Gunter has a PhD in Computational Mechanics and was a visiting scholar at MIT. He joined Hilti in 1999. The company’s digital landscape follows a global concept with local adaptations using local ccTLDs. Their main website is live in over 60 countries, their career portal in over 70 countries and their Ask Hilti for engineers page in over 10 countries. Having such strong web presence Hilti is highly relying on Google Tag Manager and Google Analytics. The company has around 150 digital touchpoints to track the performance of their websites and apps. Gunter presents the lessons he has learned the hard way and how he has overcome those challenges. The first lesson is proper planning. He highlights how important it is for a company to involve web analytics to the initial scope finding phase. Companies make the mistake of going live with their website without proper planning will lose valuable data and it will make it more difficult afterwards to set it up properly. His second lesson is about proper management guidelines. This is especially important for any large company with multiple website versions. His advice is to have create an admin structure with a global and regional power user that manage their teams and give access only to those with proper company email format. His third and last lessons he shared with us is to implement a global standard. For instance, using Google Analytics settings variables will help to quickly apply changes at scale rather than losing valuable time by adapting changes on each version manually. This only cost time and is prone to mistakes.

Arman Savuk ist Team Lead Analytics and Optimization bei Oetker Digital und unterstützt Unternehmen der Oetker-Gruppe , wie z. B. Dr. Oetker, Radeberger oder Henkell, beim Aufbau und der Optimierung ihrer Digital-Analytics-Aktivitäten. Im Rahmen dieser Tätigkeit erhielt der Speaker den Auftrag, das Tracking für die Progressive Web Application eines Kunden einzurichten. Bei der Progressive Web App handelte es sich um eine Applikation, die im Browser ausgeführt wurde, jedoch über Funktionen einer nativen App, wie z. B. Push Notifications, verfügte. Die Herausforderung bestand bei diesem Auftrag darin, dass die App auch bei nicht vorhandener Internetverbindung funktionierte und das Nutzerverhalten auch in einem solchen Fall mit Google Analytics erfasst werden sollte. Als Lösung präsentierte Arman Savuk einen sogenannten Service Worker namens Workbox. Dabei handelt es sich um eine JavaScript Library von Google, die im Browser ausgeführt werden kann. Hierdurch besteht unter anderem die Möglichkeit, die Analytics Calls im Browser zu speichern, solange keine Internetverbindung vorhanden ist. Wird diese wiederhergestellt, werden die Calls dann automatisch an Google Analytics übertragen. Mit dieser Technik wurde es dem Kunden von Oetker Digital ermöglicht, die Daten der Online-Nutzer durch die Daten der Offline-Nutzer zu ergänzen und diese Segmente miteinander zu vergleichen.

Der Vortrag Michaela Linhart zeigt mit wie wenig Aufwand man Kundendaten in Google Optimize (free) zur Personalisierung der eigenen Webseite einsetzen kann. Michaela ist bei Women’s Best, eine internationale Frauen-Marke für Nahrungsergänzungsmittel und Sportswear, als Webanalyst tätig und verantwortlich für die Conversionrate Optimierung. Das Personalisierung der eigenen Webseite funktioniert beweisen die Global Player Amazon, eBay und Co. Aber wie können kleinere Onlineshops, mit weitaus geringerem Budget, dem wiederkehrende Nutzer eine personalisierte Variante ihrer eigenen Webseite ausliefern? Um dieses Problem zu lösen zeigt Michaela wie sie mit Google Analytics und Google Optimize, jeweils in der gratis Version, anhand von Kundensegmenten unterschiedliche Startseiten pro Kunde ausspielen kann. An erster Stelle steht das Segmentieren von einzelnen Besuchern, hier setzt Women’s Best auf den FRM-Score um fünf verschiedene Nutzergruppen zu definieren. Diese werden nach dem Kauf im Backend berechnet und als Custom Dimension in Analytics übergeben und per Cookie am User gespeichert. Um eine personalisierte Startseite zu kreieren legt sie in Optimize einen A/B-Test an der als Zielgruppe eine custom javascript audience beinhaltet. Dieses Javascript liest den Cookie-Wert des Besuchers aus und spielt die entsprechende Aktivität aus. Jedes Kundensegment bekommt so einen eigenen Test und stellt so eine Personalisierung pro Kunde dar. Bis zu diesem Schritt benötigte Sie und ihr Team sechs Monate. Auf weitere 12 Monate, schätzt Sie die Zeit die benötigt wird, um ein Professionalisierung Level zu erreich ab dem dann die kostenpflichtigen Produkte von Google benötigt werden. Das aktuelle parallele Testlimit hebelt sie mit einem Trick aus, in dem Tests zu Personalisierungen umgewandelt werden.

