Digital Marketing

Modernes Digitalmarketing beruht auf der Nutzung von Daten und KI, um Kampagnen zu optimieren, das Kundenerlebnis zu personalisieren und den Return on Investment (ROI) zu maximieren. Zu den Aufgaben gehören die Analyse des Kundenverhaltens, die Automatisierung von Kampagnen, die Optimierung der digitalen Kanäle und die Messung der Wirksamkeit von Marketingmaßnahmen.

Hauptaufgaben

a. Governance und Erfassung der Marketingdaten

• Zentralisierung der Daten
  • Abruf, Bereinigung und Strukturierung von Daten aus Analytics-Tools (Google Analytics, Adobe Analytics), Werbeplattformen (Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads), CRM-Systemen (Salesforce, HubSpot) und externen Quellen (soziale Netzwerke, E-Mails, Websites).
• Definition der Schlüsselkennzahlen
  • Identifizierung und Verfolgung von Marketing-KPIs (z. B. Conversion-Rate, Kosten pro Akquisition, Return on Ad Spend, Kundenengagement, Lifetime Value).

b. Reporting und Visualisierung für die Entscheidungsfindung

• Konzeption von Dashboards
  • Erstellung von Visualisierungstools (Power BI, Tableau, Google Data Studio, Python), um die Leistung von Kampagnen und digitalen Kanälen in Echtzeit zu überwachen.
• Automatisierung von Berichten
  • Einsatz von KI zur Erstellung von Berichten über Marketingleistung, Trends und Optimierungspotenziale.

c. Modellierung und Optimierung der Marketingkampagnen

• Entwicklung von Modellen
  • Erklärend: Faktoren analysieren, die das Kundenverhalten beeinflussen (z. B. Kaufprozess, Interaktionen mit Inhalten).
  • Prädiktiv: Markttrends, künftiges Kaufverhalten oder Abwanderungsraten antizipieren.
  • Präskriptiv: Maßnahmen empfehlen, um Budgets zu optimieren, Zielgruppen anzusprechen oder Botschaften zu personalisieren.
• Einsatz von KI und Machine Learning
  • Fortgeschrittene Segmentierung von Zielgruppen für gezielte Kampagnen.
  • Automatische Optimierung von Werbegeboten in Echtzeit.
  • Generierung personalisierter Inhalte (z. B. E-Mails, dynamische Anzeigen) mithilfe generativer KI.
  • Analyse von Stimmungen und Trends in sozialen Netzwerken.

d. Bereichsübergreifende Zusammenarbeit und digitale Transformation

• Schnittstelle zu den Fachbereichen
  • Zusammenarbeit mit Marketing-, Vertriebs-, Produkt- und Designteams, um Data-Insights in die Kommunikations- und Vertriebsstrategien zu integrieren.
• Technologie- und Regulierungsmonitoring
  • Beobachtung von Innovationen im Martech-Bereich (z. B. CDP, DMP, Marketing-Automation-Tools) und von Vorschriften (z. B. DSGVO, Datenschutzgesetze).
• Begleitung des Wandels
  • Schulung der Teams im Umgang mit Data-/KI-Tools und Förderung einer datengetriebenen Kultur.

Beispiele für konkrete Projekte

• Personalisierung der Kampagnen
  • Einsatz von Machine Learning, um Zielgruppen zu segmentieren und Botschaften zu personalisieren, wodurch die Conversion-Rate um 20 % stieg.
• Optimierung der Werbebudgets
  • Entwicklung eines Prognosemodells, das Budgets in Abhängigkeit vom ROI automatisch auf die Kanäle (Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads) verteilt.
• Automatisierung von E-Mails
  • Einführung eines KI-Systems, das personalisierte E-Mails abhängig vom Nutzerverhalten versendet, wodurch das Engagement um 30 % stieg.
• Stimmungsanalyse
  • Einsatz eines NLP-Tools zur Analyse von Kundenbewertungen und Erwähnungen in sozialen Netzwerken, das Verbesserungspotenziale für das Produkt identifiziert.