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Big Data:
Allgemeines:
Big Data bedeutet auf Deutsch so viel wie „große Daten(mengen)“. Damit werden Datenmengen bezeichnet, die dermaßen groß bzw. komplex sind, dass man diese nicht händisch bzw. mit klassischen Methoden auswerten kann.
Big Data bezieht sich dabei auf beinahe alle verfügbaren Quellen, wie zum Beispiel gesammelte Daten von Behörden, Aufzeichnungen von Überwachungssystemen, Wirtschafts-daten, usw.
In diesem Zusammenhang ist es auch der Wunsch der Industrie, sowie von Behörden, Zugriff auf solche Daten zum Zwecke der Analyse zu erhalten, was aber zunehmend zu einem Konflikt mit Persönlichkeitsrechten führen kann.
Laut Berechnungen verdoppelt sich derzeit das weltweite Datenvolumen ungefähr alle 2 Jahre. Diese Verdoppelung wird vorwiegend durch die zunehmend maschinelle Erzeugung von Daten hervorgerufen. Aber auch zum Beispiel in der Finanzindustrie (Börsendaten, ..), im Energiesektor oder im Gesundheitswesen ergeben sich immer größere Datenmengen.
Generell verfügen Organisationen und Unternehmen über immer gigantischere Datenmengen. Außerdem kommt es zu einer zunehmenden Vielfalt von Datenquellen und Datenformaten. Große Datenmengen müssen auch immer schneller (möglichst in Echtzeit) verarbeitet bzw. ausgewertet werden. Aber auch die Datenübertragung muss in zunehmend höherer Geschwindigkeit erfolgen. Eine weitere Herausforderung besteht in der Analytik. Dazu gehören Methoden zu automatisierten Erkennung und Nutzung von Mustern und Zusammenhängen. Diese Fortschritte erlauben es, aus den immer größeren Datenmengen einen zunehmenden Nutzen zu ziehen. Klassische Technologien und traditionelle Datenbanken reichen dafür nicht mehr aus. Gerade daraus können sich neue Geschäftsfelder für Unternehmen ergeben bzw. die Wettbewerbsfähigkeit von Firmen verbessern.
neue Möglichkeiten:
Big Data verursacht zwar einige Herausforderungen, aber die Bewältigung schafft vor allem neue Möglichkeiten für Unternehmen, die zum Beispiel mit der Verarbeitung und Analyse von großen Datenmengen Wettbewerbsvorteile erlangen können.
neue Geschäftsfelder:
- zeitnahe Auswertung von Webstatistiken und dementsprechende Anpassung von Werbemaßnahmen
- Marktforschung durch Auswertung von großen Mengen an Kundendaten
- Medizin (Erkennen von komplexen Zusammenhängen)
- Betriebswirtschaft in Entscheidungs-prozessen
Verarbeitung:
Da klassische Datenbanksysteme und Softwareprogramme zumeist nicht in der Lage sind diese großen Datenmengen zu verarbeiten, sind hierfür neue Softwaresysteme erforderlich, die parallel auf unzähligen Prozessoren arbeiten.
Herausforderungen sind:
- die Verarbeitung vieler Datensätze
- schneller Import von großen Datenmengen
- schnelle Datenbankabfragen
- Verarbeitung unzähliger gleichzeitiger Abfragen (Concurrent Queries)
Für die Verarbeitung von Big Data gibt es bereits Open-Source-Anwendungen, wie zum Beispiel Apache Hadoop oder MongoDB, aber auch zahlreiche kommerzielle Produkte.
Derzeit nutzen Unternehmen im Schnitt nur 12% der zur Verfügung stehenden Daten für betriebswirtschaftliche Analysen. Mit Hilfe von Big Data erhalten diese Unternehmen die Möglichkeit noch mehr Daten für Entscheidungsprozesse zu nutzen.
Die größte Herausforderung besteht in der Speicherung und Verarbeitung von riesigen Datenmengen und dies zu überschaubaren Kosten. Auch wirken sich die fortschreitenden technischen Möglichkeiten mobiler Endgeräte betreffend Big Data aus. Die Nutzung von mobilen Endgeräten wird weiterhin zunehmen, was dazu führt, dass zusätzliche Datenquellen (z.B. sammeln von ortspezifischen Daten, ..) entstehen.
Aber auch durch Soziale Netzwerke ergeben sich immer neue Datenquellen, aus denen relevante Informationen, wie z.B. Meinungsbilder zu Produkten herausgefiltert und verarbeitet werden können.
