Recap zum MeasureCamp 2017 in Paris

Künstliche Intelligenz und Machine Learning waren die neusten Trends auf dem MeasureCamp in Paris. Die „Unkonferenz“ zum Thema Digital Analytics fand am 24.06.2017 statt und war mit knapp 200 Teilnehmern gut besucht. Die Vorträge wurden hauptsächlich auf Französisch gehalten, vereinzelt gab es auch welche auf Englisch. Was ich aus den einzelnen Sessions mitgenommen habe, stelle ich euch hier vor.

Das Konzept des MeasureCamps

Im Rahmen vom MeasureCamp hatte jeder Teilnehmer die Möglichkeit eine oder mehrere Sessions einzureichen bzw. zu halten. Diese konnten sowohl in Form einer Diskussion, eines Vortrags oder als Mischform aus beidem aufgesetzt, sowie mit Kenntnisstand versehen werden. Die Sessions ließen sich über ein schwarzes Brett eingesehen, an dem im Anschluss von den Teilnehmern der beste Beitrag gewählt wurde.

Das schwarze Brett liefert einen Überblick über die Sessions des Tages

Das schwarze Brett liefert einen Überblick über die Sessions des Tages

Insgesamt gab es acht Räume, in denen parallel 30-minütige Sessions liefen.

Nachdem in der Einführungssession die einzelnen Teilnehmer, Organisatoren und Sponsoren vorgestellt und der Ablauf der „Unkonferenz“ geklärt wurde, ging es mit den einzelnen Sessions los.

Einer der Sponsoren war Commanders Act, die auch versucht haben die digitale Welt abzubilden, natürlich Ihrer Produkte eingeschlossen.

Einer der Sponsoren war Commanders Act, die auch versucht haben die digitale Welt abzubilden, natürlich Ihrer Produkte eingeschlossen.

Session 1: Un chiffre c’est bien, 2 chiffres c’est mieux! by Angélique de Taddeo

Angélique de Taddeo von AB Tasty stellte in ihrer Session das Unternehmen sowie die Referenzen vor und gab eine Einführung in das Tool und die Testmöglichkeiten von AB Tasty.

Session zu AB Tasty

Session zu AB Tasty

Session2 – Artificial Intelligence by Camille Chaudet

Camille Chaudet hielt einen Vortrag zu künstlicher Intelligenz. Sie zeigte, welche Algorithmen Machine Learning zu Grunde liegen. Diese basieren auf drei Methoden: Klassifizierung (Kategorisierung), Clustering (ähnliche Kategorien gruppieren) und Regression. Außerdem ging sie auf Deep Learning und Neural Networks ein und stellte den Descent Algorithm vor.(Mehr zu Machine Learning findet ihr im Artikel “Künstliche Intelligenz im Einsatz“.

Deutlich wird, dass Machine Learning immer mehr zum Einsatz kommt und dass sich Data Science aktuell dynamisch voran entwickelt.

Dieser Vortrag wurde zur besten Session des Tages gewählt.

Session 3 – Top 15 GTM-Tricks & Tipps / Les 15 meilleures astuces sur Google Tag Manager by Aristide Riou

Aristide Riou stellte in ihrer Session folgende Tipps & Tricks im Umgang mit dem Google Tag Manager vor:

  1. Nach Erstellung des GTM-Containers eine leere Version veröffentlichen (Sobald der GTM auf der Webseite eingebaut wird, muss eine veröffentlichte Version von ihm existieren, ansonsten wirft die Webseite Fehler aus.)
  2. Verwendung eines „Markierungsplans“ für die GTM-Tags anhand von Suffixen, um diese zu klassifizieren
  3. Ablaufdatum-Option sinnvoll verwenden
  4. Workspaces sinnvoll nutzen
  5. Verwendung der Variablen „random number“, um das Sampling zu limitieren
  6. Verwendung einer benutzerdefinierten Dimension „ID und GTM-Version“
  7. Verwendung einer benutzerdefinierten Metrik „Tag-Name“
  8. Verwendung der „try…catch“ Methode für GTM-Tags (zur Erfassung von GTM JavaScript-Fehlern)
  9. Tracking interner Kampagnen schützen
  10. Ecommerce-Daten ordnen (Steps für bessere Erfassung)
  11. Trigger faktorisieren
  12. App-Container exportieren und aktualisieren
  13. Vor- und Nachteile von den GTM V4/V5 Apps
  14. Easy Debbugging für Apps unter Firebase
  15. Tutorium zur Einführung in den GTM (http://aristide-riou.fr/blog/)

Session 4 – Le paradoxe de Simpson by David Quargnul

David Quargnul stellte in seiner Session das Simpson-Paradoxon vor und zeigte auf, wie man Zahlen trotzdem richtig auswerten kann.

