Search (3 results, page 1 of 1)

  • × language_ss:"d"
  • × classification_ss:"ST 205"
  1. Hassler, M.: Web analytics : Metriken auswerten, Besucherverhalten verstehen, Website optimieren ; [Metriken analysieren und interpretieren ; Besucherverhalten verstehen und auswerten ; Website-Ziele definieren, Webauftritt optimieren und den Erfolg steigern] (2009) 0.01
    0.011228278 = product of:
      0.022456557 = sum of:
        0.022456557 = product of:
          0.044913113 = sum of:
            0.044913113 = weight(_text_:daten in 3586) [ClassicSimilarity], result of:
              0.044913113 = score(doc=3586,freq=2.0), product of:
                0.24402376 = queryWeight, product of:
                  4.759573 = idf(docFreq=1029, maxDocs=44218)
                  0.051270094 = queryNorm
                0.18405221 = fieldWeight in 3586, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  4.759573 = idf(docFreq=1029, maxDocs=44218)
                  0.02734375 = fieldNorm(doc=3586)
          0.5 = coord(1/2)
      0.5 = coord(1/2)
    
    Abstract
    Web Analytics bezeichnet die Sammlung, Analyse und Auswertung von Daten der Website-Nutzung mit dem Ziel, diese Informationen zum besseren Verständnis des Besucherverhaltens sowie zur Optimierung der Website zu nutzen. Je nach Ziel der eigenen Website - z.B. die Vermittlung eines Markenwerts oder die Vermehrung von Kontaktanfragen, Bestellungen oder Newsletter-Abonnements - können Sie anhand von Web Analytics herausfinden, wo sich Schwachstellen Ihrer Website befinden und wie Sie Ihre eigenen Ziele durch entsprechende Optimierungen besser erreichen. Dabei ist Web Analytics nicht nur für Website-Betreiber und IT-Abteilungen interessant, sondern wird insbesondere auch mehr und mehr für Marketing und Management nutzbar. Mit diesem Buch lernen Sie, wie Sie die Nutzung Ihrer Website analysieren. Sie können z. B. untersuchen, welche Traffic-Quelle am meisten Umsatz bringt oder welche Bereiche der Website besonders häufig genutzt werden und vieles mehr. Auf diese Weise werden Sie Ihre Besucher, ihr Verhalten und ihre Motivation besser kennen lernen, Ihre Website darauf abstimmen und somit Ihren Erfolg steigern können. Um aus Web Analytics einen wirklichen Mehrwert ziehen zu können, benötigen Sie fundiertes Wissen. Marco Hassler gibt Ihnen in seinem Buch einen umfassenden Einblick in Web Analytics. Er zeigt Ihnen detailliert, wie das Verhalten der Besucher analysiert wird und welche Metriken Sie wann sinnvoll anwenden können. Im letzten Teil des Buches zeigt Ihnen der Autor, wie Sie Ihre Auswertungsergebnisse dafür nutzen, über Conversion-Messungen die Website auf ihre Ziele hin zu optimieren. Ziel dieses Buches ist es, konkrete Web-Analytics-Kenntnisse zu vermitteln und wertvolle praxisorientierte Tipps zu geben. Dazu schlägt das Buch die Brücke zu tangierenden Themenbereichen wie Usability, User-Centered-Design, Online Branding, Online-Marketing oder Suchmaschinenoptimierung. Marco Hassler gibt Ihnen klare Hinweise und Anleitungen, wie Sie Ihre Ziele erreichen.
  2. Social Semantic Web : Web 2.0, was nun? (2009) 0.01
    0.009624238 = product of:
      0.019248476 = sum of:
        0.019248476 = product of:
          0.038496953 = sum of:
            0.038496953 = weight(_text_:daten in 4854) [ClassicSimilarity], result of:
              0.038496953 = score(doc=4854,freq=2.0), product of:
                0.24402376 = queryWeight, product of:
                  4.759573 = idf(docFreq=1029, maxDocs=44218)
                  0.051270094 = queryNorm
                0.15775904 = fieldWeight in 4854, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  4.759573 = idf(docFreq=1029, maxDocs=44218)
                  0.0234375 = fieldNorm(doc=4854)
          0.5 = coord(1/2)
      0.5 = coord(1/2)
    
