Was ist Knime – und warum brauchen Sie es im Online Marketing?

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Das Importieren, Zusammenführen und Analysieren von Daten ist eine notwendige, aber oft mühsame Aufgabe. Excel ist ein gängiges Werkzeug für die Datenanalyse. Aber es kann sehr zeitaufwändig sein und die Möglichkeiten, die Sie mit Ihren Daten haben, sind begrenzt. Knime ist die Lösung für Ihr Datenproblem. Mit dieser leistungsstarken Datenanalyse-Software können Sie in kürzerer Zeit mehr Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen. Anhand eines Videos zeigen wir Ihnen konkrete Praxisbeispiele für Ihr Online Marketing.

Mit der kostenlosen Open-Source-Software KNIME können Sie Ihre Daten schnell und einfach analysieren und visualisieren. Sie brauchen dazu keine Programmierkenntnisse und Sie müssen auch nicht zwingend den SVERWEIS in Excel beherrschen, um entsprechende Auswertungen Ihrer Daten erstellen zu können. KNIME wurde ursprünglich von Forschern der Universität Konstanz in Deutschland entwickelt. Es wurde in erster Linie als Werkzeug für Wissenschaftler konzipiert, um ihre experimentellen Ergebnisse zu analysieren. Da es aber eine Menge Menschen gibt, die tagtäglich mit Daten, deren Aufbereitung und Analyse zu tun haben, wird KNIME nun auch von weiteren Personen genutzt. Gerade im Online Marketing ist KNIME in den letzten Monaten immer häufiger erwähnt worden. Denn: Im Online Marketing müssen verschiedene Daten aus verschiedenen Systemen zusammengefasst und analysiert werden. Der aus meiner Sicht interessanteste Teil dabei ist immer die Analyse der Ergebnisse. Das Zusammenstellen der Daten ... ist weniger interessant, oder?

KNIME ermöglicht den Import einer Reihe von Dateiformaten, darunter alle gängigen offenen Dokumentenformate, Microsoft Excel-Tabellen, CSV-Dateien uvm. Es kann auch zum Importieren von Daten aus MySQL-Datenbanken, MongoDB-Datenbanken und SQLite-Datenbanken genutzt werden. Benutzer können ihre eigenen Knoten erstellen, um die Unterstützung für zusätzliche Dateiformate und Datenquellen hinzuzufügen. Das Design von KNIME erlaubt es dem Benutzer, die verschiedenen Werkzeuge auf modulare Weise zu kombinieren; es gibt keine Einschränkungen bezüglich der Anzahl der verschiedenen Module, die in einem Datenanalyse-Workflow verbunden werden können.

Schritt für Schritt zu besseren Analyse-Ergebnissen

Der modulare Analyseansatz von KNIME lässt sich am besten als "Daten-Pipelining" darstellen: Jeder Verarbeitungsschritt der Daten erfolgt in einem eigenen Knoten. So heißen die Schritte in der Software. In jedem Knoten erstellen und modifizieren Sie Datenobjekte, die von einem Knoten zum anderen fließen, bis die gewünschte Verarbeitungsaufgabe abgeschlossen ist. In dieser Hinsicht hebt sich KNIME ab, indem es dem Benutzer ermöglicht, Daten-Pipelines zu erstellen, ohne Code zu schreiben. Darüber hinaus bietet KNIME eine Reihe von Visualisierungswerkzeugen für die interaktive Erkundung Ihrer Daten. Der aus meiner Sicht größte Vorteil dabei: Sie können in jedem Schritt erkennen, wie die Daten weiterverarbeitet wurden. Und wenn Sie Wochen später erneut vor Ihren Daten sitzen – können Sie die Abfolge der Datenaufbereitung hoffentlich nachvollziehen.

