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Data Mining bezeichnet die systematische Anwendung computergestützter Methoden, die in Datenbeständen Muster, Trends oder Zusammenhänge finden. Im Gegensatz zu Big Data führt Data Mining die großen Datenbestände nicht nur zusammen, sondern wertet sie auch aus. Welche Bedeutung Data Mining im Onlinemarketing hat, haben wir zusammengefasst.
Was kann Data Mining?
Im digitalen Handel spielen Daten eine wesentliche Rolle. Verkaufsprozesse müssen ständig optimiert werden. Jeder Onlinehandel kann dazu riesige Datenmengen sammeln. Doch diese beinhalten dann allein Fakten, zum Beispiel, welche Produkte an welchen Tagen besonders häufig gekauft werden und vieles mehr.
Was kann Data Mining also im Onlinehandel? Data Mining kann prognostizieren, wie zukünftige Situationen aussehen werden. Data Mining ist eine empirische Methode, die mit Hilfe von Programmen, Statistiken, künstlicher Intelligenz und Algorithmen die gesammelten Daten auswertet und daraus Rückschlüsse zieht. Wie werden diese Rückschlüsse gezogen?
Wie wird Data Mining umgesetzt?
Für das Data Mining können unterschiedliche Verfahren angewendet werden. Die Auswahl des Verfahrens richtet sich nach dem Ziel, das erreicht werden soll.
- Möglich ist eine Analyse nach Hypothesen. Bei diesem Verfahren wird eine „wenn, dann“ Situation aufgestellt und nach Lösungen für die angestellten Vermutungen gesucht. Die Datenauswertung liefert die Basis für die Lösungsansätze.
- Eine weitere Möglichkeit Data Mining sinnvoll einzusetzen, ist die Suche nach von der Norm abweichenden Interessen. Aus dieser Statistik lassen sich dann relevante Rückschlüsse für Unternehmensprozesse ziehen. Diese Umsetzung ist das Ermitteln eines bestimmten Interesses, das der Käufer haben könnte, ohne Data Mining aber vielleicht übersehen worden wäre.
- Die dritte Umsetzung ist das Suchverfahren. Bringt Data Mining Lösungen hervor, müssen die Programme diese Lösungen nach den bestmöglichen Lösungen sortieren und analysieren.
Wo kann Data Mining angewendet werden?
Data Mining lässt sich in vielen Bereichen einsetzen. Im Onlinemarketing ist Data Mining interessant, um zum Beispiel den Erfolg eines Onlinehops zu optimieren. So kann die Analyse der Warenkörbe wichtige Informationen zum Käuferverhalten geben.
Auch im Bereich Affiliate Marketing liefert Data Mining Erkenntnisse, die für die Erstellung von Käuferprofilen eingesetzt werden können.
In der Preisgestaltung kann Data Mining die Prognose von Produktpreisen erstellen.
In Verkaufsprozessen können Fehlerdiagnosen erstellt werden und in der Marktsegmentierung liefert Data Mining ebenfalls wichtige Erkenntnisse.
Wie kann Data Mining für Google AdWords eingesetzt werden?
Für verkaufsstarke Google AdWords Anzeigen müssen die richtigen Keywords analysiert werden. Für diese Analyse können mit Hilfe von Data Mining der Datenbestand von Google genutzt und anhand der Auswertung die relevanten Keywords ausgewertet werden. Hier empfiehlt sich der Keyword Planer, der ein perfektes Beispiel für das Data Mining ist. Diese Keyword Analyse hilft auch den Content der AdWords Anzeige zu optimieren.
Hat Data Mining auch Nachteile?
Ja, denn Data Mining ist häufig eine subjektive Methode Verkäufe optimieren zu wollen. Die Subjektivität entsteht, wenn die Analyse anhand der eigenen Vorstellungen und Wünsche erstellt wird. Das ist keine objektive Sicht auf den tatsächlichen Ist-Zustand und kann Ergebnisse verfälschen. In diesem Fall wird empfohlen Data Mining von externen Mitarbeitern oder einer Agentur durchführen zu lassen.
