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Conversion Rate Optimization: Understanding the Sales Funnel

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Are you capturing the attention of consumers or prospects with your content? Do they trust you enough to give you their contact information? Will they come back and buy from you again? Knowing how the sales funnel works and what you can do to improve it will take you down the road of success.

Business 101

As a business owner, your goal is to turn a prospect (meaning a prospective buyer) into a loyal customer. Nobody wants to lose a possible customer after putting a lot of effort into the attempt of establishing a relationship. Once you understand the different stages of the sales funnel, it will be easier to find cracks and holes within. The following sections unpack how sales funnel management can help you optimize your conversion rate and build a successful long-term relationship with your customers and website users.

The Sales Funnel

The sales funnel describes the path a customer takes on the way to buying a product or service. It visualizes the typical journey they go through and in which stage of the buying decision prospects are at the moment. As one of the core concepts in digital marketing, sales funnel management can help you to understand your audience and prevent them from dropping out before a sale is made. It is about giving every potential customer the treatment they are looking for. If you don’t understand your sales funnel, you can’t optimize it. What matters most when it comes to a sales funnel is website optimization.

Prospects move from the top of the funnel to the bottom as they become more familiar with what you have to offer. The sales funnel narrows as visitors move through it, and the number of people in your funnel will continue to decrease the closer you get to sealing the deal. It starts at the top with all the prospects who landed on your website one way or another, while the narrow bottom represents loyal customers.

The 4 Stages of the Sales Funnel

Moving people through the funnel can be a challenge. A stratagem to keep in mind is that your goal should be to solve the “problems” of your customers, or potentially make them aware of a problem they didn’t even know existed. Start by creating content that attracts your prospect’s attention, followed by offering an irresistible solution to the problem. All you have to do then is watch the magic happen.

Truthfully, that is easier said than done, but if you follow the four stages of a prospective customer’s mindset, you will reach your goal sooner than later. The different stages can be easily explained using the AIDA (Awareness, Interest, Decision, Action) strategy. To understand what moves a buying decision, we have to take a closer look at each stage and the approach it requires.

Awareness

To end up with a strong bond with your prospect, you have to gain attention first. Depending on how they found you (organic search results, recommendations, advertisements, or just pure luck), people will put different amounts of trust in your business. If you are lucky and all circumstances fall perfectly into place, a prospect turns into a customer immediately. More often though, the awareness stage does exactly what it sounds like; it creates awareness of your business and your products or services. At this point, all you are trying to do is lead prospects into the next stage, which will make them return for more.

Interest

Once a potential customer is aware of you, you need to build their interest. In this stage potential customers are interested in what you have to offer and are doing research or comparison. It is the perfect time to show off authority in your field and support them with helpful content that does not yet try to sell to them. Make sure your message stays consistent throughout the whole process and do not try to push too hard from the beginning. The interest stage should only lead them to be able to make an informed decision.

Decision

For the most part, the majority of people do not like making decisions and, therefore, getting a prospect to make a buying decision is not an easy feat. At this stage, you have to bring on your A-game and make them an offer they can’t refuse. Whether this means offering free premium shipping, a discount code, or a free month of your services is totally up to you; you just have to make sure that your potential customer wants to take advantage of it. Showcasing positive reviews or social proof is another powerful way that you can get people to take action.

 Action

Now your prospect turns into a customer. When he or she purchases your product or takes advantage of your service, that customer becomes part of your business’s ecosystem. But just because they reached the final stage of the sales funnel and the AIDA principle doesn’t mean your work is all said and done. Starting to build a long-term relationship with someone who already trusts your company is easier than starting the sales funnel all over again with a new prospect.

Sales Funnel Management

At this point, you should understand why sales funnel management is so important. Even the best prospects can get lost along the way if expectations aren’t met. It takes time to build a sales funnel that represents what your audience is looking for. The best way to optimize a sales funnel is to start with the results and work your way up. Another point of interest is the timing when people move from one point to the next within the funnel. This can help you find out where, when, and why you’re losing potential customers.

Too slow: New leads are nine times more likely to convert if someone follows up within the first five minutes. On the other hand, a lead is 21 times less likely to turn into a sale after 30 minutes have passed. To react within tight response times like that, you need to implement sales funnel management automation.

Too impatient: It can be tempting to dump a lead that isn’t converting right away and move on to the next. You should ask yourself the question if you are patient enough and if you are following up as much as you should. A marketing automation funnel also helps to stay in touch with the prospect over time.

Too fast: Instead of asking people to buy from you right away, you should cultivate them over time. If you adjust your sales approach to the different stages, you don’t just avoid chasing them away; you also find out what is working and what is a waste of your time.

How can you optimize your conversion rate?

There are countless ways you can improve your conversion rate and turn a “no, thank you” into a “yes, please.” In sales, a no often simply means “not until later” or “try again, I’m just not totally convinced yet.” Any time you encounter problems like that, you can use one or multiple of the following, mostly automated sales techniques, to reach your goals.

Target your Audience

To lead people into your sales funnel, you have to put the right content in front of your prospects. How and where you do that depends on your target audience. Be creative with your content, but make sure it mimics your offer and the call-to-action you are using. Customer relationship management (CRM) can help you track interactions with current and future customers.

Build a Landing Page

A landing page offers content that addresses a specific problem, ideally with a single call-to-action, and should steer your visitor towards becoming a customer. A/B testing your landing pages will help you figure out what your audience responds to best and what language, imagery, or layouts can help you improve conversion rates. Experienced hosting companies like 101domain can help you along the way. Additionally, you can use pay-per-click campaigns to drive traffic to your landing page and contact forms to gain subscribers to a mailing list.

Targeting Soft Conversions

When considering which page to use as a landing page, you can increase your conversion rate by bringing leads to an on-site resource to gain a “soft conversion.”

 To illustrate the importance of a good landing page and soft conversions, consider the following data:

RED: Cost per conversion BLUE: Number of conversions X-AXIS: Time (Screenshot supplied by Howard Ahmanson)

The initial strategy represented in this graph was to take visitors directly to a sales page. This resulted in a very low number of conversions, about a rate of 1%,, which in turn drove the cost per conversion way up. Later, the landing page was switched to an on-site resource, such as  a form fill of “get the free retirement planning guide.” This prompted a few soft conversions, or in other words email addresses. Upon doing this, the average number of conversions per month increased from about 10 to between 30 and 45, which in turn dropped the total cost per conversion from a median of about $400 to about $100. This is an approximately 300% increase in conversions at 50% of the cost.

But how does increased conversions translate in terms of sales numbers? To see an example of this, consider the data from the Ken Tamplin Vocal Academy:

RED: Total conversion, including soft conversions
BLUE: Sales conversions
X-AXIS: Time

When running ads for Ken, the initial strategy was to bring prospects directly to a sales page. Later, this was switched out for a “Yes! I want Ken’s free lessons!” page.

This led to an increase in the number of soft conversions, which led to a tightly correlated increase in sales. There was an increase from around 30 conversions per month up to over 225, which is an increase of 750%.

Create an Email Drip Campaign

Email drip campaigns are used to send a pre-written set of emails to subscribers or customers over time. You can use those campaigns to educate the receiver as well as make them aware of sales or offers. Last but not least, don’t forget about existing customers. This technique is ideal for building up loyalty and making them feel like part of the family.

Benjamin Aunkofer

Interview: Künstliche Intelligenz in der Pharma-Forschung und -Entwicklung

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Interview mit Anna Bauer-Mehren, Head of Data Science in der Pharma-Forschung und -Entwicklung bei Roche in Penzberg

Frau Dr. Bauer-Mehren ist Head of Data Science im Bereich Pharma-Forschung und -Entwicklung bei Roche in Penzberg. Sie studierte Bioinformatik an der LMU München und schloss ihre Promotion im Bereich Biomedizin an der Pompeu Fabra Universität im Jahr 2010 in Spanien ab. Heute befasst sie sich mit dem Einsatz von Data Science zur Verbesserung der medizinischen Produkte und Prozesse bei Roche. Ferner ist sie Speaker der Predictive Analytics World Healthcare (Virtual Conference, Mai 2020).

Data Science Blog: Frau Bauer-Mehren, welcher Weg hat Sie bis an die Analytics-Spitze bei Roche geführt?

Ehrlich gesagt bin ich eher zufällig zum Thema Data Science gekommen. In der Schule fand ich immer die naturwissenschaftlich-mathematischen Fächer besonders interessant. Deshalb wollte ich eigentlich Mathematik studieren. Aber dann wurde in München, wo ich aufgewachsen und zur Schule gegangen bin, ein neuer Studiengang eingeführt: Bioinformatik. Diese Kombination aus Biologie und Informatik hat mich so gereizt, dass ich die Idee des Mathe-Studiums verworfen habe. Im Bioinformatik-Studium ging es unter anderem um Sequenzanalysen, etwa von Gen- oder Protein-Sequenzen, und um Machine Learning. Nach dem Masterabschluss habe ich an der Universitat Pompeu Fabra in Barcelona in biomedizinischer Informatik promoviert. In meiner Doktorarbeit und auch danach als Postdoktorandin an der Stanford School of Medicine habe ich mich mit dem Thema elektronische Patientenakten beschäftigt. An beiden Auslandsstationen kam ich auch immer wieder in Berührung mit Themen aus dem Pharma-Bereich. Bei meiner Rückkehr nach Deutschland hatte ich die Pharmaforschung als Perspektive für meine berufliche Zukunft fest im Blick. Somit kam ich zu Roche und leite seit 2014 die Abteilung Data Science in der Pharma-Forschung und -Entwicklung.

Data Science Blog: Was sind die Kernfunktionen der Data Science in Ihrem Bereich der Pharma-Forschung und -Entwicklung?

Ich bin Abteilungsleiterin für Data Science von pREDi (Pharma Research and Early Development Informatics), also von Roches Pharma-Forschungsinformatik. Dieser Bereich betreut alle Schritte von der Erhebung der Daten bis zur Auswertung und unterstützt alle Forschungsgebiete von Roche, von den Neurowissenschaften und der Onkologie bis hin zu unseren Biologie- und Chemielaboren, die die Medikamente herstellen. Meine Abteilung ist für die Auswertung der Daten zuständig. Wir beschäftigen uns damit, Daten so aufzubereiten und auszuwerten, dass daraus neue Erkenntnisse für die Erforschung und Entwicklung sowie die Optimierung von pharmazeutischen Produkten und Therapien gewonnen werden könnten. Das heißt, wir wollen die Daten verstehen, interpretieren und zum Beispiel einen Biomarker finden, der erklärt, warum manche Patienten auf ein Medikament ansprechen und andere nicht.

Data Science Blog: Die Pharmaindustrie arbeitet schon seit Jahrzehnten mit Daten z. B. über Diagnosen, Medikationen und Komplikationen. Was verbessert sich hier gerade und welche Innovationen geschehen hier?

