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Big Data im Marketing

E-BookEPUBePub WasserzeichenE-Book
324 Seiten
Deutsch
Haufe Lexware GmbHerschienen am25.06.20151. Auflage 2015
Nutzen Sie Big Data als Innovation für das moderne Marketing! Erkennen Sie neue Marktpotenziale und steuern Sie Vertriebskampagnen perfekt aus! Ziehen Sie aus den Daten die richtigen Schlüsse! Durch die zunehmende Digitalisierung des Kundenkontakts entstehen völlig neue Marketingstrategien. Damit sind Sie der Konkurrenz immer eine Nasenlänge voraus! Über 20 führende Experten aus Praxis und Wissenschaft erklären die Marketingrevolution Big Data: - Data-Mining: Big Data erheben und systematisch auswerten - Umsetzung in konkrete Marketingmaßnahmen - Kundenwünsche in Echtzeit erkennen und bedienen - Alles zur Rechtslage und dem Datenschutz rund um Big Data

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.mehr
Verfügbare Formate
E-BookEPUBePub WasserzeichenE-Book
EUR48,99
E-BookPDF1 - PDF WatermarkE-Book
EUR48,99

Produkt

KlappentextNutzen Sie Big Data als Innovation für das moderne Marketing! Erkennen Sie neue Marktpotenziale und steuern Sie Vertriebskampagnen perfekt aus! Ziehen Sie aus den Daten die richtigen Schlüsse! Durch die zunehmende Digitalisierung des Kundenkontakts entstehen völlig neue Marketingstrategien. Damit sind Sie der Konkurrenz immer eine Nasenlänge voraus! Über 20 führende Experten aus Praxis und Wissenschaft erklären die Marketingrevolution Big Data: - Data-Mining: Big Data erheben und systematisch auswerten - Umsetzung in konkrete Marketingmaßnahmen - Kundenwünsche in Echtzeit erkennen und bedienen - Alles zur Rechtslage und dem Datenschutz rund um Big Data

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.
Details
Weitere ISBN/GTIN9783648065860
ProduktartE-Book
EinbandartE-Book
FormatEPUB
Format HinweisePub Wasserzeichen
FormatE101
Erscheinungsjahr2015
Erscheinungsdatum25.06.2015
Auflage1. Auflage 2015
ReiheHaufe Fachbuch
Seiten324 Seiten
SpracheDeutsch
Dateigrösse5909 Kbytes
Artikel-Nr.1734392
Rubriken
Genre9200

