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Cognitive Computing – intelligente Technologie

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Das „Gold des Internets“ sind heutzutage keine Währungen, sondern Unmengen von Daten. Genau diese Daten sind auch für das Cognitive Computing relevant. Mit Hilfe von Big Data sollen Computer so geschult werden, dass diese eigenständig Denken und menschliche Gedankengänge nachbilden können. Im Folgenden erfahren Sie mehr über diesen Ansatz, die Ziele und die möglichen Auswirkungen auf die Suchmaschinenoptimierung. 

Suchmaschinenoptimierung Onl

Was versteht man unter Cognitive Computing?

Das Cognitive Computing ist ein IT-Bereich, der speziell in den vergangenen Jahren kräftig weiterentwickelt wurde. Noch vor einigen Jahren waren die Menschen den Computern gedanklich deutlich überlegen. Dank intensiver Forschung im Bereich der algorithmischen Datenverarbeitung und der Speicherkapazitäten hat sich dieses Bild gewandelt. 

Das Cognitive Computing gilt dabei als Vorstufe der Künstlichen Intelligenz. Die Systeme sind in der Lage, auf die bisher gesammelten Erfahrungen und gelernten Dinge zurückzugreifen, um auch komplexe Problemstellungen lösen zu können. Der menschliche Denkprozess wird somit maschinell simuliert. 

Das Besondere: Mit zunehmender Dauer können Algorithmen weiter verbessert werden. Diese werden immer präziser darin, Informationen richtig einzuordnen, Lösungsansätze zu finden und gedankliche Wege einzuschlagen, die auch die menschlichen Gehirne gehen würden. 

Ziel des Cognitive Computing

Verfolgt wird beim Cognitive Computing vor allem ein großes Ziel: Das Erschaffen autonom lernender IT-Systeme, welche in der Lage sind, komplexe Aufgabenstellungen wie ein menschliches Gehirn zu lösen. 

Gleichzeitig kommen Systeme dieser Art zum Beispiel im Bereich der Sprachverarbeitung zum Einsatz oder werden mit Hilfe von digitalen Assistenten verknüpft. Die Benutzerfreundlichkeit elektronischer Anbieter und Systeme kann so erhöht werden und eine natürliche Interaktion zwischen Mensch und Computer wird geschaffen. 

Cognitive Computing

Wo wird Cognitive Computing eingesetzt?

Außerhalb der IT-Branche können nur die wenigsten Menschen mit dem Begriff Cognitive Computing etwas anfangen. Tatsächlich aber kommt jeder von uns nahezu täglich mit dem System in Berührung - wenn auch unbewusst. Wir haben im Folgenden ein paar der typischen Anwendungsgebiete aufgelistet: 

 

