Data Science - Magie, die den Briefkasten wieder lachen lässt

von Martin Berger

Die magische Welt von Small, Big und Smart Data kann heute mit vielen Data-Science-Methoden entzaubert werden. In der Praxis sind die Methoden des Deep Learnings und der selbstlernenden Algorithmen ideale Werkzeuge, um den Dialog mit dem Kunden besser zu steuern und dadurch eine deutliche Umsatzsteigerung zu erreichen.

Marketingleiter sind happy, wenn sie ihren potenziellen Neukunden zum richtigen Zeitpunkt das richtige Werbemailing zukommen lassen können. Der Datenschatz in den eigenen Datenbanken und die verfügbaren Informationen aus externen Datenbanken sind der ideale Nährboden, um den Prozess der Bestands- und Neukundenmailings zu optimieren, technisch und inhaltlich. Aktuelle Deep Learning Algorithmen generieren dazu mit ihren simulierten neuronalen Netzen Wissen aus Daten. Dieses Wissen ist die Grundlage für Steigerungen von Responsequoten, individuelleren Kundenansprachen und somit stärkerer Kundenbindung. Klassisches Scoring wird bei komplexeren Datenstrukturen durch prädiktive Modelle der neuesten Generation erweitert. Die aktuellen selbstlernenden Systeme sind in der Lage, aus verteilten Datentöpfen relevante B2B-Informationen zu generieren.
Tagesaktuelle Veränderungen bei Firmen können so quasi on-the-fly in eigene Datenbanken eingepflegt werden. Im Dialogmarketing ist es bares Geld wert, wenn Umstrukturierungen und neue Ansprechpartner sofort erkannt und zeitnah in den Dialog gebracht werden. Adressqualität ist ein ideales Feld für KI-Algorithmen, die durch Unschärfesuche und Erfahrungen Fehler und Adressdubletten erkennen, die bei klassischen Verfahren versteckt blieben. Wir nutzen bei Indima direct   jede Möglichkeit, um die optimale Lösung wachsen zu lassen. Der Briefkasten sollte dann wieder lachen, auch ohne Magie und Zauberei.

Wir freuen uns, auf der DMEXCO am Stand A31/B30 in Halle 8.1 mit Ihnen über Ihre Herausforderungen zu sprechen. Vereinbaren Sie mit uns einen Termin über dmexco@indima.de   .

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Martin Berger
Senior Data Scientist
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