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.

KNIME Workflow

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.

Auswertung mit KNIME 1

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».

Tag Cloud
Porträt Bernadette Dettling

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.

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