  • Medizin und Gesundheitsbranche: In der Medizin kommt das Cognitive Computing in verschiedenen Bereichen zum Einsatz. So helfen derartige Systeme zum Beispiel Radiologen beim Auswerten von Röntgenbildern. Die Fehlerquote wird so verringert und das medizinische Personal deutlich entlastet. 
  • Bildungssektor: Ein offensichtliches Anwendungsgebiet ist der Bildungssektor. So ist es denkbar, dass virtuelle Lehrer die menschlichen Kräfte bei Bedarf unterstützen. Lehrer können sich intensiver Schülern widmen, die eine erhöhte Aufmerksamkeit benötigen. Gleichzeitig ist dank der intelligenten Systeme jederzeit ein Zugriff auf alle Informationen in Echtzeit möglich. 
  • Betrugsprävention: Eine wichtige Rolle spielt das Cognitive Computing schon jetzt in der Betrugsprävention. Unzählige Daten werden hier ausgewertet und zum Beispiel für den Schutz in der Finanzindustrie eingesetzt. Die Systeme helfen beim Aufspüren krimineller Tätigkeiten, wie etwa der Geldwäsche oder dem Identitätsdiebstahl. 
  • E-Commerce: Betreiber von Online-Shops nutzen Cognitive Computing ebenfalls bereits intensiv. So etwa, um den Kunden passende Produktempfehlungen zu liefern, die auf Basis des Kundenverhaltens anderer und dem eigenen Nutzerprofil basieren. 
  • Tourismus: Statt einer einfachen Reise buchen immer mehr Menschen einen kompletten Urlaub. Flüge, Hotels, Besichtigungen und Ausflüge - all das kann durch das Cognitive Computing aufeinander abgestimmt werden. Dabei ist es auch möglich, lokale Besonderheiten oder Bestimmungen in die Planung einfließen zu lassen. 
  • Robotik: Wenig überraschend kommt das Cognitive Computing auch in der Robotik zum Einsatz. Die Roboter können Arbeitsschritte eigenständig ausführen und dabei je nach Ausgangslage eigene Entscheidungen für die weitere Fertigung treffen. Menschliche Arbeiter werden entlastet, das Zeitmanagement verbessert und Kosten gesenkt. 
  • Customer-Relationship-Management: Im Customer-Relationship-Management kommen künstliche Systeme zum Beispiel bei der Spracherkennung zum Einsatz. Befehle der Kunden werden ausgewertet und diese anschließend an die richtige Stelle weitergeleitet. 
  • Suchmaschinen: Cognitive Computing kommt bei großen Suchmaschinen wie Google oder Bing ebenfalls zum Einsatz. Auf Basis unzähliger Daten werden die Ergebnisse ermittelt, die am ehesten das Suchergebnis der Nutzer erfüllen können. Gleichzeitig helfen die Systeme dabei, die unzähligen Inhalte und Informationen auf den vielen Webseiten zu bewerten. 

Beispiele für kognitive Computersysteme

Konkrete Anwendungsbereiche für die Nutzung und den Einsatz des Cognitive Computing finden sich im Handumdrehen. Vier davon haben wir hier für Sie aufgeführt: 

Spracherkennung 

Eines der klassischen Beispiele für den Einsatz von Cognitive Computing bildet die Spracherkennung. Die Systeme werden hier bereits seit mehreren Jahren verwendet und laufend verbessert. So können die Computer die Fragen der Nutzer verstehen, analysieren und eine passende Antwort geben oder entsprechende Schritte einleiten. Die modernen Systeme der Chatbots und virtuellen Assistenten sind heutzutage bereits so gut geschult, dass beim Interagieren der Eindruck entsteht, Nutzer würden mit einem anderen Menschen kommunizieren. 

Cognitive Analytics 

Nicht alle Daten können von den herkömmlichen Systemen gleichermaßen gut ausgewertet werden. In der Regel benötigen diese Systeme strukturierte Daten, die jedoch nicht immer zur Verfügung stehen. Genau diese Lücke kann das Cognitive Computing schließen. Diese Systeme sind in der Lage, unstrukturierte Daten aufzubereiten. Ein typisches Beispiel ist etwa die Interpretation der Körpersprache.

Risikomanagement und Entscheidungsprozesse 

Hilfreich kann das Cognitive Computing auch für Unternehmen im Bereich des Risikomanagements sein. So können die kognitiven Systeme alle möglichen Daten sammeln, Faktoren ermitteln und so bei der Findung von Entscheidungen behilflich sein. Weiter können die Systeme Mitarbeiter auf Fehler, Besonderheiten oder Probleme hinweisen und diese gleichzeitig bei der Einsatz- und Wartungsplanung von Maschinen oder Anlagen unterstützen. Die Marktanalyse oder die Auswertung verschiedener Szenarien kann ebenfalls von den kognitiven Systemen übernommen werden. 

Autonomes Fahren 

Unzählige Datenmengen in Echtzeit müssen für das autonome Fahren ausgetauscht, analysiert und ausgewertet werden. Das Cognitive Computing hilft den Fahrzeugen bei der Wahrnehmung der Umwelt und nutzt die gesammelten Informationen für die Durchführung von bestimmten Aktionen. Ein klassisches Beispiel ist hier ein Überholvorgang, der nach Analyse der Ausgangslage vom autonomen System eines Fahrzeugs eigenständig durchgeführt werden. 

Cognitive Computing und die Auswirkungen in der SEO

Viele Experten im Bereich der Suchmaschinenoptimierung sind sich einig, dass Cognitive Computing und die Künstliche Intelligenz diesen Bereich maßgeblich verändern können. Die große Frage lautet jedoch: Wie? Noch ist unklar, welche genauen Auswirkungen die Systeme auf die Ergebnisse der Suchmaschinen haben. Einsatzgebiete sind jedoch reichlich vorhanden. 

So können die Systeme eigenständig Bilder erstellen, die zum jeweiligen Inhalt einer Webseite passen. Auch die Inhalte können vollständig individuell und orientiert am jeweiligen Nutzer ausgespielt werden. Die Benutzerfreundlichkeit der Suchergebnisse könnte noch einmal deutlich gesteigert werden. 

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Fazit - KI und Technologie wie ein menschliches Gehirn

Das Cognitive Computing spielt in zahlreichen Lebensbereichen bereits jetzt eine große Rolle. Die Tendenz ist klar steigend. So wird das intelligente System zum Beispiel bereits großflächig im Bereich des E-Commerce eingesetzt und findet auch in der Medizin oder dem Tourismus seinen Platz. Künftig werden die Möglichkeiten weiter ausgebaut und so wird es kaum eine Branche geben, die nicht auf diese Technologie setzt. 

Dank der stetig steigenden Rechenleistungen und Speicherkapazitäten können die Systeme zudem immer schneller und besser agieren. Unklar ist aktuell noch, welche Auswirkungen diese auf den Bereich der Suchmaschinenoptimierung haben werden. Dass es diese geben wird, ist in den Augen zahlreicher Experten jedoch sicher. 

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Michael BerneckerMichael Bernecker

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Die Macht von Big Data im Marketing: Strategien für einen Erfolgreichen Boost

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Im Zeitalter der digitalen Transformation hat sich das Marketinglandschaft radikal verändert, und die Integration von Big Data bietet Unternehmen eine einzigartige Möglichkeit, ihre Marketingstrategien zu optimieren und ihre Zielgruppen gezielter anzusprechen.

Die Schlüsselvorteile von Big Data im Marketing

1. Zielgruppenanalyse und Personalisierung

Ein zentraler Vorteil von Big Data im Marketing liegt in der Fähigkeit, detaillierte Zielgruppenanalysen durchzuführen. Durch die Auswertung von umfangreichen Datensätzen aus einer Datenbank, etwa mit dem Power BI Desktop Tool, können Unternehmen ein tieferes Verständnis für das Verhalten ihrer Zielgruppen entwickeln. Diese Erkenntnisse ermöglichen eine präzisere Zielgruppenansprache und die Entwicklung personalisierter Marketingbotschaften, was die Relevanz und Effektivität von Kampagnen erheblich steigert.

2. Effektive Kampagnenausrichtung und -optimierung

Big Data ermöglicht es Unternehmen, ihre Marketingkampagnen effektiver auszurichten und kontinuierlich zu optimieren. Die Analyse von Echtzeitdaten in Bezug auf Kampagnenleistung, Interaktionen und Konversionen ermöglicht es Marketern, schnelle Anpassungen vorzunehmen und ihre Strategien dynamisch anzupassen. Dies führt zu einer verbesserten Rendite der Marketinginvestitionen (Return on Investment, ROI).

3. Wettbewerbsanalyse und Trendvorhersage

Durch die Analyse von Big Data können Unternehmen nicht nur ihr eigenes Marketing verbessern, sondern auch ihre Wettbewerber besser verstehen. Die Überwachung von Markttrends und die Vorhersage künftiger Entwicklungen ermöglichen es Marketern, proaktiv zu agieren und sich erfolgreich an die sich ständig verändernde Marktlandschaft anzupassen.

