Open Data als Businessgrundlage Andreas Woditschka CFO | andreas@eversport.at.

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Open Data als BusinessgrundlageAndreas Woditschka CFO | andreas@eversport.at

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.

Lösung

Toolszur Bewerbung und

Verwaltung

PlätzeKurse & Camps

Plattformzum Suchen, Vergleichen & Buchen

SportlerSport Anbieter

Produkt

Produkt

Produkt

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

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

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 rateund time on site

Content

Technology

Backlinks

Social & User Signals

http://www.searchmetrics.com/knowledge-base/ranking-factors/

Eversport Traffic

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organic # Sitzungen

Was ist passiert?

Rela

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organic # Sitzungen

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)

Content Strategie

Open data 3rd Party Data Own Data =++

ETL Prozess

Open data

3rd Party Data

Own Data

Relevant Data

extract

extract

extract transform

ImportData load

Herausforderungen

1)Keine Daten

Open Data für Sportstätten in Österreich

Herausforderungen

1) Keine Daten

2)Alte & Falsche Daten

Herausforderungen

1) Kein Daten

2) Alte & Falsche Daten

3)Unterschiedlichste Daten-Typen

Daten Typen

XLS / CSV

DBF QGS

Herausforderungen

1) Kein Daten

2) Alte & Falsche Daten

3) Unterschiedlichste Daten-Typen

4)Technische Grenzen

Lösungen

1)Kontinuierliches Training

ETL Prozess

1. Datenstruktur normalisieren2. Duplikate entfernen3. Verarbeitung von Fremdschlüssel4. 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)

Regular expression

„…sequence of characters that forms a special pattern“

Lösung

1) Kontinuierliches Training

2)Einsatz von unterschiedlichsten Tools

Tools

google refine

notepad++

Lösung

1) Kontinuierliches Training

2) Einsatz von unterschiedlichsten Tools

3)Vision für open data @ eversport

Ausblick

Danke!Andreas Woditschka CFO | andreas@eversport.at