Kunden zielgerichtet erreichen: Big Data und Machine Learning im Direktmarketing

In Echtzeit mit dem richtigen Angebot reagieren, die Kundenbindung stärken und damit den Marketingerfolg erhöhen: Dabei unterstützen wir unsere Partner. Wir nutzen nicht nur Big Data, sondern setzen verstärkt auf Machine Learning. So können wir relevante Informationen zu Einkäufen und Kundenverhalten bewerten, aber auch schnell zielgerichtet reagieren und kommunizieren.

PAYBACK hat in den letzten Jahren umfangreiche Erfahrungen mit dem Einsatz großer Datenmengen im Direktmarketing gesammelt. Als Abteilungsleiter Produktmanagement Direktmarketing & Data ist Ansgar Schneider unser Experte in diesem Bereich. Er erläutert an konkreten Anwendungsfällen wie wir effektive Neartime- sowie komplexe Realtime-Kampagnen erfolgreich mit unseren Partnern umsetzen konnten – und welche Erkenntnisse wir daraus für unsere Arbeit ziehen.

Sie wollen wissen, wie wir Daten für Echtzeit-Entscheidungen gewinnen und wie unser „tech stack“ aufgebaut ist? Dann schauen Sie am 10. April in Berlin vorbei. In seinem Vortrag „Direct Marketing Propelled by Big Data & Machine Learning at PAYBACK“ auf dem Big-Data.AI Summit 2019 gibt Ansgar Schneider detailreich Einblick.

Der Big-Data.AI Summit ist Europas führende Konferenz für künstliche Intelligenz. Sie ist Treffpunkt für 5.000 gleichgesinnte Experten und Praktiker, die in die Tiefen der Big Data-und KI-Revolution eintauchen wollen. In über hundert Präsentationen, Keynotes und Workshops tauschen sie sich an zwei Tagen in Berlin zu Technologien, Trends, konkreten Fällen aus der praktischen Anwendung sowie ethischen und politischen Fragen aus.

Einkäufe in Echtzeit begleiten: Big Data und Machine Learning im Direktmarketing

Für das Direktmarketing sind selbstlernende Systeme verheißungsvoll. Einkaufserlebnisse von Kunden lassen sich in Echtzeit begleiten und lösen damit vorgeplante Kampagnen sukzessive ab. Individuelle, relevante Angebote im richtigen Kontext und zur richtigen Zeit schaffen Aufmerksamkeit und steigern Umsätze.

Um relevante Daten bzw. Kundenereignisse wie Einkäufe, Location-Events oder Aktionen von Kunden aktiv zu „hören“, nutzen wir in unserer App einen Technologie Stack mit Lamda-Architektur. Mit diesem kann in Echtzeit reagiert werden. Für unsere Partner haben wir diese Technologie bereits erfolgreich in einer Reihe von Direktmarketing-Maßnahmen umgesetzt. Die Anwendungsfälle reichen von einfachen, aber effektiven Neartime- bis hin zu komplexen Multi-Channel-Kampagnen.

Unser Kollege und Experte Ansgar Schneider gibt in seinem Vortrag „Die Weiterentwicklung des Direktmarketings durch Big Data und Machine Learning“ auf dem Big Data Marketing Day am 14. Februar in München einen spannenden Einblick ins Thema.