wko webinarreihe: kÜnstliche intelligenz

WKO WEBINARREIHE:

KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

DER GAMECHANGER

15. SEPTEMBER 2021, 14:00 – 15:00 UHR

KI DER GAME CHANGER:

SINGLE CUSTOMER VIEW -

THE FUTUR OF DIGITAL MARKETING

Gerhard Kürner - CEO 506.ai - Data Driven Business Builder

Hans Baldinger – Innovationsservice/WKOÖ

GEBEN SIE IHRE FRAGEN IM FRAGEN-CHAT EIN:

1. 2. 3.

wko.at/ki

FRAGEN?

https://www.wko.at/service/innovation-technologie-digitalisierung/kuenstliche-intelligenz.html?shorturl=wkoat_ki

SINGLE CUSTOMER VIEWTHE FUTURE OF DIGITAL MARKETING

Gerhard Kürner

Marketing Data Science

★ Unternehmensgründer Tech, Digital, TV, Marketing★ Ex Global Head of Communication voestalpine AG

★ Staatspreis für Werbefilm★ Customer Data & AI Fan

★ Digital seit 1983 (Commodore VC20)

GERHARD KÜRNERCEO 506.ai - Data Driven Business Builder


506 Data & Performance Ist ein führendes Oberösterreichisches Marketing Data-Science Unternehmen zum Gewinnen und

Binden von Konsumenten.

Die mehrs als 20 Spezialisten sind davon überzeugt , dass mit guten Daten und der richtigen Technologie die Wünsche von Konsumenten erfolgreicher erfüllt und die Beziehung zwischen Unternehmen und ihren Kunden verbessert werden kann.

Mit der KI-basierten Analyse Plattform Saturn und der umfassenden Marketing- und Data-Science-

Expertise werden die Daten der Kunden in nachhaltigen Geschäftserfolg verwandelt.


ZUKUNFT von 2016 (1966)

ZUKUNFT GESTALTEN DURCH SCHNELLES EXPERIMENTIERENKinder Kreditkarte vs Challenger Bank


WARUM IHRE (EIGENEN) DIGITALEN DATEN SO

WICHTIG SIND


STOPBASICS FIRSTMONEYDATAKIDS


GLOBAL AD-SPENDINGS (eMarketer)

„Es könnte Grund zur Freude sein, dass im traditionellen Print-Land Österreich bereits 44 Prozent der Spendings auf Digitalmarketing entfallen. Dass von 1,46 Milliarden Euro läppische 13,5 Prozent auf heimische Medien und Vermarkter entfallen, lässt das Lachen schnell wieder vergehen“

(iab-austria-Präsident Markus Plank Momentum Studie 2020)


THE DATA ERA - ZETTABYTES (10 21)


WILLKOMMEN IM 22. JAHRHUNDERTMÄDCHEN HEUTE GEBOREN - LEBENSERWARTUNG 2104


LASTING DATA EFFECTS OF COVID 19


DIRECT TO CONSUMER (B2C)

Alarmierend für den klassischen

Einzelhandel ist eine aktuelle Studie der

Unternehmensberatung KPMG. Danach

fühlen sich fast 60 Prozent der Kunden, die

bereits Ware direkt beim Hersteller gekauft

haben, dort besser aufgehoben als bei

einem Händler


https://home.kpmg/de/de/home/insights/2021/03/direktvertrieb.html

DIRECT TO CONSUMER (B2B)

Überspringen der üblichen Händlerstruktur

(Großhändler, Vertriebspartner, etc) um an

die Kundendaten zu kommen:

Anwendung vom Produkt, Feedback, Cross

& Upselling


BESCHLEUNIGUNG VON INNOVATIONENBEKANNT (No First-Party Data)


BESCHLEUNIGUNG VON ENTWICKLUNGENUNBEKANNT (No First-Party Data)

2021 April: 1,2 Mrd $ - August 4,1 Mrd $


THE BIG RESETFirst-Party Data-Driven Marketing


DATA = VERTRAUENSFALLE


Zwischen März und August 2020 wechselte jeder fünfte Verbraucher die Marke, und sieben von zehn probierten neue digitale Einkaufskanäle aus. Der Einzelhandel verzeichnete innerhalb weniger Monate ein zehnjährigesWachstum der digitalen Verbreitung.

