Decision – Wir verwandeln AI und Deep-Learning in operative Echtzeitanwendungen

Innovationsführer Smart Digital

Mit AI und der Data Science Workbench zur 1:1 Personalisierung

Der Weg ist das Ziel: Abhängig vom jeweiligen Use Case kommen Predictive- und Deep-Learning Algorithmen gezielt zum Einsatz, um für jeden einzelnen User die richtige Botschaft und den richtigen Content zu generieren. Ziel ist eine vollständig individualisierte User-Ansprache mit deutlich granulareren Erkenntnissen als bei den gängigen segmentbasierten Targeting-Verfahren.

Delivery & Business Value

Web Analytics Services
Erstellung und Betrieb von BI-Konzepten
Data Science Workbench
Targeting und Segmentation
Predictive Services
Deep-Learning-Algorithmen

Analysis

Activation

Data Science Consulting

Welche Qualität hat der aktuelle Datenbestand? Welche Möglichkeiten lassen sich im Hinblick auf die Business Perspektiven aus der bestehenden Big Data des Unternehmens ermitteln? Wie Sie mit Ihren Daten agieren und in die Offensive gehen können, erläutern Ihnen unsere Experten aus dem Leistungsbereich DATA SCIENCE CONSULTING. Ob in Strategien, Analysen oder Automatisierungslösungen – keine Erkenntnis bleibt ungenutzt.

Data Science Service

Wie lässt sich Individualisierung im Marketing innovativ gestalten? An welchen Stellen kann die Interaktion mit einzelnen Usern oder Gruppen unter neuer Relevanz angepasst werden – sowie die exakte Planung von Nachfrage und Traffic? Über den Leistungsbaustein DATA SCIENCE SERVICE definieren wir Ihre Kunden und User in spezifischen Clustern. Dafür entstehen analytische Modelle zur Identifikation und Beschreibung mit klaren Handlungsempfehlungen für innovative Marketingansätze. Zugleich optimiert die automatische Auswahl, Aufbereitung und Analyse der benötigten Daten die Abstimmung mit Fachverantwortlichen auf allen Unternehmensebenen.

Data Strategies

Bestandsaufnahme: Welche Daten und Analysen sind vorhanden und wie werden sie genutzt? Wie ist es um die Qualität und Verfügbarkeit der unterschiedlichen Datenquellen gestellt und wie können bestehende Daten sinnvoll miteinander verknüpft werden?

Wir generieren Erkenntnisse im Hinblick auf die angestrebte Zielsetzung und nutzen AI / ML Methoden, um datengetriebene Entscheidungsgrundlagen zu ermitteln. Daraus resultieren klare Handlungsempfehlungen sowie die Definition und Umsetzung eines MVP.

Large Scale Data Analysis

Wie kann Big Data effektiv für Business Anwendungen nutzbar gemacht werden? Welche Rolle spielt das Management der Datenmengen für deren schnelle Verarbeitung? Was steht überhaupt zur Verfügung und in welcher Form sind die Daten aufbereitet?

Nach der Analyse der vorhandenen Daten eruieren wir gemeinsam, welche Big Data und Data Mining Applikationen ermöglicht werden können und bündeln die Erkenntnisse in flexiblen, effizienten Auswertungen. Das Ergebnis ist der Aufbau und die Anwendung eines passenden Workflows für die flexiblen Analysen im Big Data Kontext.

AI based Automation

Wie lassen sich die strategischen Entscheidungen noch differenzierter und präziser treffen sowie alle in den Daten verborgenen Facetten nutzen?

Mit dem Einsatz von AI Technologien können wir Zusammenhänge zwischen allen Datentypen sowie -quellen identifizieren und die Entscheidungen und Prozesse zugleich maschinen-gestützt automatisieren. Das ermöglicht eindrückliche Entwicklungsprognosen – z.B. darüber, wie sich KPIs und die Nachfrage nach einzelnen Produkten und Dienstleistungen entwickelt.

Unified Customer Profile

Wie kann eine Gesamtsicht auf die Vielzahl an Kundendaten aus den unterschiedlichen Systemen entstehen? Auf welche Weise können diese Informationsinseln zu einem holistischen Datenbestand zusammengefasst werden?

Im Unified Customer Profile bündeln sich alle Informationen, die für Ihre Kundenkommunikation relevant sind – z.B. Affinitäten zu Produkten und Themen aus dem Web oder auch die Kaufhistorie aus dem CRM-System. Mittels Identity Graph werden die diversen Identitäten des Users zusammengeführt und in entsprechende Relation gesetzt. Eine ganzheitliche Consent-Verwaltung regelt dabei, wann welche Identitäten aggregiert und gemäß DSGVO genutzt werden dürfen.