Big Data im Online-Marketing:
Web Analytics umfasst die Messung und die Analyse von Daten um eine Webpräsenz zu optimieren. Dazu zählt das tägliche Experimentieren auf bestimmten Webseiten mit dem Ziel, dass Änderungen zu gewünschten Kundenreaktionen führen. Dabei werden zum Beispiel die Conversion Rate einer Seite, die Anzahl der Klicks, sowie weitere Kennzahlen analysiert.
Web Analytics wird auch mehr mit Analysetechniken, wie z.B. Predictive Analytics verknüpft, um nicht nur das Verhalten von Kunden zu analysieren und die Website zu optimieren, sondern auch die nächsten Schritte vorherzusagen um daraus z.B. dem Kunden zugeschnittene Angebote zu präsentieren.
Aber auch die Analyse von Social-Media-Daten lassen z.B. Produkttrends erkennen. Dazu ist aber im Rahmen von Big Data eine Text- und eine Semantische Analyse notwendig, da die Erfassung der Daten händisch bzw. nach klassischen Methoden zu aufwendig wäre. Bei der Analyse von Social-Media-Daten müssen die Texte der Nutzer analysiert werden, um daraus ein Stimmungsbild abzuleiten. Aber auch aus Blog- und Forenbeiträgen können Problembeschreibungen analysiert und relevante Informationen extrahiert werden.
FAZIT:
Aufgrund Big Data ergeben sich unzählige neue Geschäftsfelder, was von innovativen Unternehmen als Chance genutzt werden kann.
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AIDA-Modell:
Allgemeines:
AIDA ist die Bezeichnung für ein Werbewirkungsprinzip. Es setzt sich aus den englischen Begriffen A wie Attention (Aufmerksamkeit), I wie Interest (Interesse), D wie Desire (Verlangen) und A wie Action (also die Handlung) zusammen.
Dieses Modell beschreibt die vier Phasen, die ein Kunde aufgrund dieser Annahme durchlaufen soll, bis dieser dann den Kauf des Produktes oder der Dienstleistung durchführt.
die vier Begriffe und die Bedeutungen:
A .. Attention: dabei soll der Kunde auf das Produkt oder die Dienstleistung aufmerksam werden. Dies kann durch Kommunikationsinstrumente wie Mailings, Plakatwerbung, Werbebanner, Google AdWords, usw. erfolgen.
I .. Interest: der Kunde zeigt bereits Interesse am Produkt/Dienstleistung und sucht weitere Informationen, zum Beispiel auf der Webseite des Produktanbieters oder über eine Recherche in Suchmaschinen.
D .. Desire: der Wunsch das Produkt zu besitzen wird erweckt
A .. Action: und letztlich führt diese zum Kauf des Produkts
Einsatzbereiche:
Das Modell wurde zwar schon 1898 von Elmo Lewis erstmals beschrieben, wird aber heute immer noch in Werbestrategien, Verkaufsgesprächen und in der Präsentation angewendet. Auch einstufige Kommunikationsmaßnahmen (der Werbende nimmt direkt mit dem Empfänger Kontakt auf) wie Anzeigen oder Anrufe werden ebenfalls noch oftmals mit dem AIDA-Modell überprüft und optimiert.
Um zum Beispiel in Printmedien eine Personalisierung zu erreichen, wird das AIDA-Modell vor allem in Bezug auf Attention (die Aufmerksamkeit) verwendet und wird dabei als Aida Pushmarketing bezeichnet.
Erweiterungen:
Satisfaction (Befriedigung): dabei wird ein Wunsch des Kunden befriedigt
- Conviction (Überzeugung): das Produkt oder die Dienstleistung überzeugt gegenüber Konkurrenzprodukten
- Cognition (Wahrnehmung): dabei wird die Wahrnehmung auf das Produkt oder die Dienstleistung gelenkt
- Affect (Emotion): der Wunsch zu Kaufen wird durch Emotionen geweckt
- Behaviour (Verhalten): dabei kauft der Kunde
Ähnliche Modelle:
- DAGMAR-Formel:
diese ist ein Stufenmodell der Werbewirkung, die die Anforderungen bei der Gestaltung von Werbemitteln darstellt und wurde 1967 vom amerikanischen Werbeforscher Russel H. Colley entwickelt. Die Anfangs-buchstaben von DAGMAR haben dabei folgende Bedeutung. Das D steht für Defining, A für Advertising, GM für Goals for Measured, A wiederum für Advertising und R für Results.
