Wie datengestützte Marketing Kampagnen funktionieren

Ein gelber Hintergrund mit einem Tablet in der Mitte. Auf dem Tablet befinden sich verschiedene Objekte wie ein Megaphon, eine Lupe, ein Kaffeebecher und ein großes Balkendiagramm.
Ein gelber Hintergrund mit einem Tablet in der Mitte. Auf dem Tablet befinden sich verschiedene Objekte wie ein Megaphon, eine Lupe, ein Kaffeebecher und ein großes Balkendiagramm.

Marketing - oder vielmehr seine Vorgänger Werbung und Verkaufsförderung - entwickelte sich von etwas, das zwischen dem 17. und 19. Jahrhundert aus dem Bauch heraus praktiziert wurde zu etwas strukturierterem und aufschlussreicherem, als die grundlegenden Marktforschung in den 1920er Jahren.

Die daraus resultierenden Daten waren zwar nützlich, aber aufgrund des arbeitsintensiven Aufwands nicht sehr umfangreich. Eine erste Form des datengesteuerten Marketings war geboren. Dann folgte die etwas formalisiertere Marktforschung und das Aufkommen von George Gallup - dem Erfinder der berühmten statistischen Methode der Gallup-Umfrage zur Messung der öffentlichen Meinung - und anderer seiner Art, woraus eine frühe Form der Marketing-Datenwissenschaft entstand.

Dank der ständigen Fortschritte in der Marktforschung und ihrer Analyse wurden die Daten immer umfangreicher, besser und genauer. Sie wurden von Werbeagenturen und Marketingfachleuten immer häufiger genutzt, um Entscheidungen zu treffen und ihre Ausgaben zu begründen und zu rechtfertigen.

Mit dem Aufkommen des öffentlichen Internets im Jahr 1993 und den rasanten Fortschritten in der Informatisierung und digitalen Technologie wendete sich das Blatt erneut. Das Zeitalter von Big Data und Data Science war angebrochen. Heute nutzen rund 4,7 Milliarden Menschen das Internet und 4,2 Milliarden sind in sozialen Medien aktiv. Im Jahr 2021 werden täglich unglaubliche 2,5 Quintillionen Bytes an Daten generiert (eine Quintillion ist eine Million Mal eine Billion, oder eine 1 mit 18 Nullen dahinter) und es wird erwartet, dass sich diese Datenmenge alle zwei Jahre verdoppelt.

Das bedeutet eine Menge potenzieller Marketingdaten und Kundeneinblicke für Marketingfachleute. Natürlich vorausgesetzt, die Datenwissenschaft kann die Spreu vom Weizen trennen und ein Analytik-Experte kann bestimmen, was für eine bestimmte Marketingstrategie nützlich ist. Zwischen Big Data und nützlichen Daten besteht ein großer Unterschied und qualitativ hochwertige Datenwissenschaft kann Big Data für Marketingzwecke tatsächlich sehr "nützlich" machen. In diesem Blog werden wir uns damit beschäftigen, wie Marketing-Teams ihre erfassten Daten durchleuchten können, um die Effektivität von Marketing-Kampagnen zu steigern.

Inhaltsverzeichnis

Datengesteuertes Marketing: Der Weg der Zukunft

Betrachte datengetriebenes Marketing als den Weg der Zukunft. Wenn Marketing mit Data Science Hand in Hand geht, um Big Data effektiv zu einzusetzen, erzielen Marketer in der Regel hervorragende Kampagnenergebnisse. Was beinhaltet eine datengesteuerte Marketingstrategie? Lass uns einige Definitionen näher betrachten.

