Kaufentscheidungen werden immer komplexer und klassische Analytics-Ansätze greifen oft zu kurz
Somit ist die Fähigkeit, Daten und Analysen zu kombinieren, um richtige Entscheidung zu treffen, entscheidend für den Erfolg eines Unternehmens.
In diesem Vortrag erfährst du:
Warum klassische Analytics-Ansätze nicht mehr ausreichen
Wie führende E-Commerce-Player Mixed Mode Analytics einsetzen, um Conversion Rates zu steigern
Welche Technologien und Methoden hinter diesem Ansatz stehen
Welche Rolle spielt KI bei dieser Methode
Wie ein Operating Model für die Umsetzung aussieht
Mitschnitt-Länge: 30 Minuten
- Mixed Mode Analytics kombiniert qualitative und quantitative Daten sowie verschiedene Analysemethoden, um ein umfassendes Bild von Kundenverhalten und Geschäftsprozessen zu erhalten.
- Die Verknüpfung von Datenquellen und die Nutzung verschiedener Perspektiven sind entscheidend, um komplexe Businessfragen zu beantworten.
- A/B-Testing ist ein unverzichtbares Werkzeug, um Hypothesen zu validieren und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
- Unternehmen benötigen eine zentrale Koordination, um datengetriebene Projekte effizient umzusetzen und Silodenken zu überwinden.
- Die Data Literacy und interdisziplinäre Zusammenarbeit von Analysten sind essenziell, um Mixed Mode Analytics erfolgreich einzusetzen.
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