Die 10 besten KI-Tools für Affiliate Marketing im Jahr 2024
Autor: Dipl.-Ök. Ismail Özköseoğlu
Seit 2002 unterstütze ich Unternehmen mit individuellen Lösungen wie WordPress-Websites, WooCommerce-Onlineshops, SEO und Google Ads.
Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz arbeite ich hocheffizient, datenbasiert und detailgenau, um Ihre Marketingziele zu erreichen.
Customer Data Marketing-Plattformen (CDMPs) haben sich als effektive Lösung erwiesen, um ein datengesteuertes, leistungsorientiertes Marketing zu ermöglichen. Mithilfe fortschrittlicher Technologien des maschinellen Lernens verbessern diese Plattformen nicht nur die Conversion Rates und die Kundengewinnung, sondern stärken auch die Kundenbindung.
Durch den Wegfall von Drittanbieter-Cookies suchen Marketingspezialisten aktiv nach neuen Lösungen und Strategien, um Einzelhändler bei der Erreichung ihrer Ziele zu unterstützen. CDMPs nutzen fortschrittliche Technologien und Big Data, um Einblicke in das Verhalten, die Vorlieben und Trends der Kunden zu gewinnen. Diese Einblicke sind von entscheidender Bedeutung, da sie es den Unternehmen ermöglichen, ihre Kunden persönlicher und zielgerichteter anzusprechen.
Viele Marketingteams nutzen eine Customer Data Platform (CDP), um zu verstehen, wie sie ihre Zielgruppen erreichen können. CDPs bieten wertvolle Einblicke in die bisherigen Interaktionen der Verbraucher mit einer Marke über verschiedene Plattformen hinweg. Auf der Grundlage dieser historischen Daten können Marken neue Touch Points entwickeln, um Kunden während ihrer gesamten Customer Journey zu binden.
Die Einführung von CDPs kann jedoch kostspielig sein und erfordert oft eine hohe Priorität innerhalb des Unternehmens. Darüber hinaus verlieren Markeingspezialisten häufig an Wert in der Kundenaktivierungsebene, d. h. wenn sie die nächste Phase oder den nächsten Schritt in der Customer Journey mit ihrer Marke vorhersagen wollen.
Eine Studie ergab, dass 73% der Marketingspezialisten der Meinung sind, dass die meisten First-Party-Datenlösungen keine effektive Werbung über alle Kanäle – von Print bis Digital – liefern. Eine marketingorientierte Lösung wie ein CDMP kann hier Abhilfe schaffen.
CDMPs beseitigen das Rätselraten bei der Verwaltung und Nutzung von First-Party-Markendaten. Sie fördern ein leistungsorientiertes Marketing, das Conversions, Kundenakquise und Kundenbindung vorantreibt und gleichzeitig die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen gewährleistet und in Echtzeit auf neue Herausforderungen der Branche reagiert.
Darüber hinaus ermöglicht ein CDMP Marketingfachleuten, durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien des maschinellen Lernens zielgerichtetes Engagement zu fördern, die Customer Experience zu verbessern und den ROI zu optimieren. Diese Erkenntnisse können zu hochgradig personalisierten und relevanten Marketingkampagnen führen, die bei den Zielgruppen gut ankommen.
In der heutigen Post-Cookie-Ära stehen Marketer vor einem einzigartigen Datendilemma – die überwältigende Menge an Kundendaten macht es schwieriger, die richtigen Erkenntnisse zu gewinnen, um die Interaktion zwischen Marke und Kunde zu verbessern. Ein CDMP kann genau herausfinden, was eine Marke über einen bestimmten Kunden wissen muss, um strategische Marketingentscheidungen für diese Person zu treffen.
CDMPs bieten Funktionen wie Datenvisualisierung, Datenanreicherung, prädiktive Modellierung und Medienempfehlungen. Die Plattform sammelt all diese Informationen aus verschiedenen Quellen und Systemen, vereinfacht und bereichert sie und wendet die Erkenntnisse an, um eine bessere Sicht auf die Kunden zu liefern.
Mit all diesen umfassenden Kundeninformationen an einem Ort können Marketingfachleute herausfinden, was den Menschen gefällt und was nicht, und diese Erkenntnisse nutzen, um maßgeschneiderte Erlebnisse zu schaffen, die bestehende Kunden binden und neue Kunden anziehen.
Der Einsatz einer CDMP kann somit das Rückgrat eines starken MarTech-Stacks in einem zunehmend gesättigten und wettbewerbsintensiven Geschäftsumfeld bilden. Strategisch eingesetzt, ermöglicht eine CDMP Marketingspezialisten, ihre Kundendaten zu erfassen, zu synthetisieren und für leistungsstarke und personalisierte Marketingkampagnen zu nutzen.