Auszüge aus dem Consulting Portfolio

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Digitale Performance

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Marketing Research

Durch gezieltes Researching steigern wir gemeinsam mit Ihnen die positiven Erlebnisse mit Ihrer Marke und sorgen für einen hohen Customer Lifetime Value.

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Inhouse Workshops

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Markenprozesse

Grundsätzlich gliedert man Prozesse um seine Marke zu schärfen oder um eine Neuausrichtung der Marke zu definieren. Es lässt sich durchaus festhalten, dass man seine Komfortzone verlassen muss um sich gedanklich mit dem Thema des Re-Brandings auseinanderzusetzen.

Ein Umdenken in vielen Prozessen ist demzufolge unumgänglich um mit dem gesellschaftlichen Wandel schrittzuhalten und proaktiv mitzugestalten.

Eine neue Marke muss von innen heraus gelebt werden um Sie extern kommunizieren zu können.

„Diese Anführer, die ohne Titel und ohne formale Verantwortung für den Zweck und die Philosophie der Marke eintreten und deren Tugenden vorleben, haben für das Gelingen einer Marke und damit für den Erfolg der dahinterstehenden Organisation einen Wert, den wir gar nicht hoch genug schätzen können.“

Folgende Fragen können zu Beginn gestellt werden um im Prozess eine Antwort zu erhalten

• Kann ich den Zweck der Marke in wenigen Worten auf den Punkt bringen?

• Identifiziere ich mich mit diesem Markenzweck und kann ich andere dafür begeistern?

• Kenne und unterstütze ich die Gesetze und Tugenden, die in Bezug auf das Handeln für die Marke gelten sollen? 

• Gibt es Geschichten, Rituale und gute Vorbilder, die mir dabei helfen, den Zweck und die Philosophie der Marke zu vermitteln?

• Kann ich mit meinen Kollegen eigenverantwortlich eine Praxis im Dienste der Marke entwickeln und entsprechend der Philosophie der Marke in die Tat umsetzen?

• Erlauben die Rahmenbedingungen (Budgets, Prozesse, Strukturen) ein Handeln im Einklang mit der Marke?

• Habe ich konkrete Vorschläge dafür, wie wir dem Markenzweck besser dienen könnten?

Ein gutes Beispiel für einen klugen Markenprozess finden Sie hier

Datengetriebenes Marketing

Oftmals stellt man in Unternehmen personelle Engpässe und fehlende Tools fest, um evaluierte datengetriebene Prozesse und Aktionen anzustoßen. In manchen Teilbereichen werden Prozesse schon versucht zu automatisieren, das bekannteste Beispiel hierfür ist sicher der Bereich des Newslettermarketings. Der perfekte Ansatz jedem Kunden den richtigen Inhalt zum richtigen Zeitpunkt im passenden Kanal zur Verfügung zu stellen, ist jedoch in vielen Digitalen Einheiten noch Wunschdenken.  Bedürfnisse der Kunden werden oftmals nur im Gießkannenprinzip befriedigt.

Datengetriebenes Marketing ist nur erfolgreich, wenn es ganzheitlich betrieben wird. Dafür bietet der Markt eine Vielzahl an Tools, mit denen Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und gebündelt, analysiert, aufbereitet und genutzt werden können. Diese lassen sich grob in folgende Kernbereiche einteilen:

1. Webanalysetools: z.B. Google Analytics, Google Search Console
2. Social-Media-Listening: Brandwatch, Semrush
3. Marketing Automation Plattformen
4. Customer-Relationship-Management (CRM-Systeme): z.b. SAP Marketing Cloud oder z.b. Salesforce
5. Reporting und Analysetools: nur ein Beispiel ist das DataStudio von Google mit dem sich Berichte wunderbar visuell darstellen lassen
6. Lead Generierung:  z.B. LinkedIn Lead Gen Forms oder Facebook Leads
7. Content Strategie und Creation: z.B. durch ein perfektes Zusammenspiel von Content Creatoren und klassischem Marketing.

In der Fülle dieser Tools wird klar, dass Unternehmen eine zentrale Plattform benötigen, um die Silos aus verschiedenen Abteilungen zu verbannen und ein abteilungsübergreifendes Arbeiten zu ermöglichen. Daten sollten nicht mehr an unterschiedlichen Orten liegen, sondern für alle Systeme, Abