Abenteuer Analyse
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Marketing-Cloud Systeme bieten AI-Applikationen heute als Software as a Service an – keiner muss also selbst entwickeln.
DOSSIERS Wolfgang Hafner 15.03.2019

Abenteuer Analyse

Marketing Analytics ist in den meisten Unternehmen mittlerweile in der Praxis angekommen.

••• Von Wolfgang Hafner

WIEN. Data-Scientists sind heute gefragte Experten und finden in Unternehmen inzwischen ein breites Einsatzfeld. Auch die Marketer setzen heute auf Analytics – indem sie sich von spezialisierten data-driven Marketing-Agenturen unterstützen lassen, oder indem sie eigene Teams aufbauen. Und sie sind mit Analytics erfolgreicher, weil sie einige der großen Marketing-Problemfelder der Vergangenheit zu lösen helfen.

Analytics hilft dabei, die Silos zu überwinden. Nichts bringt Marketing, Werbung, Controlling und IT schneller zusammen, als der Wunsch nach konsistenten Daten und guten Analysen. Analytics-Projekte schaffen es dabei oft schneller, Abteilungsgrenzen aufzubrechen, als jede Unternehmensentwicklung.

Die Kunden besser verstehen

Marken haben immer schon in Kundenbefragungen und Fokusgruppen investiert, um zu verstehen wie ihre Kunden „ticken”. Mit Analytics ist es nun möglich, Verhalten und Motive jedes einzelnen Konsumenten zu begreifen. Fast alle großen heimischen Retailer arbeiten mit solchen spezifischen Kundentypologien – und können dadurch relevanter und zielgerichteter kommunizieren.

Reporting als Abenteuer statt als Pflichtübung. Vorbei die Zeit von KPI-Tabellen als monatliche Pflichtübung. Mit moderner Visualisierungssoftware wie Tableau werden Reporting-Dashboards zu interaktiven Erkenntnis-Spielplätzen. Die perfekte Visualisierung hilft, die Insights auch im Unternehmen vermitteln zu können.

Zusammenhänge erkennen

AI und Machine Learning – the best is yet to come. Sprach- und Bilderkennung. Kampagnenoptimierung. Erkennung neuer Zusammenhänge zwischen externen Faktoren und Sales-Erfolg. All diese Bereiche wird AI maßgeblich unterstützen. Die gute Nachricht dabei – die Machine Learning Software selbst braucht kein Unternehmen selbst zu entwickeln. Marketing-Cloud-Systeme wie IBM Watson bieten AI-Applikationen als Software as a Service (SaaS). Man kann diese in eigene Applikationen integrieren und zahlt die laufende Usage. Es entstehen also keine hohen Start-up Costs, und das Testen und Ausprobieren ist (fast) kostenlos.

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