Wie werden Fortschritte in KI und maschinellem Lernen die Webanalyse neu gestalten?
KI und maschinelles Lernen (ML) beeinflussen den Webanalyseprozess. Es verlagert seine Funktion von einem Reporting-Tool hin zu prädiktiven Fähigkeiten. Diese Technologien ermöglichen die Automatisierung von Aufgaben, die Vorhersage von Prozessen und die Identifizierung von Benutzerverhaltensmustern, die bei der manuellen Analyse großer Datensätze schwer zu erkennen sind.
Hauptmerkmale:
• Automatisierte Anomalieerkennung: Algorithmen zur Anomalieerkennung identifizieren schnell typische Ausnahmen wie plötzliche Anstiege und Rückgänge im Traffic; folglich benachrichtigen sie die Analysten über potenzielle Probleme/Möglichkeiten.
• Prädiktive Analysen: KI-Modelle können zukünftiges Nutzerverhalten vorhersagen, zum Beispiel die Wahrscheinlichkeit einer Konversion oder das Risiko der Nutzerabwanderung.
• Verbesserte Personalisierung: Die Machine-Learning-Technik kann Nutzerpfade verfolgen, was potenziell die Relevanz der bereitgestellten Informationen oder Produktempfehlungen beeinflusst.
Welche Auswirkungen hat Cookieless Tracking auf die Datenerfassung und Genauigkeit?
Die Einstellung von Drittanbieter-Cookies verlagert den Fokus von Drittanbieterdaten hin zu Erstanbieterdaten und serverseitigem Tracking. Mit anderen Worten: Unternehmen werden die Daten ihrer Nutzer selbst erfassen, anstatt sich auf Drittanbieter-Identifikatoren zu verlassen. Diese Umstellung kann anfängliche Herausforderungen mit sich bringen, sich aber potenziell zu einer verbesserten Datenkontrolle, höheren Erwartungen an die Genauigkeit und einer transparenteren Kundenbeziehung entwickeln.
Wie wird sich der Fokus von Benutzersitzungen zu individuellen Nutzerreisen verschieben?
Die Web-Analyse entfernt sich von sitzungsbasierten oder einzelnen Metriken (z. B. Seitenaufrufe pro Besuch) zugunsten der individuellen Nutzerreise, die geräteübergreifende und kanalübergreifende Interaktionen umfasst. Die Verfolgung von Nutzern über verschiedene Geräte und diverse Touchpoints hinweg über einen bestimmten Zeitraum ist das Wesentliche dieses ganzheitlichen Ansatzes (ihre vollständigen Interaktionen mit einer Marke). Dieser Übergang liefert Einblicke in das Kundenverhalten und beeinflusst den Marketing-Funnel-Prozess.
Wie beeinflusst Datenschutzgesetzgebung, wie GDPR und CCPA, die Zukunft der Web-Analyse?
Neue Datenschutzgesetze haben einen erheblichen Einfluss darauf, wie Daten gesammelt und verwaltet werden. Diese Regeln erfordern die Nutzereinwilligung, Datenanonymisierung und die Einrichtung von Governance-Frameworks, was Unternehmen kollektiv dazu zwingt, die Art und Weise zu ändern, wie sie Informationen sammeln und nutzen. Die Verlagerung der Datenkontrolle auf die Nutzer kann Unternehmen dazu veranlassen, transparente Praktiken einzuführen.
Wichtige Überlegungen:
• Kundenvertrauen: Transparenz bei Datenerfassungsmethoden kann mit Nutzervertrauen und Markentreue in Verbindung gebracht werden.
• Rechtskonformität: Mit den sich ständig ändernden Datenschutzgesetzen Schritt zu halten, ist entscheidend, um Strafen zu vermeiden und das Image des Unternehmens nicht zu schädigen.
• Technologieinvestition: Um mit den Veränderungen in der Branche Schritt halten zu können, benötigt ein Unternehmen neue Tracking-Tools und eine Dateninfrastruktur, was bedeutet, dass das Unternehmen in Technologie investieren muss.
Wie wird sich die Integration von Web-Analyse mit anderen Datenquellen, wie CRM und IoT, entwickeln?
Web-Analyse der Zukunft so deutlich anders sein werden, dass sie nicht länger isoliert sind. Zusätzlich zu dieser Integration, Verbindungen zu anderen Datenquellen, wie zum Beispiel CRM-Systeme und IoT können etabliert werden, um eine einheitliche Kundenperspektive zu ermöglichen. Während isolierte Web-Datensätze im Umfang eingeschränkt sein können, bietet die Integration von Online-Verhalten mit Offline-Interaktionen und Daten vernetzter Geräte Unternehmen einen umfassenderen Blick auf die Customer Journey, was potenziell deren Wert beeinflusst.
Fazit
Unternehmen könnten den Einsatz von KI zur Berichterstattung über vergangene Ereignisse, zur Vorhersage des Nutzerverhaltens und zur Generierung automatisierter Erkenntnisse prüfen. Eine solche Veränderung ist die Transformation von einer retrospektiven Analyse hin zu einem vorausschauenden Strategieprozess. Diese Neuerung, im Zusammenhang mit der Bewegung hin zu datenschutzorientierten Erstanbieterdaten betrachtet, könnte das Nutzervertrauen beeinflussen und ein potenziell umfassenderes Verständnis von der Customer Journey kanalübergreifend.
