Die Komplexität von Nutzerdaten

Oder wie analysiere ich eigentlich ganze Klickpfade oder Blickverläufe? Diese Frage beschäftigen so manche betriebliche wie institutionelle Marktforscher, UX-Professionals oder Web-Analysten. Ausgefeilte passive und aktive Erhebungsmethoden erlauben Unternehmen, Agenturen und Marktforschungsinstituten die Sammlung von schier endlosen Daten zur Erklärung des Nutzungsverhaltens von Verbrauchern im Internet.

Schnell kommen Klickpfade von mehreren 10.000 Einzelevents zu tausenden von Nutzern zusammen und führen klassische, qualitative wie quantitative, Analysemethoden an ihre Grenzen. Data-Mining heißt hier das Schlüsselwort, aber wie verarbeitet man beispielsweise einen Logfile? Eine Reduktion der zu betrachtenden Nutzungsdaten ist meist die einzige Möglichkeit, um aus den Datenfluten relevante Informationen generieren zu können. Zum Einsatz kommen hier bewährte Verfahren der Medienforschung. Der allgemein bekannte Unterschied des Internets zu TV und Print liegt jedoch in der unmittelbaren Interaktion zwischen Nutzern und Medium. Das heißt auch, dass Reihenfolgeeffekte bei den passiven und aktiven Kontaktpunkten im Internet eine noch wichtigere Rolle als in klassischen Medien spielen. Ein Ansatz die Interaktionsketten der Internetnutzung auf die wirklich wichtigen Elemente zu reduzieren, ohne Reihenfolgeeffekte und Wechselwirkungen zu vernachlässigen, bietet die aus der Molekularbiologie stammende Sequenzanalyse.

Die Adaption dieses Ansatzes für die Marketingforschung ermöglicht, typische Muster im Userverhalten zu identifizieren und zu operationalisieren. Hierbei werden alle zur Verfügung stehenden Informationen über Interaktionsmöglichkeiten des Nutzers mit Internetseiten und Marken, inklusive von Kampagnenkontakten und Verbleibzeiten auf einzelnen Seiten oder Themengruppen, bei der Analyse berücksichtigt. Die zu untersuchenden Klickpfade können mit Hilfe des Verfahrens auf die wirklich relevanten Elemente/ Muster reduziert werden. Klickpfade von mehreren hundert Einzelelementen können so zu wenige, interpretierbare Variablen zusammengefasst werden.

Identifikation von typischen Mustern in einem Logfile

Die weiterführende Analyse dieser zusammenfassenden Sequenzvariablen mit Hilfe der Werkzeuge quantitativer, aber auch qualitativer Marktforschung, sowie die Anreicherung mit Sekundärdaten aus beispielsweise Onsite-Befragungen, liefern einen tiefen Einblick in das Verhalten von Usern sowie Optimierungspotentiale für das operative Marketing.

Typische Fragestellungen der sequentiellen Datenanalyse sind beispielsweise:

  • Welche strickte, sich wiederholenden Surfmuster lassen sich anhand von Klickpfaden identifizieren?
  • Gibt es spezifische Surfmuster (Abfolge besuchter Internetseiten) anhand deren sich Zielgruppen bei der Nutzung unterscheiden?
  • Welche Unterschiede zeigen Internetnutzer bei stationärer vs. mobiler Internetnutzung?
  • Wie ändert sich das Suchverhalten im Lauf der Zeit, je näher der Kaufprozess rückt?
  • Wie beeinflussen Kampagnenkontakte das Surfverhalten?
  • Unterscheidet sich das Surfverhalten im Verlauf eines Tages/ einer Woche?

Segmentierung von Onlinern anhand ihrer typischen Verhaltensmuster

Genauso wenig, wie es jedoch einen Standard für die Sammlung von Internetnutzungsdaten gibt, gilt es dies für die sequentielle Datenanalyse in der Marketingforschung. Nicht selten determinieren technische Möglichkeiten die Tiefe der Analysen. Erfahrung in der Anwendung des Instrumentariums sowie Methodenkenntnis gepaart mit Kreativität spielen eine entscheidende Rolle für einen echten Mehrwert der Analysen. Sie entscheiden ob mit dieser komplexen Methode handlungsrelevante Insights gewonnen werden, oder die Ergebnisse unter die Rubrik „nice to know“ Fallen.

2 Gedanken zu „Die Komplexität von Nutzerdaten

  1. Pingback: ||| Handelskraft ||| Der E-Commerce und Web 2.0 Blog - 5 Lesetipps der Woche

  2. Shivani Allgaier

    Am allerbesten ist doch, ich interessiere mich aufrichtig und authentisch für den Kunden – und die Spuren, die dieser in Form seiner Werte hinterlässt – und nicht für leblose Zahlenkolonnen, oder?

    Antworten

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