Autor

Angelo Cappa

Senior Data & Analytics Berater

ARTEFACT BENELUX

Autor

Karst Pullens

Senior Data & Analytics Berater

ARTEFACT BENELUX

In den Anfängen der digitalen Analytik wurde das Konzept des Datenschutzes weitgehend ignoriert. Aber heute ist der Datenschutz immer wichtiger geworden, und das zu Recht: Die meisten Verbraucher wollen nicht mehr, dass jeder ihrer (digitalen) Schritte ohne ihre Zustimmung verfolgt wird. Auch wenn dies unser Leben als Vermarkter und data Analysten schwieriger macht, ist es doch positiv, dass wir uns auf eine Landschaft zubewegen, die die Privatsphäre der Endnutzer respektiert.

Mit dem Inkrafttreten neuer Vorschriften müssen Unternehmen transparent machen, welche data sie sammeln, warum sie sie sammeln und wie sie sie verwenden. Darüber hinaus müssen die Nutzer in der Lage sein, diese Bedingungen genauso einfach abzulehnen wie sie sie akzeptieren können. Infolgedessen sehen sich Vermarkter mit einem erheblichen Rückgang an zustimmendendata konfrontiert, mit denen sie arbeiten können.

Wir sind davon überzeugt, dass die Zukunft in der Verwendung minimaler Mengen an freigegebenendata first-party zur Modellierung von Ergebnissen mit AI liegt. Das bedeutet, dass Algorithmen für maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Modelle zu erstellen, die aus kleinen data Erkenntnisse gewinnen können.

Hier sind einige konkrete Beispiele:

  • Vorhersage der Kundenabwanderung: Anhand einer Vielzahl von data Punkten, wie z. B. der Kaufhistorie des Kunden, der Nutzung der Website und der Interaktionen mit dem Kundensupport, können AI Modelle vorhersagen, welche Kunden am ehesten abwandern werden. Unternehmen können diese Informationen nutzen, um gezielte Kundenbindungskampagnen durchzuführen und sie hoffentlich als Kunden zu halten.

  • Identifizierung von Kundensegmenten: Um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Marketing- und Vertriebsanstrengungen effektiver zu gestalten, können AI Modelle Kundensegmente auf der Grundlage von Demografie, Interessen und Verhalten identifizieren. Dies kann anhand einer Vielzahl von data Punkten geschehen, wie z. B. der Kaufhistorie des Kunden, dem Engagement auf der Website und der Aktivität in sozialen Medien.

  • Personalisierung von Produktempfehlungen: AI Modelle können verwendet werden, um Produktempfehlungen für jeden Kunden zu personalisieren. Dies kann Unternehmen helfen, den Umsatz zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Dazu kann eine Vielzahl von data Punkten verwendet werden, wie z. B. die Kaufhistorie des Kunden, die Nutzung der Website und Produktbewertungen.

Dies sind nur einige wenige Beispiele dafür, wie AI und Modellierung eingesetzt werden können, um minimale, mit Zustimmung des first-party erhobenedata zu nutzen und gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer zu schützen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Wenn Sie mehr über Datenschutz und data erfahren möchten, lesen Sie diesen Artikel.

Es ist jedoch wichtig, daran zu denken, dass diese Werkzeuge nur so gut sind wie die data , auf die sie trainiert werden. Wenn Sie AI und die Modellierung auf verantwortungsvolle und ethische Weise nutzen wollen, müssen Sie damit beginnen, Vertrauen bei Ihren Kunden aufzubauen und data auf transparente und ethische Weise zu sammeln. Hier sind ein paar Tipps, die Sie beachten sollten:

  • Wir konzentrieren uns auf den Aufbau langfristiger Kundenbeziehungen, die auf Vertrauen und Respekt basieren. Das bedeutet, transparent zu machen, wie ihre data gesammelt, verwendet und geschützt wird. Es bedeutet auch, den Kunden die Kontrolle über ihre data und deren Verwendung zu geben.

  • Nutzen Sie data auf eine verantwortungsvolle und ethische Weise, die sowohl Ihrem Unternehmen als auch Ihren Kunden zugute kommt. Das bedeutet, dass Sie data nutzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern und reale Probleme zu lösen. Es bedeutet auch, dass Sie sich der potenziellen negativen Auswirkungen der Sammlung und Nutzung von data bewusst sind.

  • Seien Sie transparent in Bezug auf die data Erhebungs- und Nutzungspraktiken: Auch hier gilt: Machen Sie transparent, welche data Sie sammeln, warum Sie sie sammeln und wie Sie sie verwenden. Dies bedeutet, dass Sie Ihren Kunden diese Informationen klar und deutlich offenlegen.

  • Verwenden Sie wann immer möglich anonymisierte und aggregierte data : Dies wird dazu beitragen, die Privatsphäre der einzelnen Nutzer zu schützen.

  • Verwenden Sie data Verschlüsselung: für alle sensiblen data, wie persönliche data und finanzielle data. Dies wird dazu beitragen, data vor unbefugtem Zugriff zu schützen.

  • Implementieren Sie data Sicherheitsmaßnahmen, um die von Ihnen gesammelten data vor Verletzungen und Diebstahl zu schützen. Dazu gehört die Verwendung von sicheren Passwörtern, Firewalls und Intrusion Detection Systemen.

Die Zukunft begrüßen und zu den Grundlagen zurückkehren

Digital data war schon immer unvollkommen - und wird es auch immer sein. Aber das ist in Ordnung! Es bedeutet einfach, dass wir, wenn wir keinen Weg gefunden haben, ein bestimmtes Problem effektiv zu lösen, immer wieder neu beginnen können. Wichtig ist, dass wir unsere Denkweise ändern und einen neuen Ansatz für die digitale Analyse wählen: einen Ansatz, der die Privatsphäre der Nutzer stärker respektiert, sich stärker auf die Lösung realer Probleme konzentriert und die unbeabsichtigten Folgen unseres Handelns stärker berücksichtigt.

Anstatt zu versuchen, neue Tricks, Schlupflöcher und Werkzeuge zu finden, um Kunden zu sammeln data, sollten wir uns auf die Grundlagen besinnen. Akzeptieren Sie, dass Sie nicht jedes kleine Detail über Ihre Kunden wissen können. Lernen Sie, das zu nutzen, was Sie wissen, und optimieren Sie es mit den Möglichkeiten von AI und Modellierung. Tun Sie dies aber nur, wenn der Nutzen über Sie und Ihr Unternehmen hinausgeht. Seien Sie sich auch der unbeabsichtigten Folgen Ihres Handelns bewusst. Wenn Sie data nutzen, um ein Problem zu lösen, sollten Sie sich über die möglichen negativen Auswirkungen auf andere Bereiche im Klaren sein.

Einige der vielen Möglichkeiten, wie Artefact helfen kann

Für uns geht es bei data um Menschen. Und das wird sich nie ändern. Wenn Sie ein wenig (oder viel) Hilfe brauchen, um sich in dieser neuen Ära des digitalen Marketings und/oder der digitalen Analyse zurechtzufinden, können Sie sich gerne an uns wenden. Wir sind hier, um Ihnen zum Erfolg zu verhelfen. Unsere Arbeitsweise umfasst:

  • Entwicklung einer data Strategie, die auf Ihre Unternehmensziele abgestimmt ist;

  • Implementierung von data Erhebungs- und Verwaltungsprozessen;

  • Nutzung von AI und Modellierung, um Erkenntnisse aus data zu gewinnen;

  • Erstellung und Pflege von data Dashboards und reports;

  • Schulung und Unterstützung Ihres Teams.