Für die medizinische Forschung ist die Qualität der Daten sehr wichtig. Wenn ein Medikament entwickelt wird, fallen sehr große Datenmengen an. Früher hat niemand dafür gesorgt, dass diese Daten so strukturiert und aufbereitet werden, dass sie später auch in der Forschung oder bei der Entwicklung anderer Medikamente genutzt werden können. Es gab noch kein Bewusstsein dafür, dass die Daten auch über den eigentlichen Zweck ihrer Erhebung hinaus wertvoll sein könnten. Das hat sich mittlerweile deutlich verbessert, auch dank des Bereichs Data Science. Heute ist es normal, die eigenen Daten „FAIR“ zu machen. Das Akronym FAIR steht für findable, accessible, interoperable und reusable. Das heißt, dass man die Daten so sauber managen muss, dass Forscher oder andere Entwickler sie leicht finden, und dass diese, wenn sie die Berechtigung dafür haben, auch wirklich auf die Daten zugreifen können. Außerdem müssen Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengebracht werden können. Und man muss die Daten auch wiederverwenden können.

Data Science Blog: Was sind die Top-Anwendungsfälle, die Sie gerade umsetzen oder für die Zukunft anstreben?

Ein Beispiel, an dem wir zurzeit viel forschen, ist der Versuch, so genannte Kontrollarme in klinischen Studien zu erstellen. In einer klinischen Studie arbeitet man ja immer mit zwei Patientengruppen: Eine Gruppe der Patienten bekommt das Medikament, das getestet werden soll, während die anderen Gruppe, die Kontrollgruppe, beispielsweise ein Placebo oder eine Standardtherapie erhält. Und dann wird natürlich verglichen, welche der zwei Gruppen besser auf die Therapie anspricht, welche Nebenwirkungen auftreten usw. Wenn wir jetzt in der Lage wären, diesen Vergleich anhand von schon vorhanden Patientendaten durchzuführen, quasi mit virtuellen Patienten, dann würden wir uns die Kontrollgruppe bzw. einen Teil der Kontrollgruppe sparen. Wir sprechen hierbei auch von virtuellen oder externen Kontrollarmen. Außerdem würden wir dadurch auch Zeit und Kosten sparen: Neue Medikamente könnten schneller entwickelt und zugelassen werden, und somit den ganzen anderen Patienten mit dieser speziellen Krankheit viel schneller helfen.

Data Science Blog: Mit welchen analytischen Methoden arbeiten Sie und welche Tools stehen dabei im Fokus?

Auch wir arbeiten mit den gängigen Programmiersprachen und Frameworks. Die meisten Data Scientists bevorzugen R und/oder Python, viele verwenden PyTorch oder auch TensorFlow neben anderen.  Generell nutzen wir durchaus viel open-source, lizenzieren aber natürlich auch Lösungen ein. Je nachdem um welche Fragestellungen es sich handelt, nutzen wir eher statistische Modelle- Wir haben aber auch einige Machine Learning und Deep Learning use cases und befassen uns jetzt auch stark mit der Operationalisierung von diesen Modellen. Auch Visualisierung ist sehr wichtig, da wir die Ergebnisse und Modelle ja mit Forschern teilen, um die richtigen Entscheidungen für die Forschung und Entwicklung zu treffen. Hier nutzen wir z.B. auch RShiny oder Spotfire.

Data Science Blog: Was sind Ihre größten Herausforderungen dabei?

In Deutschland ist die Nutzung von Patientendaten noch besonders schwierig, da die Daten hier, anders als beispielsweise in den USA, dem Patienten gehören. Hier müssen erst noch die notwendigen politischen und rechtlichen Rahmenbedingungen geschaffen werden. Das Konzept der individualisierten Medizin funktioniert aber nur auf Basis von großen Datenmengen. Aktuell müssen wir uns also noch um die Fragen kümmern, wo wir die Datenmengen, die wir benötigen, überhaupt herbekommen. Leider sind die Daten von Patienten, ihren Behandlungsverläufen etc. in Deutschland oft noch nicht einmal digitalisiert. Zudem sind die Daten meist fragmentiert und auch in den kommenden Jahren wird uns sicherlich noch die Frage beschäftigen, wie wir die Daten so sinnvoll erheben und sammeln können, dass wir sie auch integrieren können. Es gibt Patientendaten, die nur der Arzt erhebt. Dann gibt es vielleicht noch Daten von Fitnessarmbändern oder Smartphones, die auch nützlich wären. Das heißt, dass wir aktuell, auch intern, noch vor der Herausforderung stehen, dass wir die Daten, die wir in unseren klinischen Studien erheben, nicht ganz so einfach mit den restlichen Datenmengen zusammenbringen können – Stichwort FAIRification. Zudem reicht es nicht nur, Daten zu besitzen oder Zugriff auf Daten zu haben, auch die Datenqualität und -organisation sind entscheidend. Ich denke, es ist sehr wichtig, genau zu verstehen, um was für Daten es sich handelt, wie diese Erhoben wurden und welche (wissenschaftliche) Frage ich mit den Daten beantworten möchte. Ein gutes Verständnis der Biologie bzw. Medizin und der dazugehörigen Daten sind also für uns genauso wichtig wie das Verständnis von Methoden des Machine Learning oder der Statistik.

Data Science Blog: Wie gehen Sie dieses Problem an? Arbeiten Sie hier mit dedizierten Data Engineers? Binden Sie Ihre Partner ein, die über Daten verfügen? Freuen Sie sich auf die Vorhaben der Digitalisierung wie der digitalen Patientenakte?

Roche hat vor ein paar Jahren die Firma Flatiron aus den USA übernommen. Diese Firma bereitet Patientendaten zum Beispiel aus der Onkologie für Krankenhäuser und andere Einrichtungen digital auf und stellt sie für unsere Forschung – natürlich in anonymisierter Form – zur Verfügung. Das ist möglich, weil in den USA die Daten nicht den Patienten gehören, sondern dem, der sie erhebt und verwaltet. Zudem schaut Roche auch in anderen Ländern, welche patientenbezogenen Daten verfügbar sind und sucht dort nach Partnerschaften. In Deutschland ist der Schritt zur elektronischen Patientenakte (ePA) sicherlich der richtige, wenn auch etwas spät im internationalen Vergleich. Dennoch sind die Bestrebungen richtig und ich erlebe auch in Deutschland immer mehr Offenheit für eine Wiederverwendung der Daten, um die Forschung voranzutreiben und die Patientenversorgung zu verbessern.

Data Science Blog: Sollten wir Deutsche uns beim Datenschutz lockern, um bessere medizinische Diagnosen und Behandlungen zu erhalten? Was wäre Ihr Kompromiss-Vorschlag?

Generell finde ich Datenschutz sehr wichtig und erachte unser Datenschutzgesetz in Deutschland als sehr sinnvoll. Ich versuche aber tatsächlich auf Veranstaltungen und bei anderen Gelegenheiten Vertreter der Politik und der Krankenkassen immer wieder darauf aufmerksam zu machen, wie wichtig und wertvoll für die Gesellschaft eine Nutzung der Versorgungsdaten in der Pharmaforschung wäre. Aber bei der Lösung der Problematik kommen wir in Deutschland nur sehr langsam voran. Ich sehe es kritisch, dass viel um dieses Thema diskutiert wird und nicht einfach mal Modelle ausprobiert werden. Wenn man die Patienten fragen würde, ob sie ihre Daten für die Forschung zur Verfügung stellen möchte, würden ganz viele zustimmen. Diese Bereitschaft vorher abzufragen, wäre technisch auch möglich. Ich würde mir wünschen, dass man in kleinen Pilotprojekten mal schaut, wie wir hier mit unserem Datenschutzgesetz zu einer ähnlichen Lösung wie beispielsweise Flatiron in den USA kommen können. Ich denke auch, dass wir mehr und mehr solcher Pilotprojekte sehen werden.

Data Science Blog: Gehört die Zukunft weiterhin den Data Scientists oder eher den selbstlernenden Tools, die Analysen automatisiert für die Produkt- oder Prozessverbesserung entwickeln und durchführen?

In Bezug auf Künstliche Intelligenz (KI) gibt es ein interessantes Sprichwort: Garbage in, Garbage out. Wenn ich also keine hochqualitativen Daten in ein Machine Learning Modell reinstecke, dann wird höchstwahrscheinlich auch nichts qualitativ Hochwertiges rauskommen. Das ist immer die Illusion, die beim Gedanken an KI entsteht: Ich lass einfach mal die KI über diesen Datenwust laufen und dann wird die gute Muster erkennen und wird mir sagen, was funktioniert. Das ist aber nicht so. Ich brauche schon gute Daten, ich muss die Daten gut organisieren und gut verstehen, damit meine KI wirklich etwas Sinnvolles berechnen kann. Es reichen eben nicht irgendwelche Daten, sondern die Daten müssen auch eine hohe Qualität haben, da sie sich sonst nicht integrieren und damit auch nicht interpretieren lassen. Dennoch arbeiten wir auch mit der Vision “Data Science” daran, immer mehr zu demokratisieren, d.h. es möglichst vielen Forschern zu ermöglichen, die Daten selbst auszuwerten, oder eben gewisse Prozessschritte in der Forschung durch KI zu ersetzen. Auch hierbei ist es wichtig, genau zu verstehen, was in welchem Bereich möglich ist. Und wieder denke ich, dass die richtige Erfassung/Qualität der Daten auch hier das A und O ist und dennoch oft unterschätzt wird.

Data Science Blog: Welches Wissen und welche Erfahrung setzen Sie für Ihre Data Scientists voraus? Und nach welchen Kriterien stellen Sie Data Science Teams für Ihre Projekte zusammen?

Generell sucht Roche als Healthcare-Unternehmen Bewerber mit einem Hintergrund in Informatik und Life Sciences zum Beispiel über ein Nebenfach oder einen Studiengang wie Biotechnologie oder Bioinformatik. Das ist deswegen wichtig, weil man bei Roche in allen Projekten mit Medizinern, Biologen oder Chemikern zusammenarbeitet, deren Sprache und Prozesse man verstehen sollte. Immer wichtiger werden zudem Experten für Big Data, Datenanalyse, Machine Learning, Robotics, Automatisierung und Digitalisierung.

Data Science Blog: Für alle Studenten, die demnächst ihren Bachelor, beispielsweise in Informatik, Mathematik oder auch der Biologie, abgeschlossen haben, was würden sie diesen jungen Damen und Herren raten, wie sie einen guten Einstieg ins Data Science bewältigen können?

Generell empfehle ich jungen Absolventen herauszufinden für welchen Bereich ihr Herz schlägt: Interessiere ich mich dafür, tief in die Biologie einzusteigen und grundlegende Prozesse zu verstehen? Möchte ich nahe am Patienten sei? Ooder ist mir wichtiger, dass ich auf möglichst große Datenmengen zugreifen kann?  Je nachdem, kann ich als Einstieg durchaus Traineeprogramme empfehlen, die es ermöglichen, in mehrere Abteilungen einer Firma Einblicke zu bekommen, oder würde eher eine Promotion empfehlen. Ich denke, das lässt sich eben nicht pauschalisieren. Für die Arbeit bei Roche ist sicherlich entscheidend, dass ich mich neben der Informatik/Data Science auch für das Thema Medizin und Biologie interessiere. Nur dann kann ich in den interdisziplinären Teams einen wertvollen Beitrag leisten und gleichzeitig auch meiner Leidenschaft folgen. Ich denke, dass das auch in anderen Branchen ähnlich ist.

