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Data Science gemäss Patricia Feubli
Data Science gemäss Patricia Feubli
SEA

Data Science bestimmt Google AdWords und Google Analytics Aktivitäten

Walter SchärerBy Walter Schärer17. Januar 2023Keine Kommentare2 Mins Read
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Data Science wird heute immer häufiger eingesetzt, um relevante Fragestellungen rund um die Generierung von Mehrumsätzen zu identifizieren und dann die passenden Online Werbekampagnen umzusetzen.
Data Scientist Dr. Patricia Feubli von SEMSEA Suchmaschinenmarketing am Internet Briefing Zürich. AdWords-Kampagnen schalten wir üblicherweise, um Umsätze zu erhöhen. Um aber tatsächlich zu unterscheiden, ob die Mehrumsätze aus der Werbung kamen oder wegen guten Wetters, sind Data Science Werkzeuge nötig. Heute schwimmen wir in einem Meer von Daten und die Datenmengen werden in den nächsten Jahren noch massiv wachsen. Daten sind wertvoll, weil sie Wissen enthalten. Dieses zu extrahieren, ist aber nicht trivial. Deshalb ist Data Science entstanden, unterstützt durch grosse Rechenpower.
Grosse und noch stark wachsende Datenmengen
Grosse und noch stark wachsende Datenmengen
Data Science deckt ab
  • Beschreibung der Daten
  • Exploration von Strukturen und Muster wie Kundengruppen
  • Inferentielles testen und schätzen von Verallgemeinerungen
  • Prädiktive Voraussagen prognostizieren
  • Kausale Ursachen von Veränderungen finden
  • Mechanistisches Beobachten des Veränderungsprozesses
Data Science Projektablauf
Data Science Projektablauf
Beispiel für Kundschaftprofile: Welche Kundschaft kauft mehr und bietet das höhere Potential? Erkenntnis: Man sollte seine Botschaft an eine eher jüngere Zielgruppe wenden, sie kaufen mehr ein!
Patricia Feubli über Data Science: Junge Käufergruppen kaufen mehr ein
Junge Käufergruppen kaufen mehr ein

Data Science Best Practice Tipps

  • Data Science ist interdisziplinär: Nur wenn die richtigen Fachkräfte verfügbar sind, wird man die Daten richtig interpretieren.
  • Die Datenaufbereitung muss sorgfältig gemacht werden, um keine Fehlschlüsse zu ziehen.
  • Die Analysemethode ist je nach Fragestellung sehr unterschiedlich.
  • Die Resultate müssen validiert und interpretiert werden.
  • Wurde wirklich die richtige Methode angewandt?
  • Was bedeuten die Daten für mein Unternehmen?
  • Zum Schluss müssen die Daten sinnvoll visualisiert werden.
  • Data Science Projekte brauchen Zeit!
  • Man muss die Grenzen der Methoden kennen.
Data Science Best Practice
Data Science Best Practice
Die Analysesoftware «R» ist ein kostenloses Opensource-Tool.
Data Science Patricia Feubli, SEMSEA
Data Science Patricia Feubli, SEMSEA
Data Science
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#IBsuch Analytics Google Internet-Briefing Vortrag
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Walter Schärer bloggt über Internet-Trends im Online Marketing, Generative AI, Social Media, Blogs, Web Analytics, SEO, Mobile und so.

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Über Walter Schärer

Dies ist Walter Schärers Blog über Online-Themen wie Generative AI, Digital Marketing, Search Engine Optimierung (SEO), Content Marketing und Performance Marketing.

Walter Schärer arbeitet seit 1994 als Scrum Product Owner und Online-Manager im Web-Umfeld.

Von HTML / VRML kam er via Powerpoint / Word zu Confluence / Jira dann Trello / Whiteboard und organisiert sich aktuell mit Asana / Google Drive, wenn er nicht gerade mit ChatGPT / MidJourney oder WordPress / Elementor experimentiert.

Die Inhalte dieses Blogs spiegeln die persönliche Meinung und sind von keinem Arbeitgeber beeinflusst.

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