Data & Analytics

Mit Daten, Technologie und Tools allein schöpft man nicht das volle Potenzial aus dem Datenberg. Es braucht ein richtiges Vorgehen und eine agile Verknüpfung von Datenanalyse und Nutzerzentrietung um aus dem unzähligen Datenschnipseln wirklich Erkenntnisse zum Nutzerverhalten und Bedürfnissen abzuleiten. Ziel ist, daraus wertvolle Insights über die eigenen Nutzer/Kunden abzuleiten und diese in ROI-steigernde Maßnahmen zur Optimierung und Personalisiserung der Customer Experience im digitalen Umfeld einzusetzen.

Dazu braucht es eine richtige Strategie, sinnvolle Data Use Cases mit Business Relevanz, ein schrittweises Vorgehen das in eine strukturierte Roadmap fließt, die richtigen Skills und Wissen im Unternehmen und nicht zuletzt richtige Tools und Technologien um die Cases auch implementieren zu können.

Daran erkennt Du, dass wir helfen können:

    • Wenig wirksame Erkenntnisse aus Analytics Tools – teilweise liegen bestimmte Erkenntnisse oder Reports aufgrund fehlerhafter Implementierung nicht vor
    • Aus bestehenden Daten lassen sich keine wirksamen Kunden- oder Nutzersegmente abbilden
    • Wissen über Statistik und Datenanalyse ist nur punktuell in der Organisation vorhanden, es kommt immer wieder zu Diskussionen und Fragen
    • Daten liegen verteilt in Silos und werden nicht sinnvoll verknüpft um Erkenntnisse entlang der Customer Journey zu gewinnen
    • Es werden Tools und Technologien angeschafft ohne konkrete Roadmap, ein methodischen Vorgehen und sinnvolle Use Cases
    • Quantitative Analysen laufen getrennt ab von UX Research Projekten. Teams arbeiten in Silos anstelle von gemeinsamen crossfunktionalen Projekten
    • Testergebnisse werden missinterpretiert oder es fehlt die Ableitung von Ergebnisinterpretationen und next steps
    • Optimierungsmaßnahmen werden nicht mit den richtigen Daten validiert und erweitert. Testhypothesen werden “aus dem Bauch heraus” entwickelt und nicht datengetrieben priorisiert
    • Das Vertrauen in Daten fehlt und man zweifelt Datenanalysen und Testergebnisse an. Daten sind unvollständig und es gibt Lücken in der Customer Journey, so dass eine Personalisierung schwierig ist
    • Persona sind rein qualitativ und hypothesengetrieben (“Marketing-Persona”) und werden nicht zur personalisierten Optimierung der CX verwendet. Sie landen in der Schublade weil sie nicht richtig greifbar werden
    • Es ist unklar, was man mit Personalisierung erreichen kann, wie man sich dem Thema nähert ohne dass man ein mehrjähriges Wasserfall-Projekt daraus macht

Lösungsmodule

Data Audit

Du willst mehr Insights aus deinen Daten?
Im Rahmen des Data Audits entwickeln wir ein quantitatives Verständnis zum Verhalten der Nutzer auf und auch außerhalb der Website, z.B. Nutzerprofile, die Nutzerinteraktion auf der Website, besuchte Kategorien und Seitentypen im Flow, Kaufverhalten und -interessen sowie mögliche Pain Points in der Customer Experience. Dadurch kann man auch differenzierende Merkmale zur Zielgruppenbeschreibung und Personalisierung aufdecken, z.B. Welche Kundensegmente bewegen sich auf der Website und worin unterscheiden sie sich? Die Erkenntnisse werden mit Findings aus der qualitativen Analyse in Verbindung gebracht und dienen als Grundlage für die Ableitung konkreter Optimierungs- und Personalisierungsmaßnahmen.

Analytics Integration Audit

Du vertraust deinen Daten nicht?
Im Rahmen des Tracking Audits überprüfen wir ob alle relevanten User Touchpoints auf der Website vertagged sind und auch richtig an das Analytics System übergeben werden. Zudem wird anhand einer Live Customer Journey überprüft ob alle Aktionen richtig an das Analytics Interface übergeben werden und in den Reportings erscheinen. Es werden alle Potenziale aufgelistet und in ein priorisiertes Tracking Backlog überführt.

Personalisierungs Quick Start

Du willst schnell mit Personalisierung starten?
Im Rahmen des Quick Start Personalisierung werden erste Potenziale zur Personalisierung entlang der Customer Journey auf und außerhalb der Website aufgedeckt. Im Rahmen eines Workshops werden Quick Wins identifiziert und ein Backlog für Personalisierungsmaßnahmen aufgebaut. Erste Ideen werden in Konzept-Scribbles überführt. Wichtige Potenziale und strategische Anknüpfungspunkte für eine erfolgreiche Personalisierung werden so identifiziert und können direkt in Testkonzepte und Follow Up Maßnahmen überführt werden.

Segmentation Audit

Du willst Daten nutzen um relevante Nutzersegmente zu identifizieren?
Der Segmentation Audit liefert einen Ansatz zur datengetriebenen regelbasierten Personalisierung und ist als Nachfolger des Quick Starts zu sehen. Die Daten zu Nutzerverhalten und Aktionen werden in Segmente unterteilt. Die Segmente entstehen aus relevanten Hypothesen mit Nutzerfokus: Welche unterschiedlichen Bedürfnisse, Motive und Intents können Nutzer auf der Seite haben? Segmente werden mit Daten belegt und quantifiziert. Mit HIlfe geeigneter Metriken werden Segmente priorisiert indem eine Potenzialbewertung durchgeführt wird.

Data to Persona

Du willst Personae entwickeln die auch wirklich relevant und anwendbar sind?
Im Rahmen des Data-to-Personae Ansatzes entwickeln wir wertebasierte UND messbare Personae durch die Verbindung von qualitativen und quantitativen Methoden. Wir verbinden Machine Learning Verfahren mit unserem Limbic Type Ansatz um die Zielgruppe besser zu beschreiben und ansprechen zu können: Automatisierte Cluster Verfahren teilen Kunden auf Basis von quantitativ messbaren Eigenschaften in kleinere Segmente ein die in sich möglichst ähnlich und untereinander möglichst unterschiedlich sind . Limbic Type Modell zur qualitativen Entwicklung von Kundentypen auf Basis der Limbic Map. Die Kombination der Ergebnisse im Data-UX Match bringt qualitative und quantitative Findings zusammen und vereint somit die Vorteile beider Ansätze. Die Ergebnisse werden verwendet um Personalisierungsmaßnahmen zu entwickeln. Durch die Entwicklung eines Algorithmus zur Live-Erkennung von Nutzertypen auf der Website können die Maßnahmen an die richtige Audience ausgespielt und vertested werden. Personae für messbar mehr ROI.

Statistik Workshop

Du willst dich im Bereich Statistik aufschlauen lassen?
Im Rahmen des Statistik Workshops werden grundlegende Kenntnisse zum Thema Statistik beim AB Testing vermittelt, wie zB Auswertungsmethodiken, Testlaufzeitberechnung, Konfidenz, Power, Alpha-Fehler usw. Anhand von praktischen Übungen lernst du die wichtigsten Begriffe, Tools und Auswertugnsverfahren kennen und auf reale Anwendungsfälle anzuwenden.

Dr. Julia Engelmann

Deine Ansprechpartnerin

Julia Engelmann

Head of Data Analytics
Web Arts AG

Neuer Wall 43
20354 Hamburg