Der Heilige Gral des Marketings ist es, die Natur des Kunden zu verstehen und den Entscheidungsprozess potenzieller Kunden zu verstehen und vorauszusehen. Der Großteil der Kundeninteraktionen und Entscheidungen ereignen sich heutzutage online und somit fallen auch eine Menge Daten an. Diese Datenpunkte, helfen den Vermarktern, bessere Einblicke in die Denkweise des Kunden zu erhalten, wie z.B. „Sollte ich diesen Link klicken? Wo finde ich ein bestimmtes Produkt oder eine Gebrauchsanweisung?“. Die Erfassung, Analyse und richtige Interpretation all dieser Daten (Kundenaktionen- und Interaktionen) entscheiden darüber, wie erfolgreich das Marketing ist.
Mit Big Data erhalten Marketingspezialisten Zugriff auf wichtige Metriken und KPI von Kunden und ihrem Geschäft. Es ist fast, wie ein Blick ins Innere des Kopfes. Diese Erkenntnisse können dazu genutzt werden, die Entscheidungen zahlreicher Webnutzer einzusehen und im Laufe der Zeit wichtige Trends und Beziehungen aufzuzeigen.
Data Science kann Antworten auf folgende Fragen liefern:
Die Schwierigkeiten liegen mittlerweile darin, dass
Big Data führt zu massiven Datendumps, und das Durchsuchen dieser Dumps kann oft zeitaufwändig und äußerst schwierig sein.
Und braucht es überhaupt diese Komplexität? Reicht das bestehende Werkzeugarsenal eines Marketing Analysten nicht aus? Doch es gibt große Unterschiede zwischen einem Analysten und einem Marketing Data Scientist.
Marketing Analysten gibt es schon so lange, wie es Business Analysten gibt. Der Unterschied ist, dass Marketing Analysten sich viel stärker auf die Marketing Daten fokussieren und nicht auf Daten aus anderen Bereichen. Marketing Data Analysten sammeln und analysieren sowohl interne als auch externe Datensätze und verwenden diese Daten, um Marketingentscheidungen und -Kampagnen für ihre Organisation zu planen und umzusetzen. Basierend auf einfachen Datenbeobachtungen und Trend Analysen erzeugen Analysten deskriptive Ergebnisse und Aussagen über die aktuelle Situation und die Vergangenheit.
Auf der anderen Seite ist Marketing Data Science, eine relativ neue Nische im Data Science Bereich. Der Fokus liegt hierbei ausschließlich auf der Verbesserung der Effektivität des Organisationsmarketings. Basierend auf internen und externen Datenquellen kann der Data Scientist Aufschluss über das Kundenverhalten liefern, oder Vorschläge für Veränderungen bei bestimmten Kampagnen oder Channel geben. Marketing Data Scientists fokussieren sich auf Vorhersagen von Situationen und wie diese herbeigeführt werden können (predictive und prescriptive analytics).
Künstliche Intelligenz kann Marketing auf ein völlig neues Niveau heben. Derzeit werden die meisten Kundendaten von einfachen Faktoren wie der Demografie bestimmt, aber mit AI und Big Data zusammen können Marketer viel tiefer gehen. Tatsächlich löst die Verwendung von KI viele schwierige Probleme, und das Durchsuchen riesiger Datenmengen ermöglicht es, sowohl Benutzer zu identifizieren als auch die Inhalte bereitzustellen, die für sie am relevantesten sind.
KI kann nicht nur verborgene Bedürfnisse aufdecken, sondern mit der Zeit von diesen Erkenntnissen lernen und besser werden. KI kann lernen, bisher nicht aufgedeckte Bedürfnisse in neue Kampagnen einzubeziehen, um so die Reichweite zu optimieren und nur die relevantesten Benutzer anzusprechen. Mit der Zeit kann künstliche Intelligenz noch intelligenter werden. Dies eliminiert manuelle Arbeit, erhöht erheblich die Conversions und geschieht mit rasanter Geschwindigkeit in Echtzeit.
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