Definition einer datengesteuerten Strategie

AT Internet, einer der Pioniere der französischen Internetbranche, definiert eine datengesteuerte Strategie wie folgt: "Ein datengesteuerter Ansatz ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten zu betrachten und zu organisieren, mit dem Ziel, ihre Kunden und Konsumenten besser zu bedienen. Durch die Nutzung von Daten zur Steuerung ihrer Maßnahmen kann ein Unternehmen die Botschaften an seine Interessenten und Kunden kontextbezogen und/oder personalisiert gestalten, um einen kundenzentrierteren Ansatz zu verfolgen." Der Prozess, fügt AT Internet hinzu, kann auch als "Datenanalyse" oder sogar als "Datendemokratisierung" bezeichnet werden, denn "der Prozess der Datendemokratisierung bedeutet, Daten für möglichst viele Menschen innerhalb eines Unternehmens zugänglich zu machen".

DialogTech, ein in Chicago ansässiges Unternehmen, das sich auf die Analyse und Optimierung von Telefondaten für Unternehmen spezialisiert hat, gibt seine Definition wie folgt an: "Eine Marketingstrategie, die Daten - die durch Interaktionen mit Verbrauchern und Dritten gewonnen werden - nutzt, um einen besseren Einblick in die Motivationen, Vorlieben und Verhaltensweisen der Verbraucher zu erhalten. Darauf basierend erarbeiten Marketingspezialisten personalisierte Botschaften und Erlebnisse, die den höchstmöglichen Return on Investment (ROI) liefern."

Oft kommen auch die folgenden Fragen auf:

Was ist datengesteuertes Marketing?

Es ist die Nutzung von Daten, die aus verschiedenen Quellen gewonnen werden, die analysiert werden und nach denen gehandelt wird, um die Marketingbemühungen einer Organisation in eine bestimmte Richtung zu lenken. Die Daten geben den Plan vor.

Weshalb ist datengesteuertes Marketing wichtig?

Es nutzt die größtmögliche Bandbreite an aktuellen Daten, um die Strategie zu steuern. Es verlässt sich nicht auf Vermutungen, begrenztes Wissen oder veraltete Forschungsmuster.

Was bedeutet “datengesteuert“?

Dies sind Entscheidungen oder Handlungen, die durch das Erfassen und Analysieren von Daten gesteuert werden.

Wie wird datengestütztes Marketing betrieben?

Die wichtigsten Aktionen sind:

  1. Ziele definieren
  2. Daten erfassen und analysieren
  3. Entwicklung einer Marketingstrategie basierend auf den Erkenntnissen der Daten
  4. Plan umsetzen
  5. Ergebnisse analysieren

Weshalb die Verbreitung von Data Science noch nicht überall erfolgt ist

Was wir bis anhin besprochen haben, sind die Theorie und die Prinzipien hinter datengestützten Kampagnen mithilfe von Datenwissenschaften. Aber werden sie auch von allen Unternehmen genutzt und was sind die Konsequenzen, wenn Data Science nicht als Mittel zur Durchführung erfolgreicher Kampagnen eingesetzt wird?

Möglicherweise liegt die nach wie vor geringe Akzeptanz an einem Mangel an Datenwissenschaftlern sowie an der abschreckenden Natur und den Kosten, die mit der Analyse und der effektiven Nutzung großer Mengen von Marketingdaten verbunden sind. In einer kürzlich von SnapLogic durchgeführte Umfrage zum Thema ‘Mangel an Datenwissenschaftlern‘ gaben 73 % der britischen Unternehmen an, dass ihnen die Talente fehlen, um Initiativen im Bereich künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Data Science durchzuführen. Quanthub, eine Plattform für Datenkompetenz, verfolgt den Mangel an Data Scientists und hat festgestellt, dass im Jahr 2020 ein Mangel an 250.000 Datenwissenschaftlern bestand.

Laut dem Wirtschaftsmagazin Forbes nutzen knapp 36 % der Unternehmen ihre Big Data nicht im vollen Umfang und 47 % haben vor, erst in Zukunft ein Datenanalyse-Tool einzuführen. Der gleiche Artikel zitiert den Meaningful Brands 2019 Report der Havas Group. Dieser prognostiziert, dass 81 % der europäischen Marken aussterben könnten, weil sie keine relevanten Inhalte erstellen und keine personalisierten Rabatte anbieten können.

Gemäß Havas analysieren nur 19 % der Unternehmen das Kundenverhalten, segmentieren ihre Zielgruppen korrekt und personalisieren ihre Kampagnenangebote. Forbes weist darauf hin, dass der Einsatz von Data Science zur Gewinnung solcher Erkenntnisse diese Unternehmen dazu befähigen würde, "zu wissen, was die Kunden wollen und wann sie es wollen" und dass der Preis für Marketingteams, die diese Informationen ignorieren, ein "schnelles Ausscheiden" aus dem Geschäft sein könnte.

Vlad Flaks, CEO von OWOX BI, einer All-in-One Marketing-Analytics-Plattform, stellt fest, dass Unternehmen, die sich nicht um Analytik und Data Science kümmern, auch Gefahr laufen, ihre Werbebudgets zu verschwenden. Dies, weil ihre Marketingmitarbeiter zu wenig über Klickraten, Konversionsraten und andere wichtige Metriken der Customer Journey und des Customer Buy-Ins für Kampagnen wissen. "Wie kann man feststellen, welche Werbemaßnahmen effizient sind, wie viel Geld man für die einzelnen Segmente ausgeben sollte und welche Produkte sich besser verkaufen?", fragt er.

Amir Orad, CEO des israelischen Business-Intelligence-Unternehmens Sisense, sagte auf einer Technologiekonferenz in New York im Jahr 2019, dass Unternehmen, welche die Implementierung von Datenwissenschaft versäumen, um bereits vorhandene Big Data richtig zu nutzen, mit hoher Wahrscheinlichkeit aus dem Markt ausscheiden werden.

overhead photo of a laptop and coffee mug on a pink surface

Entwicklung einer datengesteuerten Kampagnenstrategie

Die effektive Nutzung von Marketingdaten zur Steuerung von Kampagnen scheint also immer noch etwas lückenhaft zu sein – infolge von nicht überzeugter CMOs, gekürzter Marketingbudgets, begrenzter Personalressourcen, komplexer Datenwissenschaft und hochbezahlter Data Scientists. Daher kann man davon ausgehen, dass Unternehmen, die eine erfolgreiche datenfokussierte Marketingstrategie umsetzen können, einen deutlichen Wettbewerbsvorteil haben.

Wenn du dich fragst: "Wie funktioniert datengestütztes Marketing?", findest du hier einige wichtige Trends, die von Marketingfachleuten bei der Entwicklung einer datengestützten Kampagnenstrategie beachtet werden sollten.

Verlagerung zu selbst gewonnene Daten

Die Einschränkungen bei der Nutzung von Daten von Drittanbietern nehmen aufgrund der EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und anderer, immer strenger werdender weltweiter Vorschriften zum Schutz der Verbraucherdaten zu. Folglich werden First Party Data – genauer gesagt Big Data, die Unternehmen über ihre eigenen Kunden erfassen und mit Hilfe von Datenwissenschaften analysieren - für Kampagnen in Zukunft immer wichtiger werden.

Zunehmende Nutzung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

Ein weiterer Trend, den wir beobachten, ist ein verstärkter Fokus auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Data Science Anwendungsfällen wie Vorhersagenanalysen und intelligente Chatbots. Laut der Website Towards Data Science werden Bot-Analytics und Chatbot Entwicklungsstrategien in Zukunft "eine Rolle bei der Verbesserung oder sogar Umstrukturierung von Geschäftsprozessen spielen". Das Chatbots Magazin erkennt ähnliche Trends.

