Freitag, 5. Februar 2010

Web Analytics und Business Intelligence

So, mal wieder herumgeschaut. Was brauchen wir in der nahen Zukunft?

Mein Grundgedanke ist ja, dass die Welten von Web Analytics und Business Intelligence immer näher zusammen rücken. Durch leistungsfähige Rechnersysteme und billiges RAM wird es möglich, die erprobten Methoden der Business Intelligence auch auf die Datenmassen anzuwenden, die im Online-Geschäft anfallen.

Die WA-Hersteller reagieren auf diesen Trend, indem sie Features zum Standard machen, die noch vor wenigen Jahren kaum denkbar waren, wie zum Beispiel:
  • adhoc-Segmentierung anhand frei definierbarer Segmente
  • selbst definierte Kennzahlen anhand eines Formeleditors
  • orthogonale Filterung (jedes Element mit jedem anderen)
Was wird als nächstes auf uns zukommen? Ich denke, ein großes Thema ist Datenmodellierung und Datenqualität.

Ich habe dieses Blog unter das Motto der Multichannel-Analyse gestellt. Hier klingt schon die Herausforderung an, Daten aus verschiedenen Quellen auf einen gemeinsamen Standard zu bringen. Man wird aber noch von einer recht hohen Integrität der einzelnen Datensätze ausgehen können. Ein Problem ist eher die Vollständigkeit der erhobenen Datensätzen, z. B. beim Javascript-("Pixel-")Tracking.

Anders sieht es aus, wenn man Legacy-Systeme aus Controlling, Warenwirtschaft oder CRM anbindet. Das wird aber in Zukunft immer interessanter. Man möchte die Webdaten gerne mit Umsatz-, Kosten- und Zielwerten anreichern. Oder man möchte im B2C-Bereich Daten aus Kundenbindungssystemen (Kundenkarte) einfließen lassen. Diese Daten sind oft in sich schon "schmutzig", zum Beispiel weil in alten Datensätzen eine unzureichende Plausibilitätskontrolle implementiert gewesen ist. Oder das Matching mit den Online-Daten gestaltet sich schwierig. Dann muss eine Heuristik gefunden werden, die mit möglichst geringer Fehlerquote ein hochwertiges Ergebnis liefert. Dabei soll der Import der Legacy-Daten auch noch möglichst automatisch und störungsfrei ablaufen.

Dies sind Fragestellungen, die für jeden Einzelfall erneut analysiert werden müssen. Ich denke, dass es in der Zukunft einiges zu tun gibt für Experten, die sich in den Bereichen Web Analytics und Business Intelligence gleichermaßen auskennen.

Kommentare:

  1. Hallo Hellmar,
    ich stimme dir voll zu: es ist sehr sinnvoll, die Online-Daten mit anderen Unternehmensdaten zu verbinden. So bringt erst die Verknüpfung der Online-Umsätze mit etwaigen Gutschriften von Rückläufern im Rechnungswesen konkrete Informationen über den Erfolg. Die Kopplung der Besucherdaten mit CRM-Daten bietet Möglichkeiten Vertriebsaktivitäten abzuleiten.

    Innovative Unternehmen machen so etwas bereits sehr erfolgreich.

    Und die Nutzung von Business-Intelligence-Technologien zur Analyse der Web-Daten liegt sehr nahe, da Unternehmen häufig BI-Lösungen im Einsatz haben.


    Tschüss
    Michael
    m.deinhard@newelements.de

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  2. Hallo Michael,

    da bin ich ganz Deiner Meinung.

    Die Frage ist jetzt: setzt man auf der bestehenden BI-Lösung eines Kunden auf, oder bietet man eine fertige Applikation an, die auf einem bestehenden BI-Tool (lizenziert oder open source) aufsetzt?

    Im zweiten Fall muss man dem Kunden erläutern, warum er noch ein weiteres Tool bei sich einführen (und administrieren) soll. Oder man kapselt die Applikation so gut, dass der Kunde das nicht merkt.

    Im ersten Fall hat man ein hohes Maß an kunden-/projektspezifischer Arbeit. Oder man schafft es, ein Tool einzusetzen, dessen Marktdurchdringung so hoch ist, dass man doch wieder Skaleneffekte nutzen kann.

    Viele Grüße
    Hellmar

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