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Wie Big Data Online-Medienanbietern hilft, Umsatz und Kundenbindung zu optimieren

Big Data und Suche im Härtetest – Blog und Video

Das Big Data-Framework hilft Medienanbietern dabei, eine bessere Suche und personalisierten Content anzubieten sowie die Leistung der Suchmaschine kontinuierlich zu testen, um den durch Abonnements generierten Umsatz zu optimieren.

Im folgenden Video erfahren Sie mehr darüber.

 

 

In der Branche der Medienanbieter hat der technologische Fortschritt große Änderungen für das traditionelle Geschäftsmodell mit sich gebracht, sowohl für die Anbieter als auch die Konsumenten. Durch die steigende Beliebtheit von E-Books, E-Readern und mobilen Apps befinden sich die Medienanbieter jetzt in einem Wettrennen darum, das digitale Angebot zu optimieren, um die Kundschaft online anzusprechen. Wie auch bei Musik und Video ist es wichtig, dass der Content für den Benutzer leicht auffindbar und durchsuchbar ist. Nur so erreicht man Kundenzufriedenheit. Der Schlüssel zu mehr Umsatz und höherer Kundenbindung ist es, eine Basis loyaler Nutzer und Abonnenten zu schaffen. Viele Medienanbieter online nutzen daher Big Data, um:

  • Content von verschiedenen Repositories zu sammeln, organisieren und indexieren, so dass die Suche für Benutzer online schnell und einfach wird, egal, ob mobile Geräte oder Desktop-Computer genutzt werden.
  • Such-Logs und Verhalten auf der Seite systematisch zu analysieren, um die Vorlieben der Benutzer zu erkennen und den Content zu personalisieren.
  • Benutzererfahrung und Umsatz zu optimieren, indem Tests und Bewertung der Suchmaschine vorgenommen werden.

 

Mehrere Repositories verbinden, um eine bessere Suche zu erreichen 

Online-Medienanbieter verfügen heutzutage über immer mehr und immer unterschiedlicheren Content (Forschungsinhalte, Bücher, Artikel und dergleichen mehr), so dass sie interessante Angebote für sehr unterschiedliche Zielgruppen erstellen können. Da es jetzt aber immer leichter wird, Content aus verschiedenen Quellen zu sammeln, stellt sich auch eine neue Herausforderung: Sobald der ganze wertvolle Content vorliegt, muss man diesen auch verwalten und den Benutzern online anbieten, mit einer Sucherfahrung, die ähnlich einfach zu verwenden ist wie Google. Denn, was man nicht finden kann, dafür kann man auch kein Abonnement eingehen. Für Online-Medienanbieter ist eine gut funktionierende Suche auf der Website also von kritischer Bedeutung für die Kundentreue und den Umsatz. Eine gute Suche auf einer Website beginnt mit der korrekten Art der Verarbeitung, Anreicherung und Indexierung der Daten. All dies kann systematisch in einer Big Data-Architektur erledigt werden.

 

Personalisierter Content über Log-Analyse und maschinelle Lernverfahren

Man denke nur an ProQuest, Bloomberg oder die Business Journals. Wie viele Besucher und Abonnenten besuchen diese Websites pro Tag? Oder pro Stunde? Wie können diese enormen Datenmengen genutzt werden, um bessere Suchergebnisse und bessere Personalisierung zu erreichen?

Big Data hilft Online-Medienanbietern auf die gleiche Art, wie es auch beiEmpfehlungsdiensten für Videos und Personalisierung im E-Commerce funktioniert, zwei Zielgruppen, die wir bereits in früheren Beiträgen besprochen haben. Unsere Kunden im Bereich der Online-Medienanbieter waren mit einem Big Data-Framework erfolgreich, welches:

  • Rohe Daten von Benutzern und Content durch Profile der Abonnenten, Suchabfragen, heruntergeladene Dokumente, Autoren, Metadaten, Taxonomieeinstellungen usw. sammelt.
  • Benutzer-Logs und Content-Daten in Hadoop verarbeitet und analysiert.
  • Die Ergebnisse in eine Suchmaschine liefert, welche dadurch relevante Ergebnisse und einzigartige Empfehlungen über die Benutzerschnittstelle im Browser (Website oder mobile App) anbietet. 

Mit automatischen maschinellen Lernverfahren können wir eine leistungsfähige übergreifende Analyse vornehmen, in der die Browsing-Gewohnheiten der Benutzer (unstrukturierte Daten) mit dem Content (strukturierte Daten) abgeglichen werden, um eine wahrhaft personalisierte Suche und Browseerfahrung zu bieten.

 

Benutzererfahrung und Umsatz des Anbieters optimieren

Wie schon bekannt ist das Erstellen einer guten Suche nichts, was man einmal erledigt und dann einfach laufen lässt. Für Online-Medienanbieter ist es daher von essenzieller Bedeutung, konkrete Kennzahlen zu bestimmen, über die der Zusammenhang zwischen der Leistung der Suche und dem Umsatz ausgewertet werden kann, wenn mehr Benutzer-Logs und Content angesammelt werden.

Die Bewertung der Suchmaschine wird über eine praktische und messbare Technik vorgenommen, um die Leistung der Suchmaschine jeden Tag kontinuierlich zu verbessern. Es erfordert zwar Geduld und Modifizierungen in stets wiederkehrenden Schritten, aber wir haben den Vorteil, die Tests und Bewertung offline vornehmen zu können. Damit können wir sicherstellen, dass alles korrekt funktioniert, ehe wir das System in den Live-Betrieb aufnehmen. Hierdurch wurden die Störungen im Geschäftsbetrieb enorm reduziert und stressreiche Planung durch die technischen Teams unserer Kunden gehören der Vergangenheit an. Gleichzeitig können wir auch die Zufriedenheit der Endnutzer steigern. Einen Insider-Einblick in die Art, wie wir das Suchmaschinen-Scoring vornehmen, findet man in diesem Beitrag.

Big Data für Online-Medienanbieter ist einer unserer Nutzungsfälle, die in der Reihe „Big Data und Suche im Härtetest“ beschrieben werden – ein tieferer Einblick in sechs wichtige Anwendungsgebiete von Big Data für moderne Unternehmen. Hier finden Sie die komplette Liste der sechs Beispiele für erfolgreichen Einsatz von Big Data.

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