Zunehmende Personalisierung von Marketingmaßnahmen

Dies ist bereits einer der Grundpfeiler erfolgreicher datengesteuerter Kampagnen. Weil bei den Konsumenten jedoch der Wunsch nach immer persönlicheren Angeboten besteht, wird die Hyper-Personalisierung noch deutlicher zunehmen. Eine Studie aus dem Jahr 2017 hat ergeben, dass 80 % der Befragten eher bereit sind, ein Unternehmen zu berücksichtigen, wenn es personalisierte Erlebnisse bietet, während 90 % der Befragten aussagten, dass ihnen die Personalisierung wichtig ist. Diese Zahlen dürften in den vergangenen Jahren noch gestiegen sein.

Der kontinuierliche Aufschwung des Cross-Channel-Marketings

Die Anzahl der Touchpoints, über die Menschen mit Marken interagieren, nimmt stetig zu - von Besuchen im Geschäft über Websites, Social Media Kanäle, Handys, Tablets und weiterer zukünftiger Marketingtechnologien. Dies bietet den Unternehmen noch zahlreichere Möglichkeiten, Big Data und wichtige Einblicke zu gewinnen, aber auch zusätzliche Optionen, um die Kampagnenstrategie kanaladäquat abzustimmen.

Mehr Gewicht auf Datensicherheit und angemessene Datenschutzrichtlinien

In Anbetracht des scheinbar unausweichlichen Untergangs von Drittanbieterdaten aufgrund von gesetzlichem und sonstigem Druck ist es von entscheidender Bedeutung, Big Data von Konsumenten zu gewinnen. Dies setzt jedoch voraus, dass euer Unternehmen ethisch korrekt mit persönlichen Daten umgeht und über die entsprechenden Datensicherheitsprotokolle verfügt.

Auflösung von Silos

Wir beobachten eine verstärkte Zusammenarbeit zwischen den Verantwortlichen von Marketingkampagnen und den Datenanalysten und Datenwissenschaftlern hinter den Kulissen. Ein siloartiger Ansatz, der die Datenanalysten und Marketingteams separiert, ist kontraproduktiv. Eine fundierte Beziehung, die das Verständnis für die Customer Journey fördert, ist weitaus vorteilhafter. Das Gleiche gilt für KPIs, welche dem Marketingteam eine stärkere Ausrichtung auf Daten ermöglichen. Um diese Silos aufzubrechen, schaffen größere Marken nach und nach mehr Funktionen für Marketingdatenanalysten.

Cartoon sketch by marketoonist showing the silo mentality of office. Cartoon characters look beyond a castle built in an office while others look on stating "out silo mentality may be getting out of hand".

Die wichtigsten Marketing-Datentrends

Gibt es unter all diesen Trend einen, der in Bezug auf die Bedeutung von Big Data Marketing im Jahr 2021 besonders hervorsticht?

Personalisiertes Marketing

Sie alle sind äußerst wichtig, aber für erfolgreiche Kampagnen ist die Personalisierung wohl am entscheidendsten. Wie dir selbst im grundlegendsten Online-Marketingkurs vermittelt wird, ist eine One-to-One-Beziehung mit einem potenziellen Kunden der Heilige Gral für alle Marketingfachleute.

Der einzige Grund, weshalb in der Vergangenheit einheitliche und pauschal ausgerichtete Marketingaktivitäten existierten, ist die Tatsache, dass es, außer unter sehr spezifischen Umständen, keine praktikable Möglichkeit gab, die Werbebotschaft auf eine einzige Zielgruppe auszurichten. Für B2B-Marketer war dies in der Regel aufgrund ihrer genau definierten Zielgruppe einfacher zu bewerkstelligen. Aber heute machen moderne Technologien und Big Data hochpersonalisiertes Messaging möglich - sei es durch gezielte Website-Interaktionen, E-Mail-Kampagnen, Social Media Touchpoints, die Bereitstellung großartiger Inhalte für hochspezifische Zielgruppen oder durch andere gezielte Mechanismen.

