Social Media and the Customer-centric Data Strategy #data17 #resources

Social media marketing mix
Do you analyze your social media marketing mix? | Photo Credit: via Richard Goodwin

With over 3 billion active social media users, establishing an active presence on social media networks is becoming increasingly essential in getting your business front of your ideal audience. These days, more and more consumers are looking to engage, connect and communicate with their favorite brands on social media.

Adding social media to your customer-centric data strategy will help boost brand awareness, increase followership, drive traffic to your website and generate leads for your sales funnel. In 2017, no organization should be without a plan that actively places their brand on social media, and analyzes their social media data.

Once you’ve started diving into social media analytics, how do you bring it to the next level? This session covers a customer-centric data strategy for scaling a social media data program.

Here are the links (i.e. additional resources) featured during the session to help you formulate your social media data program in order to build a stronger presence and retrieve powerful insights:

The Data Opportunity

TC17 Social Media Slides: The Data Opportunity

Focus on relevant metrics for your strategy

TC17 Social Media Slides: Sentiment Analysis

How to get Social Media in Tableau?

TC17 Social Media Slides: 3rd Party Platform Talkwalker

Tips to Level Up

TC17 Social Media Slides: Unshorten URLs in Tableau with R

Tutorials and Slide Set

The slides and tutorials presented at Tableau Conference on Tour in Berlin are also available on SlideShare, and on YouTube in English and German.

English Tutorials

German Tutorials

Slide Set

Data Strategy: Erstickt Innovation zwischen Berichtswesen und Data Discovery?

Abbildung 4: Interaktives Dashboard zur Darstellung von variablen Abhängigkeiten in Tableau
Abbildung 4: Interaktives Dashboard zur Darstellung von variablen Abhängigkeiten mit TensorFlow in Tableau

Der erste Schritt auf dem Weg zu besserer Entscheidungsfindung im Unternehmen, ist zu verstehen, wie gute (oder schlechte) Entscheidungen zustande kamen. Genau wie manche Unternehmen formale Prozesse für Aktivitäten haben, wie z. B. What-if-Analysen, prädiktive Wartung und Bestimmung von Abhängigkeiten in Korrelationen (siehe Abbildung 4), so müssen sie formale Prüfprozesse für Entscheidungen im gesamten Unternehmen einführen. Dies soll jedoch keinesfalls dazu dienen, die an schlechten Entscheidungen Beteiligten zu bestrafen, sondern den Entscheidungsfindungsprozess und -stil des Unternehmens im Allgemeinen verbessern.

Die Rolle der IT nähert sich hierbei wieder ihren Wurzeln an und statt eine Berichtefabrik für den Rest des Unternehmens zu unterhalten, wird die IT wieder zum Dienstleister und Partner, der die Infrastruktur für eine Data Discovery bereitstellt. IT-Mitarbeiter werden entlastet und erhalten den Freiraum, ihre professionelle Energie und Kreativität in den Dienst der Innovation zu stellen, und die Mitarbeiter in den Abteilungen sehen ihre Datenfragen nicht am Flaschenhals Berichtswesen verhungern. Nur so lassen sich die Investitionen in Business Intelligence und Analytics optimal in den Dienst der strategischen Ziele des Unternehmens stellen.

Abbildung 5: Anforderungen, Fähigkeiten und Ziele einer Datenstrategie (TC17-Präsentation)
Abbildung 5: Anforderungen, Fähigkeiten und Ziele einer Datenstrategie (TC17-Präsentation)

Moderne Unternehmen sehen sich vielen analytischen Anforderungen (siehe Abbildung 5) gegenüber, und diese Anforderungen werden unweigerlich schneller wachsen, als Unternehmen sie bedienen können. Es ist daher unerlässlich, Analytics als lebenswichtigen Teil der eigenen Datenstrategie zu verstehen und entsprechend zu planen.

Dabei ist ein umfassender Betrachtungswinkel sinnvoll, denn die wachsende Nachfrage nach Analysen und Erkenntnissen wird mehr und mehr von den kundenbezogenen Abteilungen wie Marketing oder Support ausgehen. Dementsprechend wird auch das Budget für Analytics verstärkt aus diesen Abteilungen kommen, statt aus einem zentralisierten IT- oder BI-Budget. Dort, wo viele Kundendaten vorhanden sind, wird der CMO bald mehr für Analytics ausgeben als der CIO. Und dort, wo Mitarbeiter über gut integrierte, intuitive Werkzeuge für komplexe Analysen verfügen, können gute Instinkte und datenbasierte Entscheidungen Hand in Hand für den Erfolg sorgen.

Dieser Beitrag ist der fünfte Teil der Datenstrategie-Serie:

Teil 1: Die Notwendigkeit einer modernen Datenstrategie im Zuge der digitalen Transformation
Teil 2: Steigern smarte Erkenntnisse den Business Impact?
Teil 3: 10 BI & Analytics Trends, die in keiner Datenstrategie fehlen dürfen
Teil 4: Wie unterstützen Analysen Ihre Entscheidungsfindung?
Teil 5: Erstickt Innovation zwischen Berichtswesen und Data Discovery?

TC17 Data Strategy Title Slide Möchten Sie mehr zu den neuesten Trends im Bereich Datenstrategie erfahren? Dann freue ich mich, wenn Sie an meinem Vortrag “Building an Enterprise Big Data & Advanced Analytics Strategy” auf unserer Tableau Conference TC17 (9.-12. Okt., Las Vegas) teilnehmen.

