What is data enabled Marketing and why we do it?
2 key purchase requirements
Mental avilability
adverstising/Werbung, damit die Marke im Kopf der Kunden schon präsent ist -> man entscheidet sich schon unterbewusst für die Marke (weil man sie kennt)
Fokus liegt deshalb heutzutage auf mental availability
Physical availability
—> Werbung darf nicht nerven
Precision Targeting
w-Fragen (who, when, what, where (distribution channel sollte einer sein, in dem Menschen Werbung erwarten, also z.B. nicht im Premium Netflix-Account
—> hier ist viel try & error
wichtig ist ein „adressable who“ zu haben
z.B. ist es nicht zielführend eine Gruppe zu bilden, die den gleichen Duft mag, weil es schwer zu erfassen ist, ob jemand einen Geruch mag, zudem ist Geruch sehr individuell
Beispiel für ein gutes who: schwangere Frauen
Precision Targeting - Data out of data cycle (“Vorgehen”)
Precision Targeting - From Seed to Lookalike
Technology in data enabled Marketing
- Tech in the forefront
Best-in-class data science capability:
talent with big data/AI capabilities to business challenges & disrupt how superiority
(richtigenLeute, um richtige Algorithmen zu bekommen)
Sound data governance & stewardship:
Security-first mindset enabling quality & secured data for real-time decision making
(Datensicherheit ist wichtig)
Closeness to the business:
AI/ML embedded across P&G decision processes, serving billions of consumers across 65 brands & 180 countries
Access to leading-edge tools and technologies:
Some of the most innovative companies in the world want to work with P&G innovate & generate joint value
(Partnerschaften schaffen)
- Machine Learning spread from “cool demo” to everything
How does this generalize?
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