Frau Bauer-Mehren ist Speaker der Predictive Analytics World Healthcare zum Thema Unlocking the Potential of FAIR Data Using AI at Roche.

The Predictive Analytics World Healthcare is the premier machine learning conference for the Healthcare Industry. Due to the corona virus crisis, this conference will be a virtual edition from 11 to 12 MAY 2020.
Benjamin Aunkofer

Interview – IT-Netzwerk Werke überwachen und optimieren mit Data Analytics

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Interview mit Gregory Blepp von NetDescribe über Data Analytics zur Überwachung und Optimierung von IT-Netzwerken

Gregory Blepp ist Managing Director der NetDescribe GmbH mit Sitz in Oberhaching im Süden von München. Er befasst sich mit seinem Team aus Consultants, Data Scientists und IT-Netzwerk-Experten mit der technischen Analyse von IT-Netzwerken und der Automatisierung der Analyse über Applikationen.

Data Science Blog: Herr Blepp, der Name Ihres Unternehmens NetDescribe beschreibt tatsächlich selbstsprechend wofür Sie stehen: die Analyse von technischen Netzwerken. Wo entsteht hier der Bedarf für diesen Service und welche Lösung haben Sie dafür parat?

Unsere Kunden müssen nahezu in Echtzeit eine Visibilität über die Leistungsfähigkeit ihrer Unternehmens-IT haben. Dazu gehört der aktuelle Status der Netzwerke genauso wie andere Bereiche, also Server, Applikationen, Storage und natürlich die Web-Infrastruktur sowie Security.

Im Bankenumfeld sind zum Beispiel die uneingeschränkten WAN Verbindungen für den Handel zwischen den internationalen Börsenplätzen absolut kritisch. Hierfür bieten wir mit StableNetⓇ von InfosimⓇ eine Netzwerk Management Plattform, die in Echtzeit den Zustand der Verbindungen überwacht. Für die unterlagerte Netzwerkplattform (Router, Switch, etc.) konsolidieren wir mit GigamonⓇ das Monitoring.

Für Handelsunternehmen ist die Performance der Plattformen für den Online Shop essentiell. Dazu kommen die hohen Anforderungen an die Sicherheit bei der Übertragung von persönlichen Informationen sowie Kreditkarten. Hierfür nutzen wir SplunkⓇ. Diese Lösung kombiniert in idealer Form die generelle Performance Überwachung mit einem hohen Automatisierungsgrad und bietet dabei wesentliche Unterstützung für die Sicherheitsabteilungen.

Data Science Blog: Geht es den Unternehmen dabei eher um die Sicherheitsaspekte eines Firmennetzwerkes oder um die Performance-Analyse zum Zwecke der Optimierung?

Das hängt von den aktuellen Ansprüchen des Unternehmens ab.
Für viele unserer Kunden standen und stehen zunächst Sicherheitsaspekte im Vordergrund. Im Laufe der Kooperation können wir durch die Etablierung einer konsequenten Performance Analyse aufzeigen, wie eng die Verzahnung der einzelnen Abteilungen ist. Die höhere Visibilität erleichtert Performance Analysen und sie liefert den Sicherheitsabteilung gleichzeitig wichtige Informationen über aktuelle Zustände der Infrastruktur.

Data Science Blog: Haben Sie es dabei mit Big Data – im wörtlichen Sinne – zu tun?

Wir unterscheiden bei Big Data zwischen

  • dem organischen Wachstum von Unternehmensdaten aufgrund etablierter Prozesse, inklusive dem Angebot von neuen Services und
  • wirklichem Big Data, z. B. die Anbindung von Produktionsprozessen an die Unternehmens IT, also durch die Digitalisierung initiierte zusätzliche Prozesse in den Unternehmen.

Beide Themen sind für die Kunden eine große Herausforderung. Auf der einen Seite muss die Leistungsfähigkeit der Systeme erweitert und ausgebaut werden, um die zusätzlichen Datenmengen zu verkraften. Auf der anderen Seite haben diese neuen Daten nur dann einen wirklichen Wert, wenn sie richtig interpretiert werden und die Ergebnisse konsequent in die Planung und Steuerung der Unternehmen einfließen.

Wir bei NetDescribe kümmern uns mehrheitlich darum, das Wachstum und die damit notwendigen Anpassungen zu managen und – wenn Sie so wollen – Ordnung in das Datenchaos zu bringen. Konkret verfolgen wir das Ziel den Verantwortlichen der IT, aber auch der gesamten Organisation eine verlässliche Indikation zu geben, wie es der Infrastruktur als Ganzes geht. Dazu gehört es, über die einzelnen Bereiche hinweg, gerne auch Silos genannt, die Daten zu korrelieren und im Zusammenhang darzustellen.

Data Science Blog: Log-Datenanalyse gibt es seit es Log-Dateien gibt. Was hält ein BI-Team davon ab, einen Data Lake zu eröffnen und einfach loszulegen?

Das stimmt absolut, Log-Datenanalyse gibt es seit jeher. Es geht hier schlichtweg um die Relevanz. In der Vergangenheit wurde mit Wireshark bei Bedarf ein Datensatz analysiert um ein Problem zu erkennen und nachzuvollziehen. Heute werden riesige Datenmengen (Logs) im IoT Umfeld permanent aufgenommen um Analysen zu erstellen.

Nach meiner Überzeugung sind drei wesentliche Veränderungen der Treiber für den flächendeckenden Einsatz von modernen Analysewerkzeugen.

  • Die Inhalte und Korrelationen von Log Dateien aus fast allen Systemen der IT Infrastruktur sind durch die neuen Technologien nahezu in Echtzeit und für größte Datenmengen überhaupt erst möglich. Das hilft in Zeiten der Digitalisierung, wo aktuelle Informationen einen ganz neuen Stellenwert bekommen und damit zu einer hohen Gewichtung der IT führen.
  • Ein wichtiger Aspekt bei der Aufnahme und Speicherung von Logfiles ist heute, dass ich die Suchkriterien nicht mehr im Vorfeld formulieren muss, um dann die Antworten aus den Datensätzen zu bekommen. Die neuen Technologien erlauben eine völlig freie Abfrage von Informationen über alle Daten hinweg.
  • Logfiles waren in der Vergangenheit ein Hilfswerkzeug für Spezialisten. Die Information in technischer Form dargestellt, half bei einer Problemlösung – wenn man genau wusste was man sucht. Die aktuellen Lösungen sind darüber hinaus mit einer GUI ausgestattet, die nicht nur modern, sondern auch individuell anpassbar und für Nicht-Techniker verständlich ist. Somit erweitert sich der Anwenderkreis des “Logfile Managers” heute vom Spezialisten im Security und Infrastrukturbereich über Abteilungsverantwortliche und Mitarbeiter bis zur Geschäftsleitung.

Der Data Lake war und ist ein wesentlicher Bestandteil. Wenn wir heute Technologien wie Apache/KafkaⓇ und, als gemanagte Lösung, Confluent für Apache/KafkaⓇ betrachten, wird eine zentrale Datendrehscheibe etabliert, von der alle IT Abteilungen profitieren. Alle Analysten greifen mit Ihren Werkzeugen auf die gleiche Datenbasis zu. Somit werden die Rohdaten nur einmal erhoben und allen Tools gleichermaßen zur Verfügung gestellt.

Data Science Blog: Damit sind Sie ein Unternehmen das Datenanalyse, Visualisierung und Monitoring verbindet, dies jedoch auch mit der IT-Security. Was ist Unternehmen hierbei eigentlich besonders wichtig?

Sicherheit ist natürlich ganz oben auf die Liste zu setzen. Organisation sind naturgemäß sehr sensibel und aktuelle Medienberichte zu Themen wie Cyber Attacks, Hacking etc. zeigen große Wirkung und lösen Aktionen aus. Dazu kommen Compliance Vorgaben, die je nach Branche schneller und kompromissloser umgesetzt werden.

Die NetDescribe ist spezialisiert darauf den Bogen etwas weiter zu spannen.

Natürlich ist die sogenannte Nord-Süd-Bedrohung, also der Angriff von außen auf die Struktur erheblich und die IT-Security muss bestmöglich schützen. Dazu dienen die Firewalls, der klassische Virenschutz etc. und Technologien wie Extrahop, die durch konsequente Überwachung und Aktualisierung der Signaturen zum Schutz der Unternehmen beitragen.

Genauso wichtig ist aber die Einbindung der unterlagerten Strukturen wie das Netzwerk. Ein Angriff auf eine Organisation, egal von wo aus initiiert, wird immer über einen Router transportiert, der den Datensatz weiterleitet. Egal ob aus einer Cloud- oder traditionellen Umgebung und egal ob virtuell oder nicht. Hier setzen wir an, indem wir etablierte Technologien wie zum Beispiel ´flow` mit speziell von uns entwickelten Software Modulen – sogenannten NetDescibe Apps – nutzen, um diese Datensätze an SplunkⓇ, StableNetⓇ  weiterzuleiten. Dadurch entsteht eine wesentlich erweiterte Analysemöglichkeit von Bedrohungsszenarien, verbunden mit der Möglichkeit eine unternehmensweite Optimierung zu etablieren.

Data Science Blog: Sie analysieren nicht nur ad-hoc, sondern befassen sich mit der Formulierung von Lösungen als Applikation (App).

Das stimmt. Alle von uns eingesetzten Technologien haben ihre Schwerpunkte und sind nach unserer Auffassung führend in ihren Bereichen. InfosimⓇ im Netzwerk, speziell bei den Verbindungen, VIAVI in der Paketanalyse und bei flows, SplunkⓇ im Securitybereich und Confluent für Apache/KafkaⓇ als zentrale Datendrehscheibe. Also jede Lösung hat für sich alleine schon ihre Daseinsberechtigung in den Organisationen. Die NetDescribe hat es sich seit über einem Jahr zur Aufgabe gemacht, diese Technologien zu verbinden um einen “Stack” zu bilden.

Konkret: Gigaflow von VIAVI ist die wohl höchst skalierbare Softwarelösung um Netzwerkdaten in größten Mengen schnell und und verlustfrei zu speichern und zu analysieren. SplunkⓇ hat sich mittlerweile zu einem Standardwerkzeug entwickelt, um Datenanalyse zu betreiben und die Darstellung für ein großes Auditorium zu liefern.

NetDescribe hat jetzt eine App vorgestellt, welche die NetFlow-Daten in korrelierter Form aus Gigaflow, an SplunkⓇ liefert. Ebenso können aus SplunkⓇ Abfragen zu bestimmten Datensätzen direkt an die Gigaflow Lösung gestellt werden. Das Ergebnis ist eine wesentlich erweiterte SplunkⓇ-Plattform, nämlich um das komplette Netzwerk mit nur einem Knopfdruck (!!!).
Dazu schont diese Anbindung in erheblichem Umfang SplunkⓇ Ressourcen.

Dazu kommt jetzt eine NetDescribe StableNetⓇ App. Weitere Anbindungen sind in der Planung.

