Data Science im Online-Marketing

Datengetriebene Entscheidungen im eCommerce Das moderne Online-Marketing steht täglich vor der Herausforderung, Werbemittel optimal einzusetzen. Das Wort "optimal" bedeutet dabei mit geringstem Budgetaufwand die größte Werbewirksamkeit zu erzielen die Wünsche und "Wunsch-Veränderungen" der Kunden rechtzeitig zu erkennen, um rasch Anpassungen durchführen zu können die Entscheidungswege der Kunden zu verstehen (Stichwort: Customer-Journey)

Ausgangslage

Eigentlich kam ich zum Kunden, um das Reporting zu automatisieren. In den ersten zwei Wochen erkannte ich jedoch, dass die entscheidungsunterstützenden Mittel, die durch Anwendung von "Data Science" zur Verfügung stehen, einen sehr wichtigen Beitrag leisten könnten, um einerseits Werbe- und Marketingbudget optimal einzusetzen und andererseits die Kaufentscheidungen - getriggert durch Werbemittel - der Kunden besser zu verstehen. Aus dem ursprünglich angedachten Projekt von 3 Monaten wurde ein Einsatz von 6 Jahren. Das Online-Marketing-Team des Kunden wuchs in diesen 6 Jahren von 24 auf über 100 Personen an.

Ziele

Das ursprüngliche Ziel war es, das Reporting zu automatisieren. Rasch wurden aber - durch Unterstützung einer sehr innovativen und offenen Abteilungsleiterin - folgende Ziele definiert und natürlich erreicht.

Budgetkontrolle der eingesetzten Werbemittel und Werbekanäle
die Erstellung eines Distributionsmodells für die Werbepartner des Kunden
eine vollautomatische Analyseumgebung hinsichtlich der "Customer-Journey"

Ergebnis

Nach 6 Jahren wurde aus der 24-köpfigen Online-Marketing Belegschaft ein mehr als 100-köpfiges Team. Die Verkaufszahlen und die Geschwindigkeit der Kaufentscheidung der Kunden konnte signifikant erhöht werden. Die Online-Marketing-Abteilung selbst bekam ein effizientes Data Science Team.