Big Data

Strategien zur Implementierung von Big Data im Marketing

1. Datenintegration und -konsolidierung

Der erste Schritt bei der Implementierung von Big Data im Marketing ist die Integration verschiedener Datenquellen. Unternehmen sollten sicherstellen, dass sie Zugang zu relevanten Daten über Kundenverhalten, soziale Medien, Website-Analysen und andere Quellen haben. Die Konsolidierung dieser Daten ermöglicht eine umfassende Analyse und schafft eine einheitliche Datenbasis für Marketingentscheidungen.

2. Nutzung fortschrittlicher Analysetools und Algorithmen

Die Auswahl und Implementierung fortschrittlicher Analysetools und Algorithmen ist entscheidend für den Erfolg von Big-Data-Marketingstrategien. Machine-Learning-Algorithmen können Muster und Trends erkennen, die für menschliche Analysten schwer zu identifizieren wären. Unternehmen sollten in Schulungen investieren, um ihre Mitarbeiter mit diesen Werkzeugen vertraut zu machen und deren volles Potenzial auszuschöpfen.

3. Datensicherheit und Compliance

Der verantwortungsbewusste Umgang mit Kunden- und Marktdaten ist unabdingbar. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Big-Data-Initiativen den geltenden Datenschutzbestimmungen entsprechen und dass angemessene Sicherheitsvorkehrungen getroffen werden, um Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Datenschutz und Compliance sind nicht nur ethische Anliegen, sondern stärken auch das Vertrauen der Kunden in die Marke.

4. Schaffung einer datengetriebenen Kultur im Unternehmen

Um das volle Potenzial von Big Data auszuschöpfen, ist die Schaffung einer datengetriebenen Kultur entscheidend. Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Teams die Bedeutung von Daten verstehen und dass datenbasierte Entscheidungen in allen Bereichen des Marketings gefördert werden. Schulungen und Workshops können dazu beitragen, diese kulturelle Veränderung zu unterstützen.

Herausforderungen und Lösungsansätze

Trotz der zahlreichen Vorteile von Big Data im Marketing stehen Unternehmen vor Herausforderungen bei der Umsetzung. Eine häufige Hürde ist die Bewältigung großer Datenmengen. Cloud-basierte Lösungen und fortschrittliche Datenmanagementsysteme können helfen, Daten effizient zu verwalten und zu analysieren.

Ein weiteres Hindernis kann die Qualitätskontrolle der Daten sein. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Daten, die für ihre Analysen verwendet werden, von hoher Qualität und Genauigkeit sind. Regelmäßige Überprüfungen und Aktualisierungen sind hierbei unerlässlich.

Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, insbesondere im Bereich Datenschutz, ist eine kritische Herausforderung. Unternehmen sollten eng mit Rechtsexperten zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass ihre Big-Data-Initiativen den gesetzlichen Anforderungen entsprechen.

Fazit

Die Integration von Big Data in die Marketingstrategie bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Zielgruppen präziser anzusprechen, Marketingkampagnen effektiver auszurichten und sich erfolgreich in einer dynamischen Marktlage zu behaupten. Durch sorgfältige Planung, Investitionen in Schulungen und die Schaffung einer datengetriebenen Kultur können Unternehmen die Transformationskraft von Big Data nutzen, um ihr Marketing auf ein neues Niveau zu heben. Diejenigen, die erfolgreich Big Data in ihre Marketingstrategien integrieren, werden nicht nur den Wettbewerb überflügeln, sondern auch eine tiefere Bindung zu ihren Kunden aufbauen und nachhaltigen Erfolg in einer datengesteuerten Ära erreichen.

