Big Data im Marketing

Dr. Torsten Schwarz, Fachautor, Seminartrainer, Berater. Er ist Experte für Online Marketing und entwickelt für Unternehmen Strategien zur Integration von Online-Marketing in den klassischen Marketing Mix.

Einleitung - Big Data im Marketing Dialoge in Zeiten des Internets der Dinge Martin Nitsche, Christian GründigDas Internet der Dinge wird Realität Das Internet der Dinge führt zu neuen Herausforderungen Wie soll der künftige Marketingmix beschaffen sein? Neue Anforderungen an das Marketing der Zukunft Fazit Big Data, ein Missverständnis? Oder: Warum Daten erst sprechen, wenn man über sie spricht. Dr. Christian BachemAlgorithmen als Geschäftsmodell Die digitale Überforderung Die trügerische Kraft des Algorithmischen Digitaler Echtzeithandel: Finanzmarkt und Werbemarkt Von Menschen und Maschinen Big Data: Daten sammeln, aggregieren, analysieren, nutzen Prof. Dr. Gottfried VossenEinführung Use Cases für Big Data Technologie zur Handhabung von Big Data Wie man Big Data nutzen kann Zusammenfassung und Ausblick Streaming Analytics: Management in Echtzeit Dr. Ilias OrtegaStreaming Analytics Mehrere Modelle bei komplexen Problemen Anwendungsbeispiele Planung und Realisierung Fazit Von der Webanalyse zur Digitalen Intelligenz Ralf HaberichBig Data in der Analyse Business Intelligence als integriertes Gesamtkonzept Der Gartner Hype-Cycle innerhalb digitaler Information Positionierung von Analytics im Unternehmen Investition in Fachkräfte und Synergien Quo vadis Analyse, quo vadis Intelligence? Marketing und IT im digitalen Zeitalter: Liebesheirat statt Zwangsehe! Nicole DufftDie veränderte Rolle des Marketing: Digitale Kundenerfahrungen stehen im Mittelpunkt Erfolgreiche Digitalisierungsstrategien in Zusammenarbeit mit der IT: Fünf Tipps für Marketingentscheider Denken in Seen, nicht in Silos Dr. Thomas FranzZielbild: Eine neue und alltägliche Umgangsform? Ausgangslage: Die etablierte Umgangsform scheitert Sammeln Verwalten Verwerten Ein verändertes Mindset Always-On - eine Wunschvorstellung? Sascha MartiniGefühlte Wirklichkeit versus Realität Globale Ergebnisse im Überblick Weltweite Selbstüberschätzung Wer führt den Markt an? Hilfe zur Selbsthilfe Offensive im Datenschutz Dr. Sachiko ScheuingWas bedeutet Data-driven Marketing für die Verbraucher? Datenschutzaufsichtsbehörden sind weltweit besorgt Die Lösung - wie versuchen die Gesetze die Verbraucher zu schützen? Das Verbraucherinformationsportal Aboutthedata.com Die Selbstdatenauskunft Margaret Smith und ihre Daten Die Struktur der Auskunftsinformation Die Hauptkategorien im Detail Die Reaktionen Zu Datenschutz und der Ära von Big Data Passende Inhalte an die richtigen Empfänger Horst MünchebergMailing, Newsletter und „einmal das Internet bitte" Direktmarketing 2.0 Eine Plattform - tausend Möglichkeiten State of the Art - leider Konzert der SystemeErfolg - reich? Willkommen in der Matrix Digital - mir egal? Social Media - für fast alle „Wir machen jetzt Big Data!", „Ja, wir auch!" Automatisierung in kleinen Schritten Daten und ihre Summe Max Mustermann soll zurückkommen Vorbereitung und Standards sind alles Glaskugel und Kaffeesatz Programmatic Advertising und Real Time Bidding Stephan NollerWas hat Big Data mit der Anzeige von Werbebannern zu tun? Die technische Evolution vom Ad-Server zum Programmatic Advertising Vorteile für Werbekunden und konkrete Anwendungsfälle Programmatic Advertising als Nucleus für Marketingautomation der zweiten Generation Herausforderungen Ausblick Tag Management - so werden Sie Herr über die Customer Journey Timo von FochtWas versteht man unter der Customer Journey? Erfolgsrezepte für die übergreifende Messung von Customer-Journey-Daten Tag Management als Alternative zu „vollintegrierten" Marketing-Cloud-Lösungsansätzen So funktioniert Tag Management Eine neue Generation von Marketing-Middleware Die Marketingverantwortlichen können nicht warten Kundendaten im Sinne eines Mehrwerts für die Kunden nutzen Marketing Performance steigern und gleichzeitig Kosten sparen Von Produktivitätssteigerungen zu einer betriebsnotwendigen, erfolgskritischen Middleware Big Data und Social Media Analytics Andreas WernerSocial Media Analytics Ein Konzept zur Analyse von Social Media Konstruktion eines Bewertungsrahmens Der Facebook-Ansatz Conversions Sammeln, speichern und auswerten Optimierung digitaler Touchpoints Dr.-Ing. Ralph HünermannWarum müssen digitale Touchpoints optimiert werden? State-of-the-Art-Optimierungen - Wie werden digitale Touchpoints aktuell optimiert? Digitale Touchpoints und Big Data Der Weg zur 1:1-Kundenbeziehung - Optimierungslösungen mit Big Data Customer Lifecycle und Customer Value - mit optimierten Daten zu optimierter Kundenkommunikation Dr. Stefan SchulteDie Bedeutung von Big Data im modernen Marketing Der Customer Lifecycle - Basis für die Kundenkommunikation Optimale Ansprache durch Kundenwertberechnung Effektive Kommunikationsstrategien mittels Kundenwert und -lebenszyklus Big Data für Webshops Olaf GrügerErfolgsfaktoren eines Webshops Big Data für Webshops scheitert früh: falsche Strategie und Fehlerquellen Optimierung der Website durch Big Data Einsatz von Big Data bei der Preisgestaltung Sortiment und Big Data Service und Big Data Customer Relationship Management (CRM) mit Big Data Onlinemarketing und Big Data Image und Big Data Big Data in der Technik Prozesse und Big Data Organisation und Mitarbeiter Know-how für Big Data Zusammenfassung Kunden und kausale Zusammenhänge verstehen Dunja RiehemannDie Ansprüche des Kunden sind gestiegen Kundenverhalten prognostizieren Der Gewinn liegt im Preis: Dynamic Pricing Zusammenhänge zwischen Preis und Kaufverhalten aufdecken Immer vernetzt, immer online ... Leistungsstarke Software Kausalitäten beim Katalogversand Amazon, das zahlengetriebene Unternehmen Carsten KnopBig Data - oder „Sexy Little Numbers" Amazon, Google und die Werbung Und der „klassische" Einzelhandel? Data-driven Marketing in der Gaming-Branche Sven SchmidtSpiele für alle - kostenlos Eine Menge Daten Der Weg des Kunden Maximale Relevanz für den Kunden Verhaltensgesteuerte und durch Events ausgelöste Kampagnen Data Driven Advertising bei Google und Facebook Nicolas ClasenDas Google-Modell Google-Werbung innerhalb der AIDA Werbeausgaben pro Zeiteinheit Real Time Bidding - Das Google-Modell in tausend Teilen Facebook - Exhibitionismus als Teil des Systems Die technologische S-Kurve Big Data im Marketing: Rechtliche Eckpunkte Dr. Jens EckhardtEinführung Rechte an den Datenbanken und den Erkenntnissen Datenschutzrecht Regulatory Challenges for Big Data Alain HeureuxThe New Data Protection Regulation Main Direction and Key Provisions Impacting Business Die Autoren Stichwortverzeichnis