Der daraus resultierende Datenanstieg hat jedoch kein wesentlich besseresVerständnis über Kunden vermittelt, da die veraltete Datenmodellierung diese Verschiebungen nicht mit der erforderlichen Granularität und Geschwindigkeit erfassen kann.

THE BIG CHANGE


WHO OWNS YOUR DATA


CUSTOMER JOURNEY


DATEN SIND DIE BASIS FÜR KI


THE RISEOF THE

DATA ERA


VS


SMS

PaidSocial

E-Commerce

CRM

Voice

LoyaltyProgramm

Landing-page

ERP

Website

E-MailMarketing

Apps

Tel


BEISPIEL WERBUNG - ONE SIZE FITS ALL

Beispiel digitales Flugblatt 3e/Let´s do it


DATA FUNNEL

GET TRAFFICTOP OF FUNNEL

GET LEADSMIDDLE OF FUNNEL

GET SALESBOTTOM OF FUNNEL

RETENTION

BRAND AWARENESS

LEADGENERATION

CLIENT NURTURING

AWARENESS STAGE Seeking educational information to help

grow in their knowledge of solutions.

CONSIDERATION STAGE Seeking demonstration of solutions

expertise. Comparing to other solutions.

DECISION STAGE Ready to say yes. Seek reinforcement and

validation of their decision.

RETENTION STAGE Continue to receive helpful information

about the product or service.


DIE FUNKTIONSWEISEIM DETAIL

Dynamic AdsDynamic Ads sind Werbemittel, deren Inhalt sich automatisch zusammenstellt, um jedem User den für ihn besten Content zur richtigen Zeit auszuspielen.

Im Werbemittel Layout wird das Design, die Anordnung der Elemente sowie die

Animation festgelegt.

Die verschiedenen Kombinationen aus zB Produktbild, Produktname und Produktpreis werden dann automatisch generiert und die richtigen Inhalte aus dem Data Feed in die

vordefinierten Felder geladen. Marketing Data Science


Data FeedEin Data Feed ist vergleichbar mit einer Liste mit allen Produkten, die beworben werden sollen inkl. aller relevanten Informationen der Produkte wie Preis oder Filiale.

● Die Basis bildet der Data Feed oder eine Liste der Produkte, die von Ihnen übermittelt wird. Sie bestimmen somit, welche Produktinformationen auf den Werbemitteln platziert werden.

● Darauf aufbauend erstellen wir die Data Feeds für die gewünschtenKanäle und Werbemittel inkl. aller Kombinationen und Attribute.

● Anpassung an gewünschte Vorgaben: z.B. 1 Produkt oder 3 verschiedene Produkte pro Banner-Version, thematische Gruppierung der Produkte etc.



Dynamic Display AdsIm Werbemittel-Layout wird definiert, welche Elemente statisch sind und welche sich verändern.

Produktbild laut Data Feed

statisch

statisch

dynamische Produktinformation

laut Data Feed


Hintergrund (Rahmen/Logo) kann individuell angepasst

werden


Dynamic Social AdsIm Werbemittel-Layout wird definiert, welche Elemente statisch sind und welche sich verändern.