"Im Wesentlichen erweitert datengesteuertes Marketing die 25 Jahre alte Marketingphilosophie, die erstmals von Don Peppers und Martha Rogers formuliert wurde; ihre damals revolutionäre, personalisierte 'One-to-One'-Marketingphilosophie. Die Fokussierung auf jeden einzelnen Interessenten und Kunden mit Hilfe von datengestütztem Marketing hat das One-to-One-Konzept auf ein neues Level gehoben, dem in der Vergangenheit nur die Technologie im Weg stand", schreibt DemandJump, ein US-amerikanisches Unternehmen für Marketing-Software, in einem Blogbeitrag.

Cross-Channel-Marketing

Cross-Channel-Marketing ist ein weiterer entscheidender Faktor, weil die Anzahl der Kanäle - und damit auch die Touchpoints – über die Verbraucher im Rahmen einer Kampagne angesprochen werden wollen, immer weiter ansteigen. TikTok beispielsweise war noch vor einigen Jahren eine weitgehend unbekannte Social Media Plattform. Ein erfolgreiches, modernes Unternehmen muss also immer und überall präsent sein und auf verschiedene Arten kommunizieren.

Eine diversifizierte Content-Strategie

"Deine Content-Strategie muss mit einer vielfältigen Art von Inhalten diversifiziert werden, um ein möglichst breites Publikum auf verschiedenen Kanälen zu erreichen", rät die Social Media Week. "Dies wird dir auch helfen, Kompetenz aufzubauen, was für die Kundenbindung, die Reduzierung der Abwanderung und die allgemeine Markentreue entscheidend ist."

"Ja, betreibe einen Blog. Ein Blog ist ein großartiges SEO-Tool und du weißt bestimmt, wie du Keywords gezielt einsetzen kannst. Aber zusätzlich solltest du Videos drehen, Infografiken erstellen, einen Podcast starten, auf anderen Podcasts und YouTube-Kanälen gastieren, Netzwerke wie TikTok und Instagram nutzen und Beiträge für andere Blogs schreiben. Erstelle ständig verschiedene Inhalte, um dich auf verschiedenen Kanälen vermarkten zu können."

Beispiele für erfolgreiche datengesteuerte Kampagnen

Im Folgenden findest du eine Auswahl an effektiven Kampagnen, in denen Data Science und eine datengetriebene Strategie erfolgreich eingesetzt wurden.

IBM Watson Werbekampagne

Der Gewinner des britischen Campaign Tech Award 2020 für die beste Nutzung von Daten/Insight war IBM Watson, das Computersystem, das in der Lage ist, in natürlicher Sprache gestellte Fragen zu beantworten.

Wie die Publikation Campaign Live erklärt, wollten die Marketingspezialisten von IBM zur Feier der 30-jährigen Partnerschaft mit dem Wimbledon Tennis die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz von Watson während des Turniers 2019 präsentieren. Die Frage für das Marketing-Team war jedoch, wie man die Leute erreichen kann, wenn die meisten Spiele an Wochentagen stattfinden und der Zugang zu Live-Updates für Londoner, die mit der U-Bahn unterwegs sind, schwierig ist. Die Antwort war eine komplexe und überraschende Kampagne, die KI nutzte, um Highlight-Pakete für die Ausstrahlung im digitalen Out-of-Home-Bereich zu erstellen. Watson stelle die Action-Momente aus stundenlangem Filmmaterial zusammen und nutzte dabei unstrukturierte Daten (wie Publikumsgeräusche und Emotionen der Spieler, zum Beispiel Fist-Pumping), um innerhalb von zwei Minuten einen Highlight-Clip zu erstellen. Jeder Punkt auf allen sechs Show-Courts musste gleichzeitig ausgewertet werden, um die Clips auf Bildschirmen in ganz London zu zeigen.

Die Auswertung von IBM zeigte einen steilen Anstieg der Top-of-Mind-Präferenzwerte: von 8 % vor Wimbledon auf 21 % nach der Veranstaltung. Sie erzielten dank der Kampagne zudem einen signifikanten Anstieg des Social AI Share of Voice von 14 % auf 22 %.

