Terabytes an Big Data in Erkenntnisse umwandeln

Eine reale Fallstudie zur Marktforschung mit Big Data

Der Marktforschungsbranche sind Verbraucherdaten nicht fremd. Das Ausmaß der "Big Data", die durch das Online-Verhalten generiert werden, birgt jedoch eine Vielzahl von Herausforderungen und Chancen für Insights-Experten und Marketingexperten gleichermaßen. Wie können wir dieses Verhalten auf individueller Ebene am effektivsten analysieren und darauf reagieren, da die Verbraucher online einen endlosen Vorrat an digitalen Brotkrumen hinterlassen?

Mit dieser Herausforderung sah sich ArchDaily.com konfrontiert, nachdem in den letzten drei Jahren 20 Terabyte an Big Data angehäuft worden waren. Als weltweit führende Architektur-Website war die Interpretation dieser Daten viel komplizierter, als man erwartet hatte. Mit 150 bis 200 Millionen Seitenaufrufen pro Monat konnte das Unternehmen Verhaltensvolumen erkennen. ArchDaily.com wusste jedoch nicht, was das Nutzerverhalten antreibt. Das Unternehmen wollte architektonische Trends besser vorhersagen und die wichtigsten Faktoren identifizieren, um seine Strategie für Online-Inhalte zu optimieren.

Die Gewinnung von Erkenntnissen ist kein einfacher Prozess, vor allem nicht in der Größenordnung von Big Data, aber hier bei SKIM sind wir Datenexperten und haben uns intensiv mit dieser analytischen Herausforderung auseinandergesetzt.

Lesen Sie weiter, um mehr über den Ansatz zu erfahren, den wir für ArchDaily.com verwendet haben, und über die Geschäftsergebnisse, die durch die Umwandlung von Terabytes von Daten in Maßnahmen erzielt wurden.

Big Data als analytische Herausforderung

ArchDaily.com wurde im Jahr 2006 von zwei Architekturstudenten gegründet. Ursprünglich als Blog konzipiert, bot es eine Alternative zu teuren Architekturzeitschriften-Abonnements. Heute ist ArchDaily.com das führende Architektur-Webportal, das Inspiration und Wissen für den Aufbau besserer Städte auf der ganzen Welt bietet. Die Website wird monatlich von 14 Millionen Architekten besucht. Architekten nutzen ArchDaily.com als wichtigste Inspirations- und Informationsquelle und für den Zugang zu Listen mit ausgewählten Werkzeugen und Anbietern.

Mit einem enormen monatlichen Website-Verkehr sucht ArchDaily, wie die meisten Online-Plattformen, aktiv nach neuen Wegen, um ihre Daten weiter zu monetarisieren, und begann 2017, ihre Daten ernsthaft zu verfolgen. Zu dieser Zeit hatten sie in der Tat eine sehr gesunde Zuschauerzahl. Zusätzlich zur Verfolgung der Seitenaufrufe und anderer grundlegender Metriken hatten sie die Weitsicht, viele weitere "Ereignisse" auf der Website zu verfolgen - alles von allen Klicks bis zum Lesezeichenverhalten. Auch wenn sie es damals nicht als "Big-Data-Strategie" betrachteten, wussten sie, dass die Verfolgung des Nutzerverhaltens auf der Website wichtig war, und so begann ihre Reise in die Big-Data-Extraktion.

Das Data-Science-Team von ArchDaily war zwar in der Lage, populäre Projekte anhand der Seitenaufrufe und der hohen Interaktionsraten zu identifizieren, wusste aber nicht, ob die hohen Zugriffszahlen darauf zurückzuführen waren, dass sich die Nutzer für den Artikel interessierten, oder ob sie als führender Anbieter von architektonischen Inhalten und durch die Veröffentlichung von Artikeln zu diesem Thema zu dieser Popularität beitrugen. Sie erkannten, dass sie einen Weg brauchten, um den Veröffentlichungseinfluss aus den Daten zu entfernen.

Kombination von Erkenntnissen und Datenwissenschaft zur besseren Vorhersage des Online-Verhaltens

Die Datenwissenschaftler von ArchDaily.com verwendeten maschinelles Lernen, um Modelle zu erstellen, aber der Zugriff, die Verarbeitung und die Gewinnung von Werten aus diesen halbstrukturierten Big Data bei gleichzeitiger Sicherstellung der analytischen und methodischen Strenge war eine anspruchsvolle Aufgabe. Sie erkannten den Wert, den die Anwendung von advanced analytics Methoden zur Gewinnung umfassenderer Erkenntnisse aus ihren Daten haben könnte, um das Online-Verhalten der Nutzer besser vorherzusagen und zu verstehen.

"Für dieses Big-Data-Projekt brauchten wir einen Methodikexperten, der unser Data-Science-Team mit analytischer Strenge ergänzt, und das hat uns zu SKIM geführt", so Guillermo Zedan, COO von ArchDaily.com.

Daher hat sich ArchDaily.com mit uns zusammengetan und unser Big Data-Forschungskonzept genutzt, um die beiden dringendsten geschäftlichen Herausforderungen zu bewältigen:

1. Identifizierung, Quantifizierung und Vorhersage der populären Architekturtrends unter Berücksichtigung der eigenen Publikationsneigung.
2. Segmentieren und gruppieren Sie alle Artikel auf der Website auf der Grundlage wichtiger Leistungskennzahlen, um die wichtigsten Faktoren für Blockbuster-Artikel im Vergleich zu anderen Artikeln zu identifizieren und gegenüberzustellen.

