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Ausgabe
11
2017


Zurück, hinunter auf die Seite

Wirtschaft

und dann nach vorn in die Zukunft: Wie man potenzielle Kunden zum richtigen Moment mit der perfekten Werbebotschaft anspricht, wurde auf der ProgrammatiCon in Wien gezeigt.


Wer kennt das nicht? Man besucht einen Internetshop, sieht sich rote Laufschuhe an, kauft sie aber noch nicht. Doch bei jedem weiteren Besuch im World Wide Web tauchen diese roten Schuhe wieder auf. Und noch zauberhafter ist es, wenn plötzlich auch das passende Laufshirt dazu im Werbebereich erscheint -oder gar ein passender Artikel zur perfekten Laufstrecke in der Wohngegend.

Dahinter steckt Programmatic Marketing: Das sind Marketing-Maßnahmen, die von Regeln und Algorithmen gesteuert werden. Einfach gesagt: Man nutzt eine verlässliche Datengrundlage, um zu entscheiden, für welchen User welche Werbebotschaft auf welchem Online-Kanal interessant ist. Auf diese Weise kann man z. B. einen Bestandskunden anders ansprechen als einenNeukunden. Für Bestandskunden kann es schon ärgerlich sein, ein Neukundenangebot zu bekommen, nur um zu sehen, wie günstig es wäre, jetzt abzuschließen.

Genau das ist mit Programmatic Marketing vermeidbar. Das Ziel ist, dass die Werbung effizienter, relevanter und kundenfreundlicher wird. Siegfried Stepke, Geschäftsführer von e-dialog und Veranstalter der ProgrammatiCon, ist der Meinung, dass die wichtigsten Kennziffern für eine kundenzentrierte Werbung die Kunden und ihre Daten seien. Meist werden wertvolle Kundendaten in sogenannten Datensilos gespeichert, die im Unternehmen kaum oder nie genutzt werden. Durch die neue Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), die mit Mai 2018 in Kraft tritt, muss mit innerbetrieblichen Daten wesentlich sorgsamer umgegangen werden. Doris Lieber, Digital Architect bei Microsoft, widmete sich dem Einsatz von künstlicher Intelligenz für die immer stärkere Personalisierung von Werbung. Sie stellte ein bereits laufendes Projekt vor, wo jedem Kundentyp ein unterschiedliches Einkaufserlebnis vor Ort ermöglicht wird. Das funktioniert aber nur mittels penibelst erhobener Kundendaten, Bild erkennung und lernenden Algorithmen.

Kaufverhalten der Kunden analysieren

Den Vortrag schloss sie mit der betrieblichen Datenanalyse anhand eines Cockpits (s. Grafik): Sie beginnt mit der Descriptiven Analyse, dem Blick in den Rückspiegel. Diese beschäftigt sich mit der Vergangenheit und versucht Auswirkungen auf die Gegenwart zu verstehen. Weiter geht es mit der Predictiven Analyse, dem Blick durch die Windschutzscheibe: Hier wird anhand der Analyse des bisherigen Kaufverhaltens der Kunden ermittelt, welche Produkte inZukunft den besten Absatz versprechen. Die 3. Form ist die Prescriptive Analyse: Hier erfährt man mit dem Blick auf die Navigation Handlungsempfehlungen, wie man z. B. einen Trend in eine gewünschte Richtung beeinflussen, ein vorhergesagtes Ereignis verhindern oder auf ein zukünftiges Ereignis reagieren kann. Und das Armaturenbrett zeigt viertens die Diagnostic Analyse: Sie gibt Antworten auf die Fragen nach den Gründen, Auswirkungen, Wechselwirkungen oder Folgen von Ereignissen.

In vielen Unternehmen fehlt das Bewusstsein, welcher Datenschatz im Unternehmen liegt. Oft fehlt es in den Firmen aber nur an internen, betrieblichen Kapazitäten oder der Bereitschaft, bei externen Online-Agenturen Unterstützung anzufordern.

Aber nun heißt es: Rein ins Unternehmer-Cockpit, Blick zurück, hinunter auf die Seite und dann nach vorn in die Zukunft.








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