Das Beratungsteam von Artefact Singapur data & AI nahm zusammen mit unserem Tech-Partner Treasure Data, einem führenden Anbieter von Lösungen für die Customer Data Platform (CDP), am Digital Marketing World Forum (DMWF) - Asien teil. Sie beleuchteten die transformative Kraft von AI und Gen AI in der Marketingpraxis und zeigten einige konkrete CDP-Anwendungsfälle für ultra-personalisierte Verbraucher targeting zur Maximierung des ROI von Marketingkampagnen-Investitionen.

Emmanuel Malherbe, Leiter von Research Center bei Artefact, traf sich kürzlich mit Sid Mohan, Director Data Science & Global Lead for Causal AI Research & Marketing Mix Modelling bei Artefact, um über Marketingmessung zu sprechen.

Bertrand Brisou, Data & Analytics Director bei Artefact, traf sich kürzlich mit Emmanuel Malherbe, Head of Research Center bei Artefact, um über seine Arbeit als Leiter und Koordinator der globalen Marketing- und Messinitiative von Artefactzu sprechen.

Aleksandra Semenenko, Director of Data Science & Global Lead on Marketing Measurement bei Artefact, hat sich kürzlich mit Emmanuel Malherbe, Head of Research Center bei Artefact, zusammengesetzt, um über die MMM-Modelle zu sprechen, die das Unternehmen entwickelt hat, und über die Trends, die sich heute bei Kunden abzeichnen.

Customer Data Platforms (oder kurz CDPs) sind schon seit einiger Zeit auf dem Markt, aber die Kategorie hat sich erst in den Jahren 2016-2017 richtig entfaltet. Als sich die Kategorie bildete, entwickelten sich einige CDP-Anbieter aus anderen bestehenden Geschäftsprodukten und andere begannen als reine CDPs, und sogar die Marketing-Clouds wurden auf diese schnell aufkommende Kategorie aufmerksam. Heute ist die CDP eine etablierte globale Kategorie, die von Forrester und Gartner anerkannt wird, und verfügt über ein florierendes Ökosystem von Anbietern mit unterschiedlichen Standpunkten und Fähigkeiten.

43 % der Menschen geben an, dass sie von ihrer bevorzugten Marke zu einer Marke zweiter Wahl wechseln würden, wenn diese ein gutes Datenschutzerlebnis bietet. Vor diesem Hintergrund kann die Gewährleistung eines datenschutzfreundlichen Einkaufserlebnisses für die Verbraucher nicht länger ein nachträglicher Gedanke sein. Was sind also die effektivsten Methoden für Marken, um Daten von Erstanbietern zu sammeln datenrelevante Werbeerlebnisse zu liefern und die Ergebnisse mit minimalen Lücken zu analysieren und zu messen - und das alles auf datenschutzfreundliche Weise?