Autor

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Angelo Cappa

Senior Data & Analytics Berater

ARTEFACT BENELUX

Autor

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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 jede ihrer (digitalen) Bewegungen 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. Außerdem 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 der zustimmenden first-party data konfrontiert, mit denen sie arbeiten müssen.

Wir glauben, dass die Zukunft darin liegt, minimale Mengen von first-party data zu verwenden, um mit Hilfe von KI Ergebnisse zu modellieren. Das bedeutet, dass Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt werden, um Modelle zu erstellen, die aus kleinen data-Datensätzen Erkenntnisse gewinnen können.

Hier sind einige konkrete Beispiele:

  • Vorhersage der Kundenabwanderung: Durch die Verwendung einer Vielzahl von data-Punkten, wie z.B. die Kaufhistorie des Kunden, die Nutzung der Website und die Interaktionen mit dem Kundensupport, können KI-Modelle vorhersagen, welche Kunden am ehesten abwandern werden. Unternehmen können diese Informationen nutzen, um sie mit Kampagnen anzusprechen und sie hoffentlich als Kunden zu halten.

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

  • Personalisierte Produktempfehlungen: KI-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 können verschiedene data-Punkte herangezogen werden, wie z.B. die Kaufhistorie des Kunden, das Engagement auf der Website und Produktbewertungen.

Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie KI und Modellierung genutzt werden können, um ein Minimum an zugestimmtem first-party data zu nutzen und gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer zu schützen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Wenn Sie mehr über Datenschutz und data-Erfassung erfahren möchten, lesen Sie dies Artikel. 

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

  • Konzentration auf den Aufbau langfristiger Beziehungen zu Kunden: basierend auf Vertrauen und Respekt. Das bedeutet, dass wir transparent machen, wie Ihre data gesammelt, verwendet und geschützt werden. Es bedeutet auch, den Kunden die Kontrolle über ihre data und deren Verwendung zu geben.

  • Verwenden Sie data auf verantwortungsvolle und ethische Weise: von dem sowohl Ihr Unternehmen als auch Ihre Kunden profitieren. Das bedeutet, dass Sie data nutzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern und reale Probleme zu lösen. Es bedeutet auch, dass Sie die potenziellen negativen Auswirkungen der Erhebung und Nutzung von data im Auge behalten müssen.

  • Seien Sie transparent in Bezug auf die Erhebungs- und Nutzungspraktiken von data: Auch hier gilt: Seien Sie transparent darüber, welche data Sie sammeln, warum Sie sie sammeln und wie Sie sie verwenden. Das bedeutet, dass Sie diese Informationen klar und deutlich an Ihre Kunden weitergeben.

  • Verwenden Sie wann immer möglich anonymisiertes und aggregiertes data: Dies trägt dazu bei, die Privatsphäre der einzelnen Benutzer zu schützen.

  • Verwenden Sie die Verschlüsselung data: 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 data, die Sie sammeln, vor Verletzungen und Diebstahl zu schützen. Dazu gehört die Verwendung von sicheren Passwörtern, Firewalls und Intrusion Detection Systemen.

Umarmen Sie die Zukunft, indem Sie zu den Grundlagen zurückkehren

Digital data war schon immer unvollkommen - und wird es 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, der die Privatsphäre der Nutzer mehr respektiert, sich mehr auf die Lösung realer Probleme konzentriert und die unbeabsichtigten Folgen unseres Handelns stärker berücksichtigt.

Anstatt zu versuchen, neue Tricks, Schlupflöcher und Tools zu finden, um Kunden data zu erfassen, 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 der KI und der Modellierung. Aber tun Sie dies nur, wenn die Vorteile über Sie und Ihr Unternehmen hinausgehen. Seien Sie sich auch der unbeabsichtigten Folgen Ihres Handelns bewusst. Wenn Sie data einsetzen, 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 Analytik 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 mit Ihren Geschäftszielen übereinstimmt;

  • Implementierung von data Erfassungs- und Verwaltungsprozessen;

  • Einsatz von KI und Modellierung zur Gewinnung von Erkenntnissen aus data;

  • Erstellung und Pflege von data-Dashboards und reports;

  • Schulung und Unterstützung Ihres Teams.