TENSORCRUNCH - Häufige Fragen und Antworten

In ihrer einfachsten Form würde die Berechnung des Kundenwerts (customer value) etwa so aussehen:

Kundenwert = Verkaufspreis - Kosten der verkauften Waren.

Das funktioniert gut, wenn Sie Ihrem Kunden nur eine Sache einmal verkaufen wollen. Die meisten Unternehmen arbeiten jedoch nicht auf diese Weise, sondern wollen wiederkehrende Kunden, so dass wir auch den Customer Lifetime Value (CLV) berechnen müssen. Sie können den Kundenwert über einen bestimmten Zeitraum hinweg berechnen, und die Berechnung des Customer Lifetime Value liefert Ihnen den vollen Wert des Kunden.

Die Berechnung des Customer Lifetime Value ist wie folgt:

Customer Lifetime Value = Durchschnittlicher Verkaufswert × Anzahl der Transaktionen × Verweildauer × Gewinnspanne

Oder einfach:

Customer Lifetime Value (CLV) = Lifetime Value × Gewinnspanne

Allerdings ist das nur die Rückbetrachtung. Für Prognosen und der Steigerung des Customer Lifetime Value bedarf es prädiktive Analysen, um z. B. die Anzahl der Transaktionen besser vorherzusagen.

Der Kundenlebenszyklus bezieht sich auf den Prozess, bei dem potenzielle Kunden auf ein Produkt aufmerksam werden, einen Kauf bei einer Marke tätigen und im Idealfall zu einem langjährigen Kunden des Unternehmens werden. Der Prozess besteht aus fünf Phasen: Reichweite, Akquisition, Umwandlung, Bindung und Loyalität.

Ein profitabler Kunde ist jeder Kunde, bei dem die Ressourcen, die für die Akquisition und Pflege seines Geschäfts aufgewendet werden, von den Gewinnen übertroffen werden, die mit diesem Geschäft erzielt werden. Es ist möglich, dass ein profitabler Kunde im Laufe der Zeit unrentabel wird, insbesondere in Situationen, in denen das Geschäftsvolumen zurückgeht und der Kunde mehr Aufmerksamkeit verlangt.

Bei der Marketing-Analyse werden Daten verwendet, um die Wirksamkeit und den Erfolg von Marketingaktivitäten zu bewerten. Mit Marketing-Analysen können Sie tiefere Einblicke in die Verbraucher gewinnen, Ihre Marketingziele optimieren und eine bessere Kapitalrendite erzielen.

Beispiele für Marketing-Analytik: Warum ist Datenanalyse im digitalen Marketing wichtig?

• Verstehen Sie Ihre Kunden.

• Machen Sie datengestützte Vorhersagen.

• Optimieren Sie Ihre Ergebnisse.

• Verhindern Sie wiederkehrende Verluste.

• Leistung überwachen.

• Versteckte Chancen entdecken.

• Analyse aktueller und früherer Daten.

• Analyse der Kundensegmentierung.

Die Definition von Competitive Intelligence (CI) oder Competitor Intelligence ist der Prozess, bei dem ein Unternehmen Informationen über seine Branche, sein Geschäftsumfeld, seine Konkurrenten und seine Produkte mit dem Ziel sammelt und analysiert, seine künftige Strategie zu steuern.
Competitive Intelligence wird weitgehend als kritische Komponente für den Aufbau einer erfolgreichen Wettbewerbsstrategie angesehen, die zur Schaffung eines klaren Wettbewerbsvorteils in der Wirtschaft führt.

Market Intelligence sind alltägliche Daten, die für die Marketingbemühungen eines Unternehmens relevant sind. Einmal gesammelt, können diese Daten analysiert und genutzt werden, um fundierte Entscheidungen über das Verhalten von Wettbewerbern, Produkte, Verbrauchertrends und Marktchancen zu treffen.

Market Intelligence  ist für jedes Unternehmen erfolgskritisch, da sie als Grundlage für alle Marketingmaßnahmen dient. Marktforschung erfordert das Sammeln von Daten, die Analyse und die Anwendung der Informationen.
 Mit Hilfe von Market Intelligence bzw. Competitive Intelligence können Sie Ihre Kunden stärker in den Mittelpunkt stellen, ein besseres Verständnis für die Marktanforderungen und die Ansichten der Verbraucher gewinnen, relevante Daten in Echtzeit sammeln, die Upselling-Chancen erhöhen, Risiken minimieren, den Marktanteil vergrößern und einen Wettbewerbsvorteil erzielen. Diese Vorteile sind entscheidend für den Erfolg eines jeden Unternehmens, und Marktinformationen sind eine der wichtigsten Komponenten bei der Umsetzung guter Geschäftsstrategien.

