Google in Berlin – Schulung zum Thema “Data-Driven Marketing”

Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning kann eine große Menge an Daten schneller erfasst, verarbeitet und gezielt für Kampagnen genutzt werden. Durch unsere Zusammenarbeit mit Google können wir hierfür von dem Google Algorithmus profitieren, der auf umfassende Daten zurückgreifen kann. Mit diesen Daten ist es uns möglich Kampagnen noch genauer auszurichten und für das individuelle Nutzerverhalten der jeweiligen Zielgruppe auszuspielen.  

Am 07. März war unser Onlinemarketing Manager Lars Pönig bei einer Schulung unseres Partners Google in Berlin. Es ging um das Thema “Data-Driven Marketing” und die Automatisierung von Kampagnen – eine Entwicklung, die es uns ermöglicht, Kampagnen für unsere Kunden noch besser zu optimieren. 

Data-Driven Marketing Schulung in Berlin

Gezielte Kundenansprache – Vorteile des Data-Driven Marketing 

Data-Driven Marketing ist ein wichtiger Bestandteil des Onlinemarketings. Kampagnen, die auf datengetriebenem Marketing basieren, sind erfolgreicher. Je mehr individuelle Daten man hat, desto besser kann man eine Kampagne auf eine Zielgruppe ausrichten. Diese Vorgehensweise bringt viele Vorteile mit sich: 

  • Bedürfnisse und Erwartungen von Kunden werden besser antizipiert 
  • Änderungen und Trends im Kundenverhalten werden schneller erkannt 
  • Kunden werden besser verstanden und Vermarktungsstrategien können angepasster und kundenorientierter konzipiert werden 
  • Als Folge profitieren Unternehmen von qualitativ hochwertigerem Traffic auf ihren Webseiten, höheren Umsatzzahlen und einer höheren Konversionsrate 

Data-Driven Marketing - advertiser data

Künstliche Intelligenz Computersysteme, die schneller und komplexer denken als wir 

Künstliche Intelligenz bzw. artificial intelligence (AI) steht für die Entwicklung eines intelligenten Problemlösungsverhaltens und der Erstellung intelligenter Computersysteme. Hierdurch kann künstliche Intelligenz Entscheidungsstrukturen von Menschen analysieren, nachahmen oder noch besser ausführen. Aufgaben, für deren Lösung menschliche Intelligenz notwendig ist, können mit Methoden der künstlichen Intelligenz dann auch von einem Computer gelöst werden – mit komplexen Daten und in viel höherer Geschwindigkeit.

Teil der künstlichen Intelligenz ist auch das Machine Learning. Es erkennt Muster und Gesetzmäßigkeiten in Datenbeständen und kann so erfahrungsbasiert Lösungen für ein Problem entwickeln. Selbstständige Systeme sammeln hierbei ständig neue Daten über aktuelle Themen und Trends und auch über den Kunden und sein Kaufverhalten. Mit vorgegebenen Algorithmen analysieren diese Systeme die Daten und können schnell und unkompliziert auf das Nutzerverhalten und die Kundenbedürfnisse eingehen. So können Unternehmen personalisierte Angebote erstellen und ihre Kunden individuell ansprechen.  

Daten über Daten – Warum die Automatisierung von Kampagnen sinnvoll ist 

Werbung soll zur richtigen Zeit am richtigen Ort erscheinen. Um dieses einfache Prinzip zu gewährleisten, ist es nötig den Kunden, den man erreichen will, auch zu kennen. Dazu braucht man Daten. An welchem Punkt in der Customer Journey befindet sich der Kunde? Welche Produkte mag er, welche nicht? Zu welchem Zeitpunkt ist er am kauffreudigsten?  

All diese Informationen helfen, Werbung gezielt zu verbreiten. Je mehr Daten hierbei mit einbezogen werden, desto genauer kann man Angebote ausspielen. Um diese große Menge an Daten zu erheben, zu interpretieren und zu organisieren, helfen automatisierte Prozesse und Systeme, die anhand der Daten schnell und automatisch effektive Marketingmaßnahmen auslösen können.  

Predictive Sales – Vorhersehen, was der Kunde will 

Mit Machine Learning können Systeme zum Beispiel erkennen, wann eine Person bestimmte Kaufentscheidungen trifft. Hieraus lassen sich Prognosen, sogenannte Predictive Sales, für das Kaufverhalten und für zukünftige Conversions ableiten.  

Zwei Beispiele zur Veranschaulichung: 

  • Beispiel 1: Eine Kundin fährt jedes Jahr im Sommer in den Urlaub. Diesen bucht sie immer schon im Januar oder Februar. In diesem Zeitraum ist sie also besonders reaktionsfreudig, wenn es um Werbung für schöne Hotels oder günstige Flüge geht. Ein selbstlernendes System kann hier ein Muster erkennen und der Kundin so erfahrungsbasiert jedes Jahr zur richtigen Zeit vermehrt passende Werbeangebote anzeigen lassen.  
  • Beispiel 2: Ein Kunde kauft online eine neue Küchenmaschine. Da es für diese Küchenmaschine einige Erweiterungen und Zubehör gibt, die der Kunde braucht um das Potenzial der Maschine auszunutzen, werden ihm diese daraufhin angeboten. Außerdem sind für den Umgang mit der Maschine z.B. einige Serviceleistungen absehbar, die der Kunde in Zukunft in Anspruch nehmen wird. Hierfür können automatisch Angebote zum passenden Zeitpunkt angezeigt werden.

Mit Machine Learning zu Predictive Sales

Mit Hilfe von Daten und modernen Algorithmen können also kommende Erfolge prognostiziert werden. Systeme analysieren hierfür unter anderem welche Links der Kunde anklickt oder wie lange bestimmte Angebote angesehen werden. So kann man den zukünftigen Bedarf von Kunden vorhersagen und darauf basierende Marketingmaßnahmen umsetzen. 

Dranbleiben!  

Gerade im Onlinemarketing ist es wichtig, am Ball zu bleiben und sich über neue Entwicklungen und Chancen zu informieren. Die Google-Schulung in Berlin hat uns gezeigt, wie einfach es ist als Google Partner Data-Driven Marketing effizient zu nutzen. Mit diesen Daten können wir die Kampagnen für unsere Kunden so konzipieren, dass sie noch schneller und persönlicher ihre Zielgruppe erreichen. 

Wir haben bei der Schulung wieder viel mitgenommen und freuen uns schon jetzt auf das nächste Mal!