Wie Künstliche Intelligenz das Marketing verändert

Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning und Big Data bestimmen das neue Marketing. Die Verwendung von Daten und die Anwendung Künstlicher Intelligenz können für das eigene Unternehmen vielfältig im Marketing und Vertrieb eingesetzt werden.

Warum Ihre Daten für Ihr Unternehmen so wichtig sind

Datenbasierte Geschäftsentscheidungen treffen

Datenbasierte Geschäftsentscheidungen treffen

Mit Data Analytics treffen Sie wichtige Entscheidungen, welche nicht auf ein paar Kennzahlen, sondern auf ausgearbeiteten Datensätzen basieren. Vorhandene Daten, kombiniert mit KI-Techniken wie maschinelles Lernen und prädiktive Modellierung bieten Erkenntnisse, die Ihrem Unternehmen dabei helfen, datenbasierte Maßnahmen zu setzen.


Mit Künstlicher Intelligenz Zeit und Geld sparen

Mit Künstlicher Intelligenz Zeit und Geld sparen

Indem Daten mit verschiedenen Techniken analysiert werden, können Aufgaben und Abläufe im Unternehmen automatisiert werden. Zudem kann maschinelles Lernen eingesetzt werden, damit diese Aufgaben laufend optimiert und verbessert werden. Dies spart Ihrem Unternehmen am Ende Zeit und Geld.


Dank KI Kundenerlebnis personalisieren

Dank KI Kundenerlebnis personalisieren

Wer sind meine Kunden? Welche Interessen haben sie und wie verhalten sie sich online? Sie verfügen bereits über viele Daten und Informationen: Nutzen Sie diese aktiv, um Ihre Kunden noch besser zu verstehen. Nur so können Sie personalisierte Inhalte zur Verfügung stellen, die Customer Journey verbessern und die Kundenbindung für die Zukunft stärken.


Qualitäts-Leads identifizieren und neue Kunden gewinnen

Qualitäts-Leads identifizieren und neue Kunden gewinnen

Die Schwierigkeit besteht nicht darin, neue Leads zu generieren, sondern die Interessenten aus der Masse herauszufiltern, bei denen das größte Verkaufspotenzial besteht. KI-Systeme erkennen qualitative Leads automatisch mithilfe von Algorithmen, wodurch die Bewertung von Verkaufschancen objektiver und besser wird. Dies spart einerseits Zeit und steigert andererseits den Umsatz, weil Sie genau den richtigen Lead finden und ihn als Neukunden gewinnen können.


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Die nächsten Schritte auf Ihrer Data Journey

Wir helfen Ihnen dabei, die nächsten Schritte auf Ihrer Data Journey zu gehen. Dafür sichten, bewerten, analysieren und strukturieren wir Ihre Unternehmensdaten. Darauf aufbauend entwickeln wir gemeinsam eine Strategie für Ihr Data-Science-Projekt, damit Sie künftig Ihre Daten für Ihren unternehmerischen Erfolg gewinnbringend nützen. Wir begleiten Sie von der Analyse bis zur Umsetzung.

 

Data Consulting: Verwandeln Sie Ihre Daten zu „Gold“

Data Performance Check

Data Performance Check

Data Performance Check hilft Ihnen die Daten zu überprüfen, die in einem Unternehmen gesammelt werden, zu identifizieren welche Daten bereits verfügbar sind und zu beurteilen, wie hoch die Datenqualität ist. Wir helfen Ihnen zu verstehen, wo Sie sich auf der Data Journey befinden. Die Verwendung der richtigen Daten ist essenziell, um Marketingentscheidungen in Zukunft effektiver zu gestalten. Dies bedeutet Reduzierung der Marketingkosten und Steigerung des Umsatzes.


Data Strategy

Data Strategy

Data Strategy hilft Ihnen zu bestimmen, welche Daten in der Praxis verwendet werden sollen, die wichtigsten Datenprioritäten zu klären, einen erreichbaren Plan für die Zukunft zu erstellen und hilft mit der Verknüpfung von Datenstrategie und Geschäftsstrategie.