Laut Campaign Live wurde das Unternehmen für seine innovativen Marketing-Aktivitäten in Verbindung mit datengesteuerten Kundeninformationen ausgezeichnet.

'Politics of your diet' Kampagne

Grubhub, die amerikanische Online-Plattform für Lebensmittelbestellungen und -lieferungen, verfolgt die Strategie, interessante Inhalte aus den Daten zu erstellen, die sie aus ihren Kundeninteraktionen gewinnt. Danach wird in Zusammenarbeit mit Publishern aus diesen datengenerierten Storys native Werbung kreiert, die sich natürlich anfühlt.

Triggerbee, das in Schweden ansässige Analyse- und Automatisierungsunternehmen, erklärt in einem Blog: Um die Zusammenarbeit mit Publishern mit Schwerpunkt Politik zu erweitern, analysierte GrubHub, wie die Lebensmittelwahl seiner Nutzer mit ihren politischen Neigungen korrelierte und verband diese dann mit Kongressbezirken in den USA, die entweder von den Republikanern oder den Demokraten geführt werden.

Das kreative Konzept lautete "Teste die Politik deiner Ernährung", was einige interessante Storys hervorbrachte, unter anderem, dass Demokraten eher Veggie-Burger und Republikaner lieber Hamburger bestellen.

"Die Ergebnisse waren recht interessant und erleichterten es dem Unternehmen, ihre Daten für neue Partnerschaften mit politischen Publishern zur Verfügung zu stellen", kommentierte Triggerbee. "Es ist einfach zu sehen, wie dieselbe Technik auf andere Branchen angewendet werden könnte, um ihre Native Advertising-Basis zu erweitern und ihre Umsätze zu steigern."

A hand holding a phone with the GrubHub app up, in front of a Just Eat sign

Wie Big Data die ''Lion King''-Kampagne geprägt hat

Ein Beispiel dafür, wie Marketingdaten eure Kampagnen unterstützen können, ist die Fallstudie zum Film ''Der König der Löwen''. Meltwater hat als datenorientiertes Unternehmen den Filmmanagern und ihren Marketers eine Lösung bereitgestellt, um sicherzustellen, dass das 2019er Remake des Klassikers von 1994 nicht der Abwärtsspirale der öffentlichen Zwiespältigkeit und Abneigung folgen würde, die so viele Remakes heimsucht. Die Erkenntnisse, die Meltwater aus den sozialen Medien gewonnen hat, ermöglichten den Marketers des Films eine Feinabstimmung ihrer Strategie.

Durch die Analyse von mehr als 5.000 Erwähnungen in den News auf der ganzen Welt und mehr als 2 Millionen Erwähnungen in den sozialen Medien allein im November 2018 wurde beispielsweise klar, wie wichtig die Promotion der Rückkehr von James Earl Jones in der Neuverfilmung war (er spielte auch im Original eine Schlüsselrolle).

Die Fans waren begeistert, als sie die dröhnende, allgegenwärtige Baritonstimme von Jones (der den Charakter Mufasa spielte) den Trailer für die Neuverfilmung sprechen hörten und schwelgten in der Nostalgie des wiederauferstandenen Klassikers. Im Vergleich dazu hatte die Mitwirkung des globalen Megastars Beyonce an dem Projekt im gleichen Zeitraum nur eine relativ geringe Anzahl an Social Mentions. Dieser interessante Einblick zeigte, dass selbst die Anwesenheit eines zweifellos talentierten Superstars wie Beyonce nicht mit dem Level an Nostalgie mithalten konnte, das es bei der Bewerbung der neuen Version des Films zu betonen und zu nutzen galt.

Wenn du erfahren möchtest, wie du die Meltwater Media Intelligence für deine eigene datengesteuerte Marketingstrategie nutzen kannst, fülle das nachstehende Formular aus und wir melden uns bei dir!