Dynamisierung durch Einbau von Variablen

in den Text

Produktinformation laut Data Feed


ZENTRALE DATEN-SAMMLUNG ERSTELLEN

CUSTOMER DATA


KAFFEEHAUS “CUSTOMER DATA PLATFORM” HAWELKA1939 bis 2011


KANÄLE UNDPLATTFORMEN

DATENQUELLENCUSTOMER DATA

PLATFORM

DatenAktivierung

Web & App Verhaltensdaten

DSGVO Daten zur Einwilligung

CRM- & Offline-Daten

Transaktionssysteme

Single Customer View

User-Daten Anreicherung

Erstellung & Erweiterungvon Zielgruppen

Aufbewahrung von DSGVODaten zur Einwilligung

Export von Zielgruppen

Cross- & Upselling-Kampagnen

E-Mail & CRM

Facebook & AdWords

Personalisierter Content

CUSTOMER DATA PLATFORMDaten miteinander verbinden


CUSTOMER DATA-PLATFORM Verschiedene Datenquellen miteinander verschmelzen Features CUSTOMER DATA PLATFORM

▪ Sammlung der Kundendaten an einem zentralen Ort

▪ Matching der Daten aus verschiedenen Quellen

▪ Single Customer View - detaillierte Kundenprofile

▪ Basis-Dashboards

Vorteile CUSTOMER DATA PLATFORM

▪ Ganzheitliches Bild der Zielgruppe

▪ wichtige Erkenntnisse durch Analysen der Daten

▪ Basis für weitere Produkte und Maßnahmen wie

○ Analysen (Segmente, Churn oder Lead Scoring)

○ Aktivieren der Daten im Performance Marketing undMarketing Automation Tools


BEISPIELSINGLE

CUSTOMER VIEW


WEITERE ANWENDUNGSBEREICHE

Das Sammeln der Daten in der Customer Data

Platform bildet die Basis für eine Vielzahl von möglichen Anwendungen.

Die Datenvisualisierung hilft die richtigen

Anwendungen zu finden!

Scoring der Kunden

Finden von gleichartigen

Kunden

Welche Kunden lohnt es sich zu

aktivieren?

Entwicklung eines

Empfehlungs-systems

etc.


WEITERE SCHRITTE: LEAD SCORING

Features

▪ Vorhersagen, welche User eher zu Kunden werden und welche nicht

○ Basis: Daten aus der Customer Data Platform

○ Machine Learning

○ Prognosemodelle

Vorteile

▪ Analysieren, welche Maßnahmen sich wirklich lohnen

▪ Richtige Maßnahmen in der Kundenkommunikation setzen


DATA BUSINESSDeep Dive


FORSCHUNGSPROJEKT - 506 Vom Website User zum potenziellen Lead


Fragestellungen

Datenanalyse

Workflow: Von den Rohdaten zur Vorhersage

Vorhersage

1

3

2

4


FRAGESTELLUNGEN

1.


Wie verhalten sich meine User auf der Website?

Gibt es einen Unterschied im Verhalten der Leads und der Nicht Leads?

Welche Möglichkeiten gibt es, mögliche Leads automatisiert zu erkennen?

Welche Probleme gibt es bei einer Vorhersage und woher weiß ich ob ein User ein potentieller Lead ist?

FRAGESTELLUNGEN


DATENANALYSE

2.


INFOS-LEAD

Ein User ist ein Lead, wenn er/sie eine Seite mit der Endung „danke“ besucht. In der nachfolgenden Analyse beziehen sich die Bezeichnung ‚Target‘ auf die Information ob ein User eine Conversion gemacht hat (Target = 1) oder ob ein User keine Conversion gemacht hat (Target = 0)

In den Daten wird ein Lead mit 1 repräsentiert und ein Nicht Lead mit 0.

▪ Target = 0 … nicht Leads▪ Target = 1 … Leads

ANZAHL DER USER PRO TARGET

Aus der Grafik ist ersichtlich, dass die meisten User zu keinen Leads geworden sind (grauer Balken) 156.874 User. Die User, die auf eine Dankesseite geklickt haben und dadurch zu einem User geworden sind, sind im blauen Balken ersichtlich (798 User).


