Cookie Einstellungen

Durch Klicken auf "Zustimmen" stimmen Sie der Speicherung von Cookies auf Ihrem Gerät zu, um die Website-Navigation zu verbessern, die Website-Nutzung zu analysieren und unsere Marketingbemühungen zu unterstützen. Weitere Informationen finden Sie in unseren Datenschutzbestimmungen.

Beratung

Marketing & eCommerce

Ohne Daten? Geht nicht! eCommerce und Marketing steuern

Kunden erwarten mittlerweile nicht nur, dass die von ihnen bestellten Produkte innerhalb kürzester Zeit geliefert werden, sondern auch, dass sie passend zu ihrem Verhalten und ihren Käufen targetiert und angesprochen werden.

Dabei unterstützt nicht nur das saubere Aufsetzen von Tracking, sondern auch eine Customer Data Platform, welche Kundendaten DSGVO-konform sammelt und Marketing und Sales zur Verfügung stellt - nicht nur für höheren Umsatz, sondern auch das beste User-Erlebnis.

Warum sind Daten in Marketing und eCommerce so wichtig?

Kunden besser verstehen

Natürlich kann man mit Kunden sprechen, um herauszufinden, wie ihre Vorlieben und Abneigungen aussehen, was sie ganz besonders mögen und wie sie angesprochen werden wollen. Viel effektiver und schneller ist es aber, das Verhalten von Kunden zu messen, darauf schnell zu reagieren und dadurch die Customer Journey vom ersten Marketing-Touchpoints bis zum Kauf hin zu verbessern.

Segmentierung der Zielgruppe

Durch den gezielten Einsatz von Daten in Marketing kann die Zielgruppe für Brands und den eCommerce effektiv segmentiert und die ideale Zielgruppe identifiziert werden. Darauf können alle Marketingmaßnahmen aufbauen, sodass sie zielgerichtet bei den richtigen Konsumenten ankommen - sowohl im B2C als auch im B2B-Umfeld.

Personalisierung des Kundenerlebnisses

Lass uns das Einkaufserlebnis personalisieren. Es gibt etliche Möglichkeiten, wie das im eCommerce und Marketing möglich ist, von Recommendations im Webshop über ein persönliches Ansprechen in der eigenen App bis hin zu E-Mails auf Basis des Nutzerverhaltens. Damit sind Konsument:innen besser abgeholt als von einer unpersönlichen Erfahrung, die "alle" bekommen - und das sorgt für Verständnis und Vertrauen.

Vorhersage von Trends

Basierend auf Daten in Bezug auf das historische Einkaufsverhalten von Kunden können Prognosen zu Trends im Verkauf gemacht werden. So können Unternehmen ihre Lagerbestände besser planen, aber auch Ressourcen und Mitarbeitende, sowie ihre Marketing-Aktivitäten effektiv einsetzen.

So gehen wir bei der Etablierung von Data im Marketing und eCommerce vor

Vom Status Quo über die Etablierung von Datenanalysen hin zum Enablement aller Mitarbeitenden, die mit Daten arbeiten – gemeinsam machen wir eCommerce und Marketing noch besser, als es sowieso schon ist.

Phase 1

Status Check - das Audit

Im ersten Schritt der Zusammenarbeit erstellen wir eine gründliche Analyse des aktuellen Status Quo im Bereich Marketing. Hierfür analysieren wir die vorhandenen Datenquellen, challengen die bestehenden Marketingstrategien und finden heraus, wie datenbasiert diese sind, untersuchen die eCommerce-Plattformen und schauen uns an, welche und wie viele Kundendaten bereits gesammelt wurden. Dabei identifizieren wir auch die ersten Use Cases.

Phase 2

Zieldefinition und Strategie-Entwicklung

Im nächsten Schritt definieren wir mit den Stakeholdern klare Ziele für die Nutzung von Data in Marketing und eCommerce. Hierfür finden wir gemeinsam heraus, welche Herausforderungen gerade Priorität haben, ob es die Verbesserung der Kundenansprache, die Positionierung von Produkten oder die Gestaltung von Preisen ist, aber auch, ob Künstliche Intelligenz bereits ein Thema ist.

