Advanced Analytics ist die Weiterentwicklung von BI (Business Intelligence). Predictive Analytics als relevanter Bereich der Advanced Analytics konzentriert sich mit Techniken wie Data Mining oder neuronalen Netzwerken auf die Vorhersage von Zukunftsereignissen und deren Wahrscheinlichkeiten, um komplexe Geschäftsprobleme zu lösen und eine 360-Grad-Sicht auf das Unternehmen und den Kunden zu erhalten.
Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, die Systeme lernen selbstständig Muster und Zusammenhänge aus großen Datenmengen zu erkennen. Dies versetzt sie in die Lage, automatisch aus Erfahrungen (Daten) zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu sein. Im CRM findet maschinelles Lernen ein breites Anwendungsgebiet, um die Effizienz und Effektivität zu verbessern und natürlich den Kundenwert zu steigern.
Ein weiteres wichtiges Einsatzfeld von Machine Learning im Marketing ist die Personalisierung. Maschinelles Lernen können Vorlieben und Verhalten von Kunden erlernen und mit denen anderer Kunden vergleichen – das Resultat sind z.B. individuelle Produkt- oder Handlungsempfehlungen für jeden Kunden zum gegebenen Zeitpunkt.
Alle Maßnahmen und Analysen basieren auf einem Prozess, der von Anfang bis Ende alle relevanten Daten betrachtet und nutzbar macht. Somit ist eine umfassende Analyse unter Einbeziehung der Zeitpunkte und relevanten Kundeninteraktionen sichergestellt.
Auf Basis aller relevanten Datenpunkte bietet die Data Platform ein umfassendes System an Tools. Beginnend bei der Datenaufbereitung über analytische Mechanismen aus dem Bereich Marketing-Automation bis hin zur Kanalaussteuerung und Durchführung der Marketingkampagnen inkl. umfassendem Reporting.
Integrierter Prozess der Zusammenführung aller verteilt vorliegenden Marketingdaten, Vereinheitlichung zum Zweck einer umfassenden Datenanalyse sowie deren Auswertung anhand vorab definierter Kenngrößen. So lässt sich der Erfolg von Marketingaktivitäten ganzheitlich berechnen und das Erreichen von Wachstumszielen nach Kanal, Zielmarkt oder Kundensegment wird messbar. Neben der Analyse können Kanäle auch aktiv aufgrund ihrer Ziel-KPI gesteuer werden.
Ganzheitliche daten – und toolgestützte Methode, um Marketingprozesse effizient und nachhaltig zu automatisieren. Kombinierte Funktionalitäten aus CRM-Systemen, Web-Analyse, E-Mail-Marketing, Social-Media-Werbung sowie Retargeting, um qualitative Leads zu generieren & zu qualifizieren sowie effizient umzuwandeln (z.B. in Kaufabschlüsse).
Datenbasiertes Identifizieren und Ausspielen von individuellen Triggern (z.B. Preis, Content, Angebot etc.), die zum definierten Call-2-Action führen, z.B. Leadgenerierung über Infowunsch, Kaufabschluss, Preisakzeptanz etc.
Analytischer Marketingansatz, der das kundenindividuelle beste nächste Angebot ermittelt. Dieser kundenindividuelle Marketingansatz steigert cross– und up-selling Umsätze im bestehenden Kundenbestand und ermöglicht Unternehmen individuell auf Kundenbedürfnisse einzugehen, was langfristig zu einer stärkeren Kundenbindung und zu einer Steigerung des Customer Lifetime Values führt.
Für jeden Kunden bedeutet die individuelle Relevanz etwas anderes. Aufgrund seines Nutzungsverhaltens aber auch seiner persönlichen Lebensumstände, Bedürfnisse und Motive nutzen wir vielfältige Parameter in der Automatisierung von Marketing-Kampagnen, die eine Hyper-Personalisierung auf Kundenebene möglich macht bei gleichzeitig geringem manuellem Aufwand.
Alte E-Mail-Workflows an Kunden können ein großer Bereich sein, den es zu revitalisieren gilt. Mit langwierigen Prozessen und siloartigen Daten verlieren Unternehmen die Oberhand, wenn es um die Produktivität und die Nutzung wichtiger Kundeninformationen geht. Durch den Einsatz einer Communication Engine können Sie gezielt Daten nutzen. Durch die Einrichtung von Aktionsauslösern mit Ihren Kommunikations-/Marketing-Systemen weiß das System, wann es mit Kunden in Kontakt treten muss, welche Botschaft am besten zur individuellen Situation passt und welcher Kanal die Interaktion durchführen sollte. Mit diesen umsetzbaren Erkenntnissen können Sie Ihr Kundenerlebnis revolutionieren und auf die spezifischen Bedürfnisse der Kunden zuschneiden.
Nutzen Sie Daten, um Ihre Geschäftsstrategie zu beschleunigen: Eine Geschäftsstrategie ist für jedes Unternehmen, das sein Geschäft strategisch ausbauen will, von entscheidender Bedeutung. Eine datengetriebene Geschäftsstrategie kombiniert idealerweise die besten Praktiken der Data Science mit den besten Praktiken des Businessmodels für z.B. höhere Effizienz, bessere Leistung, mehr Produktivität, höhere Gewinne und niedrigere Kosten.
