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Digitales Marketing, Big Data-Analytics oder KI: Who’s on First?

Digitales Marketing, Big Data-Analytics oder KI: Who's on First? - epicinsights

Viele Marketing- und Werbeunternehmen stehen vor einer revolutionären Herausforderung: Sie möchten ihren Markenauftritt digitalisieren, diversifizieren und gleichzeitig ihr eigenes Big Data-Universum erobern. Für diese Ziele bietet das Internet ein kosteneffizientes Ökosystem. Künstliche Intelligenz und Big Data-Analytics revolutionieren gegenwärtig die Art und Weise, wie Marketing- und Werbeunternehmen diese Kosteneffizienz realisieren.

Flexible Künstliche Intelligenz dank Big Data-Analytics.

Künstliche Intelligenz-Anwendungen übernehmen zeitfressende Routineaufgaben oder kommen dort zum Einsatz wo in Sekundenbruchteilen eine großen Datenflut in das spezifische Informationsinteresse eines Nutzers überführt werden soll. Mit Künstlicher Intelligenz sind Marketing- und Werbeunternehmen in der Lage maßgeschneiderter User-Journeys anbieten zu können; bei gleichzeitiger Diversifizierung relevanter Kanäle .

Gibt es einen MVP-Modus, der Ihnen den Aufbau einer KI-basierten Softwarelösung ermöglicht und (auf dem Weg dorthin) das eigene Big Data-Universum aufschließt – quasi als Aperitif?

Die Kernfrage …

epicinsights begleitet die Digitalisierung von Marketing- und Werbeunternehmen auf ihrem Weg in das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz. Auf dieser Seite zeigen wir Ihnen wie Sie Ihr Big Data-Potential, Data-Analytics und KI-Projektsetup in die richtige Reihenfolge bringen.

Wo beginnen KI-Prozesse für digitales Marketing?

Die Ausgangssituation ist klar: Auch Marketing- und Werbeunternehmen kommunizieren, akquirieren und vertreiben digital. Aus diesem Grund denken sie zunehmend in derselben Sprache, wie es Onlinehändler und E-Commerce-Spezialisten bereits seit Jahren tun.

Wo sich Werbeunternehmen und
E-Commerce gleichen.

In beiden Fällen – Marketing- und Werbeunternehmen und E-Commerce – geht es schlussendlich um die Identifikation relevanter Merkmale und wiederkehrender Muster. Verschiedene Kanäle, Datenströme und Metriken müssen harmonisiert werden, um deren Mehrwert herauszuarbeiten.

Merke: Bei der Implementierung von Künstlicher Intelligenz in die digitale Kommunikation der Marketing- und Werbeunternehmen handelt es sich um ähnliche Prozesse, wie bei der Optimierung eines Onlineshops mit KI. Das mittelbare Ziel ist die Steigerung des User Engagements und des – zunehmend über die Onlineaktivitäten initiierten – Umsatzes.

Big Data-Analytics ermöglicht einen Deep Dive auf Ihrem Weg zu einer eigenen KI-Anwendung. Hierher gelangen wir mit einer dezidierten Bestandsaufnahme und einem detaillierten Data-Screening. Beides muss die besonderen Belange und Wünsche von Marketing- und Werbeunternehmen berücksichtigen.

Datenmodelle für digitale Marketing- und Werbeunternehmen.

Der Einstieg in die Welt von Big Data-Analytics und Predictive Analytics-Lösungen benötigt ein umfassendes Data Pre-Processing und Data Management.

One-Fits-All für KI gibt es entgegen vieler Mythen nicht. Data Mining und explorative Datenanalysen lassen sich branchenübergreifend nur bedingt automatisieren. Datenquellen, deren Konsistenz und die Anwendungsfälle sind oftmals zu divers.

Spezifische Geschäftsprozesse, wie z.B. aus dem Bereich der Marketing- und Werbeunternehmen, bedürfen zugeschnittener Consulting-Leistungen, um jene Anwendungsszenarien zu finden, wo KI-Lösungen zielführend sein können.

A piece of cake: Big Data-Analytics auf dem Weg zur eigenen KI.

Je weiter sich Marketing- und Werbeunternehmen digitalisieren, desto stärker steigt die Anbieterkonkurrenz. Gleichzeitig schwindet die Kundenloyalität. Die passende Antwort lautet Datenhoheit und Big Data-Analytics und ermöglicht eine Markenkommunikation auf Basis von maßgeschneiderten User-Journeys.

Zufriedene Kunden von Marketing- und Werbeunternehmen erhalten genau jene Inhalte, die für sie relevant sind. Auf diese Weise gelangen sie häufiger und schneller an das Ende des Marketing-Funnels. Aber: Jede Webseite, jeder Kunde und jeder Datenraum ist ein Unikat. Ein wichtiger erster Schritt ist da die Potential-Analyse, um die Ziele, Use-Cases und Datenwelt in Einklang zu bringen.

Die Identifikation sog. Performance Gaps ist dann ein weiterer Baustein auf diesem Weg zu einer vollautomatischen Ausspielung relevanter Inhalte für Ihre Zielgruppe. Aus der Analyse unterschiedlicher Datenquellen (Onlineshop, Website, Apps etc.), leiten sich dynamische Customer Journeys ab.

Big Data-Analytics dient als Entscheidungsgrundlage für jene Art Softwarelösung, die Ihnen Arbeitsprozesse intelligent abnimmt und damit die Effizienz Ihres Unternehmens steigert.

Warum brauchen digitale Geschäftsmodelle explorative Datenanalysen?

Eine datengetriebene Analyse der eigenen Geschäftsprozesse und Kommunikationskanäle entdeckt nichtlineare Geschichten in den unterschiedlichen Datenfragmenten und harmonisiert damit die eigene Markenkommunikation. Die ist vor allem dann wichtig, wenn Sie das Informationsinteresse für komplett unbekannte Nutzer befriedigen möchten.

Die Überführung verschiedener Datenquellen in eine harmonische Informationsarchitektur und deren Weitergabe an eine Künstliche Intelligenz erfordert die ganzheitliche Unterstützung bei der Überwindung von Datensilos und ein umfassendes Data-Preprocessing. Aus diesem Grund setzen wir auf ein erprobtes Big Data Infrastruktur-Framework, welches sich flexibel an jedes Kundensystem anbinden lässt.

Mit Data Analytics zur datengetriebenen Business Strategie.

Data Analytics erlaubt die gezielte Vorhersage von Informationsinteressen – sogar bei geringer Datenlage. Dies ist besonders für Marketing- und Werbeunternehmen interessant, denn hier beschränken sich die zur Verfügung stehenden Informationen über neue Webseitenbesucher lediglich auf eine Hand voll Signale.

Um dies zu erreichen, ist der erste, unmittelbare Schritt die Orchestrierung der vorhandenen Datenströme und die Implementierung von Data Analytics-Prozessen. Daraus lassen sich effizienzrelevante Stellschrauben und Fluide Personas generieren.

Mit Big Data-Analytics und prädiktiven Algorithmen gelingt es, das Maximum aus Ihrem Datenschatz herauszuholen. Die wenigsten Marketing- und Werbeunternehmen besitzen dafür die richtigen Prozesse, Ressourcen und Technologien. 

Vom Pilot-Case zur optimalen Big Data-Software:

Unser preisgekröntes KI-Framework epicAi basiert auf adaptiven Big Data-Komponenten. Damit harmonisieren wir verschiedene Kanäle, Datenströme und Metriken. Dies führt z.B. zu einer deutlichen Steigerung der Click-Through-Rate. Das nachfolgende Video verdeutlicht, welche digitalen Herausforderungen und Projektschritte zu einer maßgeschneiderten User-Journey führen.

Steigerung der Click-Through-Rate mit Predictive Analytics und unserem smarten KI-Framework.

Wir begleiten Marketing- und Werbeunternehmen von der ausführlichen Datenanamnese bis zur Realisierung maßgeschneiderter Künstliche Intelligenz-Anwendungen. Nach der Definition und Implementierung von epicAi und der notwendigen Software-Prozesse, werden die Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz auf andere Anwendungsbereiche vertikal und horizontal erweitert.

Postskriptum: Unsere Case Studies zeigen immer wieder, dass Künstliche Intelligenz die unternehmerischen Prioritäten nicht überschreiben muss, sondern gewinnbringend ergänzen kann. In diesem Bewusstsein haben wir auch unser KI-Framework entwickelt; diese unterstützt Marketing- und Sales-Entscheidungen mit Künstlicher Intelligenz und Fluiden Personas.

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