrisch

Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes

Datenautomatisierung bedeutet oft die Arbeit mit sensiblen Daten. Das ist einer der Gründe, warum viele ihre Besorgnis darüber zum Ausdruck bringen. Eine der Möglichkeiten, Datenlecks zu verhindern, ist die Verwendung von Verschlüsselungstechnologien wie SSL/TLS für Daten bei der Übertragung und AES für Daten im Ruhezustand.

Das Unternehmen sollte auch Vorschriften wie GDPR und CCPA einhalten (sie gewährleisten strenge Richtlinien für die Erhebung, Verarbeitung und Speicherung von Daten).

Bedarf an qualifiziertem Personal

Wenn Sie sich für die automatisierte Datenanalyse entscheiden, sollten Sie darauf achten, dass Sie Fachleute mit Erfahrung in den Bereichen Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und Big-Data-Technologien beschäftigen. Wenn Sie keine Zeit haben, einen professionellen Datenanalysten zu finden, investieren Sie in Schulungs- und Entwicklungsprogramme, um das vorhandene Personal weiterzubilden.

Darüber hinaus können Sie eine der vielen Analyseplattformen verwenden, die benutzerfreundliche Schnittstellen bieten und im Allgemeinen für ein breiteres Publikum zugänglich sind (z. B. AWS SageMaker oder Google Cloud AI).

Genauigkeit und Relevanz der Daten

Das letzte Konzert bezieht sich hauptsächlich auf die Qualität der verwendeten Daten. Wenn die Daten beispielsweise nicht ordnungsgemäß bereinigt sind, zu viele Lücken aufweisen oder einfach nicht relevant sind, werden Ihnen die Ergebnisse nichts nützen.

Um den Datensatz für die Analyse nutzbar zu machen, sollten Sie ihn regelmäßig bereinigen, validieren und standardisieren. Vergessen Sie nicht, automatisierte Datenqualitätstools zu verwenden, die Fehler, Duplikate und Inkonsistenzen in den Daten identifizieren und korrigieren können. Da ML-Modelle auf den Daten trainiert werden, die Sie ihnen zur Verfügung stellen, sollten Sie sicherstellen, dass diese Daten von guter Qualität sind.

Zukünftige Trends und Vorhersagen in der automatisierten Analytik

Da immer mehr Unternehmen beginnen, KI und ML in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren, können wir mit Zuversicht sagen, dass die Zukunft der automatisierten Analyse rosig ist. Von der Integration von KI/ML bis zum Einsatz von Edge Computing - alles wird dazu beitragen, die besten Erkenntnisse zu gewinnen.

Trends in der automatisierten Analytik

Hier werden wir die Trends erforschen, die in Zukunft deutlich zunehmen werden:

• Integration von KI und ML in das IoT. Da IoT-Geräte eine große Menge an Daten generieren, wird KI, die in diese Geräte integriert ist, dazu beitragen, diese Daten schneller zu verarbeiten und bessere Kundeneinblicke zu liefern.
• Fortschritte in der prädiktiven Analytik. Mithilfe differenzierterer Vorhersagen erhalten Unternehmen detailliertere Informationen über das Verhalten und die Vorlieben ihrer Kunden sowie Einblicke in zukünftige Trends.
• Edge Computing. Edge Computing ermöglicht die Analyse von Daten näher am Ort ihrer Entstehung (z. B. direkt im Gerät, von dem sie erfasst wurden). Dieser Ansatz wird dazu beitragen, Echtzeitinformationen für Anwendungen wie personalisiertes Marketing und die Verbesserung des Kundenerlebnisses in Geschäften bereitzustellen.
• Datenschutz. Es besteht kein Zweifel daran, dass angesichts der zunehmenden Besorgnis über die Sicherheit der verwendeten Daten die zukünftigen Trends in der automatisierten Analytik definitiv einen Platz für neue Verschlüsselungsmethoden sowie die Anonymisierung von persönlichen Kundendaten haben werden.

Abschließende Überlegungen

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Einsatz automatisierter Analysen zur Gewinnung nützlicher Informationen über das Kundenverhalten eine gute Möglichkeit ist, nicht nur Erkenntnisse für das Unternehmen selbst zu gewinnen, sondern auch die Kundenzufriedenheit mit Ihrem Produkt langfristig zu steigern.

Mit Hilfe von ML und KI können Sie die Nutzer nach bestimmten Daten kategorisieren, die besten und die schlechtesten Eigenschaften Ihres Produkts herausfinden, indem Sie einfach die Beiträge in den sozialen Medien auswerten, oder sogar Vorhersagen darüber treffen, ob Ihre Kunden das neue Produkt, das Sie auf den Markt bringen wollen, mögen werden. Die Landschaft der KI-Analytik ist breit gefächert, und wenn Sie wissen, womit Sie beginnen sollen, können Sie Großes leisten.