Das Ziel ist hier ganz pragmatisch – wenn sich SplunkⓇ als die Plattform für Sicherheitsanalysen und für das Data Framework allgemein in den Unternehmen etabliert, dann unterstützen wir das als NetDescribe dahingehend, dass wir die anderen unternehmenskritischen Lösungen der Abteilungen an diese Plattform anbinden, bzw. Datenintegration gewährleisten. Das erwarten auch unsere Kunden.

Data Science Blog: Auf welche Technologien setzen Sie dabei softwareseitig?

Wie gerade erwähnt, ist SplunkⓇ eine Plattform, die sich in den meisten Unternehmen etabliert hat. Wir machen SplunkⓇ jetzt seit über 10 Jahren und etablieren die Lösung bei unseren Kunden.

SplunkⓇ hat den großen Vorteil dass unsere Kunden mit einem dedizierten und überschaubaren Anwendung beginnen können, die Technologie selbst aber nahezu unbegrenzt skaliert. Das gilt für Security genauso wie Infrastruktur, Applikationsmonitoring und Entwicklungsumgebungen. Aus den ständig wachsenden Anforderungen unserer Kunden ergeben sich dann sehr schnell weiterführende Gespräche, um zusätzliche Einsatzszenarien zu entwickeln.

Neben SplunkⓇ setzen wir für das Netzwerkmanagement auf StableNetⓇ von InfosimⓇ, ebenfalls seit über 10 Jahren schon. Auch hier, die Erfahrungen des Herstellers im Provider Umfeld erlauben uns bei unseren Kunden eine hochskalierbare Lösung zu etablieren.

Confluent für Apache/KafkaⓇ ist eine vergleichbar jüngere Lösung, die aber in den Unternehmen gerade eine extrem große Aufmerksamkeit bekommt. Die Etablierung einer zentralen Datendrehscheibe für Analyse, Auswertungen, usw., auf der alle Daten zur Performance zentral zur Verfügung gestellt werden, wird es den Administratoren, aber auch Planern und Analysten künftig erleichtern, aussagekräftige Daten zu liefern. Die Verbindung aus OpenSource und gemanagter Lösung trifft hier genau die Zielvorstellung der Kunden und scheinbar auch den Zahn der Zeit. Vergleichbar mit den Linux Derivaten von Red Hat Linux und SUSE.

VIAVI Gigaflow hatte ich für Netzwerkanalyse schon erwähnt. Hier wird in den kommenden Wochen mit der neuen Version der VIAVI Apex Software ein Scoring für Netzwerke etabliert. Stellen sie sich den MOS score von VoIP für Unternehmensnetze vor. Das trifft es sehr gut. Damit erhalten auch wenig spezialisierte Administratoren die Möglichkeit mit nur 3 (!!!) Mausklicks konkrete Aussagen über den Zustand der Netzwerkinfrastruktur, bzw. auftretende Probleme zu machen. Ist es das Netz? Ist es die Applikation? Ist es der Server? – der das Problem verursacht. Das ist eine wesentliche Eindämmung des derzeitigen Ping-Pong zwischen den Abteilungen, von denen oft nur die Aussage kommt, “bei uns ist alles ok”.

Abgerundet wird unser Software Portfolio durch die Lösung SentinelOne für Endpoint Protection.

Data Science Blog: Inwieweit spielt Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Machine Learning eine Rolle?

Machine Learning spielt heute schon ein ganz wesentliche Rolle. Durch konsequentes Einspeisen der Rohdaten und durch gezielte Algorithmen können mit der Zeit bessere Analysen der Historie und komplexe Zusammenhänge aufbereitet werden. Hinzu kommt, dass so auch die Genauigkeit der Prognosen für die Zukunft immens verbessert werden können.

Als konkretes Beispiel bietet sich die eben erwähnte Endpoint Protection von SentinelOne an. Durch die Verwendung von KI zur Überwachung und Steuerung des Zugriffs auf jedes IoT-Gerät, befähigt  SentinelOne Maschinen, Probleme zu lösen, die bisher nicht in größerem Maßstab gelöst werden konnten.

Hier kommt auch unser ganzheitlicher Ansatz zum Tragen, nicht nur einzelne Bereiche der IT, sondern die unternehmensweite IT ins Visier zu nehmen.

Data Science Blog: Mit was für Menschen arbeiten Sie in Ihrem Team? Sind das eher die introvertierten Nerds und Hacker oder extrovertierte Consultants? Was zeichnet Sie als Team fachlich aus?

Nerds und Hacker würde ich unsere Mitarbeiter im technischen Consulting definitiv nicht nennen.

Unser Consulting Team besteht derzeit aus neun Leuten. Jeder ist ausgewiesener Experte für bestimmte Produkte. Natürlich ist es auch bei uns so, dass wir introvertierte Kollegen haben, die zunächst lieber in Abgeschiedenheit oder Ruhe ein Problem analysieren, um dann eine Lösung zu generieren. Mehrheitlich sind unsere technischen Kollegen aber stets in enger Abstimmung mit dem Kunden.

Für den Einsatz beim Kunden ist es sehr wichtig, dass man nicht nur fachlich die Nase vorn hat, sondern dass man auch  kommunikationsstark und extrem teamfähig ist. Eine schnelle Anpassung an die verschiedenen Arbeitsumgebungen und “Kollegen” bei den Kunden zeichnet unsere Leute aus.

Als ständig verfügbares Kommunikationstool nutzen wir einen internen Chat der allen jederzeit zur Verfügung steht, so dass unser Consulting Team auch beim Kunden immer Kontakt zu den Kollegen hat. Das hat den großen Vorteil, dass das gesamte Know-how sozusagen “im Pool” verfügbar ist.

Neben den Consultants gibt es unser Sales Team mit derzeit vier Mitarbeitern*innen. Diese Kollegen*innen sind natürlich immer unter Strom, so wie sich das für den Vertrieb gehört.
Dedizierte PreSales Consultants sind bei uns die technische Speerspitze für die Aufnahme und das Verständnis der Anforderungen. Eine enge Zusammenarbeit mit dem eigentlichen Consulting Team ist dann die  Voraussetzung für die vorausschauende Planung aller Projekte.

Wir suchen übrigens laufend qualifizierte Kollegen*innen. Details zu unseren Stellenangeboten finden Ihre Leser*innen auf unserer Website unter dem Menüpunkt “Karriere”.  Wir freuen uns über jede/n Interessenten*in.

Über NetDescribe:

NetDescribe steht mit dem Claim Trusted Performance für ausfallsichere Geschäftsprozesse und Cloud-Anwendungen. Die Stärke von NetDescribe sind maßgeschneiderte Technologie Stacks bestehend aus Lösungen mehrerer Hersteller. Diese werden durch selbst entwickelte Apps ergänzt und verschmolzen.

Das ganzheitliche Portfolio bietet Datenanalyse und -visualisierung, Lösungskonzepte, Entwicklung, Implementierung und Support. Als Trusted Advisor für Großunternehmen und öffentliche Institutionen realisiert NetDescribe hochskalierbare Lösungen mit State-of-the-Art-Technologien für dynamisches und transparentes Monitoring in Echtzeit. Damit erhalten Kunden jederzeit Einblicke in die Bereiche Security, Cloud, IoT und Industrie 4.0. Sie können agile Entscheidungen treffen, interne und externe Compliance sichern und effizientes Risikomanagement betreiben. Das ist Trusted Performance by NetDescribe.

Aakash Chugh

How Important is Customer Lifetime Value?

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This is the third article of article series Getting started with the top eCommerce use cases.

Customer Lifetime Value

Many researches have shown that cost for acquiring a new customer is higher than the cost of retention of an existing customer which makes Customer Lifetime Value (CLV or LTV) one of the most important KPI’s. Marketing is about building a relationship with your customer and quality service matters a lot when it comes to customer retention. CLV is a metric which determines the total amount of money a customer is expected to spend in your business.

CLV allows marketing department of the company to understand how much money a customer is going  to spend over their  life cycle which helps them to determine on how much the company should spend to acquire each customer. Using CLV a company can better understand their customer and come up with different strategies either to retain their existing customers by sending them personalized email, discount voucher, provide them with better customer service etc. This will help a company to narrow their focus on acquiring similar customers by applying customer segmentation or look alike modeling.

One of the main focus of every company is Growth in this competitive eCommerce market today and price is not the only factor when a customer makes a decision. CLV is a metric which revolves around a customer and helps to retain valuable customers, increase revenue from less valuable customers and improve overall customer experience. Don’t look at CLV as just one metric but the journey to calculate this metric involves answering some really important questions which can be crucial for the business. Metrics and questions like:

  1. Number of sales
  2. Average number of times a customer buys
  3. Full Customer journey
  4. How many marketing channels were involved in one purchase?
  5. When the purchase was made?
  6. Customer retention rate
  7. Marketing cost
  8. Cost of acquiring a new customer

and so on are somehow associated with the calculation of CLV and exploring these questions can be quite insightful. Lately, a lot of companies have started to use this metric and shift their focuses in order to make more profit. Amazon is the perfect example for this, in 2013, a study by Consumers Intelligence Research Partners found out that prime members spends more than a non-prime member. So Amazon started focusing on Prime members to increase their profit over the past few years. The whole article can be found here.

How to calculate CLV?

There are several methods to calculate CLV and few of them are listed below.

Method 1: By calculating average revenue per customer

 

Figure 1: Using average revenue per customer

 

Let’s suppose three customers brought 745€ as profit to a company over a period of 2 months then:

CLV (2 months) = Total Profit over a period of time / Number of Customers over a period of time

CLV (2 months) = 745 / 3 = 248 €

Now the company can use this to calculate CLV for an year however, this is a naive approach and works only if the preferences of the customer are same for the same period of time. So let’s explore other approaches.

Method 2

This method requires to first calculate KPI’s like retention rate and discount rate.

 

CLV = Gross margin per lifespan ( Retention rate per month / 1 + Discount rate – Retention rate per month)

Where

Retention rate = Customer at the end of the month – Customer during the month / Customer at the beginning of the month ) * 100

Method 3

This method will allow us to look at other metrics also and can be calculated in following steps:

  1. Calculate average number of transactions per month (T)
  2. Calculate average order value (OV)
  3. Calculate average gross margin (GM)
  4. Calculate customer lifespan in months (ALS)

After calculating these metrics CLV can be calculated as:

 

CLV = T*OV*GM*ALS / No. of Clients for the period

where

Transactions (T) = Total transactions / Period

Average order value (OV) = Total revenue / Total orders

Gross margin (GM) = (Total revenue – Cost of sales/ Total revenue) * 100 [but how you calculate cost of sales is debatable]

Customer lifespan in months (ALS) = 1 / Churn Rate %

 

CLV can be calculated using any of the above mentioned methods depending upon how robust your company wants the analysis to be. Some companies are also using Machine learning models to predict CLV, maybe not directly but they use ML models to predict customer churn rate, retention rate and other marketing KPI’s. Some companies take advantage of all the methods by taking an average at the end.

Pavel Shipilov

CAPTCHAs lösen via Maschine Learning

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Wie weit ist das maschinelle Lernen auf dem Gebiet der CAPTCHA-Lösung fortgeschritten?