Phase 3

Implementierung von Datenanalysen

Passend zu den Stakeholdern, die mit den Strategien arbeiten aber auch zum restlichen Tech-Stack passend müssen Tools ausgewählt werden, durch die Datenanalyse und Marketing-Automation möglich sind. Für die Optimierung von Prozessen ist oft der Einsatz von Künstlicher Intelligenz sinnvoll, durch die bereits einige Abläufe effizienter gestaltet werden können. Auch die Segmentierung von Kunden sowie die Personalisierung von Marketingkampagnen ist mit den richtigen Tools möglich.

Phase 4

Personalisierung des Kundenerlebnisses

Durch die Datenanalysen können strukturierte Daten gewonnen werden, mit denen das Kundenerlebnis personalisiert und optimiert werden kann. Dafür entwickeln wir gemeinsam mit den Marketing- und Data-Abteilungen unserer Kunden zielgerichtete Marketingkampagnen, überarbeiten das Interface des Webshops und optimieren die Produktempfehlungen.

Phase 5

Enablen

Wir lieben es, wenn ein Plan funktioniert - und wenn Kunden auch ohne uns weiterarbeiten können. Deswegen enablen wir im letzten Schritt die Mitarbeitenden aus den Abteilungen, um in Zukunft auch ohne The Data Institute die Analysen in Marketing und eCommerce zu erhalten, die sie brauchen, um das Kundenerlebnis zu verbessern und datengetriebene Entscheidungen zu treffen.

Grafik des Frameworks mit dem Data Institute arbeitet.

Marketing und eCommerce in unserem Framework

Wir arbeiten bei uns immer mit dem Framework Organisation, Kultur und Architektur.

Denn in unseren Augen sind diese drei Bereiche die wichtigsten Faktoren, um Data langfristig erfolgreich im Unternehmen zu verankern.

Auch im Marketing und eCommerce geht es um diese drei Bereiche. Wir klären nicht nur die Frage nach den Zuständigkeiten, sondern auch die Prozesse, durch die Daten im Marketing effektiv genutzt werden können. Wir unterstützen bei der Tool-Auswahl und bauen so eine langfristig saubere Architektur für alle auf, die mit Daten im Unternehmen arbeiten.

The Data Institute - der starke Partner beim Einsatz von Data

Die richtige Nachricht zum richtigen Zeitpunkt an den richtigen User - das ist der Traum im Marketing und eCommerce. Diesen Traum machen wir wahr, denn Daten können genau den Impact ermöglichen, den Unternehmen sich wünschen.

Was ist überhaupt ein Data Audit?

Die Nutzung von Daten im Marketing und E-Commerce bedeutet eine grundlegende Transformation der Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren und ihre Produkte oder Dienstleistungen auf dem Markt positionieren. Durch die Sammlung und Analyse von Daten können Unternehmen tiefere Einblicke in das Verbraucherverhalten, Präferenzen und Trends gewinnen. Dies ermöglicht eine gezieltere, personalisierte und effektivere Kundenansprache. Datengetriebenes Marketing und E-Commerce führen zu optimierten Marketingstrategien, verbessertem Kundenerlebnis, effizienter Preisgestaltung und einer insgesamt stärkeren Marktpositionierung. In einer Welt, in der der Wettbewerb stetig zunimmt, bieten Daten den Unternehmen die Möglichkeit, sich durch maßgeschneiderte Angebote und einzigartige Kundenerlebnisse abzuheben.

Wer braucht die Lösungen von uns im Bereich Marketing und eCommerce?

Die Lösungen von The Data Institute richten sich an die Unternehmen, die ihr Marketing auf das nächste Level heben wollen. Kunden sollen von den im Unternehmen zuständigen Personen besser verstanden werden? Der Abverkauf von Produkten soll erhöht werden?

Daten sind die Lösung.

Diese unterstützen nicht nur das organische, sondern auch das PPC- sowie das Influencer-Marketing, aber helfen auch Product Owners und dem Einkauf. Durch die effiziente Nutzung von Daten kann nicht nur der Umsatz erhöht, sondern auch die Kosten gesenkt werden, ob bei der Marketing-Attribution, der Automatisierung von Prozessen oder beim Tracking von Kundenverhalten im Webshop und auf anderen Kanälen.

Marketing ohne Daten? Gibt's nicht.

