Sie dachten Social Media Manager/in sei der „sexiest Job ever“? Weit gefehlt: der „sexiest job of the 21th century“ ist laut Harvard Business Review der des Data Scientists. Was ein Data Scientist macht? Sie oder er analysiert Daten. Klingt langweilig? Überhaupt nicht – wenn man die richtigen Daten hat. Und die hat der Social Media Manager ganz gewiss: soziale Daten Ihrer Fans verraten viel über Ihre Kunden – und noch mehr über Ihr Unternehmen. Sie müssen die Daten nur richtig analysieren und die Ergebnisse korrekt interpretieren. Dazu müssen Sie nicht Mathematik studiert haben, aber Sie sollten die statistischen Grundlagen kennen und die gängigen Fallstricke. Martin Szugat führt Sie in seinem Vortrag auf unterhaltsame Weise in die Welt der Daten ein und verrät ihnen, was Babys und Bier miteinander verbindet.

1. Data Science
für Dummies

2. Data Science
für Dummies

3. Data Science
für Social
Media
Manager

4. Social Media Manager/in:
Sexiest Job of the 21th century?

8. Marketing:
Sprachrohr?

9. Zuhören.

10. Zuhören.
Aktiv.

11. Mehr Daten …

12. … weniger
Information?

13. Big Data?

14. Erkenntnisse.

15. Nutzen Sie
Ihren Kopf!

16. Stellen Sie die
richtigen Fragen.

17. Formulieren Sie
Hypothesen.

18. Testen Sie Ihre
Hypothesen.

19. Interpretieren Sie
die Ergebnisse.

20. Teilen Sie Ihre
Erkenntnisse.

21. Alles ist relativ.

22. KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9
Fans 15.030 15.301 15.622 15.919 16.555 17.383 18.165 18.620 19.048

23. KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9
Fans 15.030 15.301 15.622 15.919 16.555 17.383 18.165 18.620 19.048
Wachstum # 271 271 321 297 637 828 782 454 428
Wachstum % 1,8% 2,1% 1,9% 4,0% 5,0% 4,5% 2,5% 2,3% 2,1%

24. KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9
Fans 15.030 15.301 15.622 15.919 16.555 17.383 18.165 18.620 19.048
Wachstum # 271 271 321 297 637 828 782 454 428
Wachstum % 1,8% 2,1% 1,9% 4,0% 5,0% 4,5% 2,5% 2,3% 2,1%
Effekt 0,1% 0,3% -0,2% 2,1% 1,0% -0,5% -2,0% -0,2% -0,2%

25. KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9
Fans 15.030 15.301 15.622 15.919 16.555 17.383 18.165 18.620 19.048
Wachstum # 271 271 321 297 637 828 782 454 428
Wachstum % 1,8% 2,1% 1,9% 4,0% 5,0% 4,5% 2,5% 2,3% 2,1%
Effekt 0,1% 0,3% -0,2% 2,1% 1,0% -0,5% -2,0% -0,2% -0,2%
14,000
15,000
16,000
17,000
18,000
19,000
20,000
KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9
Fans

26. KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9
Fans 15.030 15.301 15.622 15.919 16.555 17.383 18.165 18.620 19.048
Wachstum # 271 271 321 297 637 828 782 454 428
Wachstum % 1,8% 2,1% 1,9% 4,0% 5,0% 4,5% 2,5% 2,3% 2,1%
Effekt 0,1% 0,3% -0,2% 2,1% 1,0% -0,5% -2,0% -0,2% -0,2%
-3.0%
-2.0%
-1.0%
0.0%
1.0%
2.0%
3.0%
14,000
15,000
16,000
17,000
18,000
19,000
20,000
KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9
Effekt Fans

27. KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9
Fans 15.030 15.301 15.622 15.919 16.555 17.383 18.165 18.620 19.048
Wachstum # 271 271 321 297 637 828 782 454 428
Wachstum % 1,8% 2,1% 1,9% 4,0% 5,0% 4,5% 2,5% 2,3% 2,1%
Effekt 0,1% 0,3% -0,2% 2,1% 1,0% -0,5% -2,0% -0,2% -0,2%
-3.0%
-2.0%
-1.0%
0.0%
1.0%
2.0%
3.0%
14,000
15,000
16,000
17,000
18,000
19,000
20,000
KW1 KW2 KW3 KW4 KW5 KW6 KW7 KW8 KW9
Effekt Fans
Kampagne

29. Katzen vs.
Oachkatzl.

30. 1.12%
1.73%
0.00%
0.50%
1.00%
1.50%
2.00%
Klickraten
Katzen Oachkatzl

31. 1.12%
1.73%
0.00%
0.50%
1.00%
1.50%
2.00%
Klickraten
Katzen (1.105 Clicks) Oachkatzl (4 Clicks)

32. http://abtester.com

38. Der Durchschnitt
vom Durchschnitt.

39. Post Thema Impressions Clicks Clickrate
#1 Katzen 1.000.000 10.000 1,00%
#2 Katzen 10.000 1.000 10,00%
#3 Oachkatzl 150.000 7.200 4,80%
#4 Oachkatzl 125.000 5.300 4,24%

