Diskrete vs. kontinuierliche Daten: Wichtige Unterschiede und Beispiele für Vermarkter

Wenn du mit Marketingdaten arbeitest, wirst du auf verschiedene Arten von quantitativen Daten stoßen, darunter diskrete und kontinuierliche Daten. Die richtige Visualisierung dieser Datentypen erhöht die Glaubwürdigkeit deines Berichts und hilft deinen Kunden, bessere Entscheidungen zu treffen.

Dieser Leitfaden erklärt den Unterschied zwischen diskreten und kontinuierlichen Datensätzen und erklärt, warum die Kenntnis dieser Unterschiede nicht nur für Statistikstudenten wichtig ist, sondern auch für dich, wenn du mit Kundendaten zu tun hast. Erfahre, welche Methoden zur Datenvisualisierung für die einzelnen numerischen Datentypen am besten geeignet sind und wie DashThis dir helfen kann, deine Marketingdaten effektiv zu präsentieren.

Inhaltsübersicht

• Was sind diskrete Daten?
• Was sind kontinuierliche Daten?
• Diskrete vs. kontinuierliche Daten - wichtige Unterschiede für Vermarkter
• Wie du sowohl diskrete als auch kontinuierliche Daten in deinen Marketingberichten kombinierst
• Automatisiere deine Marketingberichte und Datenvisualisierung mit DashThis

Was sind diskrete Daten?

Diskrete Variablen bestehen aus ganzen Zahlen (Ganzzahlen) ohne Brüche oder Dezimalwerte. Im Marketing sind das in der Regel nicht-negative ganze Zahlen, da es keine negativen Klicks oder Verkäufe geben kann. Du kannst diese Werte zählen und beschreibst sie normalerweise mit dem Ausdruck "die Anzahl der".

Denke an alltägliche Beispiele für diskrete Daten, wie das Zählen der Schüler in einem Klassenzimmer oder die Bestimmung von Schuhgrößen. Im Marketing tauchen diskrete Daten überall in deinen Kampagnen und Berichten auf, zum Beispiel:

• Verkaufte T-Shirts
• Diesen Monat gesendete Emails
• Eindrücke oder Menschen, die mit einer Instagram-Rolle erreicht wurden
• Anzeigenklicks nach Meta-Anzeigenkampagne
• Insgesamt engagierte Sitzungen im Mai

Beste Diagrammtypen für diskrete Daten

Verschiedene Arten von Diagrammen eignen sich gut für bestimmte Datenanalyseanforderungen. Für diskrete Daten sind Balkendiagramme, Tortendiagramme und gestapelte Säulen die beste Wahl, denn sie zeigen dir die Gesamtzahlen und lassen dich genau sehen, woraus sich die Gesamtzahlen zusammensetzen.

Balkendiagramme sind besonders nützlich für direkte Vergleiche. Sie helfen dir, einzelne Kennzahlen über verschiedene Kampagnen oder Zielgruppensegmente hinweg zu vergleichen, z. B. bei der Analyse von engagierten Sitzungen auf verschiedenen Landing Pages.

Alternativ eignen sich Kreisdiagramme gut, um aggregierte Kennzahlen in Kategorien aufzuschlüsseln. Sie sind nützlich, um E-Mail-Listen in verschiedene Zielgruppen zu segmentieren oder die Klickraten nach Altersgruppen zu analysieren.

Aber was ist, wenn du die Möglichkeiten eines Tortendiagramms nutzen und gleichzeitig sehen willst, wie sich die Prozentsätze im Laufe der Zeit verändern?

Ein gestapeltes Säulendiagramm gliedert die Gesamtzahlen in einzelne Komponenten auf und zeigt Veränderungen über verschiedene Zeiträume hinweg. Mit diesem Format lassen sich SEO-Kennzahlen wie der prozentuale Anteil des organischen Traffics oder die Gesamtzahl der Conversions aus organischen Quellen über die Monate hinweg effektiv darstellen. Der klare Vergleich zwischen den Zeiträumen kann dir helfen, die Auswirkungen deiner SEO-Ergebnisse aufzuzeigen und deine Argumente bei der Überprüfung einer Kundenkampagne zu stärken.

Tipp: DashThis wählt die besten Visualisierungsstile durch voreingestellte Widget-Optionen aus und vereinfacht so die Darstellung deiner Daten.

Während sich Balkendiagramme gut für diskrete Daten eignen, fragst du dich vielleicht: Was ist mit Liniendiagrammen? Sind sie nicht vielseitig genug für alle Arten von Daten?

Nun, hier ist das Problem. Die Verwendung eines Liniendiagramms stellt diskrete Daten falsch dar, indem es einzelne Punkte mit Linien verbindet. Wenn du zum Beispiel E-Mail-Öffnungen in einem Liniendiagramm verfolgst, suggerieren die Verbindungslinien, dass zwischen den verschiedenen Werten Bruchteile wie 2,5 oder 3,7 Öffnungen liegen. E-Mail-Öffnungen kommen aber nur in ganzen Einheiten vor - du kannst keine Teilwerte wie 2,5 haben, sondern nur ganze Zahlen wie 2, 3 oder 4 E-Mail-Öffnungen.

Was sind kontinuierliche Daten?

Kontinuierliche Daten sind präzise Messungen, die jeden bestimmten Wert innerhalb eines Bereichs annehmen können, einschließlich Dezimalzahlen und Brüchen. Das bedeutet, dass es eine unendliche Anzahl von Werten zwischen zwei beliebigen Punkten gibt. Dein Umrechnungskurs könnte zum Beispiel 2,5 %, 2,51 %, 2,512 % oder ein beliebiger Dezimalwert dazwischen sein - im Gegensatz zu diskreten Daten, bei denen du auf ganze Zahlen beschränkt bist.