Microtargeting – Mit Microtargeting B2B-Zielgruppen erreichen

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Der Begriff Microtargeting ist vor allem als Kommunikationsstrategie in den USA im Bereich Politik bekannt. Spätestens nach dem Wahlkampf von Barack Obama ist der Begriff für die meisten kein Fremdwort mehr. Doch Microtargeting bietet auch viele andere Einsatzmöglichkeiten. Richtig angewandt ist es für das Marketing eine echte Bereicherung. Welche Vorteile Ihnen Microtargeting in Ihrer Marketingarbeit verschafft und wie Sie B2B-Zielgruppen mithilfe dieser Technik optimal adressieren, erfahren Sie hier.

Was bedeutet Microtargeting?

Microtargeting ist nicht nur eine politische Kommunikationsstrategie, sondern ein grundlegendes und effizientes Marketingmittel. Übersetzt bedeutet der Begriff Microtargeting datenbasiertes Marketing. Das heißt, das Fundament bildet die Sammlung diverser zielgruppenrelevanter Daten. Auf dieser Grundlage können Sie anschließend zugeschnittene Werbemaßnahmen generieren. Microtargeting umfasst somit die personalisierte Zielgruppenansprache. Eine hohe Personalisierung können Sie nur erreichen, wenn Sie Ihre Zielgruppe genau kennen und über so viele Informationen wie möglich verfügen.

Die Ansammlung riesiger Datenmengen nennt man Big Data. Anhand der Auswertung und detaillierten Analyse dieser Daten, können Unternehmen Kundenbedürfnisse und Wünsche adäquater einschätzen. Sie möchten Ihre Kunden gezielt ansprechen? – dann müssen Sie die Interessen Ihrer Zielgruppe genau kennen und dort ansetzen! Durch Microtargeting präzisieren Sie die Marktsegmentierung und können Ihre Zielgruppe personalisiert adressieren.

Microtargeting ist keine neue Konstruktion des Marketing und wird schon seit längerer Zeit genutzt, sowohl im Marketing und der Politik als auch in anderen Bereichen. Nichtsdestotrotz schreitet die Digitalisierung immer weiter fort und es werden permanent neue Technologien entwickelt. Dadurch ergeben sich auch im Bereich der Datenerhebung immer wieder neue Möglichkeiten und Microtargeting wird zunehmend präziser in der Informationssammlung und infolgedessen in der individualisierten Kundenansprache.

Marketingleiter

Der Umgang mit Big Data

Big Data als Basis des Microtargeting umfasst die Aggregation sowie das Speichern multidimensionaler Datenmengen. Die Strukturierung dieses Datenvolumens ist mit einem großen Aufwand verbunden, denn es handelt sich dabei um komplexe Daten diverser Quellen. Größtenteils besteht die Datensammlung zwar aus online erhobenen Daten, jedoch gehören auch offline erhobene Daten zum Inventar von Big Data. Offline-Werte können sich beispielsweise aus einer einfachen Befragung im Sinne einer traditionellen Marktforschungsstudie ableiten. Im Folgenden werden beispielhaft einige mögliche Quellen aufgelistet:

  • Social Media Plattformen (Instagram, Facebook, Twitter, TikTok etc.)
  • Berufliche Plattformen (Linkedin, XING etc.)
  • Externe und interne Datenbanken
  • Direkte Befragungen (online sowie offline)
  • Tracking durch Cookies oder JavaScript
  • Suchverhalten in Suchmaschinen

Je nach Zielgruppe sowie Zielsetzung sollten Sie unterschiedliche Quellen und auch Methoden der Datenauswertung nutzen. So eignen sich im B2B-Bereich vor allem berufliche Plattformen wie Linkedin und XING, um relevante Informationen zu gewinnen. Im B2C-Bereich gewichten Social Media Plattformen wie Instagram und Facebook stärker, wobei Facebook auch im B2B-Bereich vermehrt genutzt wird. Auf welchen Kanälen Sie Microtargeting darüber hinaus einsetzen ist ebenfalls abhängig von Ihrer Zielgruppe, Ihrer Zielsetzung sowie Ihrer Branche.