Die Stufenhierarchie, die beim Verbraucher durchlaufen wird, setzt sich wie folgt zusammen:
- Kontakt: die Wahrnehmung des Werbemittels
- Aufnahme: die Erkennung der werblichen Information
- Verständnis: die Zielgruppe muss die Werbebotschaft verstehen
- Speicherung: die Kernaussage der Botschaft wird aufgenommen
- Einstellung: die Werbebotschaft soll glaubwürdig und sympathisch aufgenommen werden
AIDA-Modell im Webdesign:
- Aufmerksamkeit durch Bilder und Text/Schrift: Bilder können dann Aufmerksamkeit erregen, wenn diese Emotionen erwecken und aussagekräftig sind. Auch schöne Logos können dazu beitragen. Bei Text und Schrift kann Aufmerksamkeit durch die Wahl einer passenden Schriftart, Schriftgröße und Schriftfarbe auf sich gelenkt werden. Bezüglich Text ist zu beachten, dass zu viel Text auch abschreckend und eventuell überfordernd wirken kann.
- Interest: wenn Sie die Aufmerksamkeit des Besuchers haben, müssen Sie das Interesse erlangen um diesen zum nächsten Schritt leiten zu können. Dabei sollte dem Kunden klar kommuniziert werden, welche Vorteile (Benefits) er beim Kauf in Anspruch nehmen kann. Damit soll neben dem Interesse auch Neugier geweckt werden.
- Desire: Dabei soll der Wunsch, Ihr Produkt zu besitzen, geschürt werden. Dies kann durch eine klar strukturierte und einfache Navigation gefördert werden. Für das Verlangen kann auch das Darstellen des Mehrwerts des Produkts bzw. der Dienstleistung, sowie des Gewinns für den Besucher förderlich sein. Auch eine künstliche Verknappung, wie zum Beispiel ein zeitlich befristetes Angebot, kann das Verlangen steigern. Ebenfalls wichtig ist eine klare Call-to-Action (Handlungsaufforderung).
- Action: Ist der Besucher nun bereit für den Kauf, sollte die Kaufabwicklung so einfach wie möglich durchgeführt werden können.
FAZIT:
Obwohl das AIDA-Modell bereits 1898 entstand, ist es in vielen Bereichen ein immer noch geeignetes Modell zum Optimieren der Marketingmaßnahmen.
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Affiliate Marketing
Allgemeines:
Affiliatemarketing ist eine Vertriebsform, bei der die Affiliate als Schnittstelle zwischen Händler (Merchant) und potentiellen Kunden eine Vergütung für einen vereinbarten Erfolg (Verkauf, Klick, …) erhalten.
Affiliatesysteme:
Affiliate bedeutet auf Deutsch so viel wie „angliedern“. Unter Affiliatesysteme werden auf dem Internet basierende Vertriebsarten verstanden. Dabei gibt es einen Anbieter der Produkte (auch Merchant genannt) und den Vertriebspartner (also der Affiliate). Der Affiliate erhält dann für die vermittelten Verkäufe der Produkte, bzw. Klicks usw. vom Merchant eine vereinbarte Provision (Vergütung). Der Anbieter der Produkte stellt zumeist die Werbemittel (z.B. Werbebanner, usw.) zur Verfügung, die der Affiliate z.B. in dessen E-Mail-Marketing (Online-Marketing) verwenden und einsetzen kann.
Wie funktioniert Affiliate-Marketing:
Der Affiliate erhält dabei zumeist einen eindeutigen Link, der den Affiliate beim Händler identifiziert. Der Affiliate bekommt die Provision entweder bei einem „Click“ auf den Affiliatelink, für einen Lead oder für den Verkauf eines Produktes des Händlers (am Häufigsten). Wenn der potentielle Kunde auf den Link des Affiliate klickt, wird der sofortige bzw. spätere Produktkauf dem Affiliate zugeordnet. Dies wird auch Tracking genannt. Dabei werden beim Klick des potentiellen Kunden zumeist ein Cookie gespeichert, das ein Wiedererkennen des Affiliate auch bei einem späteren Kauf ermöglicht. Die Vergütung für einen Lead wird „Pay per Lead“ und für einen Verkauf „Pay per Sale“ genannt.
Teilnehmer:
Es gibt dabei die Affiliate-System-Betreiber, die Händler (also die Merchants bzw. Advertiser) und die Vertriebspartner (also die Affiliate oder auch Publisher genannt). Die Affiliate-System-Betreiber kümmern sich vor allem um die Administration, sowie um die finanzielle Abwicklung. Zwar eher selten, aber auch die Händler können selbst das Partnerprogramm übernehmen. Der Affiliate (Vertriebspartner) erhält für das Bewerben zumeist Werbebanner, sowie evtl. sonstige Werbematerialien und kann z.B. durch Emailmarketing bzw. sonstige Online-Marketing-Massnahmen zu potentielle Kunden kommen. Der Affiliate erhält dann für den vereinbarten Erfolg (z.B. einen Verkauf, eine Registrierung (Lead) oder einen Klick) die zuvor festgelegte Provision. Und dann gibt es noch den Händler (Advertiser oder Merchant). Dieser stellt das Produkt bzw. die Dienstleistung zur Verfügung.