40. Post Thema Impressions Clicks Clickrate
#1 Katzen 1.000.000 10.000 1,00%
#2 Katzen 10.000 1.000 10,00%
#3 Oachkatzl 150.000 7.200 4,80%
#4 Oachkatzl 125.000 5.300 4,24%
( Summe der durchschnittlichen Klickraten ) / Anzahl der Posts = Einfacher Durchschnitt
Katzen ( 1,00% + 10,00% ) / 2 = 5,50%
Oachkatzl ( 4,80% + 4,24% ) / 2 = 4,52%
Durchschnittliche Klickrate - einfach gerechnet:

41. Post Thema Impressions Clicks Clickrate
#1 Katzen 1.000.000 10.000 1,00%
#2 Katzen 10.000 1.000 10,00%
#3 Oachkatzl 150.000 7.200 4,80%
#4 Oachkatzl 125.000 5.300 4,24%
( Summe der durchschnittlichen Klickraten ) / Anzahl der Posts = Einfacher Durchschnitt
Katzen ( 1,00% + 10,00% ) / 2 = 5,50%
Oachkatzl ( 4,80% + 4,24% ) / 2 = 4,52%
Durchschnittliche Klickrate - einfach gerechnet:
( Summe der Klicks aller Posts ) / ( Summe der Impressions aller Posts ) = Gewichteter Durchschnitt
Katzen ( 10.000 + 1.000 ) / ( 1.000.000 + 10.000 ) = 1,09%
Oachkatzl ( 7.200 + 5.300 ) / ( 150.000 + 125.000 ) = 4,55%
Durchschnittliche Klickrate - gewichtet:

42. Vorsicht bei:
Interaktionsraten,
Klickraten, relativen
Reichweiten,
Verweildauern etc.

45. A B
Korrelation

46. A B
Koinzidenz

47. A B
Kausalität

48. Ursache? Wirkung?

49. A B
Umgekehrte Kausalität

50. A B
Wechselseitige Kausalität

51. Reich-
weite
Inter-
aktion
Facebook EdgeRank

52. A B
Indirekte Ursache
?

53. A
B
Gemeinsame Ursache
?

55. Wie
repräsentativ
sind Fans?

58. Fans

59. Fans
P(Kunde)?

60. P(Nicht-Kampagne)P(Kampagne)

61. P(Nicht-Kampagne)P(Kampagne)
P(Kunde |
Kampagne)

62. P(Nicht-Kampagne)P(Kampagne)
P(Kunde |
Kampagne)
= P(Kunde)

63. P(Nicht-Kampagne)P(Kampagne)
P(Kunde |
Kampagne)
≠ P(Kunde | Nicht-
Kampagne)

66. Facebook-Nutzer

67. Facebook-Nutzer
P(Nicht-Fan)P(Fan)

68. Facebook-Nutzer
P(Nicht-Fan)P(Fan)
P(Interesse |
Fan)

69. Facebook-Nutzer
P(Nicht-Fan)P(Fan)
= P(Interesse)
P(Interesse |
Fan)

70. Facebook-Nutzer
P(Nicht-Fan)P(Fan)
P(Interesse |
Nicht-Fan)
P(Interesse |
Fan) >

71. Satz von Bayes.

72. Was haben Babies und
Bier gemeinsam?

73. Martin Szugat
Geschäftsführer
Telefon 0176 1019 0176
Email martin.szugat@datentreiber.de
Web datentreiber.de
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74. • Folie 5: http://www.willappsug.com/2014/01/social-media-addiction-common-
signs-that-indicate-you-are-social-media-buff/
• Folie 6: https://ccistudentcenterblog.wordpress.com/2013/09/04/todays-
sexiest-new-career-data-scientist/
• Folie 7: http://chiefmartec.com/2014/08/inaugural-martech-begins-wish/
• Folie 11 und 12: http://commons.wikimedia.org
• Folie 28: http://www.cartoonstock.com/cartoonview.asp?catref=dden125
• Folie 29 ff: http://forum.maxfishing.net/index.php?/topic/554-
%D0%BF%D1%80%D0%BE-%D0%BA%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%84-
%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%8C-2/page-43
• Folie 37: https://twitter.com/ResearchMark
• Folie 43 ff: http://www.planetminecraft.com/blog/inspirationalmc/
• Folie 44: http://www.bloomberg.com/bw/magazine/correlation-or-causation-
12012011-gfx.html
• Folie 48: http://www.cio.com/article/2386484/consumer-technology/facebook-
likes-are-worth--174-to-your-brand.html
• Folie 54: http://xkcd.com/552/
• Folie 64:
https://classes.lt.unt.edu/Fall_2011/CECS_5030_020/bdh0089/webquest1.html
• Folie 65: http://romankmenta.com/
• Folie 71: http://en.wikipedia.org/wiki/Bayes'_theorem
• Sonstige Bilder: http://www.shutterstock.de – Diverse
Fotografen: donvictorio, ArtmannWitte, bikeriderlondon, Sascha
Burkard, E.G.Pors, razlomov, xtock, Jirsak, Ollyy, Karramba Production, Simon
Bratt, Oleksiy
Mark, patpitchaya, underworld, hxdbzxy, Thaiview, Nightman1965, terekhov
igor, Olga Danylenko, bikeriderlondon, Pot of Grass
Productions, phipatbig, Oleksii Sagitov, maximmmmum, philia, Vinko93,Petr
Jilek, Alexander Tihonov, Kondor83, Darryl Sleath, Stokkete, dvoevnore, mina,
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