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Warum Tamedia Data Analytics einsetzt

Walter SchärerBy Walter Schärer28. April 20232 Kommentare3 Mins Read
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Thomas Gresch, CTO von Tamedia Digital, über den Einsatz von Data Analytics bei Tamedia.

Im Online Bereich fallen haufenweise Nutzerinformationen an: Wer kam, woher, wie lange, warum, etc.?

Die Online-Angebote von Tamedia können besser miteinander vernetzt werden, wenn das Nutzerinteresse bekannt ist: Von der Berichterstattung über z.B. Restaurantsuche über die Reservation und den Review sind viele Dienste vernetzt. In der Offline Print-Welt war die Auflage bekannt und aus Nutzerbefragungen bestenfalls das ungefähre Leseverhalten.

Heute stehen zahllose Datenquellen zur Verfügung. Dieser Datenstrom wird in Business Intelligence und Web Analytics visualisiert.

Warum-Data-Analytics-Tamedia-Thomas-Gresch

Datenquellen-Datenanalyse-Data-Science-Tamedia-Thomas-Gresch

Diese kumulierten Daten werden in Data Science überführt, um Algorithmen zu entwickeln, die Voraussagen über künftiges Kundenverhalten machen können (predictive algorithms).

Tamedia teilt die Aktivitäten in die Digital- und Publishing-Bereiche: Eine gruppenweite Analyseabteilung stellt ihr Knowhow einzelnen Gruppengesellschaften zur Verfügung.

Identifiziert werden die Aktivitäten in einzelnen Gesellschaften via einen internen Akquiseprozess. 

Daraus wird eine initiale Datenanalyse erstellt, um in einem dritten Schritt mögliche Business-Cases herauszuschälen. 

In drei Iterationen werden die Daten so extrahiert, um daraus mögliche Schlüsse zu ziehen. 

In der vierten Phase wird die Veränderung in den bisherigen Prozessen umgesetzt und gemessen, ob sich die Verbesserungen tatsächlich einstellen.

Tamedia-Digital-vs-Publishing-Thomas-Gresch

Beispiel Newsletter von Fashionsfriends.ch

Beim online Kleiderverkäufer Fashionfriends wird beispielsweise der Newsletter analysiert. Die Abonnenten erhalten täglich eine Ausgabe über neue Produkte. 

In der Datenanalyse wurden Kunden identifiziert, die über 100 Kleidungsstücke gekauft haben. Daraus liessen sich Cluster identifizieren, z.B. in welchen Städten überdurchschnittlich viele Kunden kaufen, welche Marken gut laufen, welche Beautybox beliebt ist, was die Unterschiede zwischen Männern und Frauen, Deutsch- und Welschschweiz sind, etc.

Cluster-Fashionfriends-Kunden-Thomas-Gresch

Fashionfriends-Nutzer-Cluster-Thomas-Gresch

Das Ziel ist, den Lesern nicht quantitativ mehr News zu senden, sondern relevantere: Ein personalisierter Newsletter an einem bestimmten Tag in einer bestimmten Häufigkeit hat höhere Conversionsraten als ein generischer.

Beispiel Paywall beim Tagesanzeiger

Beim Tagesanzeiger wird gemessen, wie sich das Leserverhalten nach Einführung der Paywall verändert hat. 

Offensichtlich unterscheidet sich die Hitliste der zahlenden Nutzer markant von jener der nicht zahlenden. 

Nur auf Platz 2 liegt ein gleich interessierender Artikel aus dem Sportbereich, alle anderen variieren stark (folgende Grafik).

Paywall-vs-Nicht-Paywall-Leser-Tagesanzeiger-Thomas-Gresch

Nicht zahlende Leser interessieren sich eher für Sport, bezahlende eher für Themen aus Zürich. Die nicht Zahlenden lassen sich bezüglich Navigation in nur zwei Cluster einteilen (folgendes Schema rechts), während bei den zahlenden Lesern eindeutig Cluster zu verschiedenen Themen identifizierbar sind.

Cluster-Paywall-Leser-Tamedia

Der Tagesanzeiger interessiert sich u.a. für jene Leser, die ein Navigationsmuster wie bezahlende Leser an den Tag legen, aber die Paywall noch nicht überschritten haben: Wie können sie für das Bezahlmodell gewonnen werden?

Auch bei den «lesenden» Geräten lassen sich klare Muster erkennen: Das Leseverhalten auf iPads, Desktops oder im mobilen Web sind sehr unterschiedlich.

Analytics Business Case Statistik 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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View 2 Comments

2 Kommentare

  1. Christoph Hess on 8. März 2015 17:04

    Tolle Einblicke, vielen Dank dafür!

    Reply
    • Walter on 8. März 2015 20:06

      Gerne ;-)

      Reply

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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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