Einleitung Big Data im Marketing

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1 Einleitung Big Data im Marketing Dialoge in Zeiten des Internets der Dinge Martin Nitsche, Christian Gründig 1.1 Das Internet der Dinge wird Realität 1.2 Das Internet der Dinge führt zu neuen Herausforderungen 1.3 Wie soll der künftige Marketingmix beschaffen sein? 1.4 Neue Anforderungen an das Marketing der Zukunft 1.5 Fazit Big Data, ein Missverständnis? Oder: Warum Daten erst sprechen, wenn man über sie spricht. Dr. Christian Bachem Algorithmen als Geschäftsmodell Die digitale Überforderung Die trügerische Kraft des Algorithmischen Digitaler Echtzeithandel: Finanzmarkt und Werbemarkt Von Menschen und Maschinen Big Data: Daten sammeln, aggregieren, analysieren, nutzen Prof. Dr. Gottfried Vossen Einführung Use Cases für Big Data Technologie zur Handhabung von Big Data Wie man Big Data nutzen kann Zusammenfassung und Ausblick Streaming Analytics: Management in Echtzeit Dr. Ilias Ortega 4.1 Streaming Analytics 4.2 Mehrere Modelle bei komplexen Problemen 4.3 Anwendungsbeispiele 4.4 Planung und Realisierung 4.5 Fazit Von der Webanalyse zur Digitalen Intelligenz Ralf Haberich Big Data in der Analyse Business Intelligence als integriertes Gesamtkonzept

2 Der Gartner Hype-Cycle innerhalb digitaler Information Positionierung von Analytics im Unternehmen Investition in Fachkräfte und Synergien Quo vadis Analyse, quo vadis Intelligence? Marketing und IT im digitalen Zeitalter: Liebesheirat statt Zwangsehe! Nicole Dufft Die veränderte Rolle des Marketing: Digitale Kundenerfahrungen stehen im Mittelpunkt Erfolgreiche Digitalisierungsstrategien in Zusammenarbeit mit der IT: Fünf Tipps für Marketingentscheider Denken in Seen, nicht in Silos Dr. Thomas Franz 7.1 Zielbild: Eine neue und alltägliche Umgangsform? 7.2 Ausgangslage: Die etablierte Umgangsform scheitert 7.3 Sammeln 7.4 Verwalten 7.5 Verwerten 7.6 Ein verändertes Mindset Always-On eine Wunschvorstellung? Sascha Martini Gefühlte Wirklichkeit versus Realität Globale Ergebnisse im Überblick Weltweite Selbstüberschätzung Wer führt den Markt an? Hilfe zur Selbsthilfe 105 Offensive im Datenschutz Dr. Sachiko Scheuing Was bedeutet Data-driven Marketing für die Verbraucher? Datenschutzaufsichtsbehörden sind weltweit besorgt Die Lösung wie versuchen die Gesetze die Verbraucher zu schützen? Das Verbraucherinformationsportal Aboutthedata.com Die Selbstdatenauskunft Margaret Smith und ihre Daten Die Struktur der Auskunftsinformation Die Hauptkategorien im Detail Die Reaktionen Zu Datenschutz und der Ära von Big Data

3 Passende Inhalte an die richtigen Empfänger Horst Müncheberg Mailing, Newsletter und einmal das Internet bitte Direktmarketing 2.0 Eine Plattform tausend Möglichkeiten State of the Art leider Konzert der Systeme Erfolg reich? Willkommen in der Matrix Digital mir egal? Social Media für fast alle Wir machen jetzt Big Data!, Ja, wir auch! Automatisierung in kleinen Schritten Daten und ihre Summe Max Mustermann soll zurückkommen Vorbereitung und Standards sind alles Glaskugel und Kaffeesatz Programmatic Advertising und Real Time Bidding Stephan Noller 11.1 Was hat Big Data mit der Anzeige von Werbe bannern zu tun? 11.2 Die technische Evolution vom Ad-Server zum Programmatic Advertising 11.3 Vorteile für Werbekunden und konkrete Anwendungsfälle 11.4 Programmatic Advertising als Nucleus für Marketingautomation der zweiten Generation 11.5 Herausforderungen 11.6 Ausblick Tag Management so werden Sie Herr über die Customer Journey Timo von Focht Was versteht man unter der Customer Journey? Erfolgsrezepte für die übergreifende Messung von Customer-Journey-Daten Tag Management als Alternative zu vollintegrierten Marketing-CloudLösungsansätzen So funktioniert Tag Management Eine neue Generation von Marketing-Middleware Die Marketingverantwortlichen können nicht warten Kundendaten im Sinne eines Mehrwerts für die Kunden nutzen Marketing Performance steigern und gleichzeitig Kosten sparen Von Produktivitätssteigerungen zu einer betriebsnotwendigen, erfolgskritischen Middleware