Aus den verschiedenen Quellen ergeben sich viele unstrukturierte Daten, die Sie zusammenfassen und segmentieren müssen. Die Datenpflege und darauffolgende Analyse werden mit dem Begriff Big Data Analytics umschrieben. Elementar für eine effiziente Auswertung der Big Data ist, aufgrund der enormen Größe der Datenmenge, die Anwendung computergestützter Methoden. Das Ganze nennt man Data Mining, welches auf der Grundlage künstlicher Intelligenz funktioniert. Mithilfe diverser Algorithmen der Klassifizierung und Clusterung wird die Datenmenge vor dem Hintergrund analysiert, gezielt zielgruppenrelevante Informationen herauszufiltern.

Seminar Performance Marketing

Sie möchten Ihren Erfolg effizient messen und verbessern? Im Seminar Performance Marketing des Deutschen Instituts für Marketing lernen Sie die wichtigsten Methoden und Techniken kennen, um Ihre Performance richtig zu messen und neue Kampagnen strukturiert umzusetzen. Informieren Sie sich hier über die genauen Inhalte und aktuelle Termine:

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Strategien für ein erfolgreiches Microtargeting

Für eine personalisierte Kommunikation in der Kundenansprache müssen Sie einige grundlegende Strategien verfolgen. Microtargeting umfasst die Anpassung Ihrer Werbemaßnahmen an die Kundenbedürfnisse. Im Bereich Online Marketing meint dies beispielsweise, dass Sie mithilfe von Cookies auf der nächsten Website passgenaue Werbung schalten, um die Kaufentscheidung potenzieller Kunden zu beeinflussen. Eine präzisierte Zielausrichtung im Sinne des Microtargeting kann nur durch eine informationsreiche Big Data Analyse funktionieren.

Mit Microtargeting verfolgen Sie also ganz einfach das Ziel, die Kaufentscheidung Ihrer Kunden zu beeinflussen. Damit das gelingt, bedarf es eines strukturierten, systematischen sowie umfangreichen Vorgehens. Folgende Maßnahmen bilden die Grundlage für ein effizientes Microtargeting:

Microtargeting

1. Big Data

Wie erwähnt stellt die Analyse vielschichtiger Datenmengen den Grundbaustein des Microtargeting dar. Generieren Sie mithilfe verschiedener Quellen und Tools eine umfassende Datensammlung. Durch computergestützte Programme können Sie die Daten dann strukturieren und auswerten – eine ordentliche und präzise Datenanalyse ist das A und O! Es bringt Ihnen letztendlich nichts, eine riesige Datensammlung zu besitzen, wenn Sie keine relevanten Informationen daraus entnehmen können.

2. Personas entwickeln

Sie haben alle Daten strukturiert, segmentiert und klassifiziert – und was nun? Vor allem im B2B-Bereich müssen Sie kleine Zielgruppen segmentieren, um diese optimal zu adressieren. Definieren Sie Personas, um Ihre Kundschaft in verschiedene typische Kundenprofile einzuteilen und zwischen Zielgruppen zu differenzieren. Ohne eine detaillierte Zielgruppendefinition kann Microtargeting im Sinne eines personalisierten Marketing nicht funktionieren. Kennen Sie die Probleme Ihrer Kunden – so können Sie angemessene Lösungen bieten!

3. Personalisierte Werbebotschaften generieren

Mithilfe der Informationen über ihre Zielgruppen erstellen Sie schließlich passgenaue Kundenansprachen. Diese Werbebotschaften streuen Sie dann über verschiedene Kanäle und Tools. Dazu gehört beispielsweise das Targeting über Cookies, sowie auch das Versenden eines personalisierten Newsletters oder einfache Telefonanrufe. Man unterscheidet zudem verschiedene Targetingmöglichkeiten wie beispielsweise das Geo-Targeting, Content-Targeting oder das Behavioral Targeting. Achten Sie beim Microtargeting auf den richtigen Zeitpunkt der personalisierten Kundenansprache – betreiben Sie effizientes Leadmanagement!

