Als kundenorientiertes Unternehmen müssen Sie Ihre Kunden emotional begeistern und deren Wünsche genau erkennen und erfüllen.
Kundenerwartungen bilden im Rahmen von CRM Werkzeugen (Customer Relationship Management) in der Marketing Automation die Basis für ein kundenorientiertes Handeln des Unternehmens und sollten als ständiger Prozess der Verbesserung im  Targeted Marketing/Targeting implementiert sein. Dies kann unter Anderem durch eine kontinuierliche Wettbewerbsanalyse (z.B. Branchenstrukturanalyse nach Porter (Five Forces)) erfolgen.

Bei zahlreichen Fragestellungen des  Targeted Marketings werden Kundengruppen mittels maschinellen Lernens identifiziert (Kundenanalyse) und in zwei Teilmengen hoher und niedriger Erfolgswahrscheinlichkeit aufgeteilt. Diese Segmentierung wird durch die Nutzung vorhandener Kundendaten und Interaktionen (Kundenkonto, CRM, Drittdaten) ermöglicht.

Dabei werden mehrere Segmentierungsmodelle mit den erarbeiteten Parametern berechnet. Die Fehlerraten werden anschließend anhand von Kontrollgruppen verglichen. Selbstlernende Systeme sorgen für eine ständige Anpassung an das aktuelle Verhalten, indem neu hinzukommende Daten online dem Marketing Automation System zur Verarbeitung zugestellt werden. Dabei wird das Modell kontinuierlich trainiert und die Fehlerrate laufend verringert. Targeted Marketing, also das gezielte Marketing, bezieht die spezifischen Kundenwünsche und -erwartungen dabei mit ein und macht sie messbar sowie auswertbar.

So können z.B. Kunden mit höherem Umsatzpotential identifiziert werden (ABC-Analyse). Lassen Sie Ihre Marketingkampagnen zur Steigerung der Konvertierungsrate geobasiert und zielgruppenspezifisch durch uns optimieren, damit Sie jedem Kunden ein individuelles Angebot unterbreiten können. In Online-Shops können entsprechende Empfehlungen (Targeted Advertising) passgenau ausgesprochen werden. Empfehlungen machen dabei bis zu 35% des Umsatzes aus.

Unsere Algorithmen beziehen alle verfügbaren Informationen gewichtet ein, um Vorhersagen zu treffen. Riesige Datenmengen werden verarbeitet um Verhaltensmuster Ihrer Kunden zu erkennen und daraus Vorhersagen abzuleiten. Somit können Sie stets Ihre Kundengruppen identifizieren und kennen deren Interessen.

Zusätzlich werden Prädiktoren berechnet, welche die bestimmenden Faktoren für einen erfolgreichen Abschluss oder Upsell kennzeichnen. Erkenntnisse aus verteilten Datenquellen und Kanälen bzw. Channels werden für eine kontinuierliche Profilierung zusammengeführt.