Loyalität mit Strukturgleichungsmodellen
Wie Strukturgleichungsmodelle zeigen, welche Gästeerlebnisse Loyalität wirklich treiben: Pfadmodell, Gesamteffekte und eine Investitionsentscheidung.
Statistische Methoden
Statistisches Denken und Analyse
Media Mix Modelling: Adstock, Sättigung und wohin das nächste Budget geht
Wie Media Mix Modelling mit Adstock und Sättigungskurven den marginalen ROI pro Kanal findet und zeigt, wohin das nächste Budget gehört, mit Geschenkshop Beispiel.
Datenrollen in der Praxis: Wie Data Engineers, Scientists und Analysts tatsächlich SaaS und eCommerce Unternehmen wachsen lassen
Ein tiefgehend praktischer Leitfaden dazu was Data Engineers, Data Scientists und Data Analysts tatsächlich tun um SaaS und eCommerce Unternehmen wachsen zu lassen. Jeder Anwendungsfall enthält warum es wichtig ist, genau wie es gemacht wird, den messbaren Impact mit echten Umsatz- und Gewinnbeispielen, und eine Wichtigkeitsbewertung von 1 bis 10. Behandelt alles von einheitlichen Kundenansichten und echten Customer Lifetime Value Berechnungen bis zu Churn-Vorhersage, Preisoptimierung, Inkrementalitätstests und Empfehlungsmaschinen.
Den Wert von Marketingkommunikation modellieren
Wie du einer weiteren Mail, einem Webinar oder einer Retargeting Anzeige eine ehrliche Zahl gibst: Reaktionskurven, Grenzwert, Holdouts, optimale Frequenz.
Werkzeuge der Segmentierung: k means, Latent Class und mehr als RFM
k means, Latent Class Analysis und RFM im Vergleich an einem echten Geschenkkorbshop: k wählen, Segmente profilieren, Stabilität prüfen, aktivieren.
Der komplette Leitfaden zu digitalen Marketing Testmethoden
Ein umfassender Deep Dive in jede wichtige Testmethodik im digitalen Marketing. Behandelt das Arbeiten ohne Tests, A/B Testing mit zwei Varianten, Multi-split Testing mit drei oder mehr Varianten, Multivariate Testing für Elementkombinationen, Holdout Kontrollgruppen zur Messung des inkrementellen Lifts, geographisches Split Testing für regionale Kampagnen, Audience Split Testing für segmentspezifische Optimierung und sequentielles zeitbasiertes Testing für Low-Traffic Szenarien. Jede Methode enthält detaillierte Erklärungen wann sie verwendet wird, statistische Anforderungen, Implementierungsüberlegungen, Vor- und Nachteile sowie reale Beispiele aus E-Commerce, SaaS, Fintech, Reise und Einzelhandel.
Hauptkomponenten und Faktorenanalyse für Marketer
Wie PCA und Faktorenanalyse 24 Umfragefragen oder 18 Verhaltensvariablen auf wenige Dimensionen verdichten, die du benennen und nutzen kannst. Mit Hotel und Shop.
Simultane Gleichungen: wenn Marketing Umsatz treibt und Umsatz Marketing
Budgetregeln lassen Umsatz die Werbeausgaben treiben, während Werbung Umsatz treibt. Warum eine Regression den Werbeeffekt überschätzt und wie 2SLS das korrigiert.
Nachfrage prognostizieren: Autokorrelation, Saisonalität und ehrliche Fehlerbänder
Wie du Wochennachfrage mit Saisondummies prognostizierst, Autokorrelation behandelst, Modelle am Holdout misst und gegen ein 80 Prozent Band planst.
Conversion und UX Psychologie: Die Wissenschaft warum Nutzer klicken oder abspringen
Ein umfassender Deep Dive in die psychologischen Gesetze die Nutzerverhalten und Conversion bestimmen. Von Hick's Law und Fitts's Law über die Peak-End Rule, Serial Position Effect, Miller's Law, Cognitive Load Theory, Friction Frameworks und Attribute Framing. Inklusive Forschungsdaten, Python Code zur Messung von UX Impact und praktische Implementierungsstrategien gestützt durch Baymard Institute Forschung.