4. Controlling

Kontrollieren Sie regelmäßig, ob Ihre Microtargeting-Maßnahmen erfolgreich waren. Auch dafür erheben Sie erneut Daten – das sind dann beispielsweise Daten wie Klick- und Öffnungsraten und viele weitere. Optimieren Sie Ihre Strategie permanent, denn die Kundenbedürfnisse ändern sich stetig! Überarbeiten und erneuern Sie auch Ihre Personas immer wieder und passen Sie an neue Erkenntnisse an. Dieser Schritt des Controllings stellt gleichzeitig auch die erneute Datenerhebung dar – Microtargeting ist ein laufender Prozess!

Microtargeting im Bereich-B2B

Microtargeting unterscheidet sich zwischen B2B- und B2C-Zielgruppen. Im Bereich B2B ist datenbasiertes Marketing um einiges umfangreicher als im B2C-Bereich. Das liegt darin begründet, dass B2B-Microtargeting viele verschiedene Komponenten berücksichtigen muss. Überzeugungsarbeit muss hier nicht nur an einem einzelnen Kunden geleistet, sondern an den Bedürfnissen mehrerer Entscheidungsträger ausgerichtet werden. Zudem müssen Sie nicht nur die Kunden berücksichtigen, sondern auch die Kunden der Kunden. Persönliche Bedürfnisse der Kunden sowie die Forderungen des Unternehmens müssen miteinander vereinbart werden.

Zusammengefasst enthalten Big Data im B2B-Bereich eine geringere Informationsbasis als im B2C-Bereich. Zudem sind die Informationen aufgrund mehrerer Interaktionspartner weniger kongruent. Da für ein erfolgreiches Microtargeting die genaue Kenntnis der Zielgruppe sowie deren Wünsche elementar ist, stellt sich Ihnen hier eine besondere Herausforderung in der Datengewinnung und -analyse. Das bedeutet nicht, dass Microtargeting für B2B-Zielgruppen nichts bringt – im Gegenteil: das Potenzial von Microtargeting für B2B-Kunden ist größer denn je! Sie müssen sich jedoch auf andere Quellen fokussieren und teilweise mit einem erhöhten Aufwand in der Datenbeschaffung und Zusammenstellung rechnen. Durch Microtargeting wird die interaktive Kundenbeziehung gestärkt, da personalisierte und zugeschnittene Werbebotschaften mithilfe von Big Data generiert werden. Davon profitieren vor allem B2B-Unternehmen.

Fazit: Ziele und Vorteile von Microtargeting

Microtargeting dient der besseren Kundenansprache im Sinne gezielter und personalisierter Kommunikation. Dabei baut diese Technik auf der detaillierten Sammlung kundenrelevanter Daten auf. Durch den Einsatz von datenbasiertem Marketing können die Kunden besser angesprochen und in Marketingaktivitäten eingebunden werden.

Ziel ist es, die Meinung des Kunden in Bezug auf Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung zu beeinflussen. Microtargeting hilft Ihnen dabei, die Kaufeinstellung des Kunden in Bezug auf Ihr Angebot gezielt zu beeinflussen und zu verändern.

Außerdem können Sie durch Big Data Analytics Ihre Marketingarbeit immer wieder spiegeln und somit langfristig die Wirksamkeit Ihrer Werbemaßnahmen steigern, Optimierungspotenziale erkennen und alle Botschaften optimal an den Kundenbedürfnissen und Wünschen ausrichten.

Sie benötigen Hilfe von Experten bei der erfolgreichen Umsetzung von Microtargeting in Ihrem Unternehmen?

Kontaktieren Sie uns für ein persönliches Beratungsgespräch!

Bastian FoersterBastian Foerster

Tel.: +49 (0)221 - 99 555 10 16
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