Wenn Sie KNIME für die Verarbeitung und Analyse von Daten verwenden möchten, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass Sie mit Daten aus verschiedenen Datenquellen zu tun haben, z.B. CSV-Dateien und Excel-Tabellen. In dem folgenden Video zeige ich Ihnen Beispiele für den Import von Daten in KNIME anhand einer CSV-Datei und einer Excel-Tabelle. Die Methoden für den Import anderer Datentypen sind ähnlich. Bevor wir mit der Arbeit beginnen, müssen Sie KNIME herunterladen und installieren. Nachdem Sie die Software heruntergeladen haben, starten Sie den Installationsprozess, indem Sie die Installationsdatei ausführen. Diese führt Sie durch alle Schritte, die für die Installation von KNIME unter Windows oder macOS erforderlich sind.

Praxisbeispiel: Knime im Onlinemarketing

Das folgende Video zeigt einen gängigen Anwendungsfall: Für eine Landingpage werden Facebook-Anzeigen geschaltet. Im Rahmen der Analyse geht es darum herauszubekommen, welche Anzeige am meisten Besucher auf die Landingpage gebracht hat - und zu welchen Kosten pro Klick (CPC) diese erfolgt sind. Und weil wir in Facebook-Ads in der Regel mehrere Anzeigengruppen mit mehreren Kampagnenzielen erstellen - ist es natürlich auch hilfreich zu erkennen, welche Anzeigengruppe am besten funktioniert.

Darum geht es in diesem Video:

Zutaten für die folgende Analyse: Datenvorverarbeitung

  • Export der Daten aus der eingesetzten Webcontrolling Lösung; hier: etracker. Die Daten werden im CSV-Format exportiert
  • Export der Daten aus dem Facebook_Business-Manager; die Daten werden als Excel-Tabelle exportiert.

Idealerweise beziehen sich beide Analysen auf den exakt gleichen Auswertungszeitraum ...

Vorgehensweise

Beide Daten werden in Knime getrennt voneinander eingelesen, gefiltert und dann zusammengeführt. Da wir wissen wollen, welche Anzeigen am besten funktioniert haben, werden die Anzeigen-ID als eindeutiger Schlüssel beim Zusammenfügen der Daten genommen.

Ergebnis

Zusätzlich habe wir eine Spalte zum Berechnen der Kosten pro Klick (CPC) eingefügt, die Ergebnisse gruppiert – und damit eine einfache, vor allem aber wiederholbare Auswertung für unsere Daten erstellt. Die Ergebnisse lassen sich dann entweder als Grafik in Knime visualisieren oder auch als Excel-Datei zur Weiterverarbeitung exportieren.

Praxisbeispiel: Knime statt SVerweis in Excel

Das folgende Video zeigt, wie man den SVerweis in Excel durch bzw. mit KNIME ersetzen kann.

Szenario

Ihre E-Mailmarketing-Software exportiert die Abmeldungen zu einem Newsletter – aber Sie bekommen nur die E-Mailadressen aus dem System. Ihr Kunde muss aber wissen, welcher Vor- und Nachname und welche Firma zu der E-Mailadresse gehört. Diese Angaben haben Sie vorher auch in einer anderen Adressliste von dem Kunden bekommen. Wie kann das nun schnell und reproduzierbar umgesetzt werden? Kleiner Spoiler: Mit KNIME ...

Fazit

  • Knime ist eine kostenlose Datenanalyse-Suite unter Open-Source-Lizenz, die Dutzende von Werkzeugen für alle Arten von Aufgaben enthält.
  • Es erfordert keine Programmierung, so dass es für Anfänger und Experten gleichermaßen zugänglich ist.
  • Die Plattform kann zum Importieren von Daten verwendet werden, sie können die Daten in verschiedenen Formaten anzeigen, Trends und Muster erkennen und sie in andere Formate exportieren.
  • Es sind auch Plugins verfügbar, um zusätzliche Funktionen wie Textmining und Visualisierungen hinzuzufügen.
  • KNIME kann auf Windows, Mac und Linux ausgeführt werden.
  • Einmal angelegte Workflows lassen sich auch Tage und Wochen später nachvollziehbar wieder einsetzen
  • Ich kann mir zu jedem Zeitpunkt innerhalb der Datenverarbeitung ansehen, wie die Daten gerade aussehen.
  • Es ist einfach bequemer und schnelle als Excel. Punkt.

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