Einsteigerleitfaden zur Datenanalyse für das Marketing

Unter Datenanalyse versteht man die systematische Anwendung logischer und statistischer Techniken auf Rohdaten, um nützliche Informationen zu gewinnen. Durch die Datenanalyse können Sie das interessierende Phänomen vom „Rauschen“ in den Daten trennen.

Sie können die Datenanalyse auch zur Beschreibung, Verdichtung und Auswertung von Daten nutzen.

Der Prozess der Datenanalyse kann zur Entscheidungs- und Handlungssteuerung in allen Bereichen genutzt werden. Im Immobilienbereich können Tools mit Datenanalysefunktionen beispielsweise dabei helfen, die Immobilienbewertung zu automatisieren, den Käuferauswahlprozess zu optimieren, Trends zu überwachen und den ROI zu steigern.

KI (Künstliche Intelligenz) hat das Potenzial und die Möglichkeiten der Datenanalyse gerade erweitert.

Die Zukunft der Datenanalyse scheint rosig, da Unternehmen immer mehr Wert auf datengesteuerte Entscheidungen und Strategien legen und künstliche Intelligenz und Big Data voranschreiten. Der globale Datenanalysemarkt wird im Zeitraum zwischen 2023 und 2032 voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 29,4 % wachsen.

Die Datenanalyse kann Ihnen dabei helfen, neue Content-Ideen zu generieren und Marketingmöglichkeiten zu erschließen.

Gründe, Datenanalyse zu lernen

Obwohl eine hohe Nachfrage und Vorhersagen einer hohen Nachfrage Grund genug sind, die Neugier zu wecken, möchten Sie vielleicht dennoch wissen, warum Sie Datenanalyse erlernen sollten und wie Ihnen dieses Wissen von Nutzen sein kann.

Hier sind einige Gründe (aus der Vielzahl), sich mit der Datenanalyse zu befassen:

• Mithilfe der Datenanalyse können Sie die Präferenzen und das Engagement des Publikums besser verstehen. Mit diesem Verständnis können Sie Inhalte erstellen, die bei Ihrer Zielgruppe besser ankommen, und äußerst effektive und erfolgreiche Marketingkampagnen durchführen.
  
• Mithilfe der Datenanalyse können Sie den ROI von Marketingkampagnen vorhersagen. Mithilfe dieser Prognosen können Sie bessere Entscheidungen über Ihr Marketingbudget treffen. Mit der Datenanalyse können Sie auch Marketingkampagnen für einen besseren ROI optimieren.
  
• Unternehmen nutzen Datenanalysen, um Influencer für ihre Marketingkampagnen zu entdecken und auszuwählen. Die Datenanalyse hilft auch dabei, echte Influencer zu identifizieren.
  
• Sie können proaktiv statt reaktiv sein; Die Datenanalyse kann in Social Listening integriert werden und Sie können die Erkenntnisse als Leitfaden für Ihre Strategien nutzen. Durch die Kombination von Social Listening und Datenanalyse können Sie Leads effektiv identifizieren, einbinden und pflegen.

• Wenn Sie die Datenanalyse gut nutzen, können Sie sich einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Primäre Methoden der Datenanalyse

Die Methoden der Datenanalyse unterscheiden sich je nach Art der erfassten Daten. Diese Methoden können je nach Anforderung kombiniert oder einzeln eingesetzt werden. Die beiden Hauptmethoden der Datenanalyse sind die quantitative Datenanalyse und die qualitative Datenanalyse.

Bei der quantitativen Datenanalyse handelt es sich um numerische Variablen. Im Kontext sozialer Medien könnte sich die quantitative Datenanalyse um Kennzahlen wie Basis, Reichweite, Engagement und Konversion drehen.

Basis und Reichweite leiten Ihre Strategien und Taktiken, während Engagement- und Konversionskennzahlen Ihnen Einblicke in Ihre Aktionen und deren Auswirkungen geben.

Eine qualitative Datenanalyse ist differenzierter und schwieriger. Dies kann die Verfolgung und Analyse von Faktoren wie der Qualität des Engagements und der Stimmung des Publikums umfassen.

Die meisten qualitativen Datenanalysen werden immer noch manuell durchgeführt, obwohl benutzerfreundliche Software und Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) dies ändern.

