Datensatz mit 5000 Filmen analysiert
Datenauswertung mit KNIME:
Erste Erfahrungen und Learnings
Im CAS Digital Analytics an der HSLU habe ich ein neues Tool kennengelernt, das die Auswertung von grossen Datenmengen vereinfacht: KNIME. Das habe ich während der Sommerferien geübt und mich damit detektivisch in einem Datensatz mit 5000 Filmen vertieft. Dabei habe ich auch darüber nachgedacht, wie ich KNIME im Content Marketing sinnvoll nutzen könnte.
Was ist KNIME?
KNIME liest Datenfluten ein, wertet sie aus und stellt sie in Grafiken dar. Es stellt Trends fest, unterstützt Vorhersagen und trainiert KI. Natürlich nicht einfach so. Vorher muss man aus «Knoten» einen «Workflow» bauen. Knoten sind wundersame Operatoren. Jeder Knoten – und es gibt jede Menge davon in KNIME - kann etwas Bestimmtes: auf den Inhalt von Excel- oder CSV-Dateien zugreifen, Tabellen ordnen, Texte nach ihren Keywords durchsuchen und viel, viel mehr.
Sekundenschnelle Auswertung von Datenfluten
Ein bestehender Workflow lässt sich laufend mit neuen Daten füttern und innerhalb von Sekunden spuckt KNIME Grafiken aus. Ein Beispiel: Man stelle sich eine monatliche Statistik über die weltweit verkauften Flug-Tickets vor. Die Umsätze sind nach Abflugländern in Tabellen geordnet. Mit KNIME liesse sich ein Workflow erstellen, der die Zahlen beliebig nach Saison kumuliert, nach der wirtschaftlichen Stärke der Abflugländer sortiert und alles sekundenschnell in einer übersichtlichen Vergleichs-Grafik darstellt.
Wo stehe ich mit KNIME?
Als Prüfungsaufgabe im CAS Digital Analytics in
Marketing habe ich einen Übungs-Datensatz mit 5000 Zeilen und 28 Spalten
Filminformationen analysiert. Die Spalten enthielten Filmtitel,
Erscheinungsjahr, die Kosten, den Umsatz, die Schauspieler, deren Anzahl
Facebook-Likes, den IMDb-Score und mehr. Aus dem riesigen Datensatz habe ich mithilfe
von KNIME unter anderem herausgesogen, dass die Umsätze der Filmindustrie ab
den 1920er Jahren bis ins neue Jahrtausend kontinuierlich stiegen. Die
Kosten nahmen aber noch stärker zu, sodass sich der Gewinn verringerte. Am meisten
haben die Filmemacher der 1970er-Jahre abgesahnt. Auch in Unternehmen liegen
oftmals unüberschaubare Mengen an Daten vor, die erst nach deren Auswertung Erkenntnisse
liefern. KNIME erleichtert die Auswertung.
Strategie mit KNIME
Ich habe für meine Prüfungsarbeit gefühlt tagelang mit KNIME
herumgepröbelt und bin dabei in manch einer Sackgasse gelandet: nicht alle
Resultate waren relevant. Effizient war das nicht aber so konnte ich lernen, wie
das Programm funktioniert.
Zuerst die Analyse-Ziele definieren
Wer effizient mit digitalen Analysen loslegen möchte, der
sollte sich zuerst im Klaren sein, welche Ziele und Teilziele er verfolgt. Soll
die Website inhaltlich verbessert werden, um die Marke zu stärken? Sollen
Suchmaschinen die Website besser finden, damit der Verkauf besser läuft? Ist
eine Segmentierung der Zielgruppe gewünscht, um den Einzelnen direkter
ansprechen zu können? Oder soll bei Werbekampagnen weniger Geld verschleudert
werden? Sind die Fragen formuliert, geht es darum Daten zu sammeln, die den
Status Quo definieren. Dafür ist es wirtschaftlicher, wenn man vorher weiss,
welche Daten Auskunft geben und wo sich die Grenzen der digitalen Analysen
befinden.