Wir können froh sein, dass wir mittlerweile so viele Daten zur Verfügung haben. Denn früher - als wir diese Daten noch nicht messen konnten - mussten Unternehmen langwierige 1:1-Befragungen mit Kunden und Interessierten durchführen, um herauszufinden, ob Marketing-Maßnahmen funktionieren und die User Experience im Webshop gut ankommt.

Jetzt können wir unsere Kunden fast unablässig tracken, ihr Verhalten deuten und dafür sorgen, dass sie das bestmögliche Erlebnis in unserem Onlineshop haben.

Das ist mittlerweile aber auch genauso von den Usern erwünscht - sie erwarten, genauso behandelt zu werden und gleichzeitig, dass ihre Wünsche nach Datenschutz respektiert werden.

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, den Königsweg zu finden - wir unterstützen sie dabei!

Abstrakte Form eines Pfades des Data Institute

Welche Leistungen lassen sich mit
Marketing & eCommerce
kombinieren?

<svg width=" 100%" height=" 100%" viewBox="0 0 62 62" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"> <g clip-path="url(#clip0_5879_3513)"> <path d="M19.376 60.0625H11.626C10.5992 60.0594 9.61537 59.6502 8.88933 58.9242C8.16329 58.1981 7.75404 57.2143 7.75098 56.1875V42.625C6.72421 42.6219 5.74037 42.2127 5.01433 41.4867C4.28829 40.7606 3.87904 39.7768 3.87598 38.75V27.125C3.86178 26.3578 4.00243 25.5956 4.2895 24.884C4.57658 24.1723 5.0042 23.5259 5.5468 22.9833C6.08939 22.4407 6.73582 22.0131 7.44744 21.726C8.15906 21.439 8.92126 21.2983 9.68848 21.3125H21.3135C22.0807 21.2983 22.8429 21.439 23.5545 21.726C24.2661 22.0131 24.9126 22.4407 25.4552 22.9833C25.9977 23.5259 26.4254 24.1723 26.7124 24.884C26.9995 25.5956 27.1402 26.3578 27.126 27.125V38.75C27.1229 39.7768 26.7137 40.7606 25.9876 41.4867C25.2616 42.2127 24.2777 42.6219 23.251 42.625V56.1875C23.2479 57.2143 22.8387 58.1981 22.1126 58.9242C21.3866 59.6502 20.4027 60.0594 19.376 60.0625ZM9.68848 25.1875C9.42999 25.172 9.17114 25.2114 8.92903 25.3033C8.68692 25.3952 8.46706 25.5374 8.28395 25.7205C8.10084 25.9036 7.95865 26.1235 7.86678 26.3656C7.77491 26.6077 7.73544 26.8665 7.75098 27.125V38.75H11.626V56.1875H19.376V38.75H23.251V27.125C23.2665 26.8665 23.227 26.6077 23.1352 26.3656C23.0433 26.1235 22.9011 25.9036 22.718 25.7205C22.5349 25.5374 22.315 25.3952 22.0729 25.3033C21.8308 25.2114 21.572 25.172 21.3135 25.1875H9.68848ZM15.501 19.375C13.9682 19.375 12.4698 18.9205 11.1953 18.0689C9.92083 17.2173 8.92749 16.0069 8.34091 14.5908C7.75433 13.1747 7.60086 11.6164 7.89989 10.1131C8.19893 8.6097 8.93704 7.22878 10.0209 6.14493C11.1048 5.06107 12.4857 4.32295 13.989 4.02392C15.4924 3.72488 17.0506 3.87836 18.4668 4.46494C19.8829 5.05152 21.0933 6.04485 21.9449 7.31933C22.7964 8.59381 23.251 10.0922 23.251 11.625C23.2484 13.6796 22.4311 15.6494 20.9782 17.1022C19.5254 18.5551 17.5556 19.3724 15.501 19.375ZM15.501 7.75C14.7346 7.75 13.9854 7.97727 13.3481 8.40306C12.7109 8.82885 12.2142 9.43404 11.9209 10.1421C11.6277 10.8502 11.5509 11.6293 11.7004 12.381C11.85 13.1327 12.219 13.8231 12.7609 14.365C13.3029 14.907 13.9933 15.276 14.745 15.4255C15.4967 15.5751 16.2758 15.4983 16.9839 15.205C17.6919 14.9117 18.2971 14.4151 18.7229 13.7778C19.1487 13.1406 19.376 12.3914 19.376 11.625C19.375 10.5976 18.9664 9.61258 18.2399 8.8861C17.5134 8.15962 16.5284 7.75103 15.501 7.75ZM55.7351 8.246C54.278 6.76535 52.3111 5.89611 50.2353 5.81546C48.1595 5.73482 46.131 6.44885 44.5635 7.812C42.9959 6.44885 40.9675 5.73482 38.8917 5.81546C36.8159 5.89611 34.8489 6.76535 33.3918 8.246C31.8601 9.81001 31.0022 11.912 31.0022 14.1011C31.0022 16.2903 31.8601 18.3922 33.3918 19.9563L44.5596 31.2713L44.5635 31.2674L44.5673 31.2693L55.7351 19.9563C57.2668 18.3922 58.1247 16.2903 58.1247 14.1011C58.1247 11.912 57.2668 9.81001 55.7351 8.246ZM52.9761 17.2341L44.5673 25.7533L44.5635 25.7494L44.5596 25.7533L36.1509 17.2341C35.3299 16.3979 34.8699 15.2729 34.8699 14.1011C34.8699 12.9293 35.3299 11.8043 36.1509 10.9682C36.9696 10.1724 38.0664 9.72714 39.2082 9.72714C40.35 9.72714 41.4468 10.1724 42.2656 10.9682L44.5538 13.3068L44.5635 13.2971L44.5732 13.3068L46.8594 10.9682C47.6783 10.1718 48.7755 9.7262 49.9178 9.7262C51.06 9.7262 52.1572 10.1718 52.9761 10.9682C53.7971 11.8043 54.257 12.9293 54.257 14.1011C54.257 15.2729 53.7971 16.3979 52.9761 17.2341Z" fill="currentColor"/> </g> <defs> <clipPath id="clip0_5879_3513"> <rect width="62" height="62" fill="currentColor"/> </clipPath> </defs> </svg>

