Vom ATL zum Predictive Marketing
Marco Wyler, Director gateB, begann seinen Vortrag mit einer kurzen Geschichte des Marketings, der aufzeigte, wie sich die Effizienz von Marketingmassnahmen im Zuge technologischer Innovationen stetig erhöhte. Die traditionelle Massenkommunikation wurde mit der Kundensegmentierung abgelöst von Zielgruppen-Marketing. Trigger-based Marketing nutzte zusätzlich noch Verhaltensmuster und war in der Lage, in Echzeit auf relevante Ereignisse zu reagieren. Heute befinden wir uns in der Phase des Predictive Marketing. Unter Verwendung von Echtzeitdaten und mit dem Einbezug aller Kanäle und Customer Journeys können immer genauere Prognosen erstellt werden, welche ein frühzeitiges (Re-)Agieren ermöglichen und den Kunden eine personalisierte Begleitung bieten.
Vom herkömmlichen Programmieren zum Machine Learning
Während früher Computer mit Daten und einem Programm gefüttert wurden und danach ein Resultat ausspuckten, werden sie beim maschinellen Lernen mit Daten und Resultaten gefüttert und entwickeln von sich aus, quasi selbstlernend, das passende Programm oder nehmen an einem bestehenden Programm entsprechende Optimierungen vor.
Im Zuge dessen schreitet auch die Automatisierung von Customer Journeys rasant voran und deren Gestaltung wird immer ausgefeilter. Der traditionelle Kundenlebenszyklus mit verschiedenen aufeinanderfolgenden Phasen weicht Micro-Journeys, welche eine deutlich agilere und präzisere Kundenkommunikation ermöglichen.