Modelle:
Pay per Click: Dabei erhält der Affiliate eine festgelegte Provision je Klick der potentiellen Kunden.
Pay per Lead: Hierbei tritt der Erfolg dann ein, wenn sich der potentielle Kunde entweder registriert bzw. in ein Formular einträgt und seine Emailadresse bestätigt. Dies ist vorallem bei beratungsintensiven Produkten bzw. Dienstleistung vorteilhaft.
Pay per Sale: Dabei erhält der Affiliate eine Beteiligung am erzielten Umsatz, also eine zuvor vereinbarte Provision bei einem Verkauf des Produktes bzw. der Dienstleistung.
Dann gibt es aber auch noch „Pay per Click Out“, „Pay per Link“, „Pay per Print Out“, „Pay per View“, „Pay per SignUp“ oder „Pay per Install“. Diese sind aber nicht so häufig anzutreffen, wie die obigen Modelle.
Der Weg zu potentiellen Kunden:
Für den Affiliate stehen z.B. die Methoden des Online-Marketings zur Verfügung. Dazu zählen z.B. Display Advertising, Online Video Advertising, Suchmaschinenmarketing, Email-marketing und Social Media Marketing.
Affiliate-System-Betreiber:
Neben den zahlreichen Anbietern gibt es z.B. Shareit (anmelden unter hier klicken).
Händler (Merchants):
Auch auf der Webseite http://schoenberg.co.at/products können Sie sich bei einer Provision von 40% als Affiliate anmelden.
FAZIT:
Vergleichen der Affiliate-System-Betreiber lohnt sich.
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Cloud Computing
Allgemeines:
Unter diesem Begriff (bedeutet auf Deutsch: Rechnen in der Wolke) wird das Speichern von Daten in einem Rechenzentrum bzw. die Ausführung von Programmen verstanden. Der Bestandteil Wolke entstand vermutlich dadurch, dass aus Sicht des Benutzers die Nutzung fern und undurchsichtig, also wie eine Wolke erscheint. Es werden dabei entweder bzw. und Infrastruktur (Rechenleistung, Speicherplatz), Plattformen und Software angeboten. Der Zugriff auf die entfernten Systeme erfolgt zumeist über das Internet.
Es gibt grundsätzlich 3 Servicemodelle:
Iaas (bedeutet Infrastructure as a Service):
bietet Zugang zu Computerhardware-Ressourcen, wie Rechner, Netzwerken und Speicher.
PaaS (bedeutet Platform as a Service):
bietet Zugang zu Programmierungs- oder Laufzeitumgebungen mit anpassbaren Rechen- und Datenkapazitäten.
SaaS (bedeutet Software as a Service):
bietet Zugang zu Softwareprogrammen und Anwendungsprogrammen.
Außerdem gibt es 4 verschiedene Liefermodelle:
- Public Cloud, also die öffentliche Rechnerwolke.
- Private Cloud, also die private Rechnerwolke.
- Hybrid Cloud, also die hybride Rechnerwolke (Public Cloud und Private Clouds).
- Community Cloud, die gemeinschaftliche Rechnerwolke
Und nun die möglichen Vorteile von Cloud Computing:
Wie auch die Virtualisierung kann Cloud Computing Kostenvorteile bringen, z.B. wenn die Nutzung eines Dienstes nur gelegentlich erfolgt oder bei stark schwankender Nachfrage und daher eigene Kapazitäten nicht ausgenutzt werden könnten.
Natürlich gibt es auch mögliche Probleme:
Es gibt zwar inzwischen gute Lösungen für die Absicherung des Zugriffs auf Anwendungsdaten zwischen dem Client und dem Server, aber es gibt mögliche Unsicherheiten betreffend der Verschlüsselung der Daten, die in der Cloud gespeichert werden. Ein weiteres Problem ist, dass die Administratoren des Cloud-Anbieters Zugriff auf die Nutzerdaten während der Verarbeitung haben. Es gibt auch mögliche Bedenken, was passiert, wenn der Anbieter der Cloud z.B. Insolvenz anmeldet, usw.
Weiters zu beachten:
Außerdem sind auch rechtliche Fragen abzuklären, bevor man Cloud Computing verwendet, z.B. Datenschutz oder auch die Leistungsschuld (mietrechtliche Vorschriften, ..).
Fazit:
vorher umfangreich informieren und dann erst entscheiden!!!
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