Die Mathematik hinter allem: Growth Marketing Mathematik erklärt
Ein umfassender Deep Dive in die Mathematik hinter datengetriebenem Growth Marketing. Von LTV:CAC Ratio und Payback Period über Kohortenanalyse, Survival Analysis mit Kaplan-Meier Kurven, Bayesian A/B Testing, Multi-Armed Bandits mit Thompson Sampling, Marketing Mix Modelling vs Attribution, Power Law Verteilungen, Preiselastizität mit Van Westendorps Preissensitivitätsmeter bis zur Zinseszins Mathematik der Retention. Inklusive LaTeX Formeln, Python Code, visuellen Erklärungen und praktischen Implementierungsanleitungen für Einsteiger und Fortgeschrittene.
Panel Regression und Umsatz auf vergleichbarer Fläche
Wie Panel Regression ein gutes Hotel von einem guten Quartal trennt, warum gepoolte Daten über Marketing lügen und wie Fixed Effects Like for Like Zahlen tragen.
Survival Analyse, Churn und Customer Lifetime Value
Wie die Survival Analyse dir sagt, wann Kunden gehen und nicht nur ob, und wie aus Kaplan Meier Kurven und einem Cox Modell ein belastbarer Lifetime Value wird.
KI gegen Warenkorbabbrüche und Retouren
70% aller Warenkörbe werden abgebrochen. Mode-Retouren liegen bei 24-30%. KI reduziert Warenkorbabbrüche um 18% und größenbedingte Retouren um 27%. Dieser Post zeigt wie man prädiktive Modelle baut die Abbruchmuster und Größenprobleme erkennen bevor sie Geld kosten - mit Python-Skripten und Solidus/Rails-Implementierung.
Logistische Regression, Lift Charts und Warenkorbanalyse
Wie logistische Regression Kunden reiht, ab welcher Tiefe sich der nächste Katalog nicht mehr rechnet, und wie dasselbe Modell aus Warenkörben Empfehlungen macht.
Poisson Regression: modellieren, wie oft Kunden etwas tun
Bestellungen, Tickets, Besuche: ist das Ergebnis eine Anzahl, versagt die normale Regression. Poisson Regression und Überdispersion am Beispiel eines Geschenkshops.
Polynomial Distributed Lags: wie lange wirkt Marketing nach?
Warum eine Mail wochenlang Trials bringt, wie das Almon Polynom die Lag Kurve schätzt und wie Werkbank damit seine Versandkadenz auf drei Wochen gesetzt hat.
Nachfrage und Preiselastizität mit Regression modellieren
Ein Jahr Hamper Verkäufe, eine Regression, eine Elastizität von minus 1,6: wie du Nachfrage mit OLS modellierst, den Output liest und den Preis findest, der zählt.
Was ist ein Insight, und warum die meisten Reports keinen enthalten
Ein Befund sagt, was passiert ist. Ein Insight nennt die Entscheidung, bepreist sie und benennt das Risiko. Wie du beide unterscheidest und schreibst.
Die Statistik, die jeder Marketer wirklich braucht
Mittelwert, Median, Standardabweichung, Konfidenzintervalle und Korrelation, erklärt an den Bestellungen eines Geschenkkorbshops, damit du Zahlen ehrlich liest.
Die Bedeutung von statistischer Signifikanz und Fehlermargen in Performance und Growth Marketing
Statistische Signifikanz, Fehlermargen und Stichprobengrößen zu verstehen ist entscheidend für datengetriebene Entscheidungsfindung im Marketing. In diesem Post erklären wir diese Konzepte und wie sie deine Marketing Campaigns beeinflussen, besonders im eCommerce.
Statistisches Denken für Growth Hacker: Warum Durchschnitte dich anlügen
Lern, warum Mittelwerte Volatilität verstecken, Chancen verbergen und wie besseres statistisches Denken Profit aufdecken kann, den andere übersehen.