    Content
    Semantische Content Management Systeme - Erich Gams und Daniel Mitterdorfer Tag-Recommender gestützte Annotation von Web-Dokumenten - Andreas Blumauer und Martin Hochmeister Semantische Wikis - Sebastian Schaffert, François Bry, Joachim Baumeister und Malte Kiesel Semantische Mashups auf Basis Vernetzter Daten - Sören Auer, Jens Lehmann und Christian Bizer Web-gestütztes Social Networking am Beispiel der "Plattform Wissensmanagement" - Stefanie N. Lindstaedt und Claudia Thurner Explorative Netzwerkanalyse im Living Web - Gernot Tscherteu und Christian Langreiter Semantic Desktop - Leo Sauermann, Malte Kiesel, Kinga Schumacher und Ansgar Bernardi Social Bookmarking am Beispiel BibSonomy - Andreas Hotho, Robert Jäschke, Dominik Benz, Miranda Grahl, Beate Krause, Christoph Schmitz und Gerd Stumme Semantic Wikipedia - Markus Krötzsch und Denny Vrandecic Die Zeitung der Zukunft - Christoph Wieser und Sebastian Schaffert Das Semantic Web als Werkzeug in der biomedizinischen Forschung - Holger Stenzhorn und Matthias Samwald
  3. Web 2.0 in der Unternehmenspraxis : Grundlagen, Fallstudien und Trends zum Einsatz von Social-Software (2009) 0.01
    0.008020199 = product of:
      0.016040398 = sum of:
        0.016040398 = product of:
          0.032080796 = sum of:
            0.032080796 = weight(_text_:daten in 2917) [ClassicSimilarity], result of:
              0.032080796 = score(doc=2917,freq=2.0), product of:
                0.24402376 = queryWeight, product of:
                  4.759573 = idf(docFreq=1029, maxDocs=44218)
                  0.051270094 = queryNorm
                0.13146587 = fieldWeight in 2917, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  4.759573 = idf(docFreq=1029, maxDocs=44218)
                  0.01953125 = fieldNorm(doc=2917)
          0.5 = coord(1/2)
      0.5 = coord(1/2)
    
    Footnote
    Illustrieren die Fallstudien den aktuellen state-of-the-art vor allem großer Unernehmen, so geht das fünfte und abschließende Kapitel unter der Überschrift "Visionen und Trends" auf zukünftige Entwicklungen ein. Dabei stellen die Autoren zunächst das Verfahren der (Netzwerkanalyse vor, die einen Beitrag zum Verständnis von Struktur, Entwicklungsdynamik und Nutzung großer sozialer Netzwerke liefern kann, und schildern dann am praktischen Beispiel einer Großbäckerei den Ansatz einer living corporate landscape (Unternehmenslandkarte 2.0). Bei beiden Beispielen steht aber weniger der Einsatz von social software an sich im Vordergrund, sondern eher der Einsatz innovativer (Daten-)analytischer Verfahren und Repräsentationen, ggf. mit Bezug zu bestehenden social software-Anwendungen. Insofern wird deutlich, dass sich social software mit anderen Anwendungen im Bereich business intelligence koppeln lässt und so ein Mehrwert für die Unternehmen erzeugt werden kann. Zu den weiteren Technologien, die zukünftig social software-Anwendungen ergänzen können, zählen die Autoren virtuelle Welten und das semantic web, wodurch auch die Bandbreite künftiger Technologiekoppelungen im Umfeld der social software deutlich wird. Ein Glossar und ein sehr ausführliches Literaturverzeichnis runden den Band ab. Den Autoren gelingt es, anhand einer Vielzahl von Einzelstudien den aktuellen Stand des Einsatzes von Web 2.0-Anwendungen im Unternehmen darzustellen. Dass dabei tendenziell Großunternehmen im Mittelpunkt stehen, kann kaum verwundern, da anzunehmen ist, dass diese eher die Ressourcen verfügbaren haben, um solche Lösungen umzusetzen - und gleichzeitig mit der Unternehmensgröße auch die Dringlichkeit von Wissensmanagement-Maßnahmen wächst. Ungeachtet dieser Tatsache dürfte der Band aber gerade auch für kleinere Unternehmen oder Institutionen von Interesse sein, die aus den konkreten Erfahrungen, die in den Fallstudien geschildert werden, lernen wollen und sich dies für eigene Vorhaben zu Nutze machen wollen. Dabei ist der Band allerdings weniger ein Vademecum für die konkrete Umsetzung eines Web 2.0-Projektes, sondern dient der Einarbeitung in die heterogene Szenerie des derzeitigen Web 2.0-Einsatzes."