Dieser Datenchef kann die Reichweite von Artikeln voraussagen

 

Steffen Ehrmann, Chief Data Officer bei Schwäbisch Media, sagt im kress pro-Interview, wie er die Analyse von Daten im Unternehmen verankert und die Reichweite von Artikeln bis auf 10 Prozent Genauigkeit vorhersagen kann.

kress pro: Welche technisch-organisatorischen Voraussetzungen muss ein Verlagshaus erfüllen, um wie Sie bei Schwäbisch Media vernünftig mit Daten arbeiten zu können?

Steffen Ehrmann: Zunächst einmal müssen Sie an die Daten kommen. Die operativen Systeme, also zum Beispiel das Auftragsmanagement-System (ERP) oder das Webtracking-System, müssen die Daten möglichst in Rohdatenform abwerfen, so dass man sie weiterverarbeiten kann. Diese Daten werden dann in einem Data-Warehouse oder im Data-Lake gesammelt und nach einem Gesamtdatenmodell verknüpft. Daraus werden dann entweder Kundenprofile oder auch andere Data-Marts gebildet. Diese bilden die Grundlage für die Datenanalyse oder die Reportings. Man braucht also neben dem Zugang zu den Daten in den Systemen eine Infrastruktur, über die die Daten gespeichert und analysiert werden können, also spezielle Server oder Rechen-Cluster mit entsprechender Software. Dabei handelt es sich aber in der Regel um Open-SourceSoftware. Die Server kann man im Haus oder in der Cloud betreiben. Darüber hinaus ist Reportingbzw. Dashboarding-Software erforderlich, um die Ergebnisse zu visualisieren oder an den Mann zu bringen - wir arbeiten hier mit Tableau und Infor.

kress pro: Wie viel Grundlagenarbeit war in Ravensburg noch zu tun, als Sie 2016 als Chief Data Officer gestartet sind?

Ehrmann: Wichtige Voraussetzungen waren schon gegeben, vor allem ein gut funktionierendes DataWarehouse mit einem Team von zwei Leuten, so dass es einen Grundbestand an Daten gab. Wir haben - zusätzlich zu den ergebnisorientierten Reports, wie zum Beispiel Umsatz- und Ergebnisanalysen - den Schwerpunkt der Arbeit aber dann in Richtung handlungsrelevanter Analysen und Vorhersagemodelle verschoben. Uns interessiert zum Beispiel nicht mehr nur noch, wie viele Abo-Abschlüsse wir in einem Zeitraum bekommen, sondern auch, welche Parameter dazu führen, und das möglichst auch im Vorfeld des eigentlichen Events. Für solche Analysen braucht man kleinteiligere Daten, andere Methoden und andere Technologien. Heute haben wir neben der passenden technischen Infrastruktur und den richtigen Daten auch die nötige Software und vor allem das personelle Know-how im Haus.

kress pro: Wie detailliert sind Ihre Daten? Was wissen Sie zum Beispiel über einzelne Kunden?

Ehrmann: Unser Wissen über einzelne Kunden wird in Kundenprofilen abgebildet, für die wir jeweils mehrere Hundert Merkmale erfassen. Das sind einmal Spezifika eines Kunden: Ist er männlich oder weiblich? Woher kommt er? Welches Telefon benutzt er? Zudem gehören auch vertragliche Informationen und Informationen über seine Interaktion mit unseren Angeboten zu seinem Profil: Was für ein Abo hat der Kunde oder wie häufig nutzt er sein Online-Abo? Diese Informationen nutzen wir für Vorhersagen und Auswertungen. Je nach Use-Case wird das Setting auch um neue passende Merkmale erweitert. Ganz wichtig: Personenbezogene Daten sind in einem separaten Bereich gespeichert, der für die Analysten nicht zugänglich ist.

kress pro: Erschwert Ihnen als Datenspezialist die Unternehmenskultur eines Medienhauses die Arbeit? Zumindest Redaktionen sind das Arbeiten mit Daten nicht gewohnt, Journalisten lehnen sie womöglich sogar ab, weil sie sich eher auf ihr Bauchgefühl verlassen.

Ehrmann: Es wäre vermessen zu sagen, dass es solche Vorbehalte bei uns nicht gibt. Grundsätzlich ist es ja auch völlig in Ordnung, wenn etwas Neues hinterfragt wird. Hier im Haus wird aber insgesamt verstanden, dass wir alle das gleiche Ziel haben, unsere Märkte optimal zu bearbeiten. Ich versuche daher immer zu vermitteln, dass wir Datenspezialisten nützlichen Input dafür liefern, sei es für den Lesermarkt, für den Werbemarkt oder die Redaktion. Bei allen unseren Projekten nehmen wir daher die Fachbereiche immer früh mit ins Boot - übrigens auch, weil wir deren Input zum Verständnis der Daten und deren konkreten Arbeitsweisen benötigen, in die sich unsere Ergebnisse einfügen sollen.

kress pro: Mit welchen Kennzahlen messen und steuern Sie die Arbeit der Redaktionen konkret?