Maschinelles Lernen ist mehr als ein Buzzword, denn unter der Haube stecken viele Algorithemen, die eine ganze Reihe von Problemen lösen können. Die Lösung von CAPTCHA ist dabei nur eine von vielen Aufgaben, die Machine Learning bewältigen kann. Durch die Arbeit an ein paar Problemen im Zusammenhang mit dem konvolutionellen neuronalen Netz haben wir festgestellt, dass es in diesem Bereich noch viel Verbesserungspotenzial gibt. Die Genauigkeit der Erkennung ist oftmals noch nicht gut genug. Schauen wir uns im Einzelnen an, welche Dienste wir haben, um dieses Problem anzugehen, und welche sich dabei als die besten erweisen.

Was ist CAPTCHA?

CAPTCHA ist kein fremder Begriff mehr für Web-Benutzer. Es handelt sich um die ärgerliche menschliche Validierungsprüfung, die auf vielen Websites hinzugefügt wird. Es ist ein Akronym für Completely Automated Public Turing test for tell Computer and Humans Apart. CAPTCHA kann als ein Computerprogramm bezeichnet werden, das dazu entwickelt wurde, Mensch und Maschine zu unterscheiden, um jede Art von illegaler Aktivität auf Websites zu verhindern. Der Sinn von CAPTCHA ist, dass nur ein Mensch diesen Test bestehen können sollte und Bots bzw. irgend eine Form automatisierter Skripte daran versagen. So entsteht ein Wettlauf zwischen CAPTCHA-Anbietern und Hacker-Lösungen, die auf den Einsatz von selbstlernenden Systemen setzen.

Warum müssen wir CAPTCHA lösen?

Heutzutage verwenden die Benutzer automatisierte CAPTCHA-Lösungen für verschiedene Anwendungsfälle. Und hier ein entscheidender Hinweis: Ähnlich wie Penetrationstesting ist der Einsatz gegen Dritte ohne vorherige Genehmigung illegal. Gegen eigene Anwendungen oder gegen Genehmigung (z. B. im Rahmen eines IT-Security-Tests) ist die Anwendung erlaubt. Hacker und Spammer verwenden die CAPTCHA-Bewältigung, um die E-Mail-Adressen der Benutzer zu erhalten, damit sie so viele Spams wie möglich erzeugen können oder um Bruteforce-Attacken durchführen zu können. Die legitimen Beispiele sind Fälle, in denen ein neuer Kunde oder Geschäftspartner zu Ihnen gekommen ist und Zugang zu Ihrer Programmierschnittstelle (API) benötigt, die noch nicht fertig ist oder nicht mit Ihnen geteilt werden kann, wegen eines Sicherheitsproblems oder Missbrauchs, den es verursachen könnte.

Für diese Anwendungsfälle sollen automatisierte Skripte CAPTCHA lösen. Es gibt verschiedene Arten von CAPTCHA: Textbasierte und bildbasierte CAPTCHA, reCAPTCHA und mathematisches CAPTCHA.

Es gibt einen Wettlauf zwischen CAPTCHA-Anbieter und automatisierten Lösungsversuchen. Die in CAPTCHA und reCAPTCHA verwendete Technologie werden deswegen immer intelligenter wird und Aktualisierungen der Zugangsmethoden häufiger. Das Aufrüsten hat begonnen.

Populäre Methoden für die CAPTCHA-Lösung

Die folgenden CAPTCHA-Lösungsmethoden stehen den Benutzern zur Lösung von CAPTCHA und reCAPTCHA zur Verfügung:

  1. OCR (optische Zeichenerkennung) via aktivierte Bots – Dieser spezielle Ansatz löst CAPTCHAs automatisch mit Hilfe der OCR-Technik (Optical Character Recognition). Werkzeuge wie Ocrad, tesseract lösen CAPTCHAs, aber mit sehr geringer Genauigkeit.
  2. Maschinenlernen — Unter Verwendung von Computer Vision, konvolutionalem neuronalem Netzwerk und Python-Frameworks und Bibliotheken wie Keras mit Tensorflow. Wir können tiefe neuronale Konvolutionsnetzmodelle trainieren, um die Buchstaben und Ziffern im CAPTCHA-Bild zu finden.
  3. Online-CAPTCHA-Lösungsdienstleistungen — Diese Dienste verfügen teilweise über menschliche Mitarbeiter, die ständig online verfügbar sind, um CAPTCHAs zu lösen. Wenn Sie Ihre CAPTCHA-Lösungsanfrage senden, übermittelt der Dienst sie an die Lösungsanbieter, die sie lösen und die Lösungen zurückschicken.

Leistungsanalyse der OCR-basierten Lösung

OCR Die OCR ist zwar eine kostengünstige Lösung, wenn es darum geht, eine große Anzahl von trivialen CAPTCHAs zu lösen, aber dennoch liefert sie nicht die erforderliche Genauigkeit. OCR-basierte Lösungen sind nach der Veröffentlichung von ReCaptcha V3 durch Google selten geworden. OCR-fähige Bots sind daher nicht dazu geeignet, CAPTCHA zu umgehen, die von Titanen wie Google, Facebook oder Twitter eingesetzt werden. Hierfür müsste ein besser ausgestattetes CAPTCHA-Lösungssystem eingesetzt werden.

OCR-basierte Lösungen lösen 1 aus 3 trivialen CAPTCHAs korrekt.

Leistungsanalyse der ML-basierten Methode

Schauen wir uns an, wie Lösungen auf dem Prinzip des Maschinenlernens funktionieren:

Die ML-basierte Verfahren verwenden OpenCV, um Konturen in einem Bild zu finden, das die durchgehenden Gebiete feststellt. Die Bilder werden mit der Technik der Schwellenwertbildung vorverarbeitet. Alle Bilder werden in Schwarzweiß konvertiert. Wir teilen das CAPTCHA-Bild mit der OpenCV-Funktion findContour() in verschiedene Buchstaben auf. Die verarbeiteten Bilder sind jetzt nur noch einzelne Buchstaben und Ziffern. Diese werden dann dem CNN-Modell zugeführt, um es zu trainieren. Und das trainierte CNN-Modell ist bereit, die richtige Captchas zu lösen.

Die Präzision einer solchen Lösung ist für alle textbasierten CAPTCHAs weitaus besser als die OCR-Lösung. Es gibt auch viele Nachteile dieser Lösung, denn sie löst nur eine bestimmte Art von CAPTCHAs und Google aktualisiert ständig seinen reCAPTCHA-Generierungsalgorithmus. Die letzte Aktualisierung schien die beste ReCaptcha-Aktualisierung zu sein, die disen Dienst bisher beeinflusst hat: Die regelmäßigen Nutzer hatten dabei kaum eine Veränderung der Schwierigkeit gespürt, während automatisierte Lösungen entweder gar nicht oder nur sehr langsam bzw. inakkurat funktionierten.

Das Modell wurde mit 1⁰⁴ Iterationen mit korrekten und zufälligen Stichproben und 1⁰⁵ Testbildern trainiert, und so wurde eine mittlere Genauigkeit von ~60% erreicht.

Bild-Quelle: “CAPTCHA Recognition with Active Deep Learning” @ TU München https://www.researchgate.net/publication/301620459_CAPTCHA_Recognition_with_Active_Deep_Learning

Wenn Ihr Anwendungsfall also darin besteht, eine Art von CAPTCHA mit ziemlich einfacher Komplexität zu lösen, können Sie ein solches trainiertes ML-Modell hervorragend nutzen. Eine bessere Captcha-Lösungslösung als OCR, muss aber noch eine ganze Menge Bereiche umfassen, um die Genauigkeit der Lösung zu gewährleisten.

Online-Captcha-Lösungsdienst

Online-CAPTCHA-Lösungsdienste sind bisher die bestmögliche Lösung für dieses Problem. Sie verfolgen alle Aktualisierungen von reCAPTCHA durch Google und bieten eine tadellose Genauigkeit von 99%.

Warum sind Online-Anti-Captcha-Dienste leistungsfähiger als andere Methoden?

Die OCR-basierten und ML-Lösungen weisen nach den bisherigen Forschungsarbeiten und Weiterentwicklungen viele Nachteile auf. Sie können nur triviale CAPTCHAs ohne wesentliche Genauigkeit lösen. Hier sind einige Punkte, die in diesem Zusammenhang zu berücksichtigen sind:

– Ein höherer Prozentsatz an korrekten Lösungen (OCR gibt bei wirklich komplizierten CAPTCHAs ein extrem hohes Maß an falschen Antworten; ganz zu schweigen davon, dass einige Arten von CAPTCHA überhaupt nicht mit OCR gelöst werden können, zumindest vorerst).

– Kontinuierlich fehlerfreie Arbeit ohne Unterbrechungen mit schneller Anpassung an die neu hinzugekommene Komplexität.

– Kostengünstig mit begrenzten Ressourcen und geringen Wartungskosten, da es keine Software- oder Hardwareprobleme gibt; alles, was Sie benötigen, ist eine Internetverbindung, um einfache Aufträge über die API des Anti-Captcha-Dienstes zu senden.

Die großen Anbieter von Online-Lösungsdiensten

Jetzt, nachdem wir die bessere Technik zur Lösung Ihrer CAPTCHAs geklärt haben, wollen wir unter allen Anti-Captcha-Diensten den besten auswählen. Einige Dienste bieten eine hohe Genauigkeit der Lösungen, API-Unterstützung für die Automatisierung und schnelle Antworten auf unsere Anfragen. Dazu gehören Dienste wie 2captcha, Imagetyperz, CaptchaSniper, etc.

2CAPTCHA ist einer der Dienste, die auf die Kombination von Machine Learning und echten Menschen setzen, um CAPTCHA zuverlässig zu lösen. Dabei versprechen Dienste wie 2captcha:

  • Schnelle Lösung mit 17 Sekunden für grafische und textuelle Captchas und ~23 Sekunden für ReCaptcha
  • Unterstützt alle populären Programmiersprachen mit einer umfassenden Dokumentation der fertigen Bibliotheken.
  • Hohe Genauigkeit (bis zu 99% je nach dem CAPTCHA-Typ).
  • Das Geld wird bei falschen Antworten zurückerstattet.
  • Fähigkeit, eine große Anzahl von Captchas zu lösen (mehr als 10.000 pro Minute)

Schlussfolgerung

Convolutional Neural Networks (CNN) wissen, wie die einfachsten Arten von Captcha zu bewältigen sind und werden auch mit der weiteren Enwicklung schritthalten können. Wir haben es mit einem Wettlauf um verkomplizierte CAPTCHAs und immer fähigeren Lösungen der automatisierten Erkennung zutun. Zur Zeit werden Online-Anti-Captcha-Dienste, die auf einen Mix aus maschinellem Lernen und menschlicher Intelligenz setzen, diesen Lösungen vorerst voraus sein.

Deep Moteria

Python vs R: Which Language to Choose for Deep Learning?

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Data science is increasingly becoming essential for every business to operate efficiently in this modern world. This influences the processes composed together to obtain the required outputs for clients. While machine learning and deep learning sit at the core of data science, the concepts of deep learning become essential to understand as it can help increase the accuracy of final outputs. And when it comes to data science, R and Python are the most popular programming languages used to instruct the machines.

