Lektion 8: Entwicklung eines Systems zur Erfolgsmessung und Kontrolle
Unterschiedliche Begriffe:
• Metrik: Nutzerdaten, für Unternehmen verfügbar
→ quantitative Kennzahlen absolut/relativ (z. B. Google Analytics)
• PI (Performance-Indikator): Allgemeine Leistungskennzahl über die Leistung eines Geschäftsbereichs
→ Hinweise über die Leistung
• KPI (Key Performance Indicator): Erfolgsentscheidende Kennzahl in Bezug auf klare Ziele
→ immer im Zusammenhang mit klar definierter Strategie und Zielen
8.1 Entwicklung eines Systems zur Erfolgsmessung und Kontrolle
• Datenquellen beziehen: → Klar machen WOFÜR welche Daten man WANN im Kampagnenprozess benötigt
• Web Analytics Daten (Google Analytics)
• Datenbanken zum Werbemarkt (AdZyklopädie) / Studiendatenbanken (Statista, GfK)
• Online Markt-Media-Studien (AGOF digital facts)
• Online-Reichweitenmessungen (Comscore)
• Zentrale Funktionen von Data Analytics:
• Formativ (Planung Strategie/Budget, Zielgruppenanalyse→ wo bewegt sich der Nutzer)
• Taktisch (Echtzeitbeobachtungen, Trendanalysen, passende Influencer herausfiltern)
• Bewertend (Zielerreichung mit KPIs prüfen/messen)
• Wichtige Fragen:
• Zielabweichungen erkennen?
• Erfolgsfaktoren und Optimierungspotenziale?
• Anpassung der KPIs und Zielsysteme?
Unterschiedliche Begriffe:
• Metrik: Nutzerdaten, für Unternehmen verfügbar
→ quantitative Kennzahlen absolut/relativ (z. B. Google Analytics)
• PI (Performance-Indikator): Allgemeine Leistungskennzahl über die Leistung eines Geschäftsbereichs
→ Hinweise über die Leistung
• KPI (Key Performance Indicator): Erfolgsentscheidende Kennzahl in Bezug auf klare Ziele
→ immer im Zusammenhang mit klar definierter Strategie und Zielen
8.1 Entwicklung eines Systems zur Erfolgsmessung und Kontrolle
• Datenquellen beziehen: → Klar machen WOFÜR welche Daten man WANN im Kampagnenprozess benötigt
• Web Analytics Daten (Google Analytics)
• Datenbanken zum Werbemarkt (AdZyklopädie) / Studiendatenbanken (Statista, GfK)
• Online Markt-Media-Studien (AGOF digital facts)
• Online-Reichweitenmessungen (Comscore)
• Zentrale Funktionen von Data Analytics:
• Formativ (Planung Strategie/Budget, Zielgruppenanalyse→ wo bewegt sich der Nutzer)
• Taktisch (Echtzeitbeobachtungen, Trendanalysen, passende Influencer herausfiltern)
• Bewertend (Zielerreichung mit KPIs prüfen/messen)
• Wichtige Fragen:
• Zielabweichungen erkennen?
• Erfolgsfaktoren und Optimierungspotenziale?
• Anpassung der KPIs und Zielsysteme?