Tableau Conference TC17 Sneak Peek: Integrating Julia for Advanced Analytics

Using Julia within calculations in Tableau (click to enlarge)
Using Julia calculations within Tableau (click to enlarge)

We have already seen some love from Tableau for R and Python, boosting Tableau’s Advanced Analytics capabilities.

So what is the next big thing for our Data Science Rockstars? Julia!

Who is Julia?

JuliaJulia logo is a high-level dynamic programming language introduced in 2012. Designed to address the needs of high-performance numerical analysis its syntax is very similar to MATLAB. If you are used to MATLAB, you will be very quick to get on track with Julia.

Compared to R and Python, Julia is significantly faster (close to C and FORTRAN, see benchmark). Based on Tableau’s R integration, Julia is a fantastic addition to Tableau’s Advanced Analytics stack and to your data science toolbox.

Where can I learn more?

Do you want to learn more about Advanced Analytics and how to leverage Tableau with R, Python and Julia? Meet me at the 2017 Tableau Conferences in London, Berlin or Las Vegas and join my Advanced Analytics sessions:

Will there be an online tutorial?

Yes, of course! I published tutorials for R and Python on this blog. And I will also publish a Julia tutorial soon. Feel free to follow me on Twitter @xlth, and leave me your feedback/suggestions in the comment section below.

Further reading: Mastering Julia

A German translation of this post is published on the official Tableau blog: Tableau Conference On Tour Sneak Peek: Julia-Integration für Advanced Analytics

[Update 11 Oct 2017]: The Julia+Tableau tutorial blog post is now published.

Take the Survey: The Stage of Digital Transformation

This survey is part of my thesis that examines the topology, structure, and evolution of the digital transformation within organizations. Your contribution to this survey helps to better understand the perception regarding the current stage of digital transformation.

Follow this link to take the survey:
https://goo.gl/forms/Yi2OUYaQfIBP9t3x2

Spread the word and share this article! Thanks!

Digitale Banken: Die Chancen von Blockchain, Künstlicher Intelligenz und Machine Learning

Commerzbank Tower
Commerzbank Tower: Zahlt sich für Banken die Kooperation mit Fintechs aus? (Foto: Flickr)

Die Zukunft im Finanzwesen bleibt vielversprechend und spannend. Haben uns kürzlich noch Innovationen in der Erschließung neuer Märkte und in der Vermögensverwaltung beschäftigt, so sind es heute mehr denn je die raffinierten datengetriebenen Technologien, die in den Vordergrund gerückt sind.

Anfang dieses Jahres startete Futura Analytics, ein Fintech, das enorme Datenmengen und maschinelle Lernmodelle nutzt, um Regeln zur Risikobewertung in Echtzeit umzuschreiben. Futura Analytics verwandelt Daten aus Twitter und anderen öffentlichen Quellen in nutzbare Signale und identifiziert die relevantesten Informationen in Echtzeit für Kunden im Finanzsektor (Beispiel: Bitcoin/Sentiment-Analyse).

Künstliche Intelligenz ist Teil der Zukunft

Banken und Fintechs nutzen die künstliche Intelligenz und die immer besser werdende Verarbeitung von natürlicher Sprache, um Kunden einen besseren Zugang zu Finanzdienstleistungen zu ermöglichen. Produktempfehlungen basierend auf Mustererkennung hilft die passende Dienstleistung anzubieten. Natürliche Sprache wird zu einer Vereinfachung von Zahlungsinteraktionen führen.

M2M-Lösungen rationalisieren Cloud-basierte Authentifizierung

Zwillingstürme der Deutschen Bank
Deutsche Bank (Foto: Flickr)

Allerdings müssen Zahlungsinteraktionen direkt von Gerät zu Gerät immer noch Barrieren überwinden, wie z.B. das Gewährleisten einer nahtlose Authentifizierung zwischen den Endgeräten. Bis solche M2M-Lösungen (Machine-to-Machine) mit nahtloser Authentifizierung herstellerübergreifend verfügbar ist, werden sich Geräte weiterhin über Services in der Cloud authentifizieren, bevor Transaktionen ausgeführt werden.

Gamification schafft Anreize für mobile Bezahlung

Mobiles Bezahlen am Point-of-Sale haben sich noch immer nicht flächendeckend durchgesetzt. Obwohl Unternehmen in Zahlungsterminals bereitstellen, fehlt es an Anreizen, um die Nutzer dazu zu ermutigen, mit ihren mobilen Geräten zu bezahlen. Banken haben schon damit begonnen die kostenlose Bargeldversorgung einzuschränken. Fintechs können dem Handel mit Gamification helfen das mobile Zahlen für Kunden attraktiver machen.

Blockchain ermöglicht kostengünstige Transaktionsüberprüfung

Die Rolle der Blockchain-Technologie bei der Bereitstellung einer verteilten Transaktionshistorie weckt großes Interesse im Zahlungs- und Handelsökosystem. Die Technologie macht Transaktionsgebühren, die Anbieter wie PayPal für das Sicherstellen von Transaktionen erhoben haben, hinfällig. Die Nutzung der Blockchain zur kostengünstigen Überprüfung von Transaktionen wird bei Banken oben auf der Agenda stehen.

Maschinelles Lernen verbessert die Zahlungssicherheit

Durch die Digitalisierung von Zahlungen muss die Zahlungssicherheit über eine breite Palette an Endgeräten gewährleistet werden. Geräte können ein erhöhtes Risiko gegenüber fortgeschrittenen Angriffen aufweisen. Bei der Gestaltung von sicheren Zahlungsmethoden erkennt maschinelles Lernen das Verhalten und greift ein, wenn ein solches Verhalten auf ungewöhnliche Verhaltensweisen oder Transaktionsaktivitäten hindeutet.