Data-Analytics

Data-Driven Marketing

„Big Data für Big Business” lautet die Devise. Beim datengetriebenen Marketing werden sämtliche Daten an den Touchpoints der Customer-Journey gesammelt, um sie gezielt für individuelle und maßgeschneiderte Kundenkommunikation zu nutzen. Dazu verknüpfen wir alle verfügbaren relevanten Kundeninformationen. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse helfen uns dabei, eine analysebasierte, schlagkräftige Marketing-Strategie zu entwickeln und geplante Marketingaktionen besser an die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden anzupassen.

Data-Analytics und Handling

Mit statistischen Methoden gewinnen wir aus den gesammelten Daten wertvolle Insights. Dabei beschreibt die deskriptive Datenanalyse die Merkmale der Daten quantitativ (z. B. Häufigkeitsauswertungen). Die explorative Datenanalyse deckt in den Daten Muster und Zusammenhänge auf. Und Predictive Modeling schafft fundierte Ausblicke auf zukünftige Entwicklungen.

Die Grundlage für gute Analysen sind gute Daten. Deshalb legen wir großen Wert auf ein exzellentes Data Handling. Dazu gehören das Sammeln, Speichern, Verwalten, Bereinigen, Anreichern und Pflegen von Daten. Und ihre Bereitstellung – passend zu Aufgabenstellungen, Anwendungsbereichen und Berechtigung der Nutzer. So sind die Daten in Abhängigkeit von der definierten Fragestellung nutzbar und können analysiert werden.

Scoring

Der Mensch ist berechenbar. Beim Scoring werden auf Basis gesammelter Informationen aus der Vergangenheit zuverlässige Prognosen für die Zukunft erstellt – dafür kommen mathematische Verfahren zum Einsatz. So lässt sich zum Beispiel analysieren, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Interessent zu einem wertvollen Kunden werden wird. Damit erhalten Sie einen aufschlussreichen Einblick in das Verhalten Ihrer Zielgruppe und können fundierte Prognosen nutzen, um Ihre Aktivitäten entsprechend auszusteuern und so die Effizienz messbar steigern.

Predictive Modeling

Besser als jede Kristallkugel. Unter Predictive Modeling, oder auch prädiktiver Modellierung, versteht man einen komplexen Prozess zur Vorhersage von Ergebnissen, bei dem Methoden wie Data Mining und Wahrscheinlichkeitsrechnung eingesetzt werden. Jedes entwickelte Predictive Model besteht aus einer Reihe von Variablen (Prädiktoren), die auf zukünftige Ergebnisse Einfluss nehmen können. Besonders häufig kommt Predictive Modeling für Online-Werbung und -Marketing zum Einsatz. Mithilfe von Algorithmen werden historische Daten von Usern analysiert. So lässt sich feststellen, welche Produkte für welchen User interessant sein könnten und wie sich sein Kaufverhalten voraussichtlich gestalten wird. Erfahren Sie in unserem Case SV Sparkassen-Versicherung mehr darüber, wie viel Potenzial im Einsatz von Predictive Modeling für Marketingkampagnen steckt.

Künstliche Intelligenz

Der Booster für Marketing und CRM. Für unsere Kunden setzen wir KI zum Beispiel in der Marketing Automation ein – vor allem automatisierte Analysen in Echtzeit (z. B. Cluster- und Assoziations-Analysen, Predictive Modeling, Neuronale Netze, Machine Learning, Deep Learning). Diese ermöglichen die datengetriebene Identifikation von Ereignissen, erstellen intelligente Profile/Segmente und machen ein kundenindividuelles Targeting möglich.

Eine Datenintegrations-Plattform, die Daten aus allen Interaktionskanälen und Unternehmensbereichen zusammenführt, liefert die Datengrundlage. Da die richtige Kommunikation für den individuellen Kunden/Interessenten auch auf hochkomplexen Business-Regeln basiert, kommt eine leistungsfähige Business-Rule-Engine zum Einsatz.

Das System lernt: aus historischen Daten, aus jeder Analyse und aus dem aktuellem Verhalten der jeweiligen Zielgruppe.

So schaffen wir mit KI die Grundlage für personalisierte und damit hoch-relevante Kommunikation und individuelle Interaktionen mit der Zielgruppe, die genau auf die Bedürfnisse der Kunden eingeht (Next Best Offer).