Definition (Wikipedia): „Das Simpson-Paradoxon ist ein Paradoxon aus der Statistik. Dabei scheint es, dass die Bewertung verschiedener Gruppen unterschiedlich ausfällt, je nachdem ob man die Ergebnisse der Gruppen kombiniert oder nicht. Dieses Phänomen tritt oft bei statistischen Auswertungen in den Sozialwissenschaften und in der Medizin auf. Das Simpson-Paradoxon ist möglich, wenn mehrere Vierfeldertafeln mit einem Chancenquotienten kleiner (größer) als 1 zu einer Gesamttafel zusammengefasst werden, die einen Chancenquotienten größer (kleiner) als 1 aufweist.“

Wichtige Kernpunkte waren:

  • Verwirrungsfaktor und richtige Zahleninterpretation (Factor de confusion!)
  • Totale Verteilung vs. unterteilte Verteilung mehrerer Optionen/Dimensionen nach Gruppen

Ratschlag als Zusammenfassung: Fahrt Random-Analysen und verifiziert jedoch immer die Konsistenz und Konformität der analysierten Populationen. Behaltet euren kritischen und „in-Frage-stellenden“ Blick. Korrelation ist nicht gleich Kausalität, interpretiert die Daten richtig😊

Session zum Simpson-Paradoxon

Session zum Simpson-Paradoxon

Session 5 – The “right” amount of tracking by Peter O’Neil

In Peter O’Neils Session ging es darum, die richtigen Dinge zu tracken und wie man diese definiert und bewertet. Er sammelte Ideen in einer Gruppen-Diskussion und notierte diese mit Prioritäten-Score von 1-5.

Was sollte Bestandteil eines Tracking-Konzepts sein?

Was sollte Bestandteil eines Tracking-Konzepts sein?

Dabei unterschied er zwischen:

  • Zu trackende Daten/Interaktionen vs. einzurichtende Features
  • Hilfreich vs. gut zu wissen
  • Basic vs. Fortgeschritten

Learning: Man muss immer abwägen, wie das Tracking-Konzept angegangen wird und am besten mehrere Ebenen der Implementierung definieren – von den Must Have’s hin zu den Nice to Have’s.

Session 6 – Lead Tracking for B2B by Lukas Harms

Der Kölner Kollege Lukas Harms von rankingCHECK zeigte in seiner Session, wie man Leadtracking für B2B Kunden aufsetzen kann.

  • Step 1: Company goals & Stakeholders definieren
  • Step 2: Lead & Attributes definieren
  • Step 3: Dokumentation
  • Check: Valide Lead-Werte
  • Step 4: Implementation (GTM/datalayer)
  • Step 5: Auswerten: Lead-Event in Google Analytics mit den Lead-Werten als Aktionen/Labels-Kombinationen

Session 7 – Analytics Therapy by Peter O’Neil

Es wurden in einer Gruppendiskussion Frustrationen und üblichste und häufigste Problemfälle mit Entwicklern, Managern und Tools ausgetauscht und Tipps aus der Erfahrung der verschiedenen Teilnehmer abgeleitet.

Abschlusssession

Am Ende des Tages wurde in der Abschlusssession der beliebteste Beitrag ermittelt. Gewonnen hat Camille Chaudet mit ihrem Vortrag zur Künstlichen Intelligenz. Außerdem gab es eine Bücher-Tombola, bei der Analytics Bücher unters Volk gebracht wurden. Danach folgte eine Vorstellung der nächsten MeasureCamps in anderen Städten. Schließlich wurden alle Teilnehmer mit Bussen abgeholt und in Richtung Afterparty im Parise Pub „The Frog“ gefahren.

Fazit

Die Organisation des MeasureCamps war super und die Atmosphäre locker und angenehm. Es wurden viele interessante Themen angesprochen und dank des Barcamp-Charakters war genug Platz für Spontaneität und Kreativität. Während der Sessions gab es eine aktive Beteiligung der Teilnehmer und auch zwischen und nach den Sessions war der Austausch mit den anderen Teilnehmern bereichernd.

Hier geht’s zur Veranstaltungswebsite

Madlena mit zwei Kolleginnen von rankingCHECK

Madlena mit zwei Kolleginnen von rankingCHECK

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