Varun Patil has been working at AirHelp as the Head of Growth for over a year. He is responsible for setting and executing growth strategies for all channels. In his talk, he guided the audience from how to form growth teams to creating a growth culture. But first, let’s clarify what does growth actually mean. As Varun explains, growth is an innovation and creativity arms race. It needs to be planned and carefully designed. It is the contrary to pouring money down the marketing drain. According to him, in order to create a growth strategy, one first needs to identify what are the drivers behind growth. For instance, when you are building something focus on the impact. Avoid nice-to-have or others-do-it-too. Varun highlights, the word that matters here is impact. At AirHelp, Varun has come up with an equation leading to growth. In order to achieve growth a company needs a cross functional team consisting of Product Manager, Engineers, Data Scientist, and Designer. Moreover, a strong culture that encourages creativity is needed to come up with innovative approaches. Finally, AB testing is used for experimentation and evaluation of their strategies. This allows for quick iterations in order to achieve the desired growth.

Thomas Brenner ist im Online Marketing von Lidl Digital tätig. Darin ist er maßgeblich für das Google Analytics Tracking und die Vereinheitlichung der Trackingkonzepte aller Länder verantwortlich. Häufig wird dem Ansatz gefolgt, möglichst viele Daten zu erheben und zu tracken. Dabei kann oft die Übersichtlichkeit des Set-Ups verloren gehen, verstärkte Fehleranfälligkeiten auftauchen und ein hohes Hitvolumen erreicht werden. Thomas hat in seinem Vortrag geschildert, wie man effizient, verlässlich und kostensparend Trackingkonzepte anpassen und das Hitvolumen reduzieren kann. Bei Lidl gestaltete sich die starke Expansion im Digitalmarkt nicht nur als Treiber für Property-Anzahlen, sondern löste gleichzeitig einen rapiden Anstieg des Hitvolumens aus. Durch die Verzehnfachung des Hitvolumens innerhalb der letzten Jahre, hat sich Thomas dem Thema der Hit-Reduktion angenommen und schnell das Herz der schwäbischen Konzernleitung erobert. Mit einer Analyse des Status Quo kristallisierte sich heraus, dass knapp 80% der Hits auf 20% der Seiten zustande kamen, sodass ein großer Hebel bestand. Wiederum 80% der Hits wurden durch Enhanced E-Commerce Events sowie Scroll Depth Tracking verursacht. Um diesem Hitvolumen entgegenzuwirken, hat Thomas Teile der E-Commerce-Hits gebündelt, das Scroll Depth Tracking auf einen Hit reduziert (Stichwort “beforeunload”) und doppeltes Tracking ausgebaut.

Mit den Worten “Mach dir die IT zum Freund und du wirst das Märchen vom Google Tag Manager erleben” beendete Michael Janssen von Zedwoo seinen Vortrag über die effektive Nutzung des Google Tag Managers. Doch warum plötzlich die Worte: IT, GTM und Freund in Kombination? Haben wir etwas verpasst? Ist der GTM nicht der wahrgewordene Traum jedes Marketers endlich unabhängig von der IT zu agieren? Michael Janssen sieht das ganze Thema etwas anders und zeigt, dass oftmals ein gefährliches Halbwissen einer effektiven Nutzung des Tag Management-Systems im Weg steht. Seiner Ansicht nach stellt sich langfristiger Erfolg nur durch eine valide Datenbasis, einer intensiven Einarbeitung der Owner und einer “Hand in Hand”- Mentalität zwischen IT und Marketing ein. Nachfolgend seine Hacks für ein perfektes Google Tag Manager-Wonderland: Dokumentiere alle Änderungen und arbeite niemals im default Workspace! Nutze separate Workspaces für Änderungen Erstelle eine Naming-Convention für Tags, Trigger und Variablen Keine Ahnung – kein Zugriff! Baue dir ein grundlegendes Verständnis für HTML/CSS/Javascript auf Fülle den dataLayer auf Vorrat – .push it to the limit!

