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Neue Studie von Forrester: 82 Prozent der Senior Marketer weltweit halten vorhersagende Technologien für notwendig

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Neue Studie von Forrester: 82 Prozent der Senior Marketer weltweit halten vorhersagende Technologien für notwendig

Hamburg, 18.09.2017 – Eine heute veröffentlichte Studie von Forrester zeigt: Auch erfahrene Marketingverantwortliche tun sich schwer damit, die enormen verfügbaren Datenmengen übersichtlich zu verwalten und nutzbar zu machen. Sie halten den Einsatz von Technologien, die durch künstliche Intelligenz getrieben werden und Vorhersagen treffen können (Predictive Technology) für notwendig, um künftig wettbewerbsfähig zu bleiben. 66% der Befragten gaben an, dass ihre Kunden- und Marketing-Daten aus zu vielen unterschiedlichen Quellen kommen, um daraus schlüssige Erkenntnisse zu ziehen. 82 Prozent denken, dass Predictive Marketing essentiell sein wird, um künftig mit den Wettbewerbern mithalten zu können.

Die Studie, die im August 2017 von Rocket Fuel in Auftrag gegeben wurde, trägt den Titel „The Next Wave of Digital Marketing is Predictive“. Hierfür wurden die Meinungen von 579 erfahrenen Marketingentscheidern aus sechs Ländern abgefragt. Diese Entscheider verantworten gemeinsam ein Werbebudget von 1,2 Milliarden USD. Die Ergebnisse von Forrester betonen viele der Herausforderungen, vor denen Werbetreibende und Mediaagenturen derzeit stehen. Hierzu zählen Datenmanagement, das Erreichen von neuen Nutzern an unterschiedlichen Punkten der Customer Journey und das Übermitteln personalisierter, relevanter Botschaften.

David Gosen, GM EMEA von Rocket Fuel: „Die Forrester-Studie ist ein Beleg dafür, dass Marken nur florieren bzw. überleben werden, wenn sie auf KI-getriebene, vorhersagende (predictive) Technologien setzen. Aktuell nutzen nur 30 Prozent der Marketingverantwortlichen ihre eigenen Daten, um die Bedürfnisse der Kunden zu verstehen. Dazu kommt, dass 63 Prozent der Befragten es schwierig finden, Werbung zu personalisieren, da ihnen hierfür die nötigen Insights fehlen. Diese Dinge müssen sich unbedingt ändern, wenn Marken darauf aus sind, die individuellen Nutzer in genau den Momenten zu erreichen, in denen sie für ein Werbemittel empfänglich sind. Nur so kann die richtige Botschaft übermittelt werden – egal an welchem Punkt der Customer Journey ein Konsument sich befindet. Und nur dann schafft man es, einen Vorsprung zur Konkurrenz aufzubauen. Die Aufmerksamkeit der Nutzer ist heute ein rares Gut und die Kanäle und die Botschaften sind schier endlos. Predictive Marketing bietet die richtige Antwort angesichts dieser Herausforderungen, denn Marken, Marketingverantwortliche und Agenturen müssen trotz alledem einen Weg finden, Werbung skalierbar, „always on“ und datengetrieben auszuspielen.“

Die befragten Marketingverantwortlichen waren sich einig, dass Predictive Marketing ihnen dabei helfen kann einige Herausforderungen effizienter anzugehen. Sie sind der Meinung, dass sie durch Predictive Marketing Lösungen erhalten mit denen sie sowohl in der Lage sind die Performance der Werbung zu gewährleisten als auch tiefgreifende Erkenntnisse zu generieren. 86 Prozent der Befragten sagten, dass sie innerhalb der kommenden 12 Monate den Einsatz von KI zur Erzeugung von Marketing-Insights planen. 80 Prozent wollen KI nutzen, um konsistenten, optimierten Cross-Device-Content auszuliefern. Darüber hinaus sagten 86 Prozent, dass vorhersagende Technologien ihnen dabei helfen werden, die Personalisierung zu verbessern und die Kreation zu optimieren.

Die Forrester-Studie „The Next Wave of Digital Marketing is Predictive” bietet auf 16 Seiten sowohl qualitative Daten, als auch quantitative Statistiken und eine anschauliche Branchen-Analyse. Die Leser werden in besonderem Maße von den Ansichten und Meinungen der erfahrenen Marketingentscheider profitieren, die sich selbst derzeit an eine neue digitale Welt anpassen müssen, in der die Customer Journey nicht länger linear verläuft und Big Data kein Alleinstellungsmerkmal mehr ist.

Eine Microsite, die der Studie gewidmet ist, finden Sie unter www.rocketfuel.com/TLP

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