nach oben

Erschienen in:

2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

Marketing Analytics – Technologien und Tools

verfasst von : Timo von Focht

Erschienen in: Marketing Analytics

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config

KI-gestützte Suche

Aus

Zusammenfassung

Marketing Analytics zielt auf die Analyse der Wirksamkeit der Marketingmaßnahmen. Damit dies über alle Kontaktpunkte mit den Kunden und Interessenten in einer zunehmend digitalen Welt mit tausenden Marketinglösungen funktionieren kann, ist ein kundenzentrischer, datenbasierter Ansatz mit integrierten Marketinglösungen eine wichtige Voraussetzung. Unterschiedliche Technologien zur Datenerfassung vor allem im Bereich der digitalen Marketinganalyse stellen Marketingmanager vor große Herausforderungen. Je nach Verantwortungsbereich sind verschiedene Arten von Lösungen, Daten und Metriken im Einsatz. Neue technologische und rechtliche Rahmenbedingungen erschweren dabei den Technologieeinsatz und die Datenerfassung. Weitere Herausforderungen liegen im Bereich der Datenintegration und -konsolidierung. Für Marketing Analytics existiert zudem eine ständig wachsende Anzahl von Anbietern mit Lösungen, die sich unterschiedlichen Einsatzfeldern zuordnen lassen. Durch neue Lösungen kommt es mehr und mehr zur Konvergenz dieser Lösungen.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

über 102.000 Bücher
über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

Automobil + Motoren
Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Elektrotechnik + Elektronik
Energie + Nachhaltigkeit
Finance + Banking
Management + Führung
Marketing + Vertrieb
Maschinenbau + Werkstoffe
Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

über 67.000 Bücher
über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Finance + Banking
Management + Führung
Marketing + Vertrieb
Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Vorheriges Kapitel Datenschutz als Wettbewerbsvorteil?

Nächstes Kapitel Relevanz von Datenmanagement und Daten-Governance

Zum einfachen Verständnis des Begriffs Datamining eignet sich die Definition von Prof. Dr. Richard Lackes: „Unter Data Mining versteht man die Anwendung von Methoden und Algorithmen zur möglichst automatischen Extraktion empirischer Zusammenhänge zwischen Planungsobjekten, deren Daten in einer hierfür aufgebauten Datenbasis bereitgestellt werden.“ (Lackes, 2018).

Extract, Transform, Load.

Ein Datamart ist definiert als „eine themenorientierte Datenbank, die oft ein partitioniertes Segment eines unternehmensweiten Data Warehouse ist. Die Teilmenge der Daten, die in einem Data Mart aufbewahrt werden, ist in der Regel auf eine bestimmte Geschäftseinheit wie Vertrieb, Finanzen oder Marketing ausgerichtet.“ (Talend o. J.)

Adobe. (2020). Adobe Experience Cloud-Produkte. https://www.adobe.com/de/what-is-adobe-experience-cloud.html. Zugegriffen: 10. Nov. 2020.

Amazon AWS. (2020). What is a data lake? https://aws.amazon.com/de/big-data/datalakes-and-analytics/what-is-a-data-lake/. Zugegriffen 10. Nov. 2020

Chiefmartec. (2020). Marketing Technology Landscape Supergraphic (2020): Martech 5000 — really 8,000, but who’s counting? https://chiefmartec.com/2020/04/marketing-technology-landscape-2020-martech-5000/. Zugegriffen: 20. Okt. 2020.

Codecademy. (2020). Codecademy – What is REST? https://www.codecademy.com/articles/what-is-rest. Zugegriffen: 15. Okt. 2020.

Commanders Act. (2020). Datenschutz Barometer 2020. 4. Juni. https://www.commandersact.com/de/datenschutz-barometer-2020/. Zugegriffen: 10. Nov. 2020.

Cross, A. (2018). NG Data – What is Marketing Analytics? 4. April. https://www.ngdata.com/what-is-marketing-analytics/. Zugegriffen: 8. Okt. 2020

Dykes, B. (2020). Forbes – A Simple Strategy For Asking Your Data The Right Questions. 11. August. https://www.forbes.com/sites/brentdykes/#5c1451da4c5b. Zugegriffen: 12. Okt. 2020

Emetriq GmbH. (2020). Emetriq -–1st, 2nd und 3rd party Data: Der Kern des Targetings. https://www.emetriq.com/experten-insights/1st-2nd-und-3rd-party-data-der-kern-des-targetings/. Zugegriffen: 15. Okt. 2020.

Gilliland, N . (2020). Econsultancy – What is zero party data? 2. Januar. https://econsultancy.com/what-is-zero-party-data-definition/. Zugegriffen: 15. Okt. 2020.

