{"id":165942,"date":"2023-02-21T14:25:45","date_gmt":"2023-02-21T13:25:45","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=165942"},"modified":"2026-02-06T07:05:00","modified_gmt":"2026-02-06T06:05:00","slug":"data-marketing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/data-marketing","title":{"rendered":"Was ist Data Marketing? Antwort in 4 Anwendungen"},"content":{"rendered":"<p><strong>Marketing nimmt einen zentralen Platz im Entscheidungsprozess eines Unternehmens ein. Die genaue Analyse der Bed\u00fcrfnisse der Verbraucher und das Verst\u00e4ndnis der Zielsegmente, die es beinhaltet, erm\u00f6glichen eine effektive und koh\u00e4rente Strategie.<\/strong><\/p>\nDas weltweite Datenvolumen wird bis 2025 voraussichtlich um das 3,7-fache auf 175 Zettabytes ansteigen. Diese Datenexplosion erm\u00f6glicht eine Zunahme der gesammelten Kundendaten. Dies ist heute eine fast unersch\u00f6pfliche Ressource, die n\u00fctzlich ist, um den Markt, in dem sich das Unternehmen bewegt, richtig zu verstehen. Diese Ressource muss jedoch nutzbar sein und genutzt werden.\n\nHier kommt die Notwendigkeit von Data Science im Marketing ins Spiel.\n\n<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/how-data-science-is-shaping-digital-marketing-5a149443f90a\">\n<img decoding=\"async\" width=\"300\" height=\"164\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2022\/12\/data-marketing-.webp\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n<h3>Was genau ist Data Marketing?<\/h3>\nBeim <strong>Datenmarketing geht es<\/strong> um die <strong>Erstellung von Datenauswertungsmodellen, die<\/strong> mit den <strong>Bed\u00fcrfnissen des Unternehmens<\/strong> \u00fcbereinstimmen, aber auch um das Verst\u00e4ndnis der Herausforderungen und der Nutzung der Data Science.\n\nIn diesem Artikel zeigen <strong>wir dir vier direkte Auswirkungen der Datenwissenschaft<\/strong> auf das <strong>Marketing von<\/strong> heute.\n\nAuf dem Programm stehen:\n<ul>\n \t<li>Produktempfehlung<\/li>\n \t<li>Verkaufsprognosen<\/li>\n \t<li>Kundenbindung und Abwanderungsrisiko<\/li>\n \t<li>Kundenbindung<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Produktempfehlung<\/h4>\nEine der St\u00e4rken des Data Marketing ist das <strong>Verst\u00e4ndnis des Verbraucherverhalten<\/strong>s durch die Analyse <strong>vergangener Verhaltensweisen<\/strong> und die Vorhersage <strong>zuk\u00fcnftiger Verhaltensweisen<\/strong>.\n\nZwei Strategien werden \u00fcblicherweise verfolgt:\n<ul>\n \t<li>cross-selling<\/li>\n \t<li>das Up-Selling.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"padding-left: 40px\">1.<strong> Cross-Selling<\/strong> findet vor dem Abschluss des Kaufs statt und besteht darin, <strong>Produkte anzubieten, die die Produkte<\/strong>, nach denen der Verbraucher sucht, <strong>erg\u00e4nzen oder gleichwertig sind<\/strong>. Ein Kaffee, der am Ende eines Essens angeboten wird, kann als Cross-Selling betrachtet werden.<\/p>\nAngewandt auf Data Marketing kann dies die Form von <strong>&#8222;H\u00e4ufig zusammen gekauften Produkten&#8220;<\/strong> <strong>annehmen<\/strong>, die man auf Amazon sehen kann.\n\nDer Kauf von OP-Handschuhen zieht den Vorschlag nach sich, eine OP-Maske oder ein hydroalkoholisches Gel zu kaufen.\n\n<img decoding=\"async\" width=\"288\" height=\"175\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2022\/12\/amazon.webp\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\n<p style=\"padding-left: 40px\">2. Das Ziel des <strong>Up-Selling ist es<\/strong>, den Verbraucher dazu zu bringen, <strong>das Produkt oder die Dienstleistung aus dem h\u00f6heren Sortiment zu bevorzugen<\/strong>, um die Gewinnspanne des Verk\u00e4ufers zu maximieren.<\/p>\nDiese beiden Strategien, die man bei den E-Commerce-Giganten findet, werden in Form von <strong>Empfehlungen<\/strong> pr\u00e4sentiert, die <strong>auf dem Verhalten anderer Verbraucher<\/strong> <strong>basieren<\/strong>.\n\n<strong>Netflix<\/strong> erkl\u00e4rt in <a href=\"https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/2843948\">einer ihrer Berichte<\/a> Die <strong>Algorithmen von Netflix<\/strong> konzentrieren sich auf die Vorlieben der <strong>Nutzer<\/strong> und ihre <strong>Sehgewohnheiten<\/strong>, um ein <strong>relevantes Vorhersagemodell<\/strong> f\u00fcr die Personalisierung ihres Angebots zu entwickeln.\n\n<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"512\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2022\/12\/netflix.webp\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2022\/12\/netflix.webp 768w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2022\/12\/netflix-300x200.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\">\n<h4>Verkaufsprognosen<\/h4>\nDie <strong>Verkaufsprognose<\/strong> oder <strong>Forecast<\/strong> ist ein weiterer Aspekt des Marketings, der bei der Entwicklung der Unternehmensstrategie hilft.\n<blockquote>Mithilfe von <strong>Machine Learning<\/strong> und dem <strong>Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz ist<\/strong> es f\u00fcr eine E-Commerce-Website m\u00f6glich, <strong>ihre Verk\u00e4ufe t\u00e4glich vorherzusagen<\/strong>.<\/blockquote>\nDies ist der Fall bei <a href=\"https:\/\/d3.harvard.edu\/platform-rctom\/submission\/beauty-in-the-age-of-individualism-sephoras-data-driven-approach\/\">Sephora, das 2018 behauptete, seine Verk\u00e4ufe vorhersagen zu k\u00f6nnen<\/a>. auf ihrer Website zu sehen. Die <strong>m\u00fchsame und zeitraubende Arbeit wurde <\/strong>durch den Einsatz von Algorithmen zur Analyse des kurz-, mittel- und langfristigen Verhaltens des Data-Teams von Sephora <strong>optimiert<\/strong>. Die Teams k\u00f6nnen mehrere Marketingpl\u00e4ne vorschlagen und die Programme geben einen <strong>detaillierten Forecast<\/strong>.\n<blockquote><strong>Marketingberufe<\/strong> werden nicht automatisiert oder durch Daten ersetzt, aber sie werden <strong>durch verwertbare Daten unterst\u00fctzt<\/strong>.<\/blockquote>\nMarketingfachleute behalten die Vorhersagen im Auge und treffen die <strong>Entscheidungen, die am besten<\/strong> mit den Bed\u00fcrfnissen des Unternehmens <strong>\u00fcbereinstimmen<\/strong>.\n<h4>Kundenbindung und Abwanderungsrisiko<\/h4>\nNeben dem Ziel, neue Kunden zu gewinnen, muss das Unternehmen auch<strong> seinen bereits etablierten Kundenstamm erhalten<\/strong>.\n<blockquote>So k\u00f6nnen <strong>pr\u00e4diktive Algorithmen<\/strong> f\u00fcr jeden Kunden das <strong>Abwanderungsrisiko<\/strong>, d. h. das <strong>Risiko einer Abwanderung, absch\u00e4tzen<\/strong>.<\/blockquote>\nMit dem Begriff <strong>&#8222;Churn&#8220; wird<\/strong> der Anteil der <strong>Kunden<\/strong> bezeichnet, die<strong> innerhalb eines bestimmten Zeitraums verloren gehen<\/strong>. Zu den Branchen, die am meisten auf Abwanderung achten, finden wir die Mobiltelefonie oder den Bankensektor.\n<blockquote>Damit du <strong>verlorene Kunden nicht durch neue ersetzen musst<\/strong>, was Geld und Zeit kostet, ist es notwendig, die Gr\u00fcnde f\u00fcr ihre Unzufriedenheit genau zu verstehen.<\/blockquote>\nHierf\u00fcr gibt es verschiedene Strategien, wie z. B. die <strong>\u00dcberwachung von Konkurrenzangeboten<\/strong>, die <strong>Berechnung der H\u00e4ufigkeit von Neuk\u00e4ufen<\/strong> oder K\u00fcndigungen oder die <strong>\u00dcberwachung von Verbrauchermeinungen<\/strong>.\n<h4>Kundenbindung<\/h4>\nDie Auswertung der Daten erm\u00f6glicht eine bessere Kundensegmentierung oder sogar eine <strong>in Echtzeit aktualisierte Segmentierung<\/strong>. Diese Cluster werden verwendet, um die Kundenbindungsstrategie zu optimieren. Loyale Kunden k\u00f6nnen z. B. von <strong>personalisierten Werbeangeboten profitieren<\/strong>. Die Kundenbetreuung und das E-Mailing gewinnen an Effizienz.\n\nZiel ist es, <strong>den Gespr\u00e4chspartner zu kennen<\/strong>, um ihm ein <strong>Erlebnis zu<\/strong> bieten, das <strong>seinen<\/strong> pers\u00f6nlichen <strong>Erwartungen so nahe wie m\u00f6glich kommt<\/strong>.\n\nDie <strong>Marketingberufe entwickeln sich st\u00e4ndig weiter<\/strong>, und das h\u00e4ngt in erster Linie von der Analyse der explosionsartigen Zunahme an Daten ab, die ihnen zur Verf\u00fcgung stehen. Wir k\u00f6nnen jedoch Folgendes feststellen drei Hauptschwierigkeiten bis heute :\n<ul>\n \t<li><strong>Mangel an analytischen F\u00e4higkeiten innerhalb<\/strong> des Unternehmens<\/li>\n \t<li>Das <strong>Fehlen von Werkzeugen zur Verarbeitung von Daten<\/strong><\/li>\n \t<li>Ein <strong>zu geringer Fokus<\/strong> auf <strong>vorausschauende Datenanalyse<\/strong><\/li>\n<\/ul>\nWorauf wartest du noch, um dein Marketing durch den Ausbau deiner F\u00e4higkeiten in der Datenwissenschaft weiterzuentwickeln? 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