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17.08.2018: https://www.pointoforigin.at//data_science_anwendung.htm

Data Science und die echte Welt

23.07.2018 | 5 Anwendungen aus dem Alltag

von Bernadette Fellner
Senior Strategic Consultant

Wenn wir an das Thema Data Science denken, haben wir oftmals viele Themen oder gedankliche Bilder im Kopf, welche häufig nicht die Realität wiederspiegeln. Wir denken an Laborsituationen, Nerds, Graphen und komplexe Berechnungen, Entwickler, welche über undurchschaubaren Problemen brüten und mit Wörtern wie „Regression“, „overfitting“, „zu kleines Trainingsset“ oder „alpha Fehler“ in der Gegend herumwerfen und ihre Kollegen damit in vielerlei Hinsicht überfordern.

Dabei wirken die Ideen manchmal sehr abstrakt und werfen die berechtigte Frage auf, wozu Data Science im Unternehmen denn eigentlich dienen sollte oder könnte. In diesen Fällen entsteht oft der Eindruck, dass die „Science“ völlig an der praktischen Anwendbarkeit vorbei wandert. Dabei ist das eine komplette Fehlannahme. Data Science und Business Intelligence dienen nicht dazu, allein zu stehen und nette Dashboards zu visualisieren, sondern tatsächliche Insights zu generieren, auf deren Basis praktische Anwendungen entstehen können. Hier ein kurzer Überblick an Einsatzgebieten, welche bereits große Popularität genießen und uns – mehr oder weniger unbemerkt – schon täglich begleiten:

Die alltäglichen Rockstars

Recommendation Engines: Der Klassiker unter den Anwendungen versucht für uns Produkte und Services zu identifizieren, die uns gefallen könnten. Als Basis werden dafür unsere eigenen (historischen) Daten verwendet, und mit unterschiedlichen Methoden abgeglichen und quergecheckt. Spotify generiert Vorschläge z.B. daraus, welche Songs User mit ähnlichem Musikgeschmack in der Playlist haben, welche Lieder korrelieren und errechnet somit was dem User noch „fehlt“.

Kundenclusterung: Segmentierungen gehören sicherlich zu einer der ältesten Anwendungen in diesem Bereich. Algorithmen und Techniken wie diese sind so facettenreich wie die Auswahl der Wiener Hauptbibliothek und erfolgen in der Regel sehr individuell abgestimmt nach Branche, Unternehmen und Zielsetzungen. Dabei stehen häufig Marketingaktivitäten, Newslettertargeting und Up/Crossselling im Vordergrund.

Churn Prediction: Niemand kann in die Zukunft sehen, jedoch wird mit der Hilfe von historischen Daten versucht, gewisse Ereignisse zu prognostizieren. Dabei werden größere Datenmengen analysiert und versucht, aus Einkaufszeitpunkten, Interaktionen und allgemeinem Verhalten zu errechnen, wie wahrscheinlich die Abwanderung eines Kunden ist. Bei diesen Kunden können entsprechende Gegenmaßnahmen gesetzt werden, um dem entgegenzuwirken. Denn einen bestehenden Kunden zu halten, ist wesentlich effizienter und kostengünstiger, als die Akquise eines neuen.

Warenkorbanalyse: Die Warenkorbanalyse kann nicht nur als Basis für Empfehlungen anderer Produkte dienen, sondern auch dazu, zu verstehen, welche Produkte zu welchem Zeitpunkt, Wetter oder in bestimmten Gegebenheiten von welcher Personengruppe gekauft werden. Auf dieser Basis können Marketingstrategien oder Logistikprozesse optimiert werden.

Sentimentanalyse: Monitoring und Bewertung von Konversationen auf unterschiedlichsten Kanälen können helfen zu erkennen, welche Einstellung User zum Unternehmen und den Produkten haben. Dabei werden „Sentiments“ bewertet und versucht zu erkennen, ob Aussagen positiv, neutral oder negativ sind. Basierend auf diesen Insights können Kommunikationsstrategien, Kundensupport oder Produktschwerpunkte optimiert werden.

Tatsächlich haben diese Anwendungen einen starken Marketing Fokus, jedoch sollen sie nur exemplarisch für die Vielzahl an möglichen Anwendungsgebieten stehen, welche uns jetzt bereits begleiten und sich natürlich besonders in Zukunft auftun. Viele der zukünftigen Einsatzgebiete werden einen starken Branchenfokus beinhalten (Optimierung von Logistikprozessen in der Kühlkette, Analyse von Gnomsequenzen...), der Kern der Ansätze bleibt allerdings bestehen: Wie kann ich meine Aufgabe besser erfüllen und somit effizienter als auch effektiver werden?

Marketing Consulting & Consumer Intelligence GmbH
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