Datenerfassung und -vorbereitung

Daten helfen bei der Messung der bisherigen Leistung, sie dienen aber auch als Grundlage für zukünftige (und aktuelle) Kampagnen.

Einer der größten Vorteile des technologischen Fortschritts für Vermarkter ist die Möglichkeit, Daten in Echtzeit zu sammeln. Bereits wenige Stunden nach dem Start Ihrer Marketingkampagne können Sie den ersten Erfolg feststellen.

Durch die Datenanalyse erhalten Sie ein umfassendes Verständnis des Marktes, das Ihnen bei Bedarf bei der Umstellung helfen kann.

Datenquellen

Heutzutage sind Omnichannel-Marketingkampagnen weit verbreitet. Das bedeutet mehrere Datenquellen und viele Daten. Um den Überblick über die Ereignisse zu behalten, müssen Vermarkter mehrere Plattformen überwachen und Daten aus verschiedenen Quellen sammeln.

Als Vermarkter müssen Sie mit Google Analytics, der Google Search Console, Werbeplattformen, Social-Media-Plattformen und Ihrem CRM-Tool (Customer Relationship Management) arbeiten. Möglicherweise können Ihnen auch das Vertriebsteam und das technische Support-Team wichtige Daten zur Verfügung stellen.

Sie sollten auch andere öffentliche Datenquellen nutzen, um Daten zu erfassen, die Ihnen helfen, die Verbraucher, die Geografie, die Branche und die Wirtschaft als Ganzes besser zu verstehen.

Datenreinigung

Beim Bereinigen von Daten werden alle Daten entfernt oder korrigiert, die unvollständig, falsch, doppelt vorhanden, beschädigt oder im falschen Format vorliegen. Wenn Sie mehrere Datenquellen kombinieren, besteht ein höheres Risiko einer Datenduplizierung, und solche Daten können irreführend sein.

Aufgrund falscher Daten werden Algorithmen und Ergebnisse unzuverlässig. Der Datenbereinigungsprozess variiert je nach Datensatz. Daher müssen Sie eine Vorlage für einen Bereinigungsprozess erstellen, der zu Ihren Daten passt.

Datenexploration

Die Datenexploration hilft Ihnen, die Natur der Daten zu verstehen. Man könnte sagen, dass es sich um den ersten Schritt der Datenanalyse bzw. anfänglichen Datenanalyse handelt.

Zur Datenexploration können Sie die Daten manuell in eine Tabelle filtern oder entsprechende Skripts schreiben.

Die dritte Option, die vor Ihnen liegt, ist die Verwendung automatisierter Datenexplorationstools. Durch die Datenexploration können Sie die Bedeutung der Datenzeilen und -spalten leichter zuordnen und kommunizieren.

Grundlegende Arten der Datenanalyse

Jede Art der Datenanalyse dient einem bestimmten Zweck und folgt einer anderen Methode. Hier ist ein kurzer Überblick über die grundlegenden Arten der Datenanalyse:

Beschreibende Analyse

Mit der deskriptiven Analyse erhalten Sie einen umfassenden Überblick über die Daten, ihre Struktur und Eigenschaften. Sie werden in der Lage sein, die Hauptmerkmale eines Datensatzes zu verstehen.

Inferenzanalyse

Bei der inferenziellen Datenanalyse analysieren Sie Daten aus einer Stichprobe, um Rückschlüsse auf die Gesamtbevölkerung zu ziehen. Dabei geht es darum, evidenzbasierte, nahezu genaue Verallgemeinerungen vorzunehmen.

Prädiktive Analyse

Die prädiktive Analyse hilft Ihnen, Ereignisse oder Ergebnisse auf der Grundlage vergangener Daten vorherzusagen. Mithilfe statistischer Modelle und Algorithmen können Sie Muster in historischen Daten erkennen. Auch maschinelle Lernalgorithmen werden auf dieser Grundlage einigermaßen genaue Vorhersagen treffen

Präskriptive Analyse

Basierend auf früheren Marketingdaten kann die präskriptive Analyse die wirkungsvollsten Maßnahmen empfehlen, die Sie in der Gegenwart und Zukunft ergreifen können. Sie können ein präskriptives Analysetool zusammen mit einem Marketing-Automatisierungstool verwenden, um die sofortige Umsetzung von Empfehlungen sicherzustellen.