Datengesteuertes Branding ist ein effizientes Tool im Zeitalter von E-Commerce und Social Storytelling: Eine Brand Story ist das Herzstück einer Marke. Sie sollte relevant und glaubwürdig sein - und als solche mit reichlich Beweisen bestätigt werden. Das Sammeln von Daten aus z.B. markenexternen Foren kann zeigen, wie die Markenstory in der realen Welt ankommt. Daten können zeigen, wie die Markenstory entwickelt, nacherzählt und in den eigenen Worten der Konsumenten geteilt wird. Dieses Feedback kann verwendet werden, um die aktuelle Ausrichtung einer Marke zu überprüfen, aber es kann einem Brand Team dabei helfen, eine datenbasierte Markenstory für mehr Relevanz und Wirkung zu verfeinern.
Produktteams stehen vor einem nicht enden wollenden Kampf, um neue Funktionen, Angebote und innovative Produkte für Kunden zu entwickeln. Dabei profitiert die Produktentwicklung heute erheblich von datenbasierten Insights. Die Daten aus der Nutzung bestehender Produkte liefern eine Grundlage für die Anpassung von Features oder bei der Neuentwicklung. Sensoren in den bereits im Einsatz befindlichen Geräten zeigen, welche Funktionen bevorzugt genutzt werden und die Auswertung von Social-Media-Daten kann neue Trends und die Wünsche der Kunden aufzeigen.
Datengovernance ist das gesamte Management von Datenverfügbarkeit, Relevanz, Benutzerfreundlichkeit, Integrität und Sicherheit in einem Unternehmen. Dieses kann damit sein informationsbezogenes Wissen verwalten und gezielt rechtssicher z.B. für Data Analytics-Themen einsetzen. Digitale und qualitativ hochwertige Daten sind für Unternehmen die Grundvoraussetzung für die Erfüllung der Kundenanforderungen: Mithilfe von Data Governance werden Grundlagen für die Verbesserung und Sicherung der Datenqualität in Unternehmen festgelegt – wodurch mittelfristig die Daten effizienter genutzt werden können.
Das CRM, also Kundenbeziehungsmanagement, bezeichnet eine Strategie zur systematischen Gestaltung der Beziehungen und Interaktionen einer Organisation mit bestehenden und potenziellen Kunden. Ein CRM-System hilft Unternehmen dabei, mit ihren Kunden in Verbindung zu bleiben, Prozesse zu optimieren und die Rentabilität zu steigern. In der heutigen Welt, in der Käufe in einer Multichannel-Umgebung zustande kommen, erfordert CRM die Kombination von Daten aus digitalen, mobilen und sozialen Quellen und deren Projektion auf z.B. traditionelle Touchpoints.
Die Verbreitung von Datensilos und das Vorhandensein fragmentierter Geräte zeigen, dass es für viele Unternehmen immer noch eine große Herausforderung ist, einzelne Kunden auf granularer Ebene zu identifizieren und sie mit personalisierten Inhalten und Erlebnissen anzusprechen – hier ist der Einsatz eines ganzheitlichen Data Driven CRM – Systems sinnvoll.
Der richtige Kundenservice sollte für jedes Unternehmen eine Priorität sein, unabhängig von der Größe. Unternehmen, die diesen außergewöhnlichen Kundenservice bieten, sind datengesteuert und nutzen Daten aus einer Vielzahl von unterschiedlichen Quellen. Datengesteuert zu sein, ermöglicht es Ihrem Kundenservice-Team, überzeugende Erkenntnisse auf der Grundlage genauer Informationen zu melden. Diese Erkenntnisse sind besser geeignet, um die nächsten Schritte zur Behebung von Kundenproblemen zu verstehen und einen besseren Support in der Zukunft zu bieten. Neben dem besseren Kundenerlebnis bieten unsere datenbasierten Ansätze die Chance, Kosten im Service durch Automatisierung zu optimieren oder durch innovative Cross- und Upselling-Ansätze von Cost- in Profitcenter zu verwandeln.
Der datengesteuerte Vertrieb ist ein Vertriebsansatz, bei dem die Vertriebsteams Daten sammeln und diese als Grundlage für jede Entscheidung nutzen - von den Produkten, die sie verkaufen, bis hin zur Tageszeit, zu der sie Interessenten und Kunden ansprechen. Die Implementierung eines datengesteuerten Vertriebsansatzes kann Unternehmen deutlich profitabler machen. Die Basis ist hier ein Prediciton-Modell, welches auf die Abschlusswahrscheinlichkeit unter Berücksichtigung bestehender Sales-Insights abzielt.
Ein auf Ihr Business und ihren Kundenbestand zugeschnittenes Schema, mit klaren Ableitungen, welche Business-Hebel in den verschiedenen Kunden- oder Produktsegmenten ergriffen werden können. Die Value Matrix bietet die strukturierte und auf Analytik basierende Grundlage, die Impacts in priorisierte Usecases planen zu können, um daraufhin die Managemententscheidungen fundierter und mit höherer Erfolgsquote treffen zu können.
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