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ANALYSE VON INVOLVEMENT FÜR FMCG KUNDENPORTAL

PROJEKT INFO

BRANCHE

Handel (B2C)

PRODUKTE

Adhoc-Datenanalysen
ROI & Campaign Optimization Engine

EINGESETZTE TOOLS

Google Analytics
Microsoft Azure Machine Learning
Jupyter Notebook
R Studio

HERAUSFORDERUNG

Für das Kundenportal eines internationalen Unternehmens sollte das Involvement der User in Bezug auf den redaktionellen Content sowie die Effizienz der Traffic-Channels basierend auf Daten aus Google Analytics analysiert werden.

UNSER VORGEHEN

Das Involvement wurde in diesem Fall mit Hilfe von Indikatoren wie der Abgabe von Kommentaren oder der Teilnahme an Gewinnspielen gemessen. Die Datenanalysen fanden in R Studio statt und wurden visuell in Präsentationsform aufbereitet.

Zur Optimierung von ROI und Kampagnenperformance wurde weiterhin ein Prototyp in Python unter Anbindung der API von MS Azure Machine Learning erstellt. Nach Eingabe von Kampagnenbudget und Kampagnenkanälen kann auf diese Weise der voraussichtliche ROI je Kanal und Kampagne datenbasiert simuliert werden.

Datenbasierte Analyse von Nutzer-Involvement in Communities

Laufende Optimierung von ROI- und Kampagnenperformance

Simulation der Performance basierend auf Budget und Channeldaten