Textanalyse

Mit der Textanalyse können Sie aus unstrukturierten Textdaten aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen. Bei der Textanalyse kommen Techniken wie NLP (Natural Language Processing), Themenmodellierung und Text Mining zum Einsatz.

Tools zur Datenanalyse

Microsoft Excel

Microsoft Excel trägt immer noch die Krone, wenn es um die Datenanalyse geht. Aufgrund seiner Einfachheit und Vielseitigkeit bleibt es die gefragteste Anwendung für die Datenanalyse.

Mit Microsoft Excel können Sie Ihre Daten einfach importieren, bereinigen, untersuchen und analysieren. Auch wenn Sie noch nie mit Excel gearbeitet haben, können Sie sich durch Online-Excel-Schulungen ganz einfach die nötigen Fähigkeiten aneignen.

Python

Python ist eine relativ einfach zu erlernende Programmiersprache. Aufgrund seiner Skalierbarkeit, Flexibilität und beeindruckenden Bibliotheken wird es häufig für die Datenanalyse und Datenvisualisierung verwendet.

Ein umfassendes Verständnis von Python kann sich für die Durchführung von Datenanalysen als äußerst nützlich erweisen.

R-Programmierung

R ist eine Open-Source-Programmiersprache, mit der Sie Daten analysieren können. Die unglaublichen und leistungsstarken Pakete von R machen die Datenberechnung, -manipulation und -visualisierung einfacher und schneller.

Sobald Sie mit R beginnen, werden Sie feststellen, dass es einen recht einfachen Codierungsstil hat.

Datenanalysesoftware

Mittlerweile ist eine große Auswahl an Datenanalyse-Softwaretools mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Merkmalen verfügbar. SAS, Jupyter Notebook und Tableau gehören zu den beliebtesten Datenanalysesoftwares.

Falls Sie mit einem Altsystem nicht weiterkommen, können die Dienste von Door3 Ihnen dabei helfen, das System zu modernisieren, die Daten zu migrieren und die erforderlichen Funktionen in das neue System einzubauen.

Ethische Überlegungen bei der Datenanalyse

Datenprivatsphäre

Eines der Hauptanliegen im Zusammenhang mit Daten und Analysen ist der Schutz der Privatsphäre. Bei der Erhebung und Analyse müssen Sie den Schutz sensibler und personenbezogener Daten gewährleisten. Die Datenanfrage muss transparent sein. Beginnen Sie mit einer soliden Datenschutzrichtlinie und stellen Sie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicher.

Voreingenommenheit und Fairness

Obwohl Sie Verzerrungen bei der Datenanalyse nicht beseitigen können, müssen Sie sich ihrer Existenz bewusst sein (in den Daten und den Personen, die die Analyse durchführen), um aktiv zu versuchen, Probleme zu entschärfen und ihre negativen Auswirkungen auf Entscheidungen zu vermeiden. Fairness bei der Datenanalyse bedeutet, Daten so zu nutzen, dass sie keine Verzerrungen verstärken oder erzeugen.

Datensicherheit

Datensicherheit ist nicht mit Datenschutz zu verwechseln. Beim Sammeln, Bereinigen, Speichern und Analysieren von Daten müssen Sie sicherstellen, dass diese vor Hackern und Ransomware geschützt sind. Angriffe auf die Daten könnten möglicherweise zu Umsatzverlusten, Kundenvertrauen oder beidem führen. Daten sind für Unternehmen ein Vermögenswert und sollten entsprechend geschützt werden.

Abschluss

Daten gelten zu Recht als das „neue Öl“. Und wenn Daten als genauso wertvoll angesehen werden wie Öl, dann kann die Datenanalyse mit der Gewinnung, Raffinierung und Trennung von Öl verglichen werden, um es für verschiedene Verwendungszwecke geeignet zu machen.

Im Rahmen des Marketings können Unternehmen durch Datenanalysen eine Personalisierung des Erlebnisses anbieten. Dies bringt Vorteile sowohl für Unternehmen als auch für Verbraucher mit sich.

Um intelligentere Geschäftsentscheidungen zu treffen, müssen Sie die Leistungsfähigkeit der Datenanalyse nutzen. In dieser datengesteuerten Welt ist die Datenanalyse zu einer entscheidenden Fähigkeit geworden.