Matthias Braier von kfzteile24 stellte seinen Ansatz für den zentralisierten Einsatz des Google Tag Manager Setup vor. Auf allen Webseiten des Unternehmens ist ein- und derselbe GTM Container implementiert. Um dieses Setup skalierbar zu machen, ist jedes Tag nur einmal angelegt und bedient alle relevanten Websites. Dies gelingt über dynamische Parameter innerhalb des Tags, bspw. für Account-IDs oder Conversion-Labels, die mittels GTM Variablen befüllt werden. Matthias zeigte hier seine eindrucksvolle Konfigurationsvariable, die als Lookup-Table aufgesetzt ist, und als Input die spezifischen dataLayer Events verwendet. Ausgegeben wird ein zum Event passendes JSON-Objekt, welches jedoch keine statischen Werte enthält, sondern seinerseits wiederum bestimmte GTM Variablen referenziert. Die Elemente dieses Objekts werden dann in den diversen Tags verwendet. So werden bei einem Auto Click Event bspw. die Google Analytics Event Dimensionen anhand der DOM Element-Attribute befüllt. Das JSON-Objekt enthält außerdem Schalter für die Aktivierung des Enhanced-Ecommerce-Trackings und für Non-Interaction-Hits. Trigger sind ebenfalls dynamisch angelegt, und basieren auf den spezifizierten dataLayer Events. Über weitere Bedingungen wie z.B. den Hostname lassen sich Tags auf bestimmte Websiten einschränken und umgekehrt sehr schnell und einfach auf weitere Plattformen ausrollen. Dieser Ansatz bietet eine fast unbegrenzte Skalierbarkeit hinsichtlich der bedienten Websites bei gleichzeitig sichergestellter Wartbarkeit. Zudem ergibt sich durch die Umsetzung mittels Konfigurationsvariablen automatisch eine Transparenz und Dokumentation des Setups.

Christian Hoops hat eigentlich einen statistischen Hintergrund. Dieses Wissen hat er zusammen mit seinem Team bei OTTO auf Attributionsmodelle angewendet und dargestellt, mit welcher Wahrscheinlichkeit jeder Kontaktpunkt zu einer Conversion beigetragen hat. So wird z. B. berechnet, wie wahrscheinlich eine Anzeige wahrgenommen wurde, um ein möglichst reales Bild der Customer Journey zu erhalten. Mit der Fragestellung „Wo ist die Werbewirkung am größten und wie soll anschließend das Budget verteilt werden?“, erklärt Christian Hoops, dass eine ganzheitliche Marketing-Attribution die Antwort ist und dass auch darin seine Vision besteht. Eine geräteübergreifende Customer Journey ist dabei ausschlaggebend und auch die Auswirkungen von Offline-Marketing-Maßnahmen wie z. B. TV-Werbungen sollen in gewisser Weise in Google Analytics wiedergefunden werden. Christian Hoops stellte das Problem dar, dass einzelnen Kontaktpunkten keine realen Werte zugeschrieben werden können, die zur Transaktion beigetragen haben. Dafür nutzen Christian Hoops und sein Team das bereits einleitend genannte Konstrukt zur Probabilisierung des Marketing-Modelles. Um von einer Schwarmintelligenz von möglichst verschiedenen Datenquellen profitieren zu können, werden die Wahrscheinlichkeiten auf Basis verschiedener Datenpools berechnet. Es lassen sich somit Zuordnungswahrscheinlichkeiten berechnen wodurch erkannt wird, welche Sessions vom selben Nutzer auf Basis ähnlicher Verhaltensweisen stammen. Das Modell von Christian Hoops ermöglicht eine optimale Budgetverteilung, die Gestaltung eines effizienteren Marketing-Mix und eine bessere Phasenbewertung in der Customer Journey.

Dr. Frank Eickmeier ist Partner der Rechtsanwaltskanzlei Unverzagt von Have und spezialisiert auf die Beratung von Media- und Marketing-Agenturen. In seinem Vortrag auf dem Analytics Summit gab er seinen Zuhörern einen Einblick in die aktuell oftmals unklare Rechtslage in Zeiten der DSVGO. Neben Veränderungen durch die DSVGO, standen die Klassifizierung von Daten sowie Befugnisse und Tipps für ein rechtskonformes Vorgehen in der Datenverarbeitung im Fokus. Eine der spannendsten Veränderungen durch die DSVGO betrifft die Klassifizierung von Cookie-Daten. Hiernach “können” Online-Identifier personenbezogen sein. Im Umkehrschluss bedeutet dies jedoch, das diese nach wie vor auch anonym sein “können”. Dr. Eickmann rät hier die Entwicklung der Rechtsprechung abzuwarten und zeigt im Gegenzug mit folgenden Punkten, wie es als Unternehmen gelingt, sich in einer noch schwammigen Rechtslage konform zu verhalten: Vertrag zur Auftragsverarbeitung mit Google schließen, um Nutzerdaten rechtskonform zu legitimieren. Im Google Analytics-Interface zu finden unter: “Verwaltung → Kontoeinstellungen → Zusatz zur Datenverarbeitung” Eine IP-Anonymisierung (AIP) sämtlicher Hits zu Google Analytics sowie dem Nutzer mit einer “Opt Out-Funktion” sein Widerspruchsrecht gewährleisten. In Hinblick auf Art. 25 DSVGO sollte man die automatisch voreingestellte Aufbewahrungsdauer deaktivieren und auf 14 Monate begrenzt werden. Im Google Analytics-Interface zu finden unter: “Verwaltung → Property → Tracking Informationen”. Die Anforderungen von Art. 13 DSVGO sind zu erfüllen. Hinweise auf einen “Opt-Out” und IP-Anonymisierung sollten bestehen. Eine aktive Einwilligung des Nutzers einholen.

Eine Herausforderung für die Callcenter Branche ist die Menge und Qualität an incoming calls. Das wissen auch Anton Albert und Daniel Albrecht von TeamViewer. Sie suchten nach einer Möglichkeit, diese beiden Faktoren zu optimieren. Nicht zuletzt auch aufgrund der bereits bestehenden Conversion Rate von über 60% aus incoming calls. Aus ihrem Use Case entstand nicht nur ein Ansatz, sondern eine Lösung, die die entsprechenden Messgrößen deutlich verbessern konnte. In ihrer Vorgehensweise gehen sie hierbei auf vier wesentliche Aspekte ein. Strategie, Infrastruktur, Setup-/ Marketing-Tools, sowie die technische Umsetzung ihres Use Cases bilden hierbei das Grundgerüst ihres Vortrages. So konzentrierten sie sich auf eine Brute-Force-Strategie zur Beeinflussung von visitors und call rate. Zur Aussteuerung optimierter Besucheransprachen diente hierbei unter anderem ein eigens berechneter page value auf Grundlage des Google Analytics page values und ein Datentransfer von Call-Tracking Daten in den Google Tag Manager. Die Nutzung eines Datenpools, der klarere Erkenntnisse darüber liefert, welcher Website-Besucher mit welcher Hotline angesprochen werden sollte, ermöglichte schließlich eine entsprechende Umsetzung. Das Ergebnis: Die smarte Ausspielung eines Pop-Ups über Google Optimize erzielte durch unterschiedliche Platzierungen und Designs an verschiedene Besuchersegmente einen durchschnittlichen Uplift von incoming calls in Höhe von 72%. Wahnsinn!

Christian Lorenz ist Web Analyst bei FTI Touristik. FTI hat über 20 Websites und 15 Brands im B2B und B2C Bereich. Sie benutzen Marketing Tags in Tracking Systems wie Facebook und Adwords. Jedes Tool bringt seinen eigenen Standard mit sich. Christian erklärt wie Data Layer helfen die Daten toolübergreifend zu vereinheitlichen und Implementierungsaufwände bei der IT zu minimieren. Ein Data Layer ist ein Container indem alle Informationen gespeichert sind. Informationen die auf dem User Behavior basiert sind. Dieser sollte immer die Datengrundlage bilden, egal welches Tracking System eingesetzt wird. Um das Problem der vielen Standards bei jeglichen Tools zu lösen, schlägt er vor einen einheitlichen Standard einzuführen: der CEDDL Standard. CEDDL steht für Customer Experience Digital Data Layer und ist eine Methode wie digitale Daten als JavaScript Objekt erstellt werden um diese Informationen optimal mit Reporting Servers zu kommunizieren. Der Vorteil von CEDDL ist, dass es beliebig angepasst werden kann und deshalb nicht branchenspezifisch ist. Gegenargumente gibt es nur wenige. Wie zum Beispiel, kommt man kleinen Anpassungen nicht aus dem Weg. Des Weiteren, kann es schwierig sein, in einem Unternehmen eine gemeinsame Akzeptanz zu finden. Jedoch überwiegen die Vorteile die Nachteile. Einen gemeinsamen Standard zeugt für Skalierung. Das Unternehmen würde daraus profitieren gemeinsame Werte in allen Tools zu haben und jede Abteilung könnte unabhängig voneinander arbeiten. Christian sagt, es ist wichtig, dass sich alle Abteilungen zusammensetzen um sich einig werden.