Customer Centricity

Der Fokus liegt immer auf den Kunden und ihren Wünschen

<svg width=" 100%" height=" 100%" viewBox="0 0 62 62" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"> <g clip-path="url(#clip0_5879_2165)"> <path d="M21.3122 46.5H40.6872V50.375H21.3122V46.5ZM25.1872 54.25H36.8122V58.125H25.1872V54.25ZM30.9997 3.875C25.8611 3.875 20.933 5.91629 17.2995 9.54981C13.666 13.1833 11.6247 18.1114 11.6247 23.25C11.4937 26.0658 12.0331 28.8726 13.1985 31.4392C14.364 34.0059 16.1222 36.2592 18.3285 38.0138C20.266 39.8156 21.3122 40.8425 21.3122 42.625H25.1872C25.1872 39.06 23.0366 37.0644 20.9441 35.1462C19.1332 33.7595 17.69 31.9499 16.7408 29.8759C15.7917 27.802 15.3655 25.5269 15.4997 23.25C15.4997 19.1391 17.1327 15.1967 20.0396 12.2898C22.9464 9.38303 26.8889 7.75 30.9997 7.75C35.1106 7.75 39.0531 9.38303 41.9599 12.2898C44.8667 15.1967 46.4997 19.1391 46.4997 23.25C46.6317 25.5286 46.2025 27.8047 45.2499 29.8788C44.2973 31.9529 42.8504 33.7616 41.036 35.1462C38.9628 37.0837 36.8122 39.0213 36.8122 42.625H40.6872C40.6872 40.8425 41.7141 39.8156 43.671 37.9944C45.8757 36.2428 47.6331 33.9929 48.7986 31.4295C49.964 28.8662 50.5042 26.0628 50.3747 23.25C50.3747 20.7056 49.8736 18.1862 48.8999 15.8355C47.9262 13.4848 46.499 11.3489 44.6999 9.54981C42.9008 7.75067 40.7649 6.32352 38.4142 5.34983C36.0635 4.37615 33.5441 3.875 30.9997 3.875Z" fill="currentColor"/> </g> <defs> <clipPath id="clip0_5879_2165"> <rect width="62" height="62" fill="currentColor"/> </clipPath> </defs> </svg>

Data Strategy

Wann passiert was wie und warum – das erklärt die Datenstrategie.

