Too Much / Too Few – Daten für die Personalisierung

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Vor kurzem war ich bei einem Vortrag zum Thema Personalisierung (ja, davon gibt es zur Zeit extrem viele) und habe mich dort wohl etwas unbeliebt gemacht. Auf einer Folie Stand: “The more data, the better” (je mehr Daten, desto besser). Daraufhin meldete ich mich und erwähnte, dass es im Use-Case der Personalisierung Grenzbereiche gibt. Hat man zu wenig Daten, kann man kaum was über den Kunden aussagen. Hat man wiederum zu viele, muss man erst erkennen, welche Daten überhaupt relevant sind. Die Daten gewinnen erst dann an Relevanz, wenn man im Voraus weiß, welche wofür benötigt werden und somit den Fokus schärft und sich nicht durch weitere Informationen ablenken lässt.

Ich versuche es mal anhand eines Beispiels greifbarer zu machen. Kauft eine Kundin nur ein weißes T-Shirt, können wir  nicht viel aus dieser Information erkennen. Selbst wenn wir noch deren Verlauf im Shop hinzuziehen.

Hat eine Kundin eine Kaufhistorie mit sehr vielen Produkten (> 50 z.B.) sagt uns dies nicht automatisch viel mehr aus. Wir wissen dann nicht unbedingt, welche der gekauften Produkte wirklich relevant und repräsentativ sind.Dafür haben wir uns durch die große Menge an Daten viel Rauschen mit eingekauft.

Was sollte dann gemacht werden?

Ich empfehle, dass man sich nicht zuerst überlegt wie viele oder woher man die Daten bekommt, sondern dass man Zeit investieren sollte, sich zu überlegen, welche Aussage man aus den Daten erhalten will und welche Daten dafür nötig sind. Dann kann man die relevanten Daten von den nicht ganz so relevanten Daten trennen und reduziert den Raum mit dem man sich beschäftigen muss und kann sich auf das Wichtigste fokussieren.

Klar kann man argumentieren, dass man doch lieber alles sammelt und speichert. Dann hat man ja alle Daten, wenn man sie benötigt und kann mehrere Experimente parallel laufen lassen. Das ist auch nicht falsch, im Gegensatz, das ist schon richtig, aber die Aussage, dass mehr Daten besser sind, heißt, dass man mehr Daten verwendet und nicht, dass man mehr Daten zur Verfügung hat.

Nach Big Data kam ja gleich das nächste Buzzword mit Smart Data. Als nächstes kommt sicher sowas wie Intelligent Data oder ist selbst das schon von gestern?

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