Inhalt/Kritik

Inhaltsverzeichnis
1;Cover
;1
2;Inhaltsverzeichnis;7
3;Einleitung - Big Data im Marketing;13
4;1 Dialoge in Zeiten des Internets der Dinge;21
4.1;1.1 Das Internet der Dinge wird Realität;21
4.2;1.2 Das Internet der Dinge führt zu neuen Herausforderungen;24
4.3;1.3 Wie soll der künftige Marketingmix beschaffen sein?;26
4.4;1.4 Neue Anforderungen an das Marketing der Zukunft;29
4.5;1.5 Fazit;29
5;2 Big Data, ein Missverständnis? Oder: Warum Daten erst sprechen, wenn man über sie spricht.;30
5.1;2.1 Algorithmen als Geschäftsmodell;31
5.2;2.2 Die digitale Überforderung;31
5.3;2.3 Die trügerische Kraft des Algorithmischen;32
5.4;2.4 Digitaler Echtzeithandel: Finanzmarkt und Werbemarkt;34
5.5;2.5 Von Menschen und Maschinen;34
6;3 Big Data: Daten sammeln, aggregieren, analysieren, nutzen;37
6.1;3.1 Einführung;38
6.2;3.2 Use Cases für Big Data;41
6.3;3.3 Technologie zur Handhabung von Big Data;44
6.4;3.4 Wie man Big Data nutzen kann;49
6.5;3.5 Zusammenfassung und Ausblick;53
7;4 Streaming Analytics: Management in Echtzeit;57
7.1;4.1 Streaming Analytics;57
7.2;4.2 Mehrere Modelle bei komplexen Problemen;59
7.3;4.3 Anwendungsbeispiele;61
7.4;4.4 Planung und Realisierung;64
7.5;4.5 Fazit;66
8;5 Von der Webanalyse zur Digitalen Intelligenz;68
8.1;5.1 Big Data in der Analyse;69
8.2;5.2 Business Intelligence als integriertes Gesamtkonzept;70
8.3;5.3 Der Gartner Hype-Cycle innerhalb digitaler Information;77
8.4;5.4 Positionierung von Analytics im Unternehmen;79
8.5;5.5 Investition in Fachkräfte und Synergien;80
8.6;5.6 Quo vadis Analyse, quo vadis Intelligence?;81
9;6 Marketing und IT im digitalen Zeitalter: Liebesheirat statt Zwangsehe!;84
9.1;6.1 Die veränderte Rolle des Marketing: Digitale Kundenerfahrungen stehen im Mittelpunkt;84
9.2;6.2 Erfolgreiche Digitalisierungsstrategien in Zusammenarbeit mit der IT: Fünf Tipps für Marketingentscheider;87
10;7 Denken in Seen, nicht in Silos;93
10.1;7.1 Zielbild: Eine neue und alltägliche Umgangsform?;94
10.2;7.2 Ausgangslage: Die etablierte Umgangsform scheitert;96
10.3;7.3 Sammeln;99
10.4;7.4 Verwalten;103
10.5;7.5 Verwerten;104
10.6;7.6 Ein verändertes Mindset;105
11;8 Always-On - eine Wunschvorstellung?;107
11.1;8.1 Gefühlte Wirklichkeit versus Realität;107
11.2;8.2 Globale Ergebnisse im Überblick;108
11.3;8.3 Weltweite Selbstüberschätzung;109
11.4;8.4 Wer führt den Markt an?;111
11.5;8.5 Hilfe zur Selbsthilfe;113
12;9 Offensive im Datenschutz;117
12.1;9.1 Was bedeutet Data-driven Marketing für die Verbraucher?;117
12.2;9.2 Datenschutzaufsichtsbehörden sind weltweit besorgt;118
12.3;9.3 Die Lösung - wie versuchen die Gesetze die Verbraucher zu schützen?;119
12.4;9.4 Das Verbraucherinformationsportal Aboutthedata.com;119
12.5;9.5 Die Selbstdatenauskunft;120
12.6;9.6 Margaret Smith und ihre Daten;121
12.7;9.7 Die Struktur der Auskunftsinformation;121
12.8;9.8 Die Hauptkategorien im Detail;122
12.9;9.9 Die Reaktionen;124
12.10;9.10 Zu Datenschutz und der Ära von Big Data;126
13;10 Passende Inhalte an die richtigen Empfänger;128
13.1;10.1 Mailing, Newsletter und einmal das Internet bitte ;128
13.2;10.2 Direktmarketing 2.0;129
13.3;10.3 Eine Plattform - tausend Möglichkeiten;131
13.4;10.4 State of the Art - leider;132
13.5;10.5 Konzert der Systeme;133
13.6;10.6 Erfolg - reich?;134
13.7;10.7 Willkommen in der Matrix;135
13.8;10.8 Digital - mir egal?;136
13.9;10.9 Social Media - für fast alle;136
13.10;10.10 Wir machen jetzt Big Data! , Ja, wir auch! ;138
13.11;10.11 Automatisierung in kleinen Schritten;138
13.12;10.12 Daten und ihre Summe;140
13.13;10.13 Max Mustermann soll zurückkommen;141
13.14;10.14 Vorbereitung und Standards sind alles;142
13.15;10.15 Glaskugel und Kaffeesatz;143
14;11 Programmatic Advertising und Real Time Bidding;144
14.1;11.1 Was hat Big Data mit der Anzeige von Werbebannern zu tun?;144
14.2;11.2 Die technische Evolution vom Ad-Server zum Programmatic Advertising;145
14.3;11.3 Vorteile für Werbekunden und konkrete Anwendungsfälle;148
14.4;11.4 Programmatic Advertising als Nucleus für Marketingautomation der zweiten Generation;149
14.5;11.5 Herausforderungen;150
14.6;11.6 Ausblick;152
