Inspiration durch digitales Marketing

 

digital

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Viele Unternehmen sehen neue Chancen im digitalen Zeitalter international zu wachsen.
Natürlich stellt sich dann die Frage inwieweit es einen Einfluss auf ihr Tagesgeschäft hat.
Ein Beispiel bei dem dieser Wandel rasant stattgefunden hat sind die Daytrading Gruppen und Finanzanalysen.
Statt wie früher ihre Dienstleistungen und Fachinformationen über den Email-Newsletter Kreis zu teilen haben sie sich mittlerweile die sozialen Netze wie Facebook oder Twitter erschlossen.

So werden auch Daten über Twitter gesammelt, die eine Aussage zu der aktuellen Wirtschaftslage und Trends treffen können. Solche Daten sollte man aber wohl kaum als die Hauptquelle definieren, sondern als Ergänzung und Interferenz nutzen. Themen
solcher semantischer Daten sind einfacher zu erfassen und haben eine höhere Aussagekraft, wenn die Tweets häufiger geteilt und re-zitiert werden.
Ein gutes Bild liefert hierbei zum Beispiel tradethesentiment.com ab, was heutzutage mit Sentimentanalyse möglich ist.

Die meisten Inhalte sind nicht mehr statisch, sondern dynamisch und können
sich bereits innerhalb von Minuten ändern. Eine Korrelation der Daten spricht noch immer nicht dafür, dass es immer so ist. So gab es zum Beispiel viele Daten zu der Fußball WM, die aber schon vorbei ist. So nutzt es wenig oder kaum mit komplexen Frameworks wie Hadoop große Datensätze zu analysieren. Vielversprechend ist es allerdings einen
ausgewählten Set an Daten zu analysieren. Hierzu eignet sich beispielsweise Spark
Genauso ist es auch bei der Relevanz von Nutzer-anfragen. So wird zum Beispiel nach einem Hotel gesucht aber es spielen auch andere Faktoren wie Benutzerwertungen eine größere Rolle ob es zu einer Konversion kommt. Hier ist die Konversion als Ziel die Buchung des Hotels definiert.
Was benötigt wird ist also eine viel intelligentere Analyse als die Big Data Tools bieten können. Ich will nicht Big Data in den Schatten reden, nur anmerken dass diese Methoden für Unternehmen wie Google,Facebook , Amazon eher in Anwendungsfällen wie maschinelle Übersetzung und persönliche Empfehlungssysteme mehr Nutzen und Leistung erbringen können.
Wenn es um BI (Business Intelligence) geht, also wie man beispielsweise feststellt welche Produkte momentan beliebt sind oder welche Seiten angeklickt werden und wieso,
sind intelligentere Analysen und Warehouse – Datenbanksysteme notwendig als es Big Data bieten kann. Viele praktische Beispiele dazu sind beispielsweise auf Cloudera unter Training zu finden.

Wenn also ein Unternehmen in digitales Marketing einsteigt habe ich früher gedacht, dass die Chancen gering sind, weil es sehr viele gibt, die es genauso machen, die dafür
extra Spezialisten anheuerten. Heutzutage läuft fast alles aus privater Hand und die Unternehmen wie Google und Microsoft(Bing) unterstützen die Anwender und Webmaster
durch Softwaretools und neue Kanäle – machen das Marketing aufgrund des Wettbewerbs nicht einfacher, aber interessanter.

Red: A.Hepting

 

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