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Wie Big Data den digitalen Marketingerfolg steuert

Wie Big Data den digitalen Marketingerfolg steuert

Wir leben im digitalen Zeitalter und sind weltweit vernetzt. Smartphones, Tablets, hunderte Fernsehsender, tausende Apps, soziale Medien und Online-Shopping gehören zu unserem tÀglichen Leben.

Vor der digitalen Revolution, die gar nicht so weit in der Vergangenheit liegt, haben sich Vermarkter darauf konzentriert ĂŒberzeugende Anzeigen fĂŒr die Sonntagsrundschreiben zu erstellen, Fernsehspots zu produzieren und vielleicht mit einem kreativen Killer fĂŒr ein oder zwei PlakatwĂ€nde daher zu kommen. Der Job der Vermarkter hat sich schnell entwickelt. Um mit der Technologie mithalten zu können, mĂŒssen sie nun Statistiken richtig auswerten, Nutzer persönlich ansprechen und zwischen tausenden von KanĂ€len den richtigen auswĂ€hlen um ihre Zielgruppe zu erreichen.

WĂ€hrend das mehr als ein wenig ĂŒberwĂ€ltigend klingt, hat die digitale Revolution jedoch Tonnen von Daten produziert. Und diese Daten ermöglichen den Vermarktern bessere Einblicke in das heutige Nutzerverhalten als jemals zuvor.

Die besten Anwendungen fĂŒr Big Data im digitalen Marketing

Einer aktuellen Studie zufolge, gaben 86% der Befragten an, dass ihre Organisation entweder Big Data nutzt oder die Nutzung plant, um ihre digitalen Marketing BemĂŒhungen zu unterstĂŒtzen. Zudem sagten fast drei Viertel dieser Gruppe, dass ihre Anstrengungen „ziemlich“ oder „extrem“ effektiv sind. 83% sehen es weiterhin als wahrscheinlich, dass sie die Nutzung von Big Data fĂŒr digitale Marketingkampagnen weiter ausbauen werden.

Des Weiteren ergab die Umfrage, dass die HauptgrĂŒnde fĂŒr Big Data im digitalen Marketing folgendes beinhalten:

  • um das Nutzerverhalten besser zu verstehen (29%)
  • um die Lieferkette zu verbessern (18%)
  • um die Kampagnen und Promotions voranzutreiben (16%)

Wie Sie Big Data nutzen können, um Ihre Kunden gezielt anzusprechen

Wenn es um digitales Marketing geht, sind online Daten der SchlĂŒssel zum Erfolg, weshalb Vermarkter diese online Daten sammeln und in die Marketing Datenbank integrieren mĂŒssen. Hierbei werden auch viele offline Daten wie Name, Telefonnummer, E-Mail-Adresse erfasst, aber beachten Sie, dass einer der kostenintensivsten Arten des digitalen Marketings der E-Mail-Verkehr ist. Auch wenn E-Mail-Adressen keine Big Data darstellen, so werden im Branchendurchschnitt etwa $40 ROI* fĂŒr jeden Dollar an E-Mail-Marketing ausgegeben.

Die E-Mail ist nur eine Möglichkeit wie Sie Ihre Kunden zielgerecht digital ansprechen. Andere Formen wie Content Marketing oder bezahlte Suchanzeigen sind ebenfalls beliebte Strategien. Und da immer mehr Vermarkter sich mit dieser Art der online Kommunikation anfreunden, ist das Potential von Big Data entsprechend reizvoll. Big Data beinhaltet neben traditionellen Kennzahlen auch die tausenden Posts in sozialen Netzwerken, Suchanfragen, Transaktionen und andere schwer zu findende Daten, die jede Minute produziert werden.
Ein „Data-as-a-Service“(DaaS)-Provider liefert Echtzeit-DatenbestĂ€nde aus dem „Big-Data-Ökosystem“ und bietet den Unternehmen oder ihren Vertriebspartnern Anregungen fĂŒr die sofortige Kontaktaufnahme. Stellen Sie sich Ströme hochqualifizierter Interessenten und sogar Ihre eigenen Kunden vor, die auf Grundlage ihrer Online-Suchanfragen oder geteilten Informationen auf sozialen Plattformen zum Kauf bereit sind. Was wĂ€re, wenn Sie Kunden direkt ansprechen könnten, die in diesem Moment nach Ihrem Unternehmen suchen? Oder denken Sie an die Macht in der Lage zu sein Ihre interne Marketing Datenbank mit hochspezialisierten und einzigartigen Datenquellen zu versorgen und so Echtzeit-Marketingkampagnen auf mehreren KanĂ€len zu verbessern.

Sechs Quellen fĂŒr Big Data

Die aus Big Data erzeugten Informationen können in sechs spezifische Kategorien unterteilt werden:
1. Web Mining: Dazu gehören automatisierte Prozesse um Informationen aus Web-Dokumenten und Servern zu entdecken und herauszufiltern. Dies beinhaltet auch die Gewinnung unstrukturierter Daten. Dabei kann es sich um Informationen aus Server Logins, BrowseraktivitÀten, Links, Seitenstrukturen, Seiteninhalten und Dokumenten handeln.
2. Suchinformationen: Daten als Folge von Browser-AktivitÀten-Tracking-Suche und beabsichtigtem Verhalten. Diese Daten identifizieren auch digitales Publikum anhand von Onboarding (Konsumenten werden nach ihrer Online-ID geordnet.)
3. Soziale Medien: Der durchschnittliche Internetnutzer weltweit verbringt 2,5 Stunden in sozialen Netzwerken. Eine Vielzahl an Daten ĂŒber persönliche PrĂ€ferenzen, GefĂ€llt-mir-Angaben, Shares und Kommentare der Nutzer ist somit verfĂŒgbar.
4. Crowd Sourcing: Hierbei handelt es sich um die kollektive Intelligenz, gesammelt aus der Öffentlichkeit. Die Daten werden aus mehreren Quellen oder großen Gruppen von Menschen, darunter Foren, Umfragen, Abstimmungen und anderen Arten nutzergenerierter Medien, gewonnen.
5. Transaktion: Die Daten werden ermittelt, wenn Unternehmen GeschĂ€fte abschließen. Sie können finanzieller oder logistischer Art sein bzw. werden immer dann erhoben, wenn einer der folgenden Prozesse beinhaltet ist:
Einkauf, Anfragen, VersicherungsansprĂŒche, Einzahlungen, Auszahlungen, Flugreservierungen, Kreditkartentransaktionen, etc.
6. Mobile Daten: Sie umfassen den grĂ¶ĂŸten Anstieg im Datenvolumen. Es handelt sich hierbei nicht nur um eine Funktion der Smartphone-Penetration und Verbrauchnutzungsmuster. Diese Daten entstehen auch durch Apps und andere Serviceleistungen im Hintergrund.

DaaS bietet hochspezialisierte DatenbestÀnde, die bereits aus diesen Big Data-Quellen gewonnen wurden. Diese DatensÀtze werden dann aufbereitet um einen digital adressierbaren Konsumentenkreis zu erstellen. Hierbei kann es sich um eine E-Mail-Adresse, online Cookie oder social ID handeln, die es Ihnen ermöglicht schnellstmöglich und nahtlos Konsumenten online zu identifizieren und diese zielgerecht ansprechen zu können.

*Die betriebswirtschaftliche Kennzahl “Return on Investment” (kurz: ROI) misst die Rendite einer unternehmerischen TĂ€tigkeit und berechnet sich als VerhĂ€ltnis aus Gewinn zu eingesetztem Kapital.

Inspired by: http://www.business2community.com/

 

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