Wie der Einsatz von Big Data den Umsatz steigert und die Profitabilität von Webshops verbessert

Olaf Grüger

Aktuell gibt es alleine in Deutschland ca. 500.000 Webshops. Nur welche sind unter betriebswirtschaftlichen Gesichtspunkten wirklich erfolgreich? Professionell betriebene Webshops sind in der Regel schnell gewachsen und suchen nach dem "next big thing" oder dem nächsten einfachen Trick. Beides ist äußerst selten. Stattdessen liegen die wirklichen Potenziale zur Umsatzsteigerung sowie zur Kostenreduktion häufig in der Optimierung der vorhandenen Prozesse, der Allokation der Ressourcen sowie der Kombination und Analyse von vorhandenen Daten.

Marken und Hersteller haben dabei andere Anforderungen an Big Data für Webshops und deren Anwendung als Multi-Channel-Händler oder Pure-Player (Unternehmen, die nur online verkaufen). Letztere sind zu unterscheiden in:

Spezialisten für Produktkategorie, Sortiment oder Nische (windeln.de, fahrrad.de etc.)
Generalisten (Amazon.de, Otto.de etc.)
Shopping Clubs (vente-privee.com, buyvip.com, brands4friends.de etc.)
Daten oder Big Data sind die Basis für die zielgerichtete Steuerung und Optimierung von B2B- und B2C-Webshops, um den Umsatz zu steigern und die Profitabilität zu verbessern. Anhand der Erfolgsfaktoren eines Webshops werden im Folgenden die Einsatzmöglichkeiten von Big Data an einigen Beispielen erklärt. Wie diese im Einzelfall priorisiert werden, ist pro Webshop zu entscheiden, da auch die Voraussetzungen, Ressourcen und Ziele bei jedem Webshop individuell sind.