15;12 Tag Management - so werden Sie Herr über die Customer Journey;153
15.1;12.1 Was versteht man unter der Customer Journey?;153
15.2;12.2 Erfolgsrezepte für die übergreifende Messung von Customer-Journey-Daten;154
15.3;12.3 Tag Management als Alternative zu vollintegrierten Marketing-Cloud-Lösungsansätzen;155
15.4;12.4 So funktioniert Tag Management;156
15.5;12.5 Eine neue Generation von MarketingMiddleware4;161
15.6;12.6 Die Marketingverantwortlichen können nicht warten;162
15.7;12.7 Kundendaten im Sinne eines Mehrwerts für die Kunden nutzen;163
15.8;12.8 Marketing Performance steigern und gleichzeitig Kosten sparen;164
15.9;12.9 Von Produktivitätssteigerungen zu einer betriebsnotwendigen, erfolgskritischen Middleware;165
16;13 Big Data und Social Media Analytics;166
16.1;13.1 Social Media Analytics;166
16.2;13.2 Ein Konzept zur Analyse von Social Media;168
16.3;13.3 Konstruktion eines Bewertungsrahmens;170
16.4;13.4 Der Facebook-Ansatz;171
16.5;13.5 Conversions;176
16.6;13.6 Sammeln, speichern und auswerten;177
17;14 Optimierung digitaler Touchpoints;179
17.1;14.1 Warum müssen digitale Touchpoints optimiert werden?;180
17.2;14.2 State-of-the-Art-Optimierungen - Wie werden digitale Touchpoints aktuell optimiert?;182
17.3;14.3 Digitale Touchpoints und Big Data;187
17.4;14.4 Der Weg zur 1:1-Kundenbeziehung - Optimierungslösungen mit Big Data;189
18;15 Customer Lifecycle und Customer Value - mit optimierten Daten zu optimierter Kundenkommunikation;198
18.1;15.1 Die Bedeutung von Big Data im modernen Marketing;198
18.2;15.2 Der Customer Lifecycle - Basis für die Kundenkommunikation;199
18.3;15.3 Optimale Ansprache durch Kundenwertberechnung;201
18.4;15.4 Effektive Kommunikationsstrategien mittels Kundenwert und -lebenszyklus;206
19;16 Big Data für Webshops;209
19.1;16.1 Erfolgsfaktoren eines Webshops;210
19.2;16.2 Big Data für Webshops scheitert früh: falsche Strategie und Fehlerquellen;210
19.3;16.3 Optimierung der Website durch Big Data;212
19.4;16.4 Einsatz von Big Data bei der Preisgestaltung;216
19.5;16.5 Sortiment und Big Data;219
19.6;16.6 Service und Big Data;220
19.7;16.7 Customer Relationship Management (CRM) mit Big Data;220
19.8;16.8 Onlinemarketing und Big Data;222
19.9;16.9 Image und Big Data;224
19.10;16.10 Big Data in der Technik;224
19.11;16.11 Prozesse und Big Data;225
19.12;16.12 Organisation und Mitarbeiter Know-how für Big Data;226
19.13;16.13 Zusammenfassung;227
20;17 Kunden und kausale Zusammenhänge verstehen;228
20.1;17.1 Die Ansprüche des Kunden sind gestiegen;228
20.2;17.2 Kundenverhalten prognostizieren;229
20.3;17.3 Der Gewinn liegt im Preis: Dynamic Pricing;229
20.4;17.4 Zusammenhänge zwischen Preis und Kaufverhalten aufdecken;230
20.5;17.5 Immer vernetzt, immer online...;230
20.6;17.6 Leistungsstarke Software;231
20.7;17.7 Kausalitäten beim Katalogversand;231
21;18 Amazon, das zahlengetriebene Unternehmen;233
21.1;18.1 Big Data - oder Sexy Little Numbers ;234
21.2;18.2 Amazon, Google und die Werbung;236
21.3;18.3 Und der klassische Einzelhandel?;238
22;19 Data-driven Marketing in der Gaming-Branche;241
22.1;19.1 Spiele für alle - kostenlos;242
22.2;19.2 Eine Menge Daten;244
22.3;19.3 Der Weg des Kunden;245
22.4;19.4 Maximale Relevanz für den Kunden;247
22.5;19.5 Verhaltensgesteuerte und durch Events ausgelöste Kampagnen;248
23;20 Data Driven Advertising bei Google und Facebook;251
23.1;20.1 Das Google-Modell;251
23.2;20.2 Google-Werbung innerhalb der AIDA;256
23.3;20.3 Werbeausgaben pro Zeiteinheit;258
23.4;20.4 Real Time Bidding - Das Google-Modell in tausend Teilen;259
23.5;20.5 Facebook - Exhibitionismus als Teil des Systems;265
23.6;20.6 Die technologische S-Kurve;269
24;21 Big Data im Marketing: Rechtliche Eckpunkte;272
24.1;21.1 Einführung;272
24.2;21.2 Rechte an den Datenbanken und den Erkenntnissen;273
24.3;21.3 Datenschutzrecht;274
25;22 Regulatory Challenges for Big Data;310
25.1;22.1 The New Data Protection Regulation;310
25.2;22.2 Main Direction and Key Provisions Impacting Business;311
26;Die Autoren;314
27;Stichwortverzeichnis;319mehr
Leseprobe
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.mehr

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