Python and R: Primary Languages Used for Deep Learning

Deep learning and machine learning differentiate based on the input data type they use. While machine learning depends upon the structured data, deep learning uses neural networks to store and process the data during the learning. Deep learning can be described as the subset of machine learning, where the data to be processed is defined in another structure than a normal one.

R is developed specifically to support the concepts and implementation of data science and hence, the support provided by this language is incredible as writing codes become much easier with its simple syntax.

Python is already much popular programming language that can serve more than one development niche without straining even for a bit. The implementation of Python for programming machine learning algorithms is very much popular and the results provided are accurate and faster than any other language. (C or Java). And because of its extended support for data science concept implementation, it becomes a tough competitor for R.

However, if we compare the charts of popularity, Python is obviously more popular among data scientists and developers because of its versatility and easier usage during algorithm implementation. However, R outruns Python when it comes to the packages offered to developers specifically expertise in R over Python. Therefore, to conclude which one of them is the best, let’s take an overview of the features and limits offered by both languages.

Python

Python was first introduced by Guido Van Rossum who developed it as the successor of ABC programming language. Python puts white space at the center while increasing the readability of the developed code. It is a general-purpose programming language that simply extends support for various development needs.

The packages of Python includes support for web development, software development, GUI (Graphical User Interface) development and machine learning also. Using these packages and putting the best development skills forward, excellent solutions can be developed. According to Stackoverflow, Python ranks at the fourth position as the most popular programming language among developers.

Benefits for performing enhanced deep learning using Python are:

  • Concise and Readable Code
  • Extended Support from Large Community of Developers
  • Open-source Programming Language
  • Encourages Collaborative Coding
  • Suitable for small and large-scale products

The latest and stable version of Python has been released as Python 3.8.0 on 14th October 2019. Developing a software solution using Python becomes much easier as the extended support offered through the packages drives better development and answers every need.

R

R is a language specifically used for the development of statistical software and for statistical data analysis. The primary user base of R contains statisticians and data scientists who are analyzing data. Supported by R Foundation for statistical computing, this language is not suitable for the development of websites or applications. R is also an open-source environment that can be used for mining excessive and large amounts of data.

R programming language focuses on the output generation but not the speed. The execution speed of programs written in R is comparatively lesser as producing required outputs is the aim not the speed of the process. To use R in any development or mining tasks, it is required to install its operating system specific binary version before coding to run the program directly into the command line.

R also has its own development environment designed and named RStudio. R also involves several libraries that help in crafting efficient programs to execute mining tasks on the provided data.

The benefits offered by R are pretty common and similar to what Python has to offer:

  • Open-source programming language
  • Supports all operating systems
  • Supports extensions
  • R can be integrated with many of the languages
  • Extended Support for Visual Data Mining

Although R ranks at the 17th position in Stackoverflow’s most popular programming language list, the support offered by this language has no match. After all, the R language is developed by statisticians for statisticians!

Python vs R: Should They be Really Compared?

Even when provided with the best technical support and efficient tools, a developer will not be able to provide quality outputs if he/she doesn’t possess the required skills. The point here is, technical skills rank higher than the resources provided. A comparison of these two programming languages is not advisable as they both hold their own set of advantages. However, the developers considering to use both together are less but they obtain maximum benefit from the process.

Both these languages have some features in common. For example, if a representative comes asking you if you lend technical support for developing an uber clone, you are directly going to decline as Python and R both do not support mobile app development. To benefit the most and develop excellent solutions using both these programming languages, it is advisable to stop comparing and start collaborating!

R and Python: How to Fit Both In a Single Program

Anticipating the future needs of the development industry, there has been a significant development to combine these both excellent programming languages into one. Now, there are two approaches to performing this: either we include R script into Python code or vice versa.

Using the available interfaces, packages and extended support from Python we can include R script into the code and enhance the productivity of Python code. Availability of PypeR, pyRserve and more resources helps run these two programming languages efficiently while efficiently performing the background work.

Either way, using the developed functions and packages made available for integrating Python in R are also effective at providing better results. Available R packages like rJython, rPython, reticulate, PythonInR and more, integrating Python into R language is very easy.

Therefore, using the development skills at their best and maximizing the use of such amazing resources, Python and R can be togetherly used to enhance end results and provide accurate deep learning support.

Conclusion

Python and R both are great in their own names and own places. However, because of the wide applications of Python in almost every operation, the annual packages offered to Python developers are less than the developers skilled in using R. However, this doesn’t justify the usability of R. The ultimate decision of choosing between these two languages depends upon the data scientists or developers and their mining requirements.

And if a developer or data scientist decides to develop skills for both- Python and R-based development, it turns out to be beneficial in the near future. Choosing any one or both to use in your project depends on the project requirements and expert support on hand.

Anastasia Stefanuk

Wie der C++-Programmierer bei der Analyse großer Datenmengen helfen kann

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Die Programmiersprache C wurde von Dennis Ritchie in den Bell Labs in einer Zeit (1969-1973) entwickelt, als jeder CPU-Zyklus und jeder Byte Speicher sehr teuer war. Aus diesem Grund wurde C (und später C++) so konzipiert, dass die maximale Leistung der Hardware mit der Sprachkomplexität erzielt werden konnte. Derzeit ist der C++ Programmierer besonders begehrt auf dem Arbeitsmarkt, für ganz bestimmte Abläufe, die wir später genauer beschreiben werden.

Warum sollten Sie einen C++ Entwickler mieten, wenn es um große Daten geht?

C++ ermöglicht, als Sprache auf einem niedrigen Level, eine Feinabstimmung der Leistung der Anwendung in einer Weise, die bei der Verwendung von Sprachen auf einem hohen Level nicht möglich ist. Warum sollten Sie einen C++ Entwickler mieten? C++ bietet den Entwicklern eine viel bessere Kontrolle über den Systemspeicher und die Ressourcen, als die der C Programmierer oder Anderer.

C++ ist die einzige Sprache, in der man Daten mit mehr als 1 GB pro Sekunde knacken, die prädiktive Analyse in Echtzeit neu trainieren und anwenden und vierstellige QPS einer REST-ful API in der Produktion bedienen kann, während die [eventuelle] Konsistenz des Aufzeichnungssystems ständig erhalten bleibt. Auf einem einzigen Server, natürlich aus Gründen der Zuverlässigkeit dupliziert, aber das, ohne in Repliken, Sharding und das Auffüllen und Wiederholen von persistenten Nachrichtenwarteschlangen investieren zu. Für ein groß angelegtes Werbesystem, dynamischen Lastausgleich oder eine hocheffiziente adaptive Caching-Schicht ist C++ die klügste Wahl.

Die allgemeine Vorstellung ist, dass R und Python schneller sind, aber das ist weit von der Wahrheit entfernt. Ein gut optimierter C++-Code könnte hundertmal schneller laufen, als das gleiche Stück Code, das in Python oder R geschrieben wurde. Die einzige Herausforderung bei C++ ist die Menge an Arbeit, die Sie bewältigen müssen, um die fertigen Funktionen zum Laufen zu bringen. Sie müssen wissen, wie man Zeiger verteilt und verwaltet – was ehrlich gesagt ein wenig kompliziert sein kann. Die C# Programmierer Ausbildung ist aus diesem Grunde z.Z. sehr begehrt.

R und Python

Akademiker und Statistiker haben R über zwei Jahrzehnte entwickelt. R verfügt nun über eines der reichsten Ökosysteme, um Datenanalysen durchzuführen. Es sind etwa 12000 Pakete in CRAN (Open-Source-Repository) verfügbar. Es ist möglich, eine Bibliothek zu finden, für was auch immer für eine Analyse Sie durchführen möchten. Die reiche Vielfalt der Bibliothek macht R zur ersten Wahl für statistische Analysen, insbesondere für spezialisierte analytische Arbeiten.

Python kann so ziemlich die gleichen Aufgaben wie R erledigen: Data Wrangling, Engineering, Feature Selection Web Scrapping, App und so weiter. Python ist ein Werkzeug, um maschinelles Lernen in großem Maßstab einzusetzen und zu implementieren. Python-Codes sind einfacher zu warten und robuster als R. Vor Jahren hatte Python nicht viele Bibliotheken für Datenanalyse und maschinelles Lernen. In letzter Zeit holt Python auf und bietet eine hochmoderne API für maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz. Der größte Teil der datenwissenschaftlichen Arbeit kann mit fünf Python-Bibliotheken erledigt werden: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-Learning und Seaborn.

Aber das Wissen, mit Zeigern zu arbeiten oder den Code in C++ zu verwalten, ist mit einem hohen Preis verbunden. Aus diesem Grunde werden C++ Programmierer gesucht, für die Bewältigung von großen Datenpaketen. Ein tiefer Einblick in das Innenleben der Anwendung ermöglicht es ihnen, die Anwendung im Falle von Fehlern besser zu debuggen und sogar Funktionen zu erstellen, die eine Kontrolle des Systems auf Mikroebene erfordern. Schauen Sie sich doch nach C# Entwickler in Berlin um, denn sie haben einen besonders guten Ruf unter den neuen Entwicklern.

Das Erlernen der Programmierung ist eine wesentliche Fähigkeit im Arsenal der Analysten von Big Data. Analysten müssen kodieren, um numerische und statistische Analysen mit großen Datensätzen durchzuführen. Einige der Sprachen, in deren Erlernen auch die C Entwickler Zeit und Geld investieren sollten, sind unter anderem Python, R, Java und C++. Je mehr sie wissen, desto besser – Programmierer sollten immer daran denken, dass sie nicht nur eine einzelne Sprache lernen sollten. C für Java Programmierer sollte ein MUSS sein.

Wo wird das C++ Programmieren eingesetzt?

Die Programmiersprache C++ ist eine etablierte Sprache mit einem großen Satz von Bibliotheken und Tools, die bereit ist, große Datenanwendungen und verteilte Systeme zu betreiben. In den meisten Fällen wird C++ zum Schreiben von Frameworks und Paketen für große Daten verwendet. Diese Programmiersprache bietet auch eine Reihe von Bibliotheken, die beim Schreiben von Algorithmen für das tiefe Lernen helfen. Mit ausreichenden C++-Kenntnissen ist es möglich, praktisch unbegrenzte Funktionen auszuführen. Dennoch ist C++ nicht die Sprache, die man leicht erlernen kann, da man die über 1000 Seiten Spezifikation und fast 100 Schlüsselwörter beherrschen muss.

Die Verwendung von C++ ermöglicht die prozedurale Programmierung für intensive Funktionen der CPU und die Kontrolle über die Hardware, und diese Sprache ist sehr schnell, weshalb sie bei der Entwicklung verschiedener Spiele oder in Spielmaschinen weit verbreitet ist.

C++ bietet viele Funktionen, die anderen Sprachen fehlen. Darüber hinaus bietet die Sprache auch Zugang zu umfangreichen Vorlagen, die es Ihnen ermöglichen, generische Codes zu schreiben. Als betroffenes Unternehmen sollten Sie sich deshalb tatsächlich überlegen, einen C++ Programmierer zu suchen oder in einen Kurs von C++ für Ihren C Programmierer zu investieren. Am Ende lohnen sich bestimmt diese Kosten.