<svg width=" 100%" height=" 100%" viewBox="0 0 62 62" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"> <g clip-path="url(#clip0_5994_7571)"> <path d="M52.3125 46.5C51.4494 46.5039 50.5984 46.7026 49.8228 47.0813L41.4916 38.75H34.875V42.625H39.8854L47.0832 49.8228C46.7043 50.5984 46.505 51.4494 46.5 52.3125C46.5 53.4621 46.8409 54.5859 47.4796 55.5418C48.1183 56.4976 49.0261 57.2426 50.0882 57.6826C51.1502 58.1225 52.3189 58.2376 53.4465 58.0133C54.574 57.789 55.6097 57.2355 56.4226 56.4226C57.2355 55.6097 57.789 54.574 58.0133 53.4465C58.2376 52.319 58.1225 51.1503 57.6825 50.0882C57.2426 49.0261 56.4976 48.1183 55.5417 47.4796C54.5859 46.8409 53.4621 46.5 52.3125 46.5ZM52.3125 54.25C51.9293 54.25 51.5547 54.1364 51.2361 53.9235C50.9175 53.7106 50.6691 53.408 50.5225 53.054C50.3758 52.6999 50.3375 52.3104 50.4122 51.9345C50.487 51.5587 50.6715 51.2135 50.9425 50.9425C51.2134 50.6715 51.5587 50.487 51.9345 50.4122C52.3103 50.3375 52.6999 50.3758 53.0539 50.5225C53.408 50.6691 53.7106 50.9175 53.9235 51.2361C54.1364 51.5547 54.25 51.9293 54.25 52.3125C54.25 52.8264 54.0459 53.3192 53.6825 53.6825C53.3192 54.0459 52.8264 54.25 52.3125 54.25ZM52.3125 25.1875C51.1143 25.1911 49.9465 25.5655 48.9696 26.2593C47.9927 26.9531 47.2546 27.9323 46.8565 29.0625H34.875V32.9375H46.8565C47.2134 33.9395 47.8389 34.8242 48.6646 35.4948C49.4903 36.1653 50.4845 36.5961 51.5384 36.7399C52.5923 36.8837 53.6655 36.735 54.6407 36.3101C55.6158 35.8852 56.4554 35.2005 57.0678 34.3307C57.6801 33.4609 58.0416 32.4396 58.1127 31.3783C58.1838 30.317 57.9618 29.2565 57.471 28.3128C56.9802 27.3691 56.2395 26.5785 55.3297 26.0273C54.42 25.4761 53.3762 25.1856 52.3125 25.1875ZM52.3125 32.9375C51.9293 32.9375 51.5547 32.8239 51.2361 32.611C50.9175 32.3981 50.6691 32.0955 50.5225 31.7415C50.3758 31.3874 50.3375 30.9979 50.4122 30.622C50.487 30.2462 50.6715 29.9009 50.9425 29.63C51.2134 29.359 51.5587 29.1745 51.9345 29.0997C52.3103 29.025 52.6999 29.0633 53.0539 29.21C53.408 29.3566 53.7106 29.605 53.9235 29.9236C54.1364 30.2422 54.25 30.6168 54.25 31C54.25 31.5139 54.0459 32.0067 53.6825 32.37C53.3192 32.7334 52.8264 32.9375 52.3125 32.9375ZM52.3125 3.875C50.7714 3.87654 49.2939 4.48942 48.2041 5.57914C47.1144 6.66887 46.5015 8.1464 46.5 9.6875C46.5066 10.6157 46.738 11.5284 47.1742 12.3477L39.9048 19.375H34.875V23.25H41.4702L49.9953 15.0118C50.7872 15.3571 51.6461 15.5215 52.5096 15.493C53.373 15.4644 54.2193 15.2438 54.9867 14.8469C55.7541 14.4501 56.4234 13.8872 56.9458 13.1991C57.4682 12.511 57.8306 11.715 58.0065 10.8692C58.1825 10.0234 58.1677 9.14899 57.9631 8.30963C57.7585 7.47027 57.3694 6.68709 56.8239 6.01711C56.2785 5.34712 55.5905 4.8072 54.8101 4.43664C54.0297 4.06608 53.1764 3.87421 52.3125 3.875ZM52.3125 11.625C51.9293 11.625 51.5547 11.5114 51.2361 11.2985C50.9175 11.0856 50.6691 10.783 50.5225 10.429C50.3758 10.0749 50.3375 9.68535 50.4122 9.30951C50.487 8.93368 50.6715 8.58845 50.9425 8.31748C51.2134 8.04652 51.5587 7.86199 51.9345 7.78723C52.3103 7.71247 52.6999 7.75084 53.0539 7.89749C53.408 8.04413 53.7106 8.29247 53.9235 8.61109C54.1364 8.92971 54.25 9.3043 54.25 9.6875C54.25 10.2014 54.0459 10.6942 53.6825 11.0575C53.3192 11.4209 52.8264 11.625 52.3125 11.625Z" fill="currentColor"/> <path d="M34.875 11.625H38.75V7.75H34.875C33.7709 7.75369 32.6804 7.99469 31.6775 8.45667C30.6747 8.91866 29.7829 9.59082 29.0625 10.4276C28.3421 9.59082 27.4503 8.91866 26.4475 8.45667C25.4446 7.99469 24.3541 7.75369 23.25 7.75H21.3125C16.6894 7.75513 12.257 9.59393 8.98799 12.863C5.71893 16.132 3.88013 20.5644 3.875 25.1875V36.8125C3.88013 41.4356 5.71893 45.868 8.98799 49.137C12.257 52.4061 16.6894 54.2449 21.3125 54.25H23.25C24.3541 54.2463 25.4446 54.0053 26.4475 53.5433C27.4503 53.0813 28.3421 52.4092 29.0625 51.5724C29.7829 52.4092 30.6747 53.0813 31.6775 53.5433C32.6804 54.0053 33.7709 54.2463 34.875 54.25H38.75V50.375H34.875C33.8476 50.374 32.8626 49.9654 32.1361 49.2389C31.4096 48.5124 31.001 47.5274 31 46.5V15.5C31.001 14.4726 31.4096 13.4876 32.1361 12.7611C32.8626 12.0346 33.8476 11.626 34.875 11.625ZM23.25 50.375H21.3125C18.0545 50.3692 14.9073 49.1916 12.4457 47.0572C9.9841 44.9229 8.37242 41.9743 7.905 38.75H11.625V34.875H7.75V27.125H13.5625C15.1036 27.1235 16.5811 26.5106 17.6709 25.4209C18.7606 24.3311 19.3735 22.8536 19.375 21.3125V17.4375H15.5V21.3125C15.5 21.8264 15.2959 22.3192 14.9325 22.6825C14.5692 23.0459 14.0764 23.25 13.5625 23.25H7.905C8.37242 20.0257 9.9841 17.0771 12.4457 14.9428C14.9073 12.8084 18.0545 11.6308 21.3125 11.625H23.25C24.2774 11.626 25.2624 12.0346 25.9889 12.7611C26.7154 13.4876 27.124 14.4726 27.125 15.5V23.25H23.25V27.125H27.125V34.875H23.25C21.7089 34.8765 20.2314 35.4894 19.1416 36.5791C18.0519 37.6689 17.439 39.1464 17.4375 40.6875V44.5625H21.3125V40.6875C21.3125 40.1736 21.5166 39.6808 21.88 39.3175C22.2433 38.9541 22.7361 38.75 23.25 38.75H27.125V46.5C27.124 47.5274 26.7154 48.5124 25.9889 49.2389C25.2624 49.9654 24.2774 50.374 23.25 50.375Z" fill="currentColor"/> </g> <defs> <clipPath id="clip0_5994_7571"> <rect width="62" height="62" fill="currentColor"/> </clipPath> </defs> </svg>

Machine Learning

Keine Spielerei, sondern echte Wertschöpfung

Data News für Pros

Du willst mehr wissen? Dann abonnier doch unseren Newsletter! Regelmäßige News aus der Data-Welt rund um neue Entwicklungen, Tools, Best Practices und Events!

Abstrakte Form eines Pfades des Data Institute