Shops_Vorbereitungen auf das Weihnachtsgeschäft im Sommer-shi

Sommerliche Datenanalyse für das Weihnachtsgeschäft

Patricia Kraft

Patricia Kraft

..., geboren 1988 in Augsburg, studierte Informatik und Multimedia an der Universität Augsburg. Nach dem Erreichen des Masters in diesem Fach stieg sie unmittelbar in die Suchbranche ein und begann 2015 ihre Karriere bei der SHI als Consultant für Search & Big Data. Durch das heterogene Arbeiten an Projekten – sowohl in der Beratung als auch in der Konzeption und Implementierung – erlangte sie einen umfassenden Überblick über alle Projekt-Phasen. Für den SHI-Blog teilt sie ihre Erfahrung aus zahlreichen Projekten in verschiedensten Branchen sowohl aus technischer als auch als aus unternehmerischer Sicht. Lieblingsdateiformat: JSON

Online-Händler sollten schon bald damit beginnen, sich auf das Weihnachtsgeschäft vorzubereiten. Davon ist die Zeitschrift Internet World Business überzeugt und zeigt auf der Titelseite ihrer Juni-Ausgabe einen Weihnachtsmann, der in einer verschneiten Landschaft unterwegs ist.

Maschinelles Lernen, Datenquellen und Kundencluster

Für den Beitrag über Data-Driven Xmas sprach die Redakteurin Ingrid Lommer mit Patricia Kraft, Lead Consultant Search & Analytics bei SHI. Sie fragte unter anderem, welche Daten sich die Händler anschauen sollten, bevor sie in die Planung für das Weihnachtsgeschäft einsteigen.

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Hier einige Statements von Patricia Kraft aus dem Artikel:
  • „Noch kaum genutzt wird aber eine weitere spannende Datenquelle: Informationen zum Suchverhalten der Kunden und zu ihrer Customer Journey. … Aus solchen Daten lässt sich schnell schließen, welche synonymen Begriffe in der eigenen Suche fehlen, welche Filter keine Ergebnisse erzielen und vieles mehr.“
  • „Alle Kunden haben eine Kaufhistorie, an der viele Informationen hängen: Welche Produkte haben sie gekauft, welche Produktbundles haben sie angeklickt, wann haben sie gekauft, welche Klickstrecken haben sie zur Conversion geführt… Zwischen all diesen Infos kann KI Querverbindungen ziehen und dadurch neue Kundencluster erstellen, auf die menschliche Marketeers oft gar nicht gekommen wären.“
  • „Es geht nicht um die schiere Anzahl an Daten, sondern um deren Qualität. Ein paar Tausend Datensätze mit Customer Journey, Suchhistorie etc. können schon ausreichen, um maschinelles Lernen einzusetzen, speziell wenn ich vortrainierte Modelle benutze.“

Den vollständigen Artikel lesen Sie (nach Login bei Internet World Business) auf den Seiten 10-13 der Internet World Business, Ausgabe 06/2021 .

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