4 13 Big Data und Social Media Analytics Andreas Werner 13.1 Social Media Analytics 13.2 Ein Konzept zur Analyse von Social Media 13.3 Konstruktion eines Bewertungsrahmens 13.4 Der Facebook-Ansatz 13.5 Conversions 13.6 Sammeln, speichern und auswerten Optimierung digitaler Touchpoints Dr.-Ing. Ralph Hünermann Warum müssen digitale Touchpoints optimiert werden? State-of-the-Art-Optimierungen Wie werden digitale Touchpoints aktuell optimiert? Digitale Touchpoints und Big Data Der Weg zur 1:1-Kundenbeziehung Optimierungslösungen mit Big Data Customer Lifecycle und Customer Value mit optimierten Daten zu optimierter Kundenkommunikation Dr. Stefan Schulte Die Bedeutung von Big Data im modernen Marketing Der Customer Lifecycle Basis für die Kundenkommunikation Optimale Ansprache durch Kundenwertberechnung Effektive Kommunikationsstrategien mittels Kundenwert und -lebenszyklus Big Data für Webshops Olaf Grüger 16.1 Erfolgsfaktoren eines Webshops 16.2 Big Data für Webshops scheitert früh: falsche Strategie und Fehlerquellen 16.3 Optimierung der Website durch Big Data 16.4 Einsatz von Big Data bei der Preisgestaltung 16.5 Sortiment und Big Data 16.6 Service und Big Data 16.7 Customer Relationship Management (CRM) mit Big Data 16.8 Onlinemarketing und Big Data 16.9 Image und Big Data Big Data in der Technik Prozesse und Big Data Organisation und Mitarbeiter Know-how für Big Data Zusammenfassung

5 Kunden und kausale Zusammenhänge verstehen Dunja Riehemann Die Ansprüche des Kunden sind gestiegen Kundenverhalten prognostizieren Der Gewinn liegt im Preis: Dynamic Pricing Zusammenhänge zwischen Preis und Kaufverhalten aufdecken Immer vernetzt, immer online Leistungsstarke Software Kausalitäten beim Katalogversand 226 Amazon, das zahlengetriebene Unternehmen Carsten Knop Big Data oder Sexy Little Numbers Amazon, Google und die Werbung Und der klassische Einzelhandel? Data-driven Marketing in der Gaming-Branche Sven Schmidt Spiele für alle kostenlos Eine Menge Daten Der Weg des Kunden Maximale Relevanz für den Kunden Verhaltensgesteuerte und durch Events ausgelöste Kampagnen 239 Data Driven Advertising bei Google und Facebook Nicolas Clasen Das Google-Modell Google-Werbung innerhalb der AIDA Werbeausgaben pro Zeiteinheit Real Time Bidding Das Google-Modell in tausend Teilen Facebook Exhibitionismus als Teil des Systems Die technologische S-Kurve 249 Big Data im Marketing: Rechtliche Eckpunkte Dr. Jens Eckhardt 21.1 Einführung 21.2 Rechte an den Datenbanken und den Erkenntnissen 21.3 Datenschutzrecht

6 Regulatory Challenges for Big Data Alain Heureux The New Data Protection Regulation Main Direction and Key Provisions Impacting Business Die Autoren 312 Stichwortverzeichnis

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