Und vergessen Sie nicht: C++ ist die einzige Sprache, die in der Lage ist, 1 GB+ Daten in weniger als einer Sekunde zu verarbeiten. Darüber hinaus können Sie Ihr Modell neu trainieren und prädiktive Analysen in Echtzeit und sogar die Konsistenz der Systemaufzeichnung anwenden. Diese Gründe machen C++ zu einer bevorzugten Wahl für Sie, wenn Sie einen Datenwissenschaftler für Ihr Unternehmen suchen.

Beispiele für die Verwendung von C++

Die Verwendung von C++ zur Entwicklung von Anwendungen und vielen produktbasierten Programmen, die in dieser Sprache entwickelt wurden, hat mehrere Vorteile, die nur auf ihren Eigenschaften und ihrer Sicherheit beruhen. Unten finden Sie eine Liste der häufigsten Anwendungen von C++.

  • Google-Anwendungen – Einige der Google-Anwendungen sind auch in C++ geschrieben, darunter das Google-Dateisystem und der Google-Chromium-Browser sowie MapReduce für die Verarbeitung großer Clusterdaten. Die Open-Source-Gemeinschaft von Google hat über 2000 Projekte, von denen viele in den Programmiersprachen C oder C++ geschrieben und bei GitHub frei verfügbar sind.
  • Mozilla Firefox und Thunderbird – Der Mozilla-Internetbrowser Firefox und der E-Mail-Client Thunderbird sind beide in der Programmiersprache C++ geschrieben, und sie sind ebenfalls Open-Source-Projekte. Der C++-Quellcode dieser Anwendungen ist in den MDN-Webdokumenten zu finden.
  • Adobe-Systeme – Die meisten der wichtigsten Anwendungen von Adobe-Systemen werden in der Programmiersprache C++ entwickelt. Zu diesen Anwendungen gehören Adobe Photoshop und Image Ready, Illustrator und Adobe Premier. Sie haben in der Vergangenheit eine Menge Open-Source-Codes veröffentlicht, immer in C++, und ihre Entwickler waren in der C++-Community aktiv.
  • 12D-Lösungen – 12D Solutions Pty Ltd ist ein australischer Softwareentwickler, der sich auf Anwendungen im Bereich Bauwesen und Vermessung spezialisiert hat. Computer Aided Design-System für Vermessung, Bauwesen und mehr. Zu den Kunden von 12D Solutions gehören Umweltberater, Berater für Bau- und Wasserbau, lokale, staatliche und nationale Regierungsabteilungen und -behörden, Vermessungsingenieure, Forschungsinstitute, Bauunternehmen und Bergbau-Berater.
  • In C/C++ geschriebene Betriebssysteme

Apple – Betriebssystem OS XApple – Betriebssystem OS X

Einige Teile von Apple OS X sind in der Programmiersprache C++ geschrieben. Auch einige Anwendungen für den iPod sind in C++ geschrieben.

Microsoft-BetriebssystemeMicrosoft-Betriebssysteme

Der Großteil der Software wird buchstäblich mit verschiedenen Varianten von Visual C++ oder einfach C++ entwickelt. Die meisten der großen Anwendungen wie Windows 95, 98, Me, 200 und XP sind ebenfalls in C++ geschrieben. Auch Microsoft Office, Internet Explorer und Visual Studio sind in Visual C++ geschrieben.

  • Betriebssystem Symbian – Auch Symbian OS wird mit C++ entwickelt. Dies war eines der am weitesten verbreiteten Betriebssysteme für Mobiltelefone.

Die Einstellung eines C- oder C++-Entwicklers kann eine gute Investition in Ihr Projekt-Upgrade sein

Normalerweise benötigen C- und C++-Anwendungen weniger Strom, Speicher und Platz als die Sprachen der virtuellen Maschinen auf hoher Ebene. Dies trägt dazu bei, den Kapitalaufwand, die Betriebskosten und sogar die Kosten für die Serverfarm zu reduzieren. Hier zeigt sich, dass C++ die Gesamtentwicklungskosten erheblich reduziert.

Trotz der Tatsache, dass wir eine Reihe von Tools und Frameworks nur für die Verwaltung großer Daten und die Arbeit an der Datenwissenschaft haben, ist es wichtig zu beachten, dass auf all diesen modernen Frameworks eine Schicht einer niedrigen Programmiersprache – wie C++ – aufgesetzt ist. Die Niedrigsprachen sind für die tatsächliche Ausführung des dem Framework zugeführten Hochsprachencodes verantwortlich. Es ist also ratsam in ein C-Entwickler-Gehalt zu investieren.

Der Grund dafür, dass C++ ein so unverzichtbares Werkzeug ist, liegt darin, dass es nicht nur einfach, sondern auch extrem leistungsfähig ist und zu den schnellsten Sprachen auf dem Markt gehört. Darüber hinaus verfügt ein gut geschriebenes Programm in C++ über ein komplexes Wissen und Verständnis der Architektur der Maschine, sowie der Speicherzugriffsmuster und kann schneller laufen als andere Programme. Es wird Ihrem Unternehmen Zeit- und Stromkosten sparen.

Zum Abschluss eine Grafik, die Sie als Unternehmer interessieren wird und die das Verhältnis von der Performance and der Sicherheit diverser Sprachen darstellt:

Aus diesen und weiteren Gründen neigen viele Unternehmensentwickler und Datenwissenschaftler mit massiven Anforderungen an Skalierbarkeit und Leistung zu dem guten alten C++. Viele Organisationen, die Python oder andere Hochsprachen für die Datenanalyse und Erkundungsaufgaben verwenden, verlassen sich auf C++, um Programme zu entwickeln, die diese Daten an die Kunden weiterleiten – in Echtzeit.

Signavio

Im Interview mit Henny Selig zu Process Mining: “Für den Kunden sind solche Aha-Momente toll“

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Henny Selig ist Spezialistin für Process Mining und verfügt über umfassende Erfahrung bei der Umsetzung von Process-Mining-Lösungen und der Unterstützung von Kunden bei der Prozessanalyse. Als Solution Owner bei Signavio ist Henny auch mit der Implementierung von Signavio Process Intelligence bei Unternehmen jeglicher Größe bestens vertraut. In diesem Interview geht Henny auf die Herausforderungen und Chancen von Process Mining ein. 

Read this interview in English:

Looking for the ‘aha moment’: An expert’s insights on process mining

 

Henny, wie würdest du das Konzept „Process Mining“ erklären?

Process Mining ist eine Kombination aus Datenanalyse und Business Process Management. Nahezu jeder Geschäftsprozess stützt sich auf IT-Systeme und hinterlässt digitale Spuren. Aus diesen IT-Systemen extrahieren wir alle Daten, die einen bestimmten Prozess betreffen, visualisieren sie und werten diese dann mithilfe von Data Science-Technologien aus.

Kurz gesagt: Process Mining bildet eine wichtige Brücke zwischen Fachabteilungen, Prozessverantwortlichen und dem Management. Damit sind datengestützte und faktenbasierte Diskussionen zur Optimierung von Geschäftsprozessen möglich. So lassen sich vor allem Übergaben und abteilungsübergreifende Schritte transparent gestalten und Silo-Denken vermeiden.

Welche Fragen beschäftigen Unternehmen, die mit Process Mining beginnen? Gibt es bestimmte Erwartungen, die durch den Einsatz von Process Mining erfüllt werden sollen?

Jedes Unternehmen ist anders und hat unterschiedliche Fragen und Erwartungen. Ein Beispiel: Ein Beschaffungsmanager, mit dem ich vor Kurzem zusammengearbeitet habe, war von den analysierten Daten überrascht. Denn es stellte sich heraus, dass zu einem bestimmten Zeitpunkt im Prozess eine Genehmigung vorlag, die eigentlich in einem anderen Moment erfolgen sollte. Für den Kunden sind solche Aha-Momente toll. Sie treten ganz automatisch auf, wenn man eine objektive und transparente Sicht auf den jeweiligen Prozess hat. 

Es wurden auch Fragen von uns aufgeworfen, die das Unternehmen bisher nicht berücksichtigt hatte, z. B. wie sich der Prozessablauf bei einem Bestellbetrag unter 1.000 Euro gestaltet und wie oft dies vorkommt. Fragen, die einem Außenstehenden klar erscheinen, die sich Prozessverantwortliche aber oft nicht stellen.

Ahnen Unternehmen häufig nur, dass ein Prozess nicht wie gewünscht läuft? Oder wissen die Meisten um spezifische Probleme in einem Bereich? 

Es gibt Unternehmen, die wissen, dass ein Prozess prinzipiell gut läuft, ein bestimmtes Problem aber immer wieder auftritt. Die involvierten Mitarbeiter sagen in diesen Fällen häufig, dass sie kein bestimmtes Anliegen oder keine konkrete Frage haben. Das stimmt natürlich nicht: Bei genauerem Nachfragen äußern sie dann erste Vermutungen oder Ideen.

Wenn man Mitarbeiter eines Unternehmens direkt fragt, wie sie bestimmte Dinge erledigen, sorgt das oft völlig unbeabsichtigt für Stress. Viele halten zunächst Informationen zurück, weil sie das Gefühl haben, dass der von ihnen beschriebene Prozess oder Workflow nicht perfekt ist. So wollen sie Vorwürfe vermeiden. 

Das oben erwähnte Genehmigungsbeispiel ist mein Favorit, weil es so eindeutig ist. Im betreffenden Unternehmen gab es zum Beispiel ein Team, das immer wieder sagte: „Diese Art von Anträgen genehmigen wir nicht.“ Die Daten sagten jedoch etwas ganz anderes – dem Team war das überhaupt nicht bewusst. 

Wir sprachen dann mit dem Manager. Dieser hatte sich bisher über ganz andere Dinge Gedanken gemacht wie etwa Risiken, den Prozessfluss im Allgemeinen und vieles andere. Nur allein durch dieses Gespräch konnten wir schon die Unstimmigkeiten zwischen dem Management und dem Team beseitigen, noch bevor der eigentliche Prozess selbst optimiert wurde. 

Gibt es noch andere Aspekte, die Unternehmen beachten sollten, wenn sie mit ihrer Process Mining-Initiative beginnen?

Nicht jede Varianz jenseits des Soll-Modells eines Prozesses ist automatisch negativ. Die wenigsten Prozesse, die nicht rein automatisiert ablaufen, sind zu 100% prozesskonform – selbst wenn die Rahmenbedingungen ideal sind. Daher wird es immer Ausnahmen geben, die einen anderen Ansatz erfordern. Und genau das ist die Herausforderung im Projekt: Man muss herausfinden, welche Variationen gewünscht und wo notwendige Ausnahmen zu treffen sind.

Würdest du sagen, dass eine datenbasierte Prozessanalyse eine Teamleistung ist?

