Big Data
Big Data bezeichnet sehr große, vielfältige und schnell anfallende Datenmengen, die durch die zunehmende Digitalisierung unseres Alltags entstehen -
z.B. durch Online-Käufe, Social-Media-Nutzung, Kommunikation o. digitaler Interaktionen.
Im Gegensatz zum Logfile-Tracking erlaubt das Cookie-Tracking den Unternehmen, das Verhalten konkreter einzelner Nutzer über verschiedene Sitzungen oder auch über verschiedene Webseiten hinweg aufzuzeichnen.
Im Gegensatz zur Analyse von Trackingdaten gibt es bei Feldexperimenten eine sogenannte “Divergent Delivery”, so dass das Feldexperiment keine kausalen Rückschlüsse über die Beziehung zweier Variablen zulässt.
4 Vs - 4 Zentrale Merkmale von Big Data
Volume - Große Datenmengen
Variety - Versch. Arten von Daten
Velocity - Entstehungsgeschwind.
Veracity - Validität u Reliabilität
Tracking Technologien zur Erfassung des Nutzerverhaltens auf Endgeräten
1. Logfile-Tracking:
Informationen über die Nutzung einer Website (u.a. aufgerufene Seiten, Zeitpunkt des Zugriffs, verwendeter Browser).
2. Cookie-/Pixel-Tracking: Speicherung von Text bzw. Bilddatein im Browser der Nutzer zur Wiedererkennung dieser.
3. Heatmaps:
Visualisieren, welche Bereiche einer Seite am häufigsten betrachtet.
Tracking Technologien zur Erfassung des Nutzerverhaltens mit Endgeräten
1. GPS / WiFi-Tracking: Standortbestimmung eines Geräts
2. Beacons:
Mikrolokalisierung durch Bluetoothsender, z. B. zur Navigation im Geschäft
3. NFC:
Kontaktloses Tracking z. B. bei Bezahlsystemen
4. QR-Codes:
Erfassung von Offline-zu-Online-Übergängen
5. IP-Tracking:
Rückschluss auf groben Standort
3 Hauptkategorien von Erfolgskennzahlen
Unterscheidung in:
Allgemeine, übergreifende Erfolgskennzahlen (kanalunabhängig)
Kanalspezifische Erfolgskennzahlen (z.B. Social Media vs. Display Ads)
Unstrukturierte Daten
Einzelne Dateneinheiten (Informationen), die keine feste Struktur haben und nicht in Zahlenform vorliegen.
z.B. Texte, Bilder oder Videos
Merkmale:
Nichtnumerisch
Keine festgelegte Zahlenzuordnung; Wörter enthalten keine Einheiten
Vielschichtig
Dateneinheit enthält mehrere Dimensionen, z.B. eine Stimme kann gleichzeitig Länge, Emotionalität, Klarheit und Tonfall enthalten
Gleichzeitigheit
Untersch. Merkmale treten zur selben Zeit auf
Strukturierte Daten
Einzelne Dateneinheiten, in der eindimensionale Informationen, durch vordefinierte, häufig numerische Werte, dargestellt werden (jeweils nur ein Wert gleichzeitig).
Numerisch/Kategorial
z.B. Anzahlan Likes, Anzahl Kommentare etc.
Eindimensional
Eine einzelne Dateneinheit enthält nur eine Information
Keine gleichzeitige Darstellung
Nur eine Dateneinheit zur selben zeit, auch wenn Klickzahlen über die Zeit hinweg betrachtet werden können, enthält jede einzelne Einheit nur die Klickzahl zu einem Zeitpunkt.
Kausale Inferenz
Feststellung Ursache-Wirkung-Zusammenhang zwischen Variablen;
Korrelation /= Kausalität
Zwei Datentypen:
Experimentelle Daten
entstehen durch Experimente
Nicht-experimentelle Daten
z.B. Interaktion in sozialen Medien, Tracking Daten, Video-Views
m.H.v Kausaler Inferenz Marketing Fragen beantworten, z.B. durch Experimente o. Vergleiche nicht-experimenteller Daten:
Ohne eine gezielte Auswertungsstrategie brigt Big Data die Gefahr, dass sich Unternehmen in denDaten und Analsen verlieren.
Richtig.
Ohne eine gezielte Auswertungsstrategie wären die Daten nicht hilfreich & würden zu ineffizienten Entscheidungsrozessen und unklaren Ergebnissen führen.
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