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Definition Was ist Behavioral Analytics?

| Autor / Redakteur: Dipl.-Ing. (FH) Stefan Luber / Nico Litzel

Behavioral Analytics ist ein Teilbereich der Business Analytics und wertet das Verhalten der User digitaler Plattformen wie Onlineshops oder Social Media Sites systematisch aus. Ziel ist es, das Userverhalten besser zu verstehen und vorherzusagen, um die Plattformen hinsichtlich besserer Produkte und mehr Erfolg zu optimieren. Grundlage der Auswertungen bilden große gesammelte Datenmengen.

(Bild: © aga7ta - stock.adobe.com)

Ins Deutsche übersetzt bedeutet Behavioral Analytics „systematische Verhaltensauswertung“. Es handelt sich um einen Teilbereich der Business Analytics, der sich darauf fokussiert herauszufinden, wie sich Menschen auf digitalen Plattformen verhalten und was die Beweggründe für bestimmte Aktionen sind.

Zu den digitalen Plattformen, die mithilfe von Behavioral Analytics untersucht werden, zählen E-Commerce-Plattformen wie Onlineshops, Web-Applikationen, Social Media Sites oder das Onlinegaming. Aufgabe von Behavioral Analytics ist es, die Customer Journey über die verschiedenen Kontaktpunkte mit der Plattform oder der Anwendung nachvollziehbar zu machen, die Beweggründe der Nutzer für bestimmte Aktionen besser zu verstehen und das zukünftige Verhalten der User vorherzusagen. Auf Basis dieser Informationen lassen sich Plattformen, Produkte und Anwendungen optimieren und die Erfolge der digitalen Plattformen steigern. So können Verbrauchern beispielsweise zur richtigen Zeit passende Angebote gemacht werden.

Die Grundlage der Analysen bilden die riesigen Datenmengen, die während der Nutzung der Plattformen durch die User anfallen und mit weiteren Daten wie demografischen Informationen angereichert werden. Diese Daten werden auch als Behavioral Data bezeichnet. Aufgrund der großen Datenmengen kommen bei den Analysen typische Big-Data-Datenbanktechniken und -Tools zum Einsatz. Bei der Verknüpfung und Auswertung der vielen verschiedenen gesammelten Daten sind die Vorgaben des Datenschutzes im Umgang mit personenbezogenen Daten zu beachten, um keine Rechte der Verbraucher zu verletzen.

Was ist Behavioral Data?

Unter dem Begriff Behavioral Data werden die Rohdaten zusammengefasst, die im Rahmen von Behavioral Analytics gesammelt und ausgewertet werden. Ein Großteil dieser Daten wird generiert, wenn User die digitalen Plattformen besuchen und mit ihnen interagieren. Es handelt sich beispielsweise um Klicks auf Elemente, den Aufruf bestimmter Seiten, die Verweildauer auf einer Seite, Aktionen wie das Füllen eines Warenkorbs, Navigationsverläufe, das Registrieren für einen Service, Likes und Vieles mehr.

Die Daten lassen sich auf einzelne anonyme oder bekannte Anwender zurückverfolgen und haben für gewöhnlich Event-Charakter. Das bedeutet, dass weitere Metadaten zur Beschreibung der Useraktionen vorhanden sind wie etwa Zeit- oder Ortsangaben. Angereichert werden die gesammelten Daten mit zusätzlichen Informationen wie Marketing-Metriken, demografischen Informationen, Daten aus CRM-Systemen, Daten aus Servicekontakten oder Daten aus den Abrechnungssystemen. Zur Speicherung der großen Datenmengen kommen die typischen Datenbanktechniken, Systeme und Anwendungen aus dem Big-Data-Umfeld zum Einsatz.

Die grundsätzliche Funktionsweise von Behavioral Analytics

Grundlage der Behavioral Analytics bildet das Sammeln und Bereitstellen der Daten (Behavioral Data). Einige Systeme sind echtzeitfähig und erlauben Analysen direkt mit dem Anfallen der Daten. Die Daten werden userbezogen gefiltert, miteinander verknüpft und hinsichtlich verschiedener Fragestellungen analysiert. Typische Fragestellungen in diesem Zusammenhang sind:

  • Welche Seiten besuchen User und welche Elemente klicken sie an?
  • Wie lange bleiben User auf bestimmten Seiten?
  • An welchen Stellen verlassen die User eine Plattform wieder?
  • Welche Aktionen führen Sie vor der Bestellung eines Produkts aus?
  • Wie reagieren User auf veränderte Darstellungen?
  • Welche Aktionen führt ein User vom ersten Besuch bis zu einer Konversion aus?

Die Ergebnisse lassen sich in der Regel in visualisierter Form aufbereiten und dienen beispielsweise als Eingangsinformation zur Anpassung verschiedener Variablen im A/B-Testing.

Die verschiedenen Einsatzbereiche und Einsatzmöglichkeiten

Behavioral Analytics bietet zahlreiche Einsatzmöglichkeiten. Einer der wichtigsten Anwendungsbereiche ist die Analyse des Verbraucherverhaltens auf E-Commerce-Plattformen wie Onlineshops. Die Ergebnisse der Behavioral Analytics werden verwendet, um Besuchern beispielsweise bessere Produktempfehlungen zu machen, zukünftige Verkaufstrends frühzeitig zu erkennen oder die Customer Journey vom ersten Kontakt bis zum Kauf eines Produkts oder einer Dienstleistung zu optimieren. Ziel ist es, Verkaufszahlen und Unternehmenserfolg zu steigern. Weitere Einsatzmöglichkeiten sind:

  • Das Onlinegaming: beispielsweise, um die In-Game-Verkäufe zu steigern,
  • die Anwendungsentwicklung: beispielsweise, um bessere und erfolgreichere Software anzubieten,
  • der Sicherheitsbereich: beispielsweise, um die Sicherheit durch das frühzeitige Erkennen verdächtiger Aktivitäten zu verbessern sowie
  • Social Media Sites: bessere Vorschläge relevanter Themen, Gruppen oder anderer User mit ähnlichen Interessen.

Vorteile durch den Einsatz von Behavioral Analytics

Der Einsatz von Behavioral Analytics bietet unter anderem folgende Vorteile:

  • größere Verkaufs- und Umsatzzahlen
  • bessere Konversionsraten
  • höhere Kundenzufriedenheit
  • höhere Produktqualität
  • effizientere digitale Plattformen
  • höhere Besucherzahlen auf den Plattformen
  • mehr Sicherheit auf den Plattformen
  • gezielte Beeinflussung des Kaufverhaltens der Verbraucher
  • frühzeitige Reaktion auf zukünftige Verkaufstrends
  • Optimierung der Werbemaßnahmen
  • Optimierung der Marketing-Kampagnen

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