Die Digitalisierung und der technologische Wandel haben den Kunden mehr und mehr in den Mittelpunkt unternehmerischer Marketingaktivitäten rücken lassen. Die Kampagnenoptimierung geschieht aus diesem Grunde zunehmend kundenzentriert und mit starkem Fokus auf den Return on Investment. Eine ex ante Priorisierung der Kunden zu Kampagnen, beispielsweise auf Basis der Wertigkeit eines angebotenen Produktes, ist im Rahmen von Big Data nicht mehr zeitgemäß und verschenkt Potential. Der entscheidende Beitrag zum Erfolg liegt in der adäquaten Anwendung moderner Verfahren der Datenanalyse. Sie steht am Anfang der Marketing Optimierung und bildet das Fundament für den Projekterfolg.
Die Komplexität der heutigen Datenlandschaften stellte das Marketing bisher vor nicht lösbare Optimierungsprobleme. Neue Softwarelösungen am Markt bieten erstmalig Lösungsalgorithmen, welche in der Lage sind, trotz der hohen Komplexität, alle relevanten Nebenbedingungen bzw. Kontaktregeln im Kampagnenmanagement zu berücksichtigen und eine auf dynamischen Kundenwerten basierende Marketing Optimierung zu ermöglichen. http://cintellic.com/...
Alles beginnt mit den Daten
Mit den Daten wird der Grundstein für die Customer Analytics gelegt. Die Anforderungen an die Datenmanager und die Datenpflege sind bei den heutigen Datenmengen höher denn je. Analysen und abgeleitete Maßnahmen auf Grundlage mangelhaft angelegter und strukturierter Daten werden nicht in der Lage sein die Unternehmensziele zu erfüllen. Auch die Marketing Optimierung hängt von der Qualität der Datengrundlage ab und ist im heutigen Zeitalter von Big Data von hoher Komplexität geprägt, da immer mehr Kunden und immer mehr mögliche Produkte über immer mehr mögliche Kanäle angesprochen werden können.
Die Kundenselektion zu einer Kampagne ist bisher aber von einer hohen Subjektivität der Kampagnenmanager geprägt. Kunden werden häufig auf der Basis der Wertigkeit des angebotenen Produktes und Erfahrungswerten der Kampagnenmanager für die Ansprache ausgewählt. Die Kundenselektion und Kampagnenpriorisierung erfolgen sequenziell und nicht interaktiv. Dieses Vorgehen hat zur Folge, dass eine zweckmäßigere, kampagnenübergreifende Kundenselektion, welche sich an Grenznutzen und Kundenaffinitäten ausrichtet, nicht realisiert wird. Zudem wird der Einsatz von Vertriebskanälen meist durch Experten und das Management bestimmt und nicht auf Basis von Deckungsbeiträgen abgeleitet.
Download PDF: Marketing Optimierung
Laden Sie sich hier den vollständigen Artikel herunter und erfahren Sie, auf welchen Eckpfeilern eine kundenzentrische, dynamische Marketingstrategie fußen sollte, um Ihr Geschäftsergebnis nachhaltig zu verbessern: http://cintellic.com/...
Die Komplexität der heutigen Datenlandschaften stellte das Marketing bisher vor nicht lösbare Optimierungsprobleme. Neue Softwarelösungen am Markt bieten erstmalig Lösungsalgorithmen, welche in der Lage sind, trotz der hohen Komplexität, alle relevanten Nebenbedingungen bzw. Kontaktregeln im Kampagnenmanagement zu berücksichtigen und eine auf dynamischen Kundenwerten basierende Marketing Optimierung zu ermöglichen. http://cintellic.com/...
Alles beginnt mit den Daten
Mit den Daten wird der Grundstein für die Customer Analytics gelegt. Die Anforderungen an die Datenmanager und die Datenpflege sind bei den heutigen Datenmengen höher denn je. Analysen und abgeleitete Maßnahmen auf Grundlage mangelhaft angelegter und strukturierter Daten werden nicht in der Lage sein die Unternehmensziele zu erfüllen. Auch die Marketing Optimierung hängt von der Qualität der Datengrundlage ab und ist im heutigen Zeitalter von Big Data von hoher Komplexität geprägt, da immer mehr Kunden und immer mehr mögliche Produkte über immer mehr mögliche Kanäle angesprochen werden können.
Die Kundenselektion zu einer Kampagne ist bisher aber von einer hohen Subjektivität der Kampagnenmanager geprägt. Kunden werden häufig auf der Basis der Wertigkeit des angebotenen Produktes und Erfahrungswerten der Kampagnenmanager für die Ansprache ausgewählt. Die Kundenselektion und Kampagnenpriorisierung erfolgen sequenziell und nicht interaktiv. Dieses Vorgehen hat zur Folge, dass eine zweckmäßigere, kampagnenübergreifende Kundenselektion, welche sich an Grenznutzen und Kundenaffinitäten ausrichtet, nicht realisiert wird. Zudem wird der Einsatz von Vertriebskanälen meist durch Experten und das Management bestimmt und nicht auf Basis von Deckungsbeiträgen abgeleitet.
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