Weitere Beispiele für die effektive Nutzung der Datenanalyse

Zu den weiteren Beispielen für den effektiven Einsatz der Marketingdatenanalyse gehören:

  1. Der Weather Channel in den USA analysiert die geografische Lage der Millionen von Besuchern seiner Webseite, um hochgradig zielgerichtete Werbemöglichkeiten an Werbetreibende zu verkaufen. Zum Beispiel Anti-Fizz-Haarprodukte für Website-Besucher aus Regionen mit feuchtem Klima oder Feuchtigkeitscremes für Leute, die in trockenen Gegenden des Landes leben.
  2. Automobilhersteller analysieren die Daten, die moderne Hightech-Autos ständig über die Cloud zurücksenden, um personalisierte neue Produktangebote auf diese Kunden zuzuschneiden. Zum Beispiel: Zubehör, spezielle Fahrertrainings oder sogar neue Fahrzeuge, die besser zu ihrem Lebensstil passen.
  3. YouTube, Netflix und andere Videostreaming-Plattformen nutzen die ständige Analyse von Kundenpräferenzen, um ihnen andere Videos, Filme und Musik vorzuschlagen, die sie voraussichtlich begeistern werden.
  4. GreenPal, ein Unternehmen für Rasenpflege/Rasenmähen, analysierte Volkszählungsdaten in seiner Heimatstadt. Daraufhin entwickelte es eine Online-Werbekampagne, die sich an einen aufstrebenden Vorort richtete, in dem sich die Bewohner Rasenpflege wünschten, aber preissensibel waren. Indem betont wurde, dass GreenPal einen kostengünstigen Service zu einem bestimmten Preis anbieten kann, stieg die Klickrate um 200 % und die On-Page-Conversion um 30 %.
An image with bright coloured boxes and lines, representing data storytelling

Datengestützte Marketingkampagnen: Zusammenfassung

Um noch einmal den Forbes-Kolumnisten Vlad Flaks zu zitieren: Eine effektive Nutzung von Datenanalysen verschafft euch einen Wettbewerbsvorteil bei der Planung von Kampagnen.

"Erfahrung und selbst geprüfte Hypothesen bieten keine ausreichende Entscheidungsgrundlage", sagt er. "Deine Meinung oder das, was ihr jahrelang getan habt, kann sich komplett von dem unterscheiden, was eure Kunden heute wünschen und zu zahlen bereit sind. Personalisierung und intelligente Gestaltung von Interaktionen sind die beiden Hauptmerkmale von Marktführern. Deine Aufgabe ist es, alles über deine Kunden zu wissen und ihre nächsten Wünsche und Kaufentscheidungen vorherzusehen."

Das Marketing-Software-Unternehmen DemandJump stellt fest: "Die Tools, die KI nutzen, um verschiedene Datenquellen zu kombinieren und zu analysieren, werden sich immer mehr durchsetzen. Es ist daher zu erwarten, dass datengestütztes Marketing in allen Branchen zur Norm wird. Es gibt keinen besseren Zeitpunkt als den jetzigen, um die Prinzipien des datengesteuerten Marketings für euer Unternehmen zu nutzen."

Fazit: Wenn ihr ein außergewöhnliches strategisches Unternehmenswachstum anstrebt, könnte datengesteuertes Marketing die Antwort sein. Erfasst Big Data, nutzt maschinelles Lernen, beschäftigt Data Scientists, steht der Datenwissenschaft aufgeschlossen gegenüber und macht das Beste aus Analysen. Dann lässt der Erfolg nicht lange auf sich warten!

Hast du Tipps zur Umsetzung von datengesteuerten Kampagnen, zur Optimierung von Marketingdatenanalysen oder vielleicht ein Beispiel für erfolgreiches datenbasiertes Marketing, das du mit uns teilen möchtest? Wir würden uns freuen, von dir zu hören. Wenn du mehr über die Nutzung von Mediendaten für deine Strategie erfahren möchtest, fülle das nachfolgende Formular aus!

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