Mit Big Data zum Kassenschlager<\/h2>\n
So ist es auch nicht verwunderlich, dass die britische Miniserie von BBC \u201cHouse of Cards\u201d erst mit Netflix eingeschlagen hat wie eine Bombe. Netflix betreibt par excellence Datenanalyse und hat auf Basis dieser Evaluierung die Rechte erworben und eine Neuauflage auf Datenanalysen gebaut und gewonnen. Die Zeiten, in denen Intuition und kreative Arbeit alleine der Weg zum Erfolg war, sind vorbei – in Data Driven Marketing liegt die Zukunft. Eine Vielzahl an Daten (personenbezogen, anonym, soziodemographisch, Open Data) werden zusammengef\u00fchrt und mit Hilfe komplexer Algorithmen analysiert. Diese erm\u00f6glichen im Anschluss personalisierten Content, werden Cross Platform & Cross device ausgespielt, steigern die Penetration und f\u00f6rdern den Kaufanreiz zur Steigerung der Conversions.<\/p>\n
F\u00fcr alle, die nun ein wenig verdutzt schauen, ein kleines Beispiel. Ich besuche einen Webshop, welcher mir bereits auf der Landingpage andere Produkte anbietet als meinem Freunden, da ich etwa in einem Bezirk mit h\u00f6herer Kaufkraft wohne und mit einem Bildschirm mit Retina-Aufl\u00f6sung einsteige. Aktuelle Angebote in diesem Shop basieren nicht mehr auf der starren Ausgabe von Daten, die manuell angelegt und aus dem CMS ausgespielt werden, sondern diese werden dynamisch auf Grund meiner Interessen, benutzter Devices, vorheriger Suchanfragen und aktueller Trends ausgespielt. Jeder Shopbetreiber, offline, wie online wei\u00df, dass Pr\u00e4sentationsfl\u00e4che begrenzt ist. Hat man jedoch die M\u00f6glichkeit, das \u201cSchaufenster\u201d je nach Interessen und Vorlieben des Kunden zu best\u00fccken, steigert das nat\u00fcrlich gewaltig die CTR und wenn man nicht alles falsch macht auch die Conversion. Fakten die auch Florian L\u00fcft am Big Data Marketing Day anhand seiner Erfahrungen best\u00e4tigen konnte.<\/p>\n
So wird es sp\u00e4testens jetzt niemanden mehr wundern, dass es bei House of Cards auf Netflix nicht nur einen Trailer, sondern Hunderte gibt. Fans von Kevin Spacey sehen Trailer mit ihm als Hauptdarsteller, w\u00e4hrend weibliche Zuseher \u00fcberwiegend die weiblichen Charaktere zu sehen bekommen. Hunderte Metatags und die M\u00f6glichkeit, jede Aktion genau zu verfolgen erm\u00f6glichen Netflix seine knapp 60 Mio Nutzer genau zu analysieren und ihnen das Programm zu geben, das sie sehen m\u00f6chten. Wer noch einen spannenden Beitrag zum Thema Netflix und Big Data lesen m\u00f6chte, dem sei der\u00a0Wired Beitrag – Big Data Lessons from Netflix<\/a>\u00a0w\u00e4rmstens empfohlen.<\/p>\n Nehmen wir wieder den Webshop als Beispiel. So kennt man von Google, dass eine Suche bei zwei Menschen nie das gleiche Ergebnis liefert. Das geschieht auch im Shop, wie etwa durch individualisiertes Aussehen und Verhalten der Storefront. So passen sich etwa die M\u00f6glichkeiten der Facettensuche (Reihenfolge der Filter) meinem Kaufverhalten an, Preise werden dynamisch auf Grund der Nachfrage und des Surfverhaltens generiert. Die Bezahloption, mit der ich schon einmal bezahlt habe, wird hervorgehoben. Breche ich den Kaufprozess ab und verlasse ich den Shop, erreicht mich zielgenau Werbung zum Retargeting auf unterschiedlichsten Netzwerken, werden mir Newsletter mit individualisierten Inhalten oder SMS geschickt. Je nach gew\u00fcnschter Penetrationsintensit\u00e4t, wobei man aber die Geduld des Kunden nicht auf die Probe stellen sollte. Jeder kann sich vorstellen, welche M\u00f6glichkeiten hier noch schlummern. Ob man das nun f\u00fcr gut befindet oder nicht, wir werden uns daran gew\u00f6hnen und es als Normalit\u00e4t empfinden, wie etwa die Quengelware an der Supermarktkasse.<\/p>\nIndividualisierung als A und O der Zukunft<\/h2>\n
<\/p>\n
Dynamisches Pricing statt traditioneller Preismodelle<\/h2>\n