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eMetrics Summit 2016: Spannende Thesen & Trends “to go”

Von am 18. November 2016

eMetrics Summit 2016

Der eMetrics Summit Deutschland wurde heuer schon zum elften Mal ausgetragen. Seit ein paar Jahren ist die Stadt der Wahl Berlin. Der eMetrics Summit hat sich schon länger als DER Branchentreffpunkt etabliert für alle, die sich mit digitaler Analyse befassen. Die Keynotes von Jim Sterne (Begründer der Digital Analytics Association) und Stéphane Hamel (Entwickler des WASP Monitoring Tools und geschätzter Querdenker) unterstreichen den Stellenwert dieser Veranstaltung.

Mentoring the Machine
Der Vater der eMetrics, Jim Sterne, begrüsst jeweils die Teilnehmer mit seiner Keynote. Er ist wahrscheinlich länger in der Branche als alle anderen, hat sich schon mit digitaler Analyse befasst als die meisten noch nicht wussten, was „das Internet“ überhaupt ist. Es ist sein enormer Erfahrungsschatz und seine Fähigkeit, Trends zu analysieren, die uns andächtig zuhören lässt.

Jim stellt die provokante Frage, ob Digital Analysts in naher Zukunft die Arbeit ausgehen wird angesichts der Fortschritte auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz (AI). Sehr utopisch scheint die Vorstellung eines vollautomatisierten Onlineshops, der sich autonom optimiert jedenfalls nicht mehr. Die Tools dazu sind in Ansätzen ja schon da: Intelligentes A/B-Testing, optimierte Empfehlungen aufgrund des Nutzerverhaltens, personalisierte Produktauswahl etc.

In vielem sind Maschinen dem Menschen überlegen. Digital Analysts müssen sich deshalb weg von Reporting hin zur „kreativen Analyse“ wenden. Kreativität und zusammenhängendes Denken, interdisziplinäre Zusammenarbeit: das sind die Stärken, die der Mensch nutzen muss. Hier geht’s zum eMetrics Blog von Jim Sterne.

Optimierung
Man ahnt es: bei vielen Referaten ging es um Optimierung (natürlich!) und wie diese im Betrieb umgesetzt wird. „Optimierung“ als Leitmotiv. Der wahre Vorteil des eMetrics Summit sind aber die ehrlichen Einblicke in die Realität und das heute Machbare. Also keine Zukunftsvisionen von Herstellern, wie man sie oft an deren Veranstaltungen präsentiert kriegt.

Programmatic
Ein gutes Beispiel dafür war der sehenswerte Vortrag von Anisa Boumrifak, in welchem sie tiefe Einblicke in den Umgang mit Programmatic Advertising gewährte. „Programmatic“ hat wohl für die grösste Aufruhr im Online-Marketing gesorgt seit der Einführung von AdWords. Es soll die neue Wunderwaffe des Online-Marketing sein. Die Erwartungen, was Programmatic alles können soll, sind deshalb gigantisch. Anisa hat aber mit ein paar mythischen Vorstellungen aufgeräumt: Mit Programmatic kann man sehr wohl

  • viel effizienter Werbeplätze einkaufen, insbesondere für Re-Targeting,
  • die Interessenten-Ansprache optimieren

…was schlussendlich in mehr „value for money“ resultiert.

Programmatic kann aber nicht

  • eine Marketing-Strategie ersetzen. Die muss nach wie vor bereits vorhanden sein.
  • Ressourcen und Kosten einsparen
  • neue Zielgruppen finden und erschliessen

Und mal eben ein „bisschen“ Programmatic machen geht auch nicht, weil die Anfangs-Investitionen beträchtlich sind.

Radikales Analytics
Stéphane Hamel, anerkannter Querdenker der Szene, präsentiert seine radikalen Thesen. Hier im Detail nachzulesen. Die Thesen sorgen für Diskussionsstoff und man ist quasi aufgefordert, geteilter Meinung zu sein. Am besten gefallen hat mir glaube ich „Never ask, always propose“. Als Digital Analyst muss man den Kontext kennen, aus welchem die Anforderungen entstehen. Ist das der Fall, kann man die Anforderung weiterdenken und eine optimierte Version dessen vorschlagen, anstatt einfach den verlangten Report zu liefern.

Was der Digital Analyst vom Data Scientist lernen kann
In seinen Referaten hat Tim Wilson, Partner bei Analytics Demystified, immer wieder auf sein neues Lieblingskind hingewiesen: „R“, eine Open-Source-Programmiersprache für statistische Berechnungen und Visualisierungen, welche in den letzten Jahren enorm an Popularität gewonnen hat. Seine Empfehlung für Digital Analysts ist denn auch „R“ zu erlernen, um grössere Datenmengen effizienter zu bewältigen. Es gibt bereits verschiedene Packages für „R“, die das Abfragen von Daten aus Adobe Analytics oder Google Analytics sehr einfach machen. Die Lernkurve für Einsteiger ist dennoch recht steil.

Und ausserdem…
…sind da die Fachdiskussionen mit Referenten und Kollegen sowie der Austausch mit Kollegen der Branche zwischen den Referaten. Man taucht in Themen ein, die einem zuvor fremd oder zumindest nur oberflächlich bekannt waren. So standen auch Referate zu App-Store-Optimierung, Personalisierung für Mathematikgenies oder zum Aufbau einer datengetriebenen Optimierungskultur zur Auswahl. Und so kehrt der Digital Analyst also rundum „optimiert“ in den Arbeitsalltag zurück und freut sich darauf, das gehörte in Taten umzusetzen.

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