Als Leiter des Marketings im Bereich Business Intelligence und Datawarehouse arbeitet Christoph Raue bei Creditplus, einem auf Konsumentenkredit spezialisierten Finanzdienstleister für Endverbraucher. In seinem Vortrag stellte er den Marketing Technologie Stack des Unternehmens vor bei dem eine Vielzahl von Google Produkten zum Einsatz kommen. Erster Baustein der Lösung und zugleich die Grundlage für alle Datenerhebungen ist Google Analytics 360, welches seit 2016 in der Premium Variante verwendet wird. Weit über die reine Tracking-Funktion wird Analytics zur Erstellung von Remarketing-Listen genutzt, da das Performance Marketing für Creditplus der größte Traffic Lieferant und wichtigster Marketing Kanal ist. Der stark umkämpfte und entsprechend kostenintensive Markt verlangt ein kluges Setup um das Bestmöglichste aus dem Besucherstrom zu gewinnen. Alle Marketing- und Partner-Tags werden seit 2018, über den GTM ausgespielt und sparen so IT-Ressourcen und steigern die Produktivität im Online Marketing Team. Für die Visualisierung der Daten wird Googles Data Studio genutzt mit dem die unterschiedlichen Abteilungen Insights über Kampagnen und Besucherverhalten darstellen können. Für tiefgreifende Analysen nutzt das Marketing und Data Science Team die Rohdaten aus Google Big Query. Aus den generierten Insights werden mit Hilfe von Optimize 360 erfolgreich A/B-Tests gefahren und segmentbasierte Personalisierung steht weit oben auf der Agenda vom Marketing Team von Creditplus. Resümierend lobte Raue die Zusammenarbeit mit Trakken als unterstützende Fachkompetenz, würde auch weiter auf ein Baukastensystem aus den Google Lösungen setzen und forciert weiterhin Aufbau von internem Wissen und der Einbeziehung von Abteilungen die verantwortlich für das Produkt sind.

André Hellemeier (Digital Analytics und CRO Manager) sowie Valerio Zaminga (Senior Performance Marketing Spezialist) – sprachen in ihrem Vortrag für die Standardisierung im Rahmen der Webanalyse. Auch wesentliche Vor- und Nachteile, die das Aufbauen und Optimieren von unternehmensinternen Standards haben, wurden diskutiert. Insgesamt führt das Etablieren von klar definierten Standards zu einer hohen Datenqualität. Dieses geschieht im Rahmen eines sogenannten 3-Phasen-Prinzips: Im ersten Schritt sollen Daten zunächst definiert werden. Anschließend sollen diese “veredelt” werden. Im letzten Schritt sollen veredelte Daten tatsächlich genutzt werden (z.B. innerhalb einer konkreten Datenstrategie). Ebenfalls soll der Fokus mehr auf Smart Data statt Big Data liegen, weil intelligent aufbereitete und miteinander verknüpfte Daten für Marketingaktivitäten besser geeignet als große Mengen von unstrukturierten Daten sind. Auf diese Weise lassen sich u.a. spezifische Zielgruppen besser erreichen. Als Beispiel wurden Kunden genannt, die sich einen Wein kauften. Als Empfehlung wurden schließlich Rezepte angezeigt, die mit dieser Weinsorte gut korrespondierten, um bestimmte Kunden spezifischer erreichen zu können. Jedoch sind diese Prozesse aufwändig in der Umsetzung und erfordern eine hohe Wartung. Vor allem bei der Weiterentwicklung von Standards besteht eine hohe Fehlerquote (wie etwa bei der Veränderung einer bestimmten Naming-Convention). Daher kostet das Etablieren und stetige Weiterentwickeln von Standards viel Zeit. Somit müssen entsprechende Ressourcen korrekt kalkuliert und eingesetzt werden, um aus diesen Maßnahmen positive Effekte erzielen zu können.