Ehrmann: Gut verständliche Kennzahlen sind ein extrem wichtiger Bestandteil für die Steuerung unserer Redaktionen. Bei uns gibt es drei zentrale Größen, auf die wir schauen: Wie viele Conversions ins Abo schaffen wir, wie viele zahlende Nutzer erreichen wir mit unseren Beiträgen und wie viele Nutzer erreichen wir damit generell? Es reicht uns aber nicht, die absolute Höhe dieser Kennzahlen zu erfassen und auszuweisen. Man braucht vielmehr eine Größe, die für einen Redakteur beeinflussbar und damit greifbar ist. Es ist ganz wichtig, dass er sieht, welchen Beitrag er durch seinen Artikel zur Gesamtkennzahl geleistet hat. Daher brechen wir diese Kennzahlen auch auf die Performance einzelner Artikel runter

kress pro: Bei Ihnen geschieht das vor allem über den Artikel-Score.

Ehrmann: Unter anderem. Der Artikel-Score vereinheitlicht verschiedene Zieldimensionen, summiert die Erfolge, die ein Beitrag in den verschiedenen Dimensionen hat, fasst sie zu einer Gesamtkennzahl zusammen und rankt danach die Beiträge, die veröffentlicht wurden.

kress pro: Wie intensiv wird der Score in den Redaktionen genutzt?

Ehrmann: Aus den Redaktionen bekommen wir die Rückmeldung, dass 60 bis 70 Prozent der Redakteure mit diesen Daten arbeiten. Und wir verankern den Score zunehmend in den Konferenzstrukturen.

kress pro: Sie arbeiten schon seit 2018 mit dem ArtikelScore. Wie haben Sie ihn seit dem Start weiterentwickelt?

Ehrmann: Es gibt mittlerweile statt der anfänglichen Excel-Tabellen anschauliche Dashboards für die großen Screens in den Redaktionen, aber auch welche, in denen die Daten vielfältig filter- und analysierbar sind, zum Beispiel nach einzelnen Regionen, Lokalverlagen oder Ressorts. Derzeit sind wir dabei, das Instrument in Richtung Predictive weiterzuentwickeln, also Vorhersagen über den Erfolg eines Artikels zu ermöglichen. Wir können bereits bis auf 10 Prozent genau vorhersagen, welche Reichweite ein Artikel haben wird. Für die Zahl der Conversions und für spezielle Zielgruppen machen wir gute Fortschritte, und ich bin davon überzeugt, dass auch das bald so gut funktionieren wird. Die Frage, an der wir parallel arbeiten, ist, wie wir dieses Wissen dann praktisch in unseren Systemen abbilden können.

kress pro: Anhand welcher Parameter lässt sich denn der mutmaßliche Klickerfolg eines Artikels vorhersagen?

Ehrmann: Es gibt generelle Parameter, die der Redakteur in der Hand hat: zum Beispiel Merkmale, die die Länge eines Artikels, seine Platzierung, die Überschrift und die Aufmachung oder auch die Länge des Teasers widerspiegeln. Aber auch welche, die man nicht so ohne Weiteres steuern kann wie das Thema eines Beitrags.

kress pro: Erschöpft sich die Analyse der Content-Performance bei Ihnen im Artikel-Score?

Ehrmann: Nein, aus der Analyse der Performance einzelner Artikel ergeben sich immer Folgefragen: Was können wir tun, damit wir in Summe noch erfolgreicher werden? Von welchem Content produzieren wir zu wenig oder zu viel? Und wie können wir Ressourcen von weniger gut performendem C- zu wertvollerem A-Content umschichten? Wichtige Voraussetzung für die Beantwortung solcherlei Fragestellungen ist eine Topic-Klassifizierung: So können wir analysieren, welche Themen wie gut performen und wie viel wir jeweils davon produzieren. Wir untersuchen aber auch, wie optimale Artikel aussehen und zu welchem Zeitpunkt man bestimmte Themen am besten ausspielt, um größtmöglichen Erfolg damit zu haben.

Haben Sie aus solchen Analysen verallgemeinerbare Erkenntnisse gewonnen? Sind Datenanalysen der Beweis, dass redaktionelle Themensetzungen ab und an auch daneben liegen können? Viele Zeitungshäuser diskutieren derzeit über die gezielte Ausspielung von Inhalten an bestimmte Zielgruppen oder Personen. Was halten Sie von der Personalisierung von Inhalten? Zu den Aufgaben Ihrer Abteilung gehört auch die Vorhersage von Abokündigungen. Wie erfolgreich sind Sie dabei?

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