Google. (2020). Google Marketing Platform – Schnelles, intelligentes Marketing. https://marketingplatform.google.com/intl/de/about/. Zugegriffen: 10. Nov. 2020.

Graupmann, J. (2019). Informatik Aktuell – Datenbanken – Technologien im Überblick. 17. September. https://www.informatik-aktuell.de/betrieb/datenbanken/datenbanken-technologien-im-ueberblick.html. Zugegriffen: 15. Okt. 2020.

Great Learning, & Nallaperumal, K. (2020). Great Learning Blog. 25. Juni. https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-marketing-analytics/. Zugegriffen: 5. Okt. 2020

Heubel, M. (2019). Smart Marketing Breaks – Das AIDA-Modell – Die Werbewirkungsformel verständlich erklärt. 12. Januar. https://smartmarketingbreaks.eu/aida-werbewirkungsmodell/. Zugegriffen: 8. Okt. 2020

Hill, K. (2012). Forbes – How Target Figured Out A Teen Girl Was Pregnant Before Her Father Did. 16. Februar. https://www.forbes.com/sites/kashmirhill/2012/02/16/how-target-figured-out-a-teen-girl-was-pregnant-before-her-father-did/#77484bf56668. Zugegriffen: 12. Okt. 2020

Lackes, R. (2018). Gabler Wirtschaftslexikon – Definition: Was ist "Data Mining"? 19. Februar. https://wirtschaftslexikon.gabler.de/definition/data-mining-28709/version-252334. Zugegriffen 12. Okt. 2020.

Mailchimp. (2020). Mailchimp. https://mailchimp.com/marketing-glossary/marketing-analytics/. Zugegriffen: 5. Okt. 2020

Melzer, I. (2010). Service-orientierte Architekturen mit Web Services – Konzepte – Standards – Praxis. Spektrum Akademischer Verlag.CrossRef

Mitchell, L. J. (2016). PHP web services. O’Reilly.

OWM. (2018). Mediamix Modelling Mitglieder. Leitfaden für die Mediasteuerung. https://www.owm.de/index.php?eID=tx_nawsecuredl&u=0&g=0&t=1609496831&hash=e9a8ddb49f3b2aa395cca96c9b2c609646349200&file=fileadmin/Daten/intern/OWM/Mailings/Neutrale_Mailings/OWM_Best_Practice_Mediamix_Modelling_.pdf. Zugegriffen: 20. Okt. 2020.

Redpoint Global. (2019). Redpoint Global – Redpoint Global and Harris Poll Survey Exposes Gap Between Consumer and Marketer Expectations for Customer Experience. 27. Mai. https://www.redpointglobal.com/press-releases/redpoint-global-and-harris-poll-survey-exposes-gap-between-consumer-and-marketer-expectations-for-customer-experience/. Zugegriffen: 8. Okt. 2020

Richardson, L., & M. Amundsen (2013). RESTful Web APIs. O’Reilly.

SAS Analytics Software & Solutions. (2020). Marketing Analytics – What it is and why it matters. https://www.sas.com/en_us/insights/marketing/marketing-analytics.html. Zugegriffen: 10. Nov. 2020.

Sterne, J. (2020). Interview von Timo von Focht. LinkedIn Online Interview (September).

Sterne, J. (2017). Medium – Have Your AI Call My AI. 26. Oktober. https://medium.com/@Jim_Sterne/have-your-ai-call-my-ai-188af19e34da. Zugegriffen: 8. Okt. 2020.

Talend. (o. J.). What is a Data Mart? https://www.talend.com/resources/what-is-data-mart/. Zugegriffen: 10. Nov. 2020

Techopedia. (2016). Data Warehouse (DW). 15. Dezember. https://www.techopedia.com/definition/1184/data-warehouse-dw. Zugegriffen: 10. Nov. 2020

Tidwell, D., Snell, J., & Kulchenko, P. (2001). Programming Web Services with SOAP. O’Reilly.

Vossen, G. (2015). Big data: Daten sammeln, aggregieren, analysieren, nutzen. In Schwarz, T. (Hrsg.), Big Data im Marketing (S. 35–54). Freiburg: Haufe.

Web Analytics Association. (o. J.). Web analytics. https://www.webanalytics.in. Zugegriffen: 12. Okt. 2020

Titel: Marketing Analytics – Technologien und Tools
verfasst von: Timo von Focht
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
Buch: Marketing Analytics
Print ISBN: 978-3-658-33808-4

Electronic ISBN: 978-3-658-33809-1

Copyright-Jahr: 2022
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-33809-1_5