Predictive Analytics

Welche digitalen Kampagnen eignen sich für welche Kundenzielgruppen? Stichwort: Individualisierung. Was wird konkret benötigt, um die maximale Zufriedenheit des Users zu erreichen? Stichwort: Targeting.

Wir berechnen auf Basis von Machine Learning-Algorithmen präzise Anwendungsmodelle, um die gewünschten KPIs zu generieren und kombinieren alle analytischen Ansätze zur Beantwortung der unterschiedlichen Fragestellungen. Die optimierten Ergebnisse fließen unmittelbar in die gemeinsame Abstimmung der Business Ziele mit Ihrer Marketingabteilung.

Insight Mining

Wie können der Vergleich von Zielgruppen sowie Erkenntnisse über relevante Informationen, aber auch Schwächen im bestehenden System, eine Quelle für Inspiration und neue Ideen im Marketing sein?

Die Zusammenhänge von Kundendaten zu verstehen, ist ein wichtiger Schlüssel für datengetriebene Entscheidungen. Smart Digital vergleicht für Sie die unterschiedlichen Phasen im Sales Funnel mit variierenden Segmenten und Zielgruppen, um Ihre Marketinganwendungen innovativ zu betreiben und das Nutzerverhalten zu verstehen.

Segmentations

Wie lassen sich Ähnlichkeiten zwischen einzelnen Usern oder Produkten erkennen und in ihren wesentlichen Grundeigenschaften von anderen Gruppen differenzieren? Werden alle potenziellen Zielgruppen richtig bedient?

Wir segmentieren Ihre Kunden in spezielle Cluster, so dass unterschiedliche Marketingansätze relevant werden. Durch die Einteilung der User in Gruppen können Aktionen direkt und gezielt aus dem Cluster erfolgen und unterschiedliche Segmente erlauben es über Multiclass Neural Networks und Decision trees auch unterschiedliche KPIs zu optimieren.

Targeting Affinities

Welche User werden wahrscheinlich zu Kunden? Wie kann deren Konvertierung vorausgesagt und gefördert werden?

Smart Digital berechnet für Sie ein Prognosemodell zur Identifikation der gewünschten Zielgruppe und sichert durch das Training, die Validierung sowie Entscheidung über unterschiedliche Modelle, dass die gegebenen Rahmenbedingungen bestmöglich erfüllt werden.

Recommendation Service

Welcher User interessiert sich für welche Produkte? Was können Sie empfehlen, um eine höhere User Experience zu erschaffen? Intern gefragt: Sollen die Umsätze erhöht oder die Wiederkehrrate von wichtigen User-Gruppen gesteigert werden?

Wir helfen Ihnen dabei passende Empfehlungen zu treffen und so von den Präferenzen der User zu antizipieren. Entsprechend der genauen Business Ziele baut Smart Digital spezifische Recommendation Services auf, die den Usern an allen integrierten Touchpoints den optimalen Content und die beste Hilfestellung bieten.

Deep Behavior Prediction

Wie können wir heute schon wissen, wer morgen unser Produkt kaufen wird? An welchem Touchpoint wird uns der Kunde zum nächsten Mal begegnen? Ist es möglich, bei der digitalen Customer Journey in Echtzeit vorherzusagen, was ein User im nächsten Schritt benötigt?

Wer diese Fragen im Voraus beantworten kann, ist in der Lage völlig neue Wege zu gehen – im Advertising, in der Kundenkommunikation aber auch in der Kapazitätsplanung. Smart Digital macht menschliches Verhalten mithilfe von Deep Learning Verfahren vorhersehbar und identifiziert für Sie die richtigen Entscheidungen rund um User und User-Gruppen bereits im Vorfeld der Interaktion.

Enterprise Tag Management

Tagintegrationen über hunderte Webseiten unseres Kunden hinweg verursachen enorme Integrationsaufwände. Gleichzeitig sinkt die Performance der Webseiten und die Einhaltung der DSGVO ist zu bezweifeln.

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Global Tracking Framework

Innerhalb des weltweiten Setups der Webapplikationen unseres Kunden ist die Datenerhebung für jeden Einzelfall individuell gelöst. Vergleichbare Reports sind nicht verfügbar, Daten sind inkonsistent (fehlende Business Rules) und ein übergreifendes, datengetriebenes Marketing ist nicht möglich.
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Bewertung des Marketing Technology Stacks

Unser Kunde hat zwar eine Kommunikationsstrategie für die kommenden Jahre definiert, jedoch ist die aktuell eingesetzte Technologie zu langsam und zu teuer. Was muss der Technologie-Stack des Kunden leisten können, um seine Strategie zu realisieren?