Marketing Analytics

Durch die Verwendung diverser Technologien und analytischer Prozesse ist es uns möglich marketingbezogenen Daten zu interpretieren. Dadurch verstehen wir was Nutzer dazu bewegt hat, bestimmte Handlungen durchzuführen. Diese Prozesse nennen wir Marketing Analytics – basierend auf Ihnen können Marketingaktivitäten präzisiert und optimiert werden.

Data Driven Marketing

Ein Bestandteil von Marketing Analytics wäre das Data Driven Marketing: hier werden datenbasierte Erkenntnisse verwendet, um Marketingentscheidungen zu treffen und Strategien zu optimieren.

Durch die Nutzung von Kundendaten und Verhaltensanalysen können wir:

gezielte Kampagnen erstellen die von Ihrer Zielgruppe besser angenommen werden
Ihnen helfen Ihre Ressourcen besser einzusetzen
langfristig bessere Ergebnisse hinsichtlich Umsatz und Kundenzufriedenheit zu erzielen

Segmentierung / Affinität

Segmentierung und Affinität sind zwei relevante Vorgehensweisen in der Datenanalyse für Marketingzwecke. Bei der Segmentierung teilt man grössere Datenmengen in einzelne Segmente oder Gruppen ein. Dadurch können detailliertere Analysen getroffen und Teilbereiche gezielter betrachtet werden.

Bei der Affinität beschreibt man die Beziehung zwischen diversen Objekten. Hier können wir Ähnlichkeiten zwischen Variablen quantifizieren und erkennen. Es ist möglich, beide Prozesse in Grafiken darzustellen, um bestimmte Muster in Daten zu identifizieren und voneinander zu trennen.

In der Praxis können Sie so, bestimmte Verhaltensmuster Ihrer Zielgruppen entdecken und Marketingaktivitäten darauf ausrichten. Dies macht Ihre Kampagnen zielgerichteter und effektiver, indem sie eine bessere Kenntnis der Kundenbedürfnisse, Interessen und Verhaltensweisen ermöglicht.

Optimierung: Predictive Marketing

Nicht nur, dass es uns möglich ist Marketingkampagnen anhand von datenbasierten Grundlagen effektiver zu gestalten haben wir darüber hinaus noch die Möglichkeit, zukünftiges Kundenverhalten „vorherzusagen“.

Dieser Ansatz nennt sich Predictive Marekting und kann durch den Einsatz von Datenanalysen und diverser Algorithmen erzielt werden. Wir entwickeln anhand diverser Daten ein Vorhersagemodell dass Ihnen dabei helfen kann, potenzielle Kunden noch schneller zu identifizieren.

Personalisierung / Recommendation

Personalisierte Produktempfehlungen im Marketing: Jeder kennt sie, aber nicht immer sind sie passend oder willkommen. Recommendations, also das Ausspielen personalisierter Empfehlungen von Content, Angeboten oder Produkten, basiert auf analytisch überarbeitetem Kunden- bzw. User Wissen und ist dementsprechend relevant.

Indem Sie gezielt Empfehlungen auf Ihrer Website oder Ihrem E-Commerce Shop ausspielen, werten die damit diesen (Verkaufs-) Kanal auf:

Sie erzielen dadurch eine stärkere Kunden/User Bindung
Sie erreichen eine höhere Brandaffinität
Sie vergrössern zusätzlich noch das Umsatzvolumen.

Mehr zu Personalisierung und Recommendation Systems können Sie in diesem Blogbeitrag erfahren.

Ihre Unternehmensvorteile

Effektiver
Kanaleinsatz

Personalisierte Kommunikation
über alle Kanäle verbessern

Kundengewinnung- und Reaktivierung sowie
Up- und Cross-Selling verbessern

Partnerschaften

Fragestellungen

Wie hilft Data-Driven-Marketing meinem Unternehmen dabei, unsere Zielgruppe besser anzusprechen?

Indem es umfangreiche Datenanalysen nutzt, kann datengetriebenes Marketing dabei helfen, die eigene Zielgruppe besser zu verstehen und effektiver anzusprechen. Durch die Auswertung relevanter Kundendaten, wie z.B. Kaufverhalten, Interkationen in sozialen Medien, demografische Informationen usw., können wertvolle Einblicke gewonnen werden. Dies hilft dabei, Werbung personalisierter zu gestalten, was wiederum zu besserer Kundenbindung und einer höheren Conversion-Rate führen kann.

Wie kann Predictive Marketing Unternehmen dabei unterstützen, zukünftiges Kundenverhalten vorherzusagen?

Durch die Analyse grosser Datenmengen wie historische Kundendaten, Website-Interkationen und Kaufverhalten in Verbindung mit bestimmter Algorithmen ist es möglich, Muster und Trend zu identifizieren. Darauf basierend können dann Prognosen über das zukünftige Verhalten von Kunden erstellt werden.