Data & Marketing Analytics
Verschaffen Sie sich einen ganzheitlichen Überblick über Ihre Marketingaktivitäten und steigern Sie Ihr Geschäft, indem Sie die gesamte Customer Journey analysieren und Techniken des maschinellen Lernens anwenden.
Die Verwaltung von Daten ist eine Herausforderung. Mit der Unterstützung von Digitl Cloud können Marketers Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich der wichtigsten Marketingplattformen, zusammenführen, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Wenn Cloud-Lösungen und Marketing-Plattformen gemeinsam genutzt werden, können Marketing-Teams wertvolle Geschäftsdaten direkt in ihre digitalen Kampagnen einbringen.
Marketing Data Warehouse
Konsolidieren Sie alle Marketing- und Werbedaten an einem zentralen Punkt und minimieren Sie den Zeitaufwand für die Datenaufbereitung und -formatierung. Auf diese Weise können Sie mithilfe benutzerdefinierter Lösungen für künstliche Intelligenz tiefgreifende Einblicke gewinnen und datengesteuerte Entscheidungen treffen, um ein größeres Geschäftspotenzial zu erschließen.
Advanced Analysis
Der Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens ist eine hervorragende Möglichkeit, Kundendaten zu analysieren und Erkenntnisse und Muster zu entdecken. Anstatt Aufgaben manuell oder mit herkömmlichen Analysen durchzuführen, können KI-basierte Modelle Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen effizienter zu treffen. So können Sie Kundensegmente und Nutzerverhalten genau identifizieren. Darüber hinaus können die gewonnenen Daten für Aktivierungszwecke genutzt werden.
Marketing-Mix-Modelling
Die Marketing-Mix-Modellierung ermittelt den signifikanten Einfluss von Marketingaktivitäten auf Online- und Offline-Conversions oder Verkäufe. Damit bietet sie eine solide Grundlage für datengestützte Budgetentscheidungen. Mit klassischen statistischen Methoden wie der Regressionsanalyse werden der anteilige Wertbeitrag der Marketingkanäle, deren ROI und Wirkungsdauer berechnet. Darauf aufbauend können Prognosemodelle für Budgetszenarien erstellt werden.
Prediction & ML
Vorhersagen bieten die Möglichkeit, Marketingaktivitäten feiner abzustimmen und Budgets effektiver einzusetzen. Dazu gehören Conversion- oder Abwanderungswahrscheinlichkeiten, Cross-Selling-und Customer-Lifetime-Value-Prognosen. Je nach Bedarf werden verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet, z. B. die Random-Forest-Klassifizierung, um eine Zukunftsprognose zu erstellen.
Dashboards und Reporting
Wiederkehrende Berichte und wichtige KPIs werden idealerweise in Dashboards abgebildet. Management- und Stakeholder-Dashboards bilden die Grundlage für eine gute Überwachung und datengestützte Entscheidungen. Ein systematischer Ansatz für die Definition von KPIs, wie z. B. der See-Think-Do-Care-Ansatz, ist wichtig, um Struktur und Fokus zu schaffen.
Maturity-Assessment
Auf der Grundlage eines Maturity-Assessments analysieren wir den aktuellen Status Quo Ihrer Infrastruktur und Datenverarbeitung und erstellen einen auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnittenen Fahrplan, um Sie auf die nächste Stufe der Daten- und Marketinganalyse zu bringen. Anhand der Bewertungsergebnisse können klare Handlungsempfehlungen für die Zukunft formuliert werden.
Data Science & Machine Learning
Schaffen Sie einen Mehrwert, indem Sie die Leistung von AI & ML nutzen. Digitl Cloud unterstützt Sie bei der Definition und Implementierung der richtigen Data Science-Infrastruktur in allen geeigneten Cloud-Umgebungen. Wir kombinieren den Geschäftswert Ihrer Anwendungsfälle mit der richtigen Strategie für maschinelles Lernen. Dies umfasst die Modellentwicklung, die richtige ML-Infrastruktur und die Visualisierung der Ergebnisse.
Mehr InfosData Science & Machine Learning
Schaffen Sie einen Mehrwert, indem Sie die Leistung von AI & ML nutzen. Digitl Cloud unterstützt Sie bei der Definition und Implementierung der richtigen Data Science-Infrastruktur in allen geeigneten Cloud-Umgebungen. Wir kombinieren den Geschäftswert Ihrer Anwendungsfälle mit der richtigen Strategie für maschinelles Lernen. Dies umfasst die Modellentwicklung, die richtige ML-Infrastruktur und die Visualisierung der Ergebnisse.