Christian Baumgertel von Zalando gab uns einen Einblick in die Analytics Strukturen und Prozesse seines Unternehmens. Der Umstieg auf Analytics als Self Service war der erste Schritt auf dem Weg, Daten effizienter zu nutzen. Stakeholder beschaffen sich die benötigten Daten selbstständig ohne Umweg über die zentrale Analytics-Abteilung. Gleichwohl war diese weiterhin für verbindliche KPI Definitionen und Measurement Conventions verantwortlich, um einheitliche Erhebung und Analyse der Daten sicherzustellen. Die nächste Stufe war für Zalando dann die “Team embedded Product Analysts”. Die Stärkung der analytischen Kompetenz vor Ort in den Teams brachte einen großen Schub hinsichtlich der datengetriebenen Entwicklung, da die integrierten Analysten wiederum näher am jeweiligen Produkt sind. Christian skizzierte außerdem Zalandos Datenarchitektur und Analyseprozesse. Das Herz stellt dabei BigQuery dar, gespeist aus Quellen wie u.a. Google Analytics und Campaign Manager. Für die Datenaufbereitung wird eine Kombination aus Jupyter Notebook, R Studio und GitHub verwendet. Letzteres ermöglicht einheitliche und wiederverwendbare Analysestrukturen im gesamten Unternehmen. Die visualisierte Ausgabe der Daten erfolgt letztlich über tableau oder Data Studio. Abschließend gab Christian einen Ausblick auf ein ambitioniertes Vorhaben: Die Umstellung von Analytics auf serverseitiges Tracking. Er machte deutlich, dass auch bei diesem Tracking-Ansatz Frontend-Daten durchaus relevant sind, bspw. um Device-Typ und Geo-Lokalisierung zu übermitteln. Der Vorteil des serverseitigen Trackings ist neben Schließung der Messlücke durch Client-seitige Blockierung eine genauere Kontrolle der Daten, welche an Analytics gesendet werden.

Tobias Aubele ist Professor für E-Commerce an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt und lehrt dort das Themenumfeld Conversion- Optimierung, Usability und Webanalytics im Studiengang E-Commerce. In seinem Vortrag auf dem Digital Analytics Summit 2018 stellte Tobias Aubele die Möglichkeiten zur automatisierten Analyse und Visualisierung von Daten aus Google Analytics mit dem kostenlosen Open-Source-Statistikprogramm R vor. Als eine der wesentlichen Eigenschaften von R nannte der Vortragende die beliebige Erweiterbarkeit des Programms um viele zusätzliche Pakete. Für die Analyse von Daten aus Google Analytics empfahl Tobias Aubele das Paket googleAnalyticsR. Mit dieser Erweiterung kann in R angegeben werden, von welchem View bestimmte Metriken und Dimensionen für einen festgelegten Zeitraum über die Google Analytics API nach R importiert werden sollen. Sind diese Angaben im Programmcode eingegeben worden, generiert GoogleAnalyticsR bei der Ausführung des Codes einen Call zur angegebenen API und die angeforderten Daten werden in das Statistikprogramm geladen. Daraufhin können alle von R bereitgestellten statistischen Funktionen zur Berechnung von z. B. Mittelwerten oder Quartilen angewendet werden. Anschließend besteht die Möglichkeit, die statistisch verarbeiteten Daten in verschiedenen Formaten zu speichern. Neben dem klassischen CSV-Format, können die Daten mit einer Erweiterung an Google Sheets übertragen werden. Hierdurch werden die Daten für mögliche Visualisierungen im Google Data Studio zur Verfügung gestellt. Alternativ kann die Visualisierung der Daten auch mit entsprechenden Erweiterungen direkt in R vorgenommen werden.

Mit seinen 18 Jahren berät und sensibilisiert Philipp Kalweit Unternehmen in dem Bereich IT-Sicherheit. Bereits mit 16 Jahren klagte er erfolgreich die volle Geschäftsfähigkeit vor dem Landesgericht Niedersachsen ein, um sein Unternehmen Kalweit ITS zu gründen. In seinem Auftritt auf der Analytics Summit zeigte er eindrucksvoll, wie er sich Zugriff auf das benachbarte Wlan-Netz verschafft und wie sich mit einfacher Hardware Bankdaten auslesen lassen. Durch erfolgreiche Infiltrierung von mit Schadsoftware verseuchten Content auf einer Unternehmensseite, bewies er, das Cyber-Attacken auch immer auf Grundlage menschlichen Versagens aufbauen und Manipulation nicht nur online stattfinden kann. Seine junge dynamische Art zog die Zuhörer in seinen Bann und sensibilisierte sie in Sachen Nutzung neuer Technologien, wie NFC oder IOT-Devices, die längst einen aktiven Bestandteil im Alltag vieler Menschen darstellen. Auf die Frage zu grundlegenden Tipps, wie sich Unternehmen gegen ungewollte Einwirkung Dritter schützen können, antwortete er: “Es gibt keine Tipps & Tricks. IT-Security ist dynamisch – Heutige Tipps sind morgen schon von gestern”

Mauricio Barrere ist Produktmanager von Google Ads Attribution und hat beim Analytics Summit 2018 dargestellt, welchen Mehrwert das Messen von Daten für Unternehmen haben kann. Dabei ermöglichte Mauricio spannende Einblicke in die Zukunft von Google und welche Trends eine entscheidende Rolle für Google spielen. Das Messen von Daten ist inzwischen für Unternehmen zu einer fundamentalen Aufgabe geworden und bietet insbesondere im Internet hohe Potentiale. Es ermöglicht Unternehmen zu wachsen und die Bedürfnisse der Menschen wesentlich besser zu verstehen. Die Customer Experience kann auf Basis umfangreicher Daten wesentlich präziser gestaltet werden. So steigt auch das Vertrauen in Marketing-Ausgaben, da Aktivitäten genau gemessen werden können. Mauricio ist sich sicher, dass das Internet stark von den Erhebungen von Daten profitiert und dadurch immer besser wird. So können z. B. auf Basis dessen Apps optimiert werden, wodurch ebenso der Publisher und Advertiser profitiert. Google hat für sich drei Trends identifiziert, die die Zukunft des Unternehmens stark beeinflussen werden. Neben „Mass Customization“, welche die individuelle Ansprache des Nutzers beschreibt und „Business Relevance“, womit KPIs verstärkt dem Business Case angepasst werden sollen, ist „Machine Learning“ stark in der Entwicklung und wird in Zukunft einen wichtigen Bereich bei Google darstellen.

Jason Xu – Produktmanager bei Google – hielt die erste Präsentation am Analytics Summit 2018. In seinem Vortrag zeigte er aktuelle Trends im Bereich der digitalen Messung auf. Er erklärte, dass das Verkäufer-Ökosystem, mit dem man seine Kunden ansprechen möchte, schneller wächst, als die eigentlichen Kundenbedürfnisse. Daher müsse der Fokus von Unternehmensaktivitäten nicht nur auf das Anpassen auf dem neuesten, technologischen Stand sein. Vielmehr steht das Etablieren von einfachen Lösungen im Vordergrund, mit denen man Analyse- und Werbedaten zusammenbringen sowie vereinheitlichen kann. Zusätzlich sollen Schnittstellen von Drittanbietern zur Verfügung gestellt werden, um die Customer Journey von Kunden besser verstehen zu können. Google hat dieses im Rahmen der Vereinheitlichung der ehemaligen Double Click Tools mit den Analytics Tools realisiert. Wichtig ist herauszufinden, ob Kunden ein Produkt gesehen haben (Awareness), was diese dabei gedacht haben (Consideration), was diese getan haben (Action) und ob diesen eine Transaktion gleichgültig ist oder nicht (Loyalty). Das übergeordnete Ziel von Unternehmen, sollte das Aufbauen von loyalen Kundenbeziehungen sein, während neue Kunden gleichzeitig akquiriert werden. Auch Machine-Learning-Lösungen wurden diskutiert. Viele Unternehmen gehen davon aus, dass sie viel Zeit, Energie und Geld in das Einsetzen von Machine-Learning-Lösungen investieren müssen. Tatsächlich können mit wenig Aufwand einfache, aber sehr machtvolle Lösungen konzipiert werden (z.B. via einem “predicted sales score” zur frühen Identifikation von hochwertigen Kunden).