Kurz gesagt, wenn du "Wie viel?" oder "Wie lange?" statt "Wie viele?" fragen kannst, handelt es sich wahrscheinlich um kontinuierliche Daten.

Beispiele für kontinuierliche Daten im digitalen Marketing sind:

• Umsatzkennzahlen wie der Customer Lifetime Value und der durchschnittliche Bestellwert
• Leistungskennzahlen für Kampagnen wie Kosten pro Klick, Konversionsrate oder Klickrate.
• Zeitbasierte Engagement-Kennzahlen wie durchschnittliche Sitzungsdauer, Verweildauer auf der Seite und Absprungrate

Wie du kontinuierliche Datenvariablen visualisierst

Zu den besten Visualisierungswerkzeugen für kontinuierliche Daten gehören Liniendiagramme und Messdiagramme. Hier erfährst du, wann du sie verwenden solltest.

Liniendiagramme zeigen Veränderungen von kontinuierlichen Datenvariablen innerhalb eines bestimmten Bereichs im Laufe der Zeit an, wie z. B. Konversionsraten oder den durchschnittlichen Bestellwert. Sie ermöglichen es dir auch, mehrere zusammenhängende Kennzahlen im Laufe der Zeit zu verfolgen, wie z. B. Zusammenhänge zwischen Seitenladezeiten und durchschnittlichem Bestellwert, um Muster zu erkennen, die deinen Checkout-Prozess für den E-Commerce verbessern könnten, oder um festzustellen, ob es Unterschiede bei den Kennzahlen im Laufe der Zeit gibt.

Bei zielgerichteten Variablen, die eine genaue Überwachung erfordern, helfen dir die Widgets, deinen Fortschritt zu verfolgen. Sie zeigen dir, wie nah du an deinen Zielen bist - egal, ob du die Kosten pro Conversion oder die Umsatzziele verfolgst. Diese Widgets bieten außerdem einen farbkodierten visuellen Kontext - du weißt sofort, ob du deine Ziele erreicht hast oder nicht.

Diskrete vs. kontinuierliche Daten - wichtige Unterschiede für Vermarkter

Die Wahl der richtigen Visualisierung für deinen Datentyp verhindert Verwirrung beim Kunden und schafft Vertrauen in deine analytische Kompetenz. Mit dieser Übersichtstabelle kannst du schnell den Unterschied zwischen diesen Datentypen erkennen.

Wie du sowohl diskrete als auch kontinuierliche Daten in deinen Marketingberichten kombinierst

Marketingkampagnen lassen sich nicht in eine Schublade stecken. Die effektivsten Strategien mischen beide Datentypen. Hier sind einige Beispiele aus der Praxis, die zeigen, wie du diskrete und kontinuierliche Variablen in deiner Berichterstattung kombinieren kannst.

Leistung der E-Mail-Kampagne

E-Mail-Marketingberichte zeigen sowohl rohe Zahlen (Listengröße, Öffnungen, Klicks) als auch Prozentsätze (Öffnungsrate, Absprungrate). Um festzustellen, ob deine Betreffzeilen einem A/B-Test unterzogen werden müssen, kannst du die Öffnungsrate und die Klickrate (CTR) in einem Liniendiagramm darstellen, um Muster zu erkennen, wie die Abonnenten mit deinen E-Mails interagieren.

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Leistung im E-Commerce

E-Commerce-Berichte kombinieren diskrete Werte wie die Anzahl der Transaktionen mit kontinuierlichen Daten, wie z. B. der Anzahl der Schlüsselereignisse und dem durchschnittlichen Bestellwert. Wenn du diese Zahlen zusammen analysierst, kannst du den Checkout-Prozess deines Kunden verfeinern und die besten Produkte für saisonale Verkäufe identifizieren.

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Google Analytics 4 Website-Analysebericht

Die GA4-Kennzahlen erfassen sowohl einzelne Ereignisse als auch das kontinuierliche Besucherverhalten. Die Betrachtung spezifischer Zahlen wie Sitzungen und Konversionen zusammen mit Metriken wie Absprung- und Engagement-Raten gibt dir ein klares Bild davon, wie deine Website funktioniert.

Wie wäre es, wenn du deine kanalübergreifenden Akquisitionskampagnen in monatlichen Zeitabständen überprüfst? Wenn du 10.000 Empfehlungssitzungen mit einer Konversionsrate von 2,3 % vergleichst, verstehst du sowohl das Volumen als auch die Qualität deines Traffics. Anhand dieser Zahlen kannst du deinen nächsten Schritt festlegen - ob du dich auf die Steigerung der Besucherzahlen oder die Feinabstimmung deines Konversionsprozesses konzentrierst.

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Automatisiere deine Marketingberichte und Datenvisualisierung mit DashThis

Wenn sich deine Marketing-Kennzahlen direkt auf die Leistung deiner Kunden auswirken, führt das Verständnis der Datenklassifizierung zu klareren und effektiveren Kundenberichten. Deshalb ist es keine Zeitverschwendung, wenn du dich um die Grundlagen deiner Datenanalyse kümmerst. Du stellst sicher, dass deine Berichte genau sind und deine Kampagnenergebnisse so glaubwürdig wie möglich sind.

Wende diese Berichterstattungsprinzipien an, um Berichte zu erstellen, die gut aussehen und deinen Kunden helfen, ihre Marketingergebnisse zu verstehen. DashThis enthält voreingestellte Diagramme und Widgets zur Visualisierung deiner Marketing-Kennzahlen, sodass du mehr Zeit mit der Analyse der Daten verbringen kannst, anstatt Diagramme auszuwählen. Teste DashThis noch heute mit einer 14-tägigen Testversion.