Website Boosting

Online verfügbar ab Februar 2020

Website Boosting

Editorial

Use the force, Leser!

Bei Aktivitäten im Web, egal, ob es nun um eine normale Webpräsenz geht oder um einen Online-Shop, fällt eine Unmenge an Daten an. Und damit meine ich nicht nur die Aufschläge im Logfile des Webservers oder Impressions im Analytics-Tool. Woher kommen die Besucher, mit welcher Absicht, was tun sie genau auf der Site, wenn sie über Kanal X oder Y kommen, warum kaufen 97 % nichts ein, welches Formularfeld ist für die meisten Kaufabbrüche verantwortlich, wie hat sich das Ranking eines Keywords oder eines ganzen Verzeichnisses entwickelt und dergleichen mehr. In der Praxis ist es oft noch immer eher die Ausnahme als die Regel, dass jemand wirklich verlässliche Antworten auf diese Fragen hat. Verlässlich, weil nicht „wir glauben“ oder „wir vermuten“ hinter Entscheidungen steckt, sondern weil man Entscheidungen wirklich datengestützt trifft. Und beim Einbezug interner Daten darf es natürlich nicht bleiben. Im Gegenteil, auch außerhalb des Unternehmens fallen viele relevante Informationen an, die man tunlichst mit einbeziehen sollte. Wie verhalten sich z. B. die Mitbewerber, wie liegt man im Preisvergleich, wie viel Werbung schalten die, wie ist, war und wird das Wetter – und hat es ggf. einen Einfluss? Wenn man sein Radar richtig öffnet, ersäuft man praktisch in auswertbaren und durchaus wichtigen Informationen. Womit wertet man das effizient aus? In Excel? Viel Spaß!

Vielleicht mit R? Einem Statistiktool? Laaaangweilig! Tatsächlich?

R ist kostenlos und ein wahrer Datenzauberer. Seine DNA ist komplett auf den Umgang auch mit größeren Datenmengen ausgerichtet. Mittlerweile ist R über Erweiterungen so ausgebaut, dass Sie mit einer einzigen Befehlszeile auch gezielt einen oder alle Preise aus fast jedem Online-Shop holen können. Oder alle Daten aus Google Analytics. Oder die strukturelle Zusammensetzung Ihrer Sales. Oder Analysen über die Qualität Ihrer Texte. Oder in wenigen Sekunden (kein Witz) eine Entscheidung fällen können, ob z. B. die Verwendung des Mittelwerts einer Datenreihe eine sinnvolle Metrik ist. Das Beste: Alles, was Sie in R je analysieren, müssen Sie nur einmal machen. Denn die Bearbeitungslogik bleibt auf Abruf dort gespeichert. Die Ausgabe erfolgt z. B. direkt in eine PowerPoint-Präsentation oder in Word, eine Datenbank oder auch über eine HTML-Vorlage ins Intra- oder Internet.

Sind Sie der Meinung, dass die Datenanalyse (Data Science) künftig wichtiger wird? Dann haben wir genau für Sie in dieser Ausgabe einen Beitrag zum ersten Reinschnuppern. Keine abschreckenden Codemonster, sondern einfach Zeile für Zeile. Damit sollten Sie in der Lage sein, selbst zu „spüren“, ob Sie R mögen könnten und was es Ihnen tatsächlich bringt. Hands-on! Use the force … Luke!