Herausforderung
Ein Medienhaus stand vor der Aufgabe, das Nutzerverhalten auf seinen Online-Portalen besser zu verstehen. Ziel war es, eine belastbare Datenbasis für strategische Entscheidungen zu schaffen und die Nutzerinteraktionen gezielt zu optimieren.
Lösung
Datenaufbereitung und explorative Analyse, um Datenqualität sicherzustellen
Entwicklung nutzerbezogener KPIs zur Bewertung von Interaktionen auf den Portalen
Anwendung von Clusteranalysen zur Identifikation homogener Nutzergruppen
Ableitung von zielgerichteten Maßnahmen zur Nutzeransprache und Optimierung der Inhalte
Wirkung
- Höhere Transparenz über Nutzerverhalten und Interaktionen
- Identifikation von klar differenzierten Nutzergruppen
- Grundlage für eine zielgerichtete Ansprache und verbesserte Content-Strategie
Nächste Schritte
Ein Link zum GitHub-Repository wird in Kürze ergänzt. Dort finden sich:
Detaillierte Problembeschreibung
Daten und Analyse-Workflows
Reproduzierbarer Code
🔗 Lade dir sowohl das Notebook als auch den Datensatz aus unserem GitHub-Repository herunter: Hier.
Ein besonderer Dank gilt Edmong Tefong für die Aufbereitung der Lösung und der Python-Codes zu dieser Fallstudie.
Wir unterstützen Unternehmen und Forschungseinrichtungen dabei, komplexe Fragestellungen durch fundierte Beratung in Statistik und Machine Learning sowie durch zielgerichtete Weiterbildungsangebote zu lösen.
Unsere Kernkompetenzen umfassen:
– Statistische Beratung:
Umfassende Beratung, die genau auf Ihre datengetriebenen Anforderungen zugeschnitten ist.
– Schulungen und Coaching:
Fundierte Trainings in Statistik, Machine Learning sowie in der Anwendung statistischer Software wie SAS, R und Python.
– Reproduzierbare Datenanalyse-Pipelines:
Entwicklung dokumentierter und reproduzierbarer Workflows mittels SAS-Makros sowie individueller R- und Python-Codes.
– Interaktive Datenvisualisierung und Webanwendungen:
Erstellung dynamischer Visualisierungen und Web-Apps mit R (Shiny, Plotly), Python (Streamlit, Dash by Plotly) sowie SAS (SAS Viya, SAS Web Report Studio).
– Automatisierte Berichterstattung und Präsentation:
Generierung automatisierter Berichte und Präsentationen unter Einsatz von Markdown und Quarto.
– Datenanalyse für wissenschaftliche Forschung:
Fortgeschrittene analytische Unterstützung für Forschungsprojekte.