Vor etwa einem Jahrzehnt war das Konzept von "Big Data" das größte Schlagwort, das die digitale Marketingbranche seit langem erreicht hat, und jeder Branchenbericht, jede Nachrichtenmeldung und jede Marketingkonferenz stellte die Macht der Daten heraus.
Das Problem war nur, dass es mehr Kundendaten gibt, als die meisten Marketingfachleute bewältigen können, so dass Menschen Berge von Daten durchforsten und nach Mustern und Anwendungsfällen suchen müssen. An dieser Stelle kommt die erweiterte Analyse ins Spiel.
Im Jahr 2019 veröffentlichte Gartner einen Bericht, der das Konzept vorstellte und Augmented Analytics als "maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI), um die Art und Weise zu verändern, wie Analyseinhalte entwickelt, konsumiert und geteilt werden" definierte.
Nach Angaben von Gartner werden IT-Spezialisten bis 2023 weniger damit beschäftigt sein weniger mit der Verwaltung und Aufbereitung sich wiederholender und wenig relevanter Daten beschäftigt sein. Augmented Data Management-Technologien werden bis zu 20 % ihrer Zeit für Zusammenarbeit, Bildung und Selbstbildung sowie für hochwertige DM-Aufgaben freisetzen.
Bis 2023, Unternehmen, die ihre Datenmanagementprozesse dynamisch automatisierenActive Metadata, Machine Learning und Data Fabric ihre Datenmanagementprozesse dynamisch automatisieren, vernetzen und optimieren, werden 30% weniger Zeit für die Datenintegration aufwenden.
Kurz gesagt, Augmented Analytics sind Tools, die dabei helfen, diese Datenberge zu vereinfachen und Prozesse zu automatisieren, die Marketer/innen beim manuellen Durchsuchen der Daten überfordert hätten.
Im heutigen Beitrag erfährst du, wie Augmented Analytics die Art und Weise, wie Marketer über Daten denken und sie nutzen, völlig verändert.
Erweiterte Analytik verändert das Datenmanagement
Eine aktuelle Studie von Gartner behauptet, dass bis 2023dass Consumer Insights (CI)-Spezialisten dank erweiterter Analytik viel weniger mit der mühsamen und sich wiederholenden Verwaltung von Daten mit geringem Wert zu tun haben werden und somit viel mehr Zeit für die Erforschung neuer Verwendungsmöglichkeiten für diese Daten haben werden. Tatsächlich werden erweiterte Datenverwaltungstechnologien wahrscheinlich bis zu 20 % mehr Zeit für Zusammenarbeit, Bildung und Selbstbildung sowie für hochwertige DM-Aufgaben bedeuten.
Nahezu jeder Aspekt des Datenmanagements kann durch den Einsatz erweiterter Analysetools rationalisiert werden. Laut Gartner werden sich einige dieser Verbesserungen auf die Datenaufbereitung, die Datenintegration, die Datenqualität, das Stammdatenmanagement, das Metadatenmanagement, die Datenkatalogisierung und das Datenbankmanagement auswirken.
Vereinfachung der Analyse
Gegenwärtig ist die Datenflut so groß, dass menschliche Teams Monate, wenn nicht sogar Jahre brauchen, um die Muster und Trends in den Daten zu erkennen, und noch länger, um die besten Wege zu finden, diese Trends zu nutzen, und bis die Analyse und die Pläne stehen, können die Daten veraltet sein, während neue Trends auftauchen. Hinzu kommen menschliche Fehler, Fehleinschätzungen und Voreingenommenheit, die unsere Fähigkeit, diese Muster zu erkennen, manchmal beeinträchtigen.
Mit Augmented Analytics können Vermarkter und Unternehmen schnell Trends und Muster erkennen, die in Echtzeit entstehen.
Denk zum Beispiel an Streaming-Dienste wie Netflix. Algorithmen lernen die Nutzerinnen und Nutzer vom ersten konsumierten Inhalt an "kennen" und lernen dabei, um zukünftige Inhalte zu empfehlen. Da maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz immer weiter verbreitet und erschwinglich werden, haben Unternehmen jeder Größe Zugang zu viel effizienteren Mitteln der Datenanalyse.
Verwertbare Erkenntnisse liefern, ohne den ganzen Aufwand zu betreiben
In der Vergangenheit bedeutete die Umsetzung von Daten in eine Marketingstrategie wochenlanges Sammeln von Erkenntnissen, deren manuelle Analyse, die Zusammenstellung dieser Erkenntnisse in einem Bericht und die anschließende Präsentation dieser Ergebnisse vor einem Raum von Entscheidungsträgern, die dann die mühsame Aufgabe hatten, die Ergebnisse zu interpretieren und einen Konsens darüber zu finden, wie sie genutzt werden sollten. Dieser Prozess war nicht nur mit viel Arbeit verbunden, sondern vergeudete auch viel Zeit zwischen der Datenerfassung und der Umsetzung der Strategie.
Erweiterte Analytik bedeutet, wertvolle Zeit und Ressourcen bei der Datenerfassung und -organisation zu sparen. Durch den Einsatz neuer maschineller Lern- und KI-Tools setzen Unternehmen auch Dashboards, vorgefertigte Berichte und sogar Sofortbenachrichtigungen ein, damit ganze Teams in Echtzeit auf dieselben Informationen zugreifen können, was bedeutet, dass mehr Zeit für strategische Überlegungen zur Verfügung steht, anstatt langweilige und endlose Grafiken, Diagramme und Tabellen zu erstellen.
In den alten "Big Data"-Zeiten war die Idee, riesige Datenmengen zu sammeln, für Unternehmen, die bessere Einblicke in das Kundenverhalten gewinnen wollten, erstrebenswert. Aber jetzt, wo es so viele neue Tools zum Sammeln dieser Informationen gibt, sind Big Data nur noch Daten, und die neue Herausforderung für Marketingspezialisten besteht darin, sie intelligent und effizient zu nutzen und gleichzeitig die Zahl der Arbeitsstunden zu reduzieren, die für die Erfassung, Organisation und Umsetzung von Strategien für diese riesigen Datenbestände aufgewendet werden.
Ähnlich wie das Konzept von Big Data vor einem Jahrzehnt wird Augmented Analytics bald zum Standard für Unternehmen werden, die im Informationszeitalter mit ihren Kunden in Kontakt treten wollen, und diejenigen, die sich jetzt noch nicht darauf einstellen, könnten in den kommenden Jahren Nachholbedarf haben.
Augmented Analytics und Skai
Skai nutzt patentiertes NLP und fortschrittliche Analysen, um aussagekräftige Trends und Erkenntnisse zu ermitteln. So können Marken die aktuellen und zukünftigen Bedürfnisse der Verbraucher/innen in den Mittelpunkt jeder Entscheidung stellen, von der Produktinnovation bis hin zur Marketingstrategie und -ausführung.
Erfahre mehr über die Marktintelligenz-Plattform vonSkai und wie du die Macht externer Daten nutzen kannst, ohne die zeit- und kostenaufwändige Erstellung. Augmented Analytics kann so viele Herausforderungen für dein Unternehmen lösen.