Unter Open-Source-Intelligence (OSINT) versteht man das Sammeln und Analysieren öffentlich zugänglicher Daten zu nachrichtendienstlichen Zwecken.
Während auf die meisten Open-Source-Daten über das offene Internet zugegriffen wird und sie mit Hilfe einer Suchmaschine wie Google indexiert werden können, ist der Zugriff auch über geschlossene Foren möglich, die nicht von Suchmaschinen indexiert werden. Obwohl die meisten Deep-Web-Inhalte für allgemeine Benutzer unzugänglich sind, weil sie hinter einer Bezahlschranke liegen oder eine Anmeldung erfordern, werden sie dennoch als Teil des öffentlichen Bereichs betrachtet.

Open-Source-Daten sind alle Informationen, die der Öffentlichkeit ohne weiteres zugänglich sind oder auf Anfrage zur Verfügung gestellt werden können.

Die Datenwissenschaft ist ein Fachgebiet, das Fachwissen, Programmierkenntnisse und Kenntnisse in Mathematik und Statistik kombiniert, um sinnvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Datenwissenschaftler wenden Algorithmen des maschinellen Lernens auf Zahlen, Texte, Bilder, Videos, Audiodaten usw. an, um Systeme der künstlichen Intelligenz (KI) zu entwickeln, die Aufgaben ausführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Diese Systeme wiederum generieren Erkenntnisse, die Analysten und Geschäftsanwender in einen greifbaren Geschäftswert umsetzen können.

Zu den Aufgaben der Data Science gehört es, Strategien für die Datenanalyse zu entwickeln, Daten für die Analyse vorzubereiten, Daten zu erforschen, zu analysieren und zu visualisieren, Modelle mit Daten unter Verwendung von Programmiersprachen wie Python und R zu erstellen und Modelle in Anwendungen einzusetzen.

Immer mehr Unternehmen werden sich der Bedeutung von Data Science, KI und maschinellem Lernen bewusst. Unabhängig von Branche und Größe müssen Unternehmen, die im Zeitalter von Big Data wettbewerbsfähig bleiben wollen, Data-Science-Fähigkeiten effizient entwickeln und implementieren oder riskieren, ins Hintertreffen zu geraten.

Web Scraping ist ein Prozess, der die Extraktion von Daten auf effiziente und schnelle Weise automatisiert. Mit Hilfe von Web Scraping können Sie Daten von jeder beliebigen Website extrahieren, ganz gleich, wie groß die Daten sind. Außerdem können Websites Daten enthalten, die Sie nicht kopieren und einfügen können.
Mit Web Scraping können Sie jede Art von Daten extrahieren, die Sie benötigen. Wenn Sie Webdaten mit Hilfe von Web Scraping extrahieren, können Sie die Daten in einem Format wie CSV speichern. Sie können die Daten dann abrufen, analysieren und so verwenden, wie Sie möchten. 

Web-Automatisierung ist ein Konzept, bei dem Software-Bots (z. B. RPA-Bots, Web-Scraper, Workload-Automatisierungssoftware) automatisch Ihre Aktionen aufzeichnen. Anschließend führen sie auf der Grundlage der aufgezeichneten Daten sich wiederholende und fehleranfällige menschliche Aufgaben in einem Webbrowser oder einer Anwendung aus.

Google indexiert nur einen winzigen Bruchteil des Internets. Einigen Schätzungen zufolge enthält das Web 500 Mal mehr Inhalte als das, was Google in den Suchergebnissen ausgibt. Die Links, die Google und andere Suchmaschinen zurückgeben, wenn Sie eine Suchanfrage eingeben, werden als "Surface Web" bezeichnet, während alle anderen, nicht durchsuchbaren Inhalte als "Deep Web" oder "unsichtbares Web" bezeichnet werden.

Das Dark Net, auch Dark Web genannt, ist ein kleiner Teil des Deep Web. Das Dark Web besteht aus absichtlich versteckten Websites und Diensten. Sowohl die Eigentümer als auch die Nutzer des Dark Web sind anonym. Obwohl nicht alles im Dark Net illegal ist, finden Sie dort viele der Schwarzmärkte, Hackerforen, Malware-Anbieter und andere illegale Aktivitäten im Internet.

Um auf den Großteil des Dark Web zuzugreifen, benötigen Sie Tor. Tor ist ein Netzwerk aus freiwilligen Relais, durch das die Internetverbindung des Nutzers geleitet wird. Die Verbindung ist verschlüsselt und der gesamte Datenverkehr wird zwischen den Relais auf der ganzen Welt hin- und hergeschoben, wodurch der Nutzer anonym bleibt.