Big Data-Forschungslösung

Wir haben ein Team aus Methodikern, Data-Science- und advanced analytics -Experten zusammengestellt, um eine maßgeschneiderte Forschungslösung für ArchDaily.com zu entwickeln. Die Lösung wurde in einer Cloud-Umgebung unter Verwendung der Google Cloud Platform implementiert. Wir kombinierten Algorithmen für maschinelles Lernen und robuste statistische Modellierung, um aus den internen Daten von ArchDaily sowie aus externen Benchmarks einen Mehrwert zu ziehen. Auf der Grundlage der Daten von ArchDaily aus drei Jahren segmentierten wir über zehntausend Artikel über Architekturprojekte und grenzten etwa 1.200 Variablen ein, um ein Profil zu erstellen und nützliche Segmente zu identifizieren, die einen greifbaren Mehrwert für die Geschäftsstrategie des Unternehmens darstellen.

So erfuhren wir beispielsweise, dass die Veröffentlichung eines Wettbewerbs durch ArchDaily.com zwar die Aktivität ankurbelte, aber nur von kurzer Dauer war und keinen großen Mehrwert für das Unternehmen darstellte. Die Fähigkeit, die Popularität des steigenden Trends bei nachhaltigen Materialien (z. B. Bambus) genau zu quantifizieren, verlieh den Prognosen dagegen enorme Glaubwürdigkeit und schuf einen unmittelbaren Mehrwert für die Werbekunden, was die zukünftigen Berichte für die Kunden sehr attraktiv machte.

Erkenntnisse aus Big Data in die Tat umsetzen

Die Gewinnung neuer Nutzer und die Bindung bestehender Nutzer ist der Eckpfeiler jeder erfolgreichen Online-Plattform. Daher haben wir Suchprognosen für mehr als 200 wichtige Architekturbegriffe entwickelt, um besser zu verstehen, wonach die Besucher der Website suchen. Durch die Integration des Prognose-Dashboards in den Planungs- und Content-Curation-Prozess von ArchDaily.com kann das Unternehmen nun architektonische Trends vorhersehen, die von den Zielnutzern in Zukunft verstärkt nachgefragt werden, unabhängig von ihrem bisherigen Veröffentlichungszeitplan.

ArchDaily.com ist nun in der Lage, Erkenntnisse darüber, was den Nutzern von ArchDaily.com am wichtigsten ist, in den Kuratierungsprozess einfließen zu lassen, um die redaktionelle Planung und Inhaltsstrategie zu optimieren. Die Online-Plattform verfügt nun auch über die notwendigen Werkzeuge, um die Wahrscheinlichkeit der Veröffentlichung eines erfolgreichen Artikels zu erhöhen. Noch wichtiger ist, dass ArchDaily.com durch diese Big-Data-Analyse nun relevantere Inhalte für Architekten und Architekturbegeisterte identifizieren und bereitstellen kann, damit diese wiederum bessere Städte und Lebensräume auf der ganzen Welt gestalten können.

"Es gibt eine zeitliche Verzögerung zwischen dem Verhalten, das die Hersteller durch das Kaufverhalten erkennen können, und dem, was wir auf der Plattform sehen können - zwischen der Explorationsphase des Projekts und dem Bau. Dinge, die jetzt auf unserer Plattform im Trend liegen, werden den Markt in drei Jahren beeinflussen.

Sie können sich vorstellen, wie wertvoll das für die Geschäftsprognose ist", sagte Zedan.

Der Beginn Ihrer Reise zu Big Data-Einsichten

Je mehr Datenquellen zur Verfügung stehen, desto mehr Möglichkeiten zur Gewinnung von Erkenntnissen und zur datengesteuerten Marketingaktivierung sehen wir in allen Branchen. Abgesehen von den allgemeinen Trends oder Beobachtungen, die sich aus den Daten ableiten lassen, sind es die verwertbaren Erkenntnisse, die am wertvollsten sind. Wie ArchDaily.com erfahren hat, ist dies der wahre Wettbewerbsvorteil, den eine Big-Data-Strategie bieten kann.

Wir von SKIM sind der Meinung, dass sich Fachleute für Insights in dieser zunehmenden Welt der Big Data an die heutige Realität anpassen müssen; sie müssen mehrere Datensätze untersuchen und integrieren, um eine ganzheitlichere Beurteilung zu ermöglichen. Wir müssen "agnostisch" für Datenquellen werden.

Die Arbeit mit Big Data bringt jedoch zahlreiche Herausforderungen und Probleme mit sich, die bei herkömmlichen Marktforschungsprojekten nicht auftreten. Insbesondere müssen Sie die Häufigkeit und das Ausmaß der Interaktion zwischen dem Kunden und der Insights-Agentur, die Software- und Hardware-Architektur, die für die Verarbeitung großer unstrukturierter Daten erforderlich ist, und die Kombination aus maschinellen Lernalgorithmen und multivariater statistischer Analyse berücksichtigen. Sie werden schnell erkennen, dass Big-Data-Insights-Projekte wie das, das wir mit ArchDaily.com durchgeführt haben, eine einzigartige Entdeckungsreise sind, auf der wir sowohl Erkenntnisse als auch Best Practices für unsere Prozesse gewinnen.

Von Big-Data-Analysen bis hin zu Datenfusion, maschinellem Lernen und Automatisierungstechniken - SKIM steht weiterhin an der Spitze von advanced analytics und Innovation. Wir entwickeln ständig neue Wege, um führenden Unternehmen dabei zu helfen, das Entscheidungsverhalten besser zu verstehen und vorherzusagen.

Möchten Sie mehr Erkenntnisse aus Ihren Big Data gewinnen? und unsere enthusiastischen Analytiker können Ihnen dabei helfen, zu überlegen, wie Sie noch heute loslegen können.