Data Umsetzung: 8 leistungsstarke Möglichkeiten, wie KI Marketing und Vertrieb unterstützen kann

Marketingbudget optimieren & Kampagnen Analysieren

Marketingbudget optimieren & Kampagnen Analysieren

Marketing Mix Modelling misst den Einfluss der verschiedenen Marketingkanäle auf die Verkäufe. Es gibt Einblicke, in welchem Marketingkanal der maximale ROI erzielt wird und hilft bei der Optimierung des Marketingbudgets. Ein Unternehmen, das seine Marketingausgaben medienübergreifend verfolgt, kann die Effektivität und Leistung seiner Kampagnen messen und die optimale Budgetverteilung ermitteln.


Kundenansprache

Kundenansprache

Mithilfe von Machine Learning analysieren wir die Merkmale, Interessen und das Kaufverhalten aktueller Kunden. Diese Ergebnisse werden im Anschluss verwendet, um die richtigen potenziellen Kunden mit maßgeschneiderter Werbung anzusprechen.


Customer Lifetime Value Modelling

Customer Lifetime Value Modelling

Predictive Analytics verwendet Machine Learning Algorithmen und Daten, um mögliche zukünftige Ergebnisse zu ermitteln. Customer Lifetime Value Modelle können bestimmen, ob und wie oft ein Kunde wahrscheinlich erneut kauft oder einen Service wieder nutzt. Mit Künstlicher Intelligenz lässt sich der Customer Lifetime Value nicht nur bestimmen, sondern überhaupt realisieren und langfristig erhöhen.


Customer Churn

Customer Churn

Neue Kunden zu gewinnen ist deutlich teurer und aufwändiger, als bestehende Kunden zu halten. Für Unternehmen lohnt es sich daher, die Customer Churn aufmerksam zu beobachten und zu analysieren. Mithilfe von Machine Learning Modellen können wir das Kundenabwanderungsverhalten und seine Gründe analysieren. Darauf basierend leiten wir Marketing Maßnahmen ab, um so bestehende Kunden langfristig an Ihr Unternehmen zu binden.


Preisoptimierung

Preisoptimierung

Wie können Sie die Preise für einzelne Kunden individuell so festlegen, dass diese kaufbereit sind? Ein intelligenter Algorithmus ermittelt den optimalen Preis. So können Sie den perfekten Preis für sich und Ihre Kunden erzielen – online wie offline. Die Künstliche Intelligenz optimiert somit auch Prozesse im Verkauf.


Lead Scoring

Lead Scoring

Predictive Lead Scoring ist eine datengesteuerte Lead Scoring-Methode, die historische Daten und Verhaltensdaten sowie Vorhersagemodelle verwendet, um die wahrscheinlichsten Sales Leads zu identifizieren. So konzentrieren Sie sich auf den Lead, der das höchste Potenzial aufzeigt, ein neuer Kunde zu werden. Dies spart einerseits Zeit und hilft Ihnen andererseits, Ihren Umsatz zu steigern.


Verkaufsprognosen

Verkaufsprognosen

Sie bieten einen Überblick über prognostizierte Verkaufszahlen, die auf den neuesten Verkaufsdaten basieren. Zudem fließen weitere Faktoren wie etwa saisonalen Schwankungen mit ein. Das Ergebnis: Vertriebsleiter können Ressourcen besser zuordnen.


Kundenempfehlungen

Kundenempfehlungen

Wann lohnt es sich, einem Kunden ein zusätzliches Produkt anzubieten und wann sollten Sie einem Kunden ein Upgrade auf ein höherwertiges Produkt anbieten? Mithilfe von KI-Techniken erfahren Sie, welche Up- und Cross-Selling-Angebote für Ihre Kunden passend sind. Dies hat zur Folge, dass Sie zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Produkte anbieten und dadurch effektiv Ihren Umsatz steigern können.


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