Welche Fragen interessant sind und welche Antworten man mit
KNIME auswerten will, hängt von den Website-, Marketing- und
Unternehmens-Zielen ab. Diese bauen auf der Innensicht, also den eigenen
Kompetenzen, Werten und Visionen, sowie auf der Aussensicht und den
Bedürfnissen potenzieller Kunden auf.
Analytics-Strategie setzt die Grenzen
Als ich mich in die Lagen der Filmemacher und der Zuschauer versetzte, fielen mir konkrete Fragestellungen ein, wie: «Was macht einen Film erfolgreich?» oder «Welcher Regisseur hat mit seinen Filmen am meisten Gewinn gemacht?» Für eine Filmgesellschaft, wäre es wohl interessant, einen Workflow zu entwickeln, der die Hauptdarsteller, das Budget, den Genre, die Handlungsschwerpunkte usw. auf ideale Weise kombiniert. Um vorherzusagen, ob ein Film erfolgreich sein wird, müsste die Filmgesellschaft aber zuerst wissen, was den Zuschauern bisher gefallen hat und warum. Weil die Qualität des Inhalts im Filmgeschäft – wie im Content Marketing - eine wichtige Rolle spielt, stossen quantitative Analysen bei der Frage nach dem "Warum" an Grenzen. Deshalb sollte man erreichbare Ziele festlegen, bevor man drauflos Daten sammelt. KNIME erleichtert danach die Auswertung, visualisiert die Resultate und ermöglicht es, Voraussagen zu treffen.
KNIME im Content Marketing
Multi-Channel-Erfolgskontrolle
Zur Erfolgskontrolle des Content Marketings setzen Web-Analytiker Tools wie Google Analytics, Matomo oder die Google Search Console ein, machen Umfragen und schauen, wie sich Conversions und Verkaufszahlen entwickeln. Interessant ist, KNIME für übergreifende Analysen einzusetzen. Zum Beispiel in Kombination mit dem SEO-Tool Screaming Frog SEO Spider. Oder ergänzt mit den Reportings der Social-Media-Kanäle. Mit KNIME liessen sich die Ergebnisse aus verschiedenen Tools zusammenführen und übersichtlich darstellen.
Konkurrenz-Analyse
Auf ähnliche Weise lassen sich mit KNIME auch Konkurrenz-Analysen auswerten: Vom Page-Speed bis zu den Anzahl Feldern im Kontaktformular hängt der Erfolg einer Website von vielen, verschiedenen Kriterien ab und nicht jede Website steht mit allen gleich gut da. Um sich selbst einzuschätzen, sind Konkurrenz-Vergleiche hilfreich. Sind die Kriterien festgelegt und ist ein Auswertungs-Workflow mit KNIME einmal gebaut, ist es möglich, neue Daten laufend einzulesen, ohne dass der Workflow angetastet werden muss.
Content-Planung
Bei generisch wachsenden Websites
mit sehr viel Inhalt regiert häufig irgendwann das Chaos. Mithilfe von KNIME lassen
sich Texte, zum Beispiel nach den verwendeten Keywords, charakterisieren und
ordnen. KNIME ist sogar fähig, positive und negative Kundenreviews und
Kommentare zu unterscheiden. Umfangreicher Content kann entsprechend nach
Kategorien wie «ist gut angekommen» bis «ist nicht gut angekommen» sortiert
werden. Quasi auf Knopfdruck gewinnt man so Übersicht über die Themen, die es
sich aufzuarbeiten gelohnt oder nicht gelohnt hat und kann beides grafisch
darstellen – zum Beispiel in einer Tag-Cloud.
Aus dem Filmdatensatz haben wir die erfolgreichsten Regisseure in Tag Clouds «geknimet».
Kostenloses Erstgespräch
Mir ist klar, dass ich noch lange nicht alle Möglichkeiten
von KNIME erkannt und ausgeschöpft habe. Unternehmen, die sich mit riesigen
Datenmengen konfrontiert sehen und interessiert sind, mit mir zusammen
Erfahrungen mit digitalen Analysen zu sammeln, bitte unbedingt melden! Wir finden bestimmt ein Winwin-Arrangement. Der erste Austausch ist so oder so kostenlos.