Wie können Sie von der Korrelationsanalyse im Marketing profitieren?


Es ist kein Geheimnis, dass Kundenbeziehungen eine wichtige Rolle für jedes Unternehmen spielen. Tatsächlich hängt der Erfolg Ihres Unternehmens besonders von der Treue Ihrer Kunden ab. Aber wie können Sie sicherstellen, dass Ihre Kunden mit dem von Ihnen angebotenen Service zufrieden sind?

Die Korrelationsanalyse kann Sie dabei unterstützen.

Was ist der wahre Vorteil der Korrelationsanalyse für Marketingfachleute?


Um die Effizienz einer Kampagne zu bewerten, verfolgen Marketingfachleute in der Regel wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) und Marketing-Metriken. Das Hauptziel solcher Überprüfungen ist die Maximierung des Return on Investment (ROI) sowie der Effizienz, bei gleichzeitiger Wahrung der Qualität des Kundenerlebnisses.

Obwohl die Verfolgung individueller KPIs von großem Vorteil ist, können die Daten noch weitere wertvolle Informationen enthalten.

Die Korrelationsanalyse kann signifikante oder aussagekräftige Beziehungen zwischen verschiedenen Metriken oder Metrik-Gruppen aufdecken. Informationen über solche Beziehungen können neue Erkenntnisse erbringen sowie vorhandene Wechselwirkungen aufdecken. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, effizienter zu werden.

Aber wie definieren Sie diese Beziehungen und wie können Sie von der Korrelationsanalyse im Marketing profitieren?

Beginnen wir zunächst mit der Klärung einiger Schlüsselbegriffe.

Die Korrelationsanalyse kann wichtige Zusammenhänge zwischen Metriken aufdecken und sich somit als Schlüssel zum Erfolg entpuppen.

Zeitreihen


Im Marketing sind Metriken Variablen, die sich in der Regel mit der Zeit entwickeln. In der Statistik wird dieser Ansatz als "Zeitreihendaten" bezeichnet.

Prinzipiell ist eine Zeitreihe eine Reihe von Werten, die im Laufe der Zeit aufgezeichnet werden. Im generellen Fall sollten die Zeitintervalle gleichmäßig sein. Aus diesem Grund ist es wichtig, für jeden KPI den am besten geeignete Zeitintervall festzulegen. Abhängig von den Kernwerten der Metriken kann das Resultat wöchentlich, täglich oder in manchen Fällen sogar stündlich aufgezeichnet werden.

Solche Zeitreihenanalysen ermöglichen es Ihnen die wichtigsten KPIs zu überwachen und aussagekräftige Statistiken aus den Zeitreihendaten zu extrahieren. Dies kann Ihnen dabei helfen, zukünftige potenzielle Resultate basierend auf zuvor beobachteten Ergebnissen vorherzusagen.

Eine Zeitreihenanalyse vom Monat August.

Korrelation


Die Korrelation zwischen zwei Metriken kann auch als Beziehung definiert werden.

Grundsätzlich gilt im Marketing, dass Sie mit der Korrelationsanalyse die Beziehung zwischen Metriken aufdecken können.
Es gibt verschiedene Arten von Korrelationskoeffizienten. Die beliebteste und relevanteste Art für die Marketinganalyse ist die Pearson-Korrelation. Dieser Koeffizient eignet sich am besten für Zeitreihendaten und wird im Anschluss näher erläutert.

Aber was genau stellt der Pearson-Korrelationskoeffizient dar?
In der Statistik ist der Pearson-Korrelationskoeffizient ein Maß für die lineare Beziehung zwischen zwei Variablen. In unserem Fall sind diese beiden Variablen zwei Marketing Metriken. Der Korrelationskoeffizient reicht von +1 bis -1. Lassen Sie uns herausfinden, wie der Wert interpretiert wird.

Abhängig vom Wert können drei Arten von Korrelationen definiert werden:

Positive Korrelation


Ein Korrelationskoeffizient von 1 bedeutet, dass eine perfekte positive lineare Assoziation zwischen den beiden Variablen besteht. Das bedeutet, wenn die eine Metrik steigt, nimmt auch die andere Metrik zu. Das Gegenteil ist ebenfalls der Fall: Die Abnahme der einen Metrik bedeutet auch die Abnahme der anderen.

Die positive Korrelation in einer Grafik.

Negative Korrelation (Anti-Korrelation)


Ein Korrelationskoeffizient von -1 bedeutet, dass eine perfekte negative lineare Assoziation zwischen den beiden Variablen besteht. Wenn die eine Metrik steigt, sinkt die andere Metrik. Wenn die erste Metrik jedoch abnimmt, steigt die andere Metrik an.

Die negative Korrelation in einer grafischen Übersicht.

Keine Korrelation

Ein Wert von 0 deutet darauf hin, dass keine lineare Beziehung zwischen den beiden Variablen besteht.
Ein Beispiel von keine gefundenen Korrelation zwischen zwei Variablen.

Die Korrelationsanalyse kann Informationen zu verschiedenen Marketing Metriken und deren Beziehungen liefern. Auf diese Weise erhalten Sie einen aufschlussreicheren Einblick in Ihre Marketingleistung.

Die Korrelationsanalyse kann auf verschiedene Arten durchgeführt werden.
Zum Beispiel werden auf der nexoya Plattform Assoziationen zwischen den Metriken aufgedeckt, indem die Korrelationskoeffizienten zwischen den Metrik-Paaren angezeigt werden.

Wenn Sie die relevanten Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Paaren von Marketing Metriken kennen, kann Ihnen dies bei folgenden Prozessen helfen:


1. Formulierung und testen neuer Hypothesen;

2. Aufdeckung potenzieller Kausalitäten (A/B-Test);

3. Proaktivität und zeitnahe Informationen über die Effizienz Ihrer Marketingkampagne;

4. Nutzung der gewonnenen Erkenntnisse, um die Marketingleistung zu verbessern.

Im Ergebnis können Sie mithilfe der Korrelationsanalyse die Reaktion Ihres Kunden auf verschiedene Marketing Taktiken beobachten und testen. Die Korrelationsanalyse kann Sie dabei unterstützen, Ihre Kunden besser zu verstehen.

Bleiben Sie neugierig, kreativ und proaktiv.

Gerne teilen wir mit Ihnen die Tipps und Tricks, mit denen Sie Ihre Marketingleistung verbessern können, auf unserem Blog.

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