Absolut! In jeder Phase eines Process Mining-Projekts sind ganz unterschiedliche Projektmitglieder involviert. Die IT stellt die Daten bereit und hilft bei deren Interpretation. Analysten führen dann die Prozessanalyse durch und diskutieren die gefundenen Auffälligkeiten mit der IT, den Prozessverantwortlichen und den Experten aus den Fachabteilungen. Denn manchmal gibt es gute Gründe für ein bestimmtes Prozessverhalten, das ohne das Wissen der Experten nicht erklärbar ist. 

Bei der Diskussion hilft es natürlich ungemein, den Gedankengang des Teams mit technischen Mitteln wie Signavio Process Intelligence zu dokumentieren. Auf diese Weise ist es möglich, die Analyse auf einzelne Prozesse herunterzubrechen und die richtige Person an der richtigen Stelle in die Diskussion einzubeziehen. So verliert man auch nicht den roten Faden. Und der nächste Kollege, der sich mit dem Thema beschäftigt, kann die Analyse nachvollziehen und das Ergebnis richtig einordnen.

Weitere Informationen dazu, wie Sie mit Process Mining Ihre Geschäftsprozesse besser verstehen und optimieren können, finden Sie auf der Produktseite von Signavio Process Intelligence. Oder melden Sie sich noch heute für eine kostenlose  bei Signavio an und legen Sie direkt los.

Aakash Chugh

Multi-touch attribution: A data-driven approach

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This is the first article of article series Getting started with the top eCommerce use cases.

What is Multi-touch attribution?

Customers shopping behavior has changed drastically when it comes to online shopping, as nowadays, customer likes to do a thorough market research about a product before making a purchase. This makes it really hard for marketers to correctly determine the contribution for each marketing channel to which a customer was exposed to. The path a customer takes from his first search to the purchase is known as a Customer Journey and this path consists of multiple marketing channels or touchpoints. Therefore, it is highly important to distribute the budget between these channels to maximize return. This problem is known as multi-touch attribution problem and the right attribution model helps to steer the marketing budget efficiently. Multi-touch attribution problem is well known among marketers. You might be thinking that if this is a well known problem then there must be an algorithm out there to deal with this. Well, there are some traditional models  but every model has its own limitation which will be discussed in the next section.

Traditional attribution models

Most of the eCommerce companies have a performance marketing department to make sure that the marketing budget is spent in an agile way. There are multiple heuristics attribution models pre-existing in google analytics however there are several issues with each one of them. These models are:

First touch attribution model

100% credit is given to the first channel as it is considered that the first marketing channel was responsible for the purchase.

Figure 1: First touch attribution model

Last touch attribution model

100% credit is given to the last channel as it is considered that the first marketing channel was responsible for the purchase.

Figure 2: Last touch attribution model

Linear-touch attribution model

In this attribution model, equal credit is given to all the marketing channels present in customer journey as it is considered that each channel is equally responsible for the purchase.

Figure 3: Linear attribution model

U-shaped or Bath tub attribution model

This is most common in eCommerce companies, this model assigns 40% to first and last touch and 20% is equally distributed among the rest.

Figure 4: Bathtub or U-shape attribution model

Data driven attribution models

Traditional attribution models follows somewhat a naive approach to assign credit to one or all the marketing channels involved. As it is not so easy for all the companies to take one of these models and implement it. There are a lot of challenges that comes with multi-touch attribution problem like customer journey duration, overestimation of branded channels, vouchers and cross-platform issue, etc.

Switching from traditional models to data-driven models gives us more flexibility and more insights as the major part here is defining some rules to prepare the data that fits your business. These rules can be defined by performing an ad hoc analysis of customer journeys. In the next section, I will discuss about Markov chain concept as an attribution model.

Markov chains

Markov chains concepts revolves around probability. For attribution problem, every customer journey can be seen as a chain(set of marketing channels) which will compute a markov graph as illustrated in figure 5. Every channel here is represented as a vertex and the edges represent the probability of hopping from one channel to another. There will be an another detailed article, explaining the concept behind different data-driven attribution models and how to apply them.

Figure 5: Markov chain example

Challenges during the Implementation

Transitioning from a traditional attribution models to a data-driven one, may sound exciting but the implementation is rather challenging as there are several issues which can not be resolved just by changing the type of model. Before its implementation, the marketers should perform a customer journey analysis to gain some insights about their customers and try to find out/perform:

  1. Length of customer journey.
  2. On an average how many branded and non branded channels (distinct and non-distinct) in a typical customer journey?
  3. Identify most upper funnel and lower funnel channels.
  4. Voucher analysis: within branded and non-branded channels.

When you are done with the analysis and able to answer all of the above questions, the next step would be to define some rules in order to handle the user data according to your business needs. Some of the issues during the implementation are discussed below along with their solution.

Customer journey duration

Assuming that you are a retailer, let’s try to understand this issue with an example. In May 2016, your company started a Fb advertising campaign for a particular product category which “attracted” a lot of customers including Chris. He saw your Fb ad while working in the office and clicked on it, which took him to your website. As soon as he registered on your website, his boss called him (probably because he was on Fb while working), he closed everything and went for the meeting. After coming back, he started working and completely forgot about your ad or products. After a few days, he received an email with some offers of your products which also he ignored until he saw an ad again on TV in Jan 2019 (after 3 years). At this moment, he started doing his research about your products and finally bought one of your products from some Instagram campaign. It took Chris almost 3 years to make his first purchase.

Figure 6: Chris journey

Now, take a minute and think, if you analyse the entire journey of customers like Chris, you would realize that you are still assigning some of the credit to the touchpoints that happened 3 years ago. This can be solved by using an attribution window. Figure 6 illustrates that 83% of the customers are making a purchase within 30 days which means the attribution window here could be 30 days. In simple words, it is safe to remove the touchpoints that happens after 30 days of purchase. This parameter can also be changed to 45 days or 60 days, depending on the use case.

Figure 7: Length of customer journey

Removal of direct marketing channel

A well known issue that every marketing analyst is aware of is, customers who are already aware of the brand usually comes to the website directly. This leads to overestimation of direct channel and branded channels start getting more credit. In this case, you can set a threshold (say 7 days) and remove these branded channels from customer journey.

Figure 8: Removal of branded channels

Cross platform problem

If some of your customers are using different devices to explore your products and you are not able to track them then it will make retargeting really difficult. In a perfect world these customers belong to same journey and if these can’t be combined then, except one, other paths would be considered as “non-converting path”. For attribution problem device could be thought of as a touchpoint to include in the path but to be able to track these customers across all devices would still be challenging. A brief introduction to deterministic and probabilistic ways of cross device tracking can be found here.

Figure 9: Cross platform clash

How to account for Vouchers?

To better account for vouchers, it can be added as a ‘dummy’ touchpoint of the type of voucher (CRM,Social media, Affiliate or Pricing etc.) used. In our case, we tried to add these vouchers as first touchpoint and also as a last touchpoint but no significant difference was found. Also, if the marketing channel of which the voucher was used was already in the path, the dummy touchpoint was not added.

Figure 10: Addition of Voucher as a touchpoint

Let me know in comments if you would like to add something or if you have a different perspective about this use case.

Kaylae Matthews

4 Industries Likely to Be Further Impacted by Data and Analytics in 2020

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Image by seeya.com

The possibilities for collecting and analyzing data have skyrocketed in recent years. Company leaders no longer must rely primarily on guesswork when making decisions. They can look at the hard statistics to get verification before making a choice.

Here are four industries likely to notice continuing positive benefits while using data and analytics in 2020.

  1. Transportation

If the transportation sector suffers from problems like late arrivals or buses and trains never showing up, people complain. Many use transportation options to reach work or school, and use long-term solutions like planes to visit relatives or enjoy vacations.

Data analysis helps transportation authorities learn about things such as ridership numbers, the most efficient routes and more. Digging into data can also help professionals in the sector verify when recent changes pay off.

For example, New York City recently enacted a plan called the 14th Street Busway. It stops cars from traveling on 14th Street for more than a couple of blocks from 6 a.m. to 10 p.m. every day. One of the reasons for making the change was to facilitate the buses that carry passengers along 14th Street. Data confirms the Busway did indeed encourage people to use the bus. Ridership jumped 24% overall, and by 20% during the morning rush hour.

Data analysis could also streamline air travel. A new solution built with artificial intelligence can reportedly make flights more on time and reduce fuel consumption by improving traffic flow in the terminals. The system also crunches numbers to warn people about long lines in an airport. Then, some passengers might make schedule adjustments to avoid those backups.

These examples prove why it’s smart for transportation professionals to continually see what the data shows. Becoming more aware of what’s happening, where problems exist and how people respond to different transit options could lead to better decision-making.

  1. Agriculture

People in the agriculture industry face numerous challenges, such as climate change and the need to produce food for a growing global population. There’s no single, magic fix for these challenges, but data analytics could help.

For example, MIT researchers are using data to track the effects of interventions on underperforming African farms. The outcome could make it easier for farmers to prove that new, high-tech equipment will help them succeed, which could be useful when applying for loans.

Elsewhere, scientists developed a robot called the TerraSentia that can collect information about a variety of crop traits, such as the height and biomass. The machine then transfers that data to a farmer’s laptop or computer. The robot’s developers say their creation could help farmers figure out which kinds of crops would give the best yields in specific locations, and that the TerraSentia will do it much faster than humans.

Applying data analysis to agriculture helps farmers remove much of the guesswork from what they do. Data can help them predict the outcome of a growing season, target a pest or crop disease problem and more. For these reasons and others, data analysis should remain prominent in agriculture for the foreseeable future.

  1. Energy 

Statistics indicate global energy demand will increase by at least 30% over the next two decades. Many energy industry companies have turned to advanced data analysis technologies to prepare for that need. Some solutions examine rocks to improve the detection of oil wells, while others seek to maximize production over the lifetime of an oilfield.

Data collection in the energy sector is not new, but there’s been a long-established habit of only using a small amount of the overall data collected. That’s now changing as professionals are more frequently collecting new data, plus converting information from years ago into usable data.

Strategic data analysis could also be a good fit for renewable energy efforts. A better understanding of weather forecasts could help energy professionals pinpoint how much a solar panel or farm could contribute to the electrical grid on a given day.

Data analysis helps achieve that goal. For example, some solutions can predict the weather up to a month in advance. Then, it’s possible to increase renewable power generation by up to 10%.

  1. Construction

Construction projects can be costly and time-consuming, although the results are often impressive. Construction professionals must work with a vast amount of data as they meet customers’ needs. Site plans, scheduling specifics, weather information and regulatory documents all help define how the work progresses and whether everything stays under budget.

Construction firms increasingly use big data analysis software to pull all the information into one place and make it easier to use. That data often streamlines customer communications and helps with meeting expectations. In one instance, a construction company depended on a real-time predictive modeling solution and combined it with in-house estimation software.

The outcome enabled instantly showing a client how much a new addition would cost. Other companies that are starting to use big data in construction note that having the option substantially reduces their costs — especially during the planning phase before construction begins. Another company is working on a solution that can analyze job site photos and use them to spot injury risks.

Data Analysis Increases Success

The four industries mentioned here have already enjoyed success by investigating the potential data analysis offers. People should expect them to continue making gains through 2020.

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