Leitfaden Data Driven Marketing (eBook)

Mehr verkaufen mit Smart Data - Mit Daten Prozesse optimieren und neue Kunden ansprechen.
eBook Download: PDF | EPUB
2015
416 Seiten
marketing-Börse GmbH (Verlag)
978-3-943666-20-5 (ISBN)

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Leitfaden Data Driven Marketing -
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Nicht nur Amazon personalisiert mit Daten das Einkaufserlebnis und löst konkrete Kaufentscheidungen aus. Auch der klassische Handel kann mit Daten mehr Kunden in die Filialen locken. Immer mehr Investitionsgüterhersteller nutzen Daten, um neue Interessenten anzusprechen.

Wer aus seinen Daten die richtigen Schlüsse zieht, ist der Konkurrenz eine Nasenlänge voraus. Die meisten sammeln zwar Daten, nutzen sie jedoch nicht. In diesem Buch wird beschrieben, was derzeit schon umsetzbar ist und wie Unternehmen dabei vorgehen. Anhand konkreter Beispiele holen Sie sich Anregungen für Ihre eigene Strategie und können mitreden.

Gabriele Braun, Dipl.-Ing. für Kartographie (FH) und Diplom-Geografin, ist Geschäftsführerin des Dienstleisterverzeichnisses marketing-BÖRSE. Seit über 25 Jahren ist sie als IT-Expertin aktiv. Die Autorin und Verlegerin veröffentlichte zahlreiche Studien rund um das Thema E-Mail-Marketing sowie Bücher im Bereich Digitaler Dialog und Integrierte Kommunikation. Torsten Schwarz - ist Herausgeber des Standardwerks „Leitfaden Online Marketing”. Er gilt in der Branche als führender Experte für Online-Kundengewinnung und -bindung. Mit über zehn Büchern und mehreren Lehraufträgen gehört er laut „acquisa" zu den Vordenkern in Marketing und Vertrieb. Von der Dialog-Akademie DDA wurde er als „Dozent des Jahres 2009" ausgezeichnet. Sein Fokus sind Strategie-Workshops für Unternehmen.

Data-Driven Marketing wird zum Standard - Gabriele Braun, Torsten Schwarz

1. Die Grundlage: Daten, Daten, Daten
Big-Data-Marketing: Chancen und Herausforderungen - Heinrich Holland
Marketing Analytics - Daten analysieren, Kunden gewinnen - Stefan Müller
Data-Driven Marketing braucht: Gute Daten - Carsten Kraus
Basis eines CRM: Die Kundeninformation - Ralf T. Kreutzer

2. Daten anreichern und veredeln
Datenmodellierung mit Data Vault - ein Komplettbild auf den Kunden - Michael Müller
Mit Webanalyse zu einer gezielteren Besucheransprache - Olaf Brandt
Location Intelligence - Unternehmenssteuerung mit Raumbezug - Andreas Lehr
Location-based Marketing und Geofencing - Michael Arthen

3. Optimieren und vorhersagen
Marketing Optimierung ermöglicht Gewinnsteigerung und Forecasting - J. Reinnarth, H. Solmsdorff
Predictive Targeting - Andrea Ahlemeyer-Stubbe
Realtime Advertising - das Prinzip - Nico Loges
Programmatic Advertising im Mediamix - Wolfgang Bscheid
Triple D - Data-Driven Display Performance Advertising - W. Schilling
Datengetriebene Vermarktung mittels Content Marketing - F. Siegler
Data-Driven Engagement-Marketing - Jürgen Seitz

4. Anwendungen in den Branchen
Smart Data Marketing bei Payback - O. Bohl, S. Shanahan-Kleikamp
Preisbeobachtung und -optimierung im Fashion/E-Commerce - A. Reschke
E-Commerce - wenn Technologie auf Neurologie trifft - John Fleming
Big Data: Leadbewertung einer Onlinedruckerei - Meinert Jacobsen
Mit dem Servicecenter die Customer Journey aufwerten - F. Schuh
Data-Driven Marketing für kleine Unternehmen - F. Holzapfel, S. Petifourt

5. Rechtliche Grundlagen
Data-Driven Marketing - Rechtliche Herausforder
ungen in der Umsetzung - Jens Eckhardt

6. Praxisbeispiele

Mehr Umsatz mit Bestandskunden
Noch mehr Neukunden gewinnen
Targeting - die richtigen Zielgruppen ansprechen
Mit Content Marketing klickstarke Inhalte liefern
Lifecycle Marketing hält den Kontakt zu Kunden
B2B steigt ins datengetriebene Marketing ein
E-Mail-Marketing ist und bleibt das Arbeitspferd

Erscheint lt. Verlag 7.10.2015
Verlagsort Waghäusel
Sprache deutsch
Themenwelt Sachbuch/Ratgeber Beruf / Finanzen / Recht / Wirtschaft Wirtschaft
Wirtschaft Allgemeines / Lexika
Schlagworte Big Data • CRM • Data Driven • Daten • Datenanreicherung • Datenmodellierung • Datenoptimierung • Datenveredlung • Marketing • Marketing analytics • Predicitve Targeting • Realtime Advertising • Smart Data • Webanalyse
ISBN-10 3-943666-20-4 / 3943666204
ISBN-13 978-3-943666-20-5 / 9783943666205
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