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Open Data als Businessgrundlage Andreas Woditschka CFO |

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Präsentation zum Thema: "Open Data als Businessgrundlage Andreas Woditschka CFO |"—  Präsentation transkript:

1 Open Data als Businessgrundlage Andreas Woditschka CFO |

2 Problem Es besteht kein online Marketplatz für Sportaktivitäten. Es ist schwierig für: Sportler Angebote zu suchen, zu vergleichen und zu buchen. Sport Anbieter ihr Angebot zu bewerben und zu verwalten.

3 Lösung Tools zur Bewerbung und Verwaltung Plätze Kurse & Camps Plattform zum Suchen, Vergleichen & Buchen Sportler Sport Anbieter

4 Produkt

5

6

7 Business Modell 1)Sportanbieter mit innovativen und günstigen B2B Lösungen gewinnen 2) Sportanbieter von Online Payment überzeugen 3)Zufriedenen Kunden passende Premium Module verkaufen Werbung Online Payment Kundenbindung

8 Marketing Strategie 1)Top Ranking bei den meisten relevanten Suchergebnissen bei google 2) Werbung bei Sportstätten um ihre Kunden von der Online Buchung zu überzeugen 3) Online Marketing um neue Kunden zu den Sportstätten zu bringen SEO Offline promotion Online promotion

9 SEO Ranking Faktoren 1)Hoch qualitativer & relevanter Content 2)Optimale technische Faktoren wie Geschwindigkeit, Responsive… 3) Menge & Qualität der Backlinks 4)Click-through rate, bounce rate und time on site Content Technology Backlinks Social & User Signals

10 Eversport Traffic

11 Was ist passiert? Relaunch

12 Was hat sich verändert? Content Technology Social & User Signals 1) 20% des Contents wurde nicht übernommen 2) wurde verbessert 3) haben sich verschlechtert (zB Absprungrate)

13 Content Strategie Open data 3 rd Party Data Own Data = + +

14 ETL Prozess Open data 3 rd Party Data Own Data Relevant Data extract transform Import Data load

15 Herausforderungen 1)Keine Daten

16 Open Data für Sportstätten in Österreich

17 Herausforderungen 1)Keine Daten 2)Alte & Falsche Daten

18 Herausforderungen 1)Kein Daten 2)Alte & Falsche Daten 3)Unterschiedlichste Daten-Typen

19 Daten Typen XLS / CSVDBFQGS

20 Herausforderungen 1)Kein Daten 2)Alte & Falsche Daten 3)Unterschiedlichste Daten-Typen 4)Technische Grenzen

21 Lösungen 1)Kontinuierliches Training

22 ETL Prozess 1.Datenstruktur normalisieren 2.Duplikate entfernen 3.Verarbeitung von Fremdschlüssel 4.Anpassung der Daten-Typen (zB: Hausnummer als Text oder Zahl) 5.Standardisierung von Texten (zB: ‚fussball‘ anstelle von ‚fußball‘) 6.Neuberechnung von Daten (zB: Lat/Lon anstelle von BMN) 7.Zusammenführung von Datensätzen (zB zwei Sportvereine auf einem Sportplatz) 8.Daten-Anreicherung (zB Sportart)

23 Regular expression „…sequence of characters that forms a special pattern“

24 Lösung 1)Kontinuierliches Training 2)Einsatz von unterschiedlichsten Tools

25 Tools google refinenotepad++

26 Lösung 1)Kontinuierliches Training 2)Einsatz von unterschiedlichsten Tools 3)Vision für open eversport

27 Ausblick

28 Danke! Andreas Woditschka CFO |


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