Bedürfnispyramide für Produktdaten: Schritt-für-Schritt-Leitfaden

Betrachten Sie Produktdaten als Pyramide. Ganz unten steht das Erfassen. Darüber speichern, bereinigen und aggregieren Sie, und erst dann setzen Sie KI ein. Wer eine Ebene überspringt, lässt die Ebene darüber raten.

Erfassen

So gelangen Produktdaten ins Unternehmen.

• Instrumentierung: Tracking von Produktinteraktionen, Nutzerverhalten und Verkäufen auf digitalen Plattformen.
• Logging: Klicks, Aufrufe und Käufe, damit Vorlieben und Kaufmuster sichtbar werden.
• Externe Daten: Markttrends, Wettbewerbsanalysen und Branchenberichte, ergänzt um den Produktdatenbestand.
• Nutzergenerierte Inhalte: Bewertungen, Sternebewertungen und anderes Feedback als Stimmungsbild.

Eine E-Commerce-Plattform, die Aufrufe, Warenkorbaktionen und Käufe protokolliert, sieht bereits, welche Produkte gut laufen und welche Kampagnen sie anpassen sollte.

Transportieren und speichern

Sobald die Daten da sind, brauchen sie einen Weg und einen Ort.

• Ein verlässlicher Datenfluss zwischen Systemen, Datenbanken und Anwendungen, damit der Datensatz intakt und erreichbar bleibt.
• Ein Speicher, der mitwachsen kann: ein Data Warehouse oder eine Cloud-Plattform.
• Pipelines, die verarbeiten, transformieren und laden.
• ETL, um Daten zu standardisieren, zu bereinigen und zu ordnen, bevor jemand darüber berichtet.

Eine Handelskette, die ihre Filialdaten in einen einzigen Cloud-Speicher leitet, kann Bestandsführung und Bedarfsprognosen aus diesem Speicher heraus betreiben statt aus dem Export jeder einzelnen Filiale.

Erkunden und transformieren

Rohe Datenauszüge sind noch keine Erkenntnisse.

• Bereinigung: Inkonsistenzen, Fehler und Dubletten.
• Anomalieerkennung: unregelmäßige Muster, die entweder ein Datenfehler sind oder ein Trend, der einen genaueren Blick lohnt.
• Aufbereitung: strukturieren, normalisieren und die Attribute und Metadaten ergänzen, die die Analyse braucht.

Ein Softwareunternehmen, das seine Produktnutzungsdaten bereinigt, erkennt, welche Funktionen angenommen werden, wie hoch das Engagement ist und wo das Produkt Schwächen hat.

Aggregieren und kennzeichnen

Hier wird der Datenbestand zu etwas, mit dem ein Team arbeiten kann.

• Analytics: Statistik, Visualisierung und Vorhersagemodelle zu Performance, Verhalten und Markttrends.
• Kennzahlen: die KPIs und Benchmarks, an denen Sie eine Produktentscheidung tatsächlich messen.
• Segmente, Aggregate und Merkmale: Aufteilung nach Demografie, Region oder Kaufhistorie, wenn eine Kampagne oder eine Empfehlung das erfordert.

Ein Online-Marktplatz, der seine Verkäufe aggregiert, kann die stärksten Kategorien, besonders wertvolle Kunden und aufkommende Trends benennen und das für Sortiment und Preisgestaltung nutzen.

Lernen und optimieren

Hier gehört KI hin, nachdem die unteren Ebenen stehen.

• A/B-Tests mit Varianten des Produkts, des Preises und des Funktionsumfangs.
• Experimente: eine Hypothese testen und das Produkt dann anhand von Feedback, Markt und Wettbewerb verändern.
• Einfachere Machine-Learning-Modelle für Empfehlungen, Bedarfsprognosen und Segmentierung.
• Deep Learning für Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Stimmungsanalyse.

Eine Empfehlungsengine im E-Commerce, die Browserverlauf, Käufe und angegebene Vorlieben nutzt, gehört auf diese Ebene. Sie ersetzt die vier Ebenen darunter nicht.

Arbeiten Sie die Pyramide von unten nach oben ab. Erfassen und speichern Sie, bevor Sie bereinigen. Bereinigen Sie, bevor Sie aggregieren. Aggregieren Sie, bevor Sie ein Modell trainieren.