Zusammenfassung
Fast bei jeder Interaktion zwischen Kunden und einem Unternehmen fallen heute Daten an. In diesem Kapitel lernen Sie, wo Kunden während ihrer Customer Journey Daten hinterlassen. Sie erfahren, wie Sie aus dieser Datensammlung eine strukturierte 360-Grad-Kundensicht entwerfen, um Erkenntnisse aus diesen wertvollen Daten zu ziehen. Auf dieser Grundlage treffen Sie Vorhersagen für das zukünftige Kundenverhalten.
Erst wenn Sie Ihre Daten systematisch in einer Plattform zusammenführen und eine Datengrundlage für das maschinelle Lernen schaffen, werden Sie das volle Potenzial der datengetriebenen Marketing- und Vertriebsprozesse ausschöpfen können. Kundenorientiert, skalierbar und mit hoher Reichweite.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Change history
21 May 2022
“Einige Abbildungen im Buch waren versehentlich in einem Folgekapitel platziert worden und sind nun dem richtigen Kapitel zugeordnet. Darüber hinaus wurden satztechnische Fehler in einigen Tabellen korrigiert und das Copyright Jahr von 2021 auf 2022 geändert.“
Literatur
Accenture Interactive. (November 2018). Making it personal. https://www.accenture.com/_acnmedia/pdf-83/accenture-making-personal.pdf. Zugegriffen am 08.01.2020.
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie. (2021). Europäische Datenschutz-Grundverordnung. https://www.bmwi.de/Redaktion/DE/Artikel/Digitale-Welt/europaeische-datenschutzgrundverordnung.html. Zugegriffen am 01.03.2021.
datasolut. (2020). Kundenprofile: Definition, Erstellung und Nutzen im Marketing. https://datasolut.com/kundenprofil/. Zugegriffen am 28.02.2021.
Elespacio. (2020). Elespacio Created a Dynamic Video Campaign for Zalando. https://digitalagencynetwork.com/elespacio-created-a-dynamic-video-campaign-for-zalando/. Zugegriffen am 07.03.2021.
Facebook. (11. Juli 2020). Ihr fragt, wir antworten: Wie setzt Facebook maschinelles Lernen bei der Anzeigenauslieferung ein? https://www.facebook.com/business/news/good-questions-real-answers-how-does-facebook-use-machine-learning-to-deliver-ads. Zugegriffen am 03.03.2021.
Flocke, L., & Holland, H. (2014). Die Customer Journey Analyse im Online Marketing. In Dialogmarketing Perspektiven 2013/2014 (S. 213–242). Springer Gabler.
Forrester. (Februar 2020). Personalization Demystified: Enchant Your Customers By Going From Good To Great. https://resources.enterprisetalk.com/ebook/Q3-IBM-Conversation-5-EN-1.pdf. Zugegriffen am 05.03.2021.
Linoff, G., & Berry, M. (2011). Data Mining Techniques – For Marketing, Sales, and Customer Relationship Manangement. Wiley Publishing.
McKinsey. (Februar 2020). Perspectives on Personalization @ Scale. https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Business%20Functions/Marketing%20and%20Sales/Our%20Insights/Perspectives%20on%20Personalization%20at%20Scale%20Volume%202/Perspectives-on-Personalization-at-Scale-Volume-2-The-next-frontier.pdf. Zugegriffen am 07.03.2020.
Otto.de. (26. Juni 2020). Ihr Name ist KI und sie arbeitet bei OTTO. https://www.otto.de/newsroom/de/technologie/ihr-name-ist-ki-und-sie-arbeitet-bei-otto. Zugegriffen am 26.02.2021.
Statista. (Oktober 2020). Share of internet users in Germany from 1997 to 2020. https://www.statista.com/statistics/427905/share-of-internet-users-germany/. Zugegriffen am 26.02.2021.
Sueddeutsche. (12. Juni 2019). Lidl will Kaufverhalten der Kunden im großen Stil auswerten. https://www.sueddeutsche.de/wirtschaft/lidl-coupon-big-data-1.4482417. Zugegriffen am 28.02.2021.
t3n. (17. Juli 2019). CDO der Otto Group: „Digitale Transformation ist keine Magie“. https://t3n.de/magazin/cdo-der-otto-group-digitale-ist-248249/. Zugegriffen am 26.02.2021.
U.S. Securities and Exchange Commission. (1997). https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1018724/000119312513151836/d511111dex991.htm. Zugegriffen am 26.02.2021.
Author information
Authors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2022 Der/die Autor(en), exklusiv lizenziert durch Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature
About this chapter
Cite this chapter
Wuttke, L. (2022). In digitaler Kommunikation mit dem Kunden. In: Praxisleitfaden für Künstliche Intelligenz in Marketing und Vertrieb. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-35626-2_2
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-35626-2_2
Published:
Publisher Name: Springer Gabler, Wiesbaden
Print ISBN: 978-3-658-35625-5
Online ISBN: 978-3-658-35626-2
eBook Packages: Business and Economics (German Language)