VERTEILUNG DER USER ÜBER PROPERTY REFERRER DOMAIN UND CONVERSIONS

Hier wurden jene Domains entfernt, die von weniger als 300 Usern geklickt wurden. Hier ist ersichtlich, dass bei den meisten Usern die Property Prefer Domain unbekannt ist (Balken mit -99). Die nächst häufigste Domain ist Google (von 57.566 Usern geklickt), gefolgt von Facebook (von 15.073 Usern geklickt). Bei allen Usern, bei denen eine Conversion über eine Dankesseite gemacht wurde ist die Domain unbekannt (-99)


VERTEILUNG DER USER ÜBER DIE PLATTFORM

Diese Grafik zeigt über welche Plattformen die User auf die Website zugegriffen haben. Info: Plattformen, die von weniger als 20 Usern verwendet werden, wurden hier für einen besseren Überblick entfernt. User die eine Conversion (Dankesseite) gemacht haben, haben entweder mit win32, linux armv8l, iphone oder mit macintel (siehe blauer Balken) auf die Website zugegriffen. Generell haben die meisten User über win64 auf die Website zugegriffen.


WORKFLOW:VON DEN ROHDATEN

ZUR VORHERSAGE

3.


WORKFLOW: VON DEN ROHDATEN ZUR VORHERSAGE

DATEN SAMMLUNG

VORVERARBEITUNG ERSTELLUNG DER MODELLE

SPEICHERUNG DER MODELLE

ANWENDUNG DER MODELLE

Selektion von

Merkmalen

Filterung

Feature Extraction

Restriktionen

...

Verarbeitungsschritte

Train/Test-Split

Skalierung der

Daten

Modellerstellung

und Evaluierung

Modellerstellung

Laden der Daten

Laden der Modelle

Vorhersage

Vorhersage neuer

Daten

Modell 1

Modell 2

Jentis


VORHERSAGEPOTENTIELLER

LEADS

4.


ERGEBNISSE: MODELL 1

Modell: Balanced Random Forest Classifier

Anzahl Werte:

▪ User: 50.807

▪ Davon Leads: 238

CONFUSION MATRIX

T

P

F

P

T

N

F

N

79% der nicht Leads wurden richtig als nicht Leads erkannt.21% der nicht Leads wurden als Leads erkannt.5,9% der Leads die wurden als nicht Leads erkannt.

94% der Leads wurden als Leads erkannt.


ERGEBNISSE: MODELL 2

Modell: RUS Boost Classifier

Anzahl Werte:

▪ User: 50.807

▪ Davon Leads: 238

78% der nicht Leads wurden richtig als nicht Leads erkannt.22% der nicht Leads wurden als Leads erkannt.23% der Leads die wurden als nicht Leads erkannt.

77% der Leads wurden als Leads erkannt.

T

P

F

P

T

N

F

N

CONFUSION MATRIX


DING, DING, DING

HOW TO START REALLY DATA DRIVEN


START FAST AND SMALL

★ Klares Geschäftsziele das sie erreichen wollen ★ Starten Sie mit “Self-Tracking” Ihrer digitalen Touchpoints★ Konzentrieren Sie sich auf die Digitale Customer Journey (Metriken)

★ Ausnahmsloser Fokus auf den Nutzer (Single Customer View)

★ Zahlen getriebener Check der Thesen (POC)

★ Dranbleiben, Dranbleiben, Dranbleiben!


MACHEN SIE WASUND VOR ALLEM

BLEIBEN SIE DRAN

Linkedin.com/in/GerhardKuerner


„KI/ML-BASIERTES ONLINE-MARKETING“ IM FOKUS DER WKO WEBINAR-REIHE 2021 wieder jeden 3. Mittwoch im Monat | jeweils 14:00 Uhr

IHRE NÄCHSTEN WEBINARTERMINE:

20. Okt. 2021: Marketing Automation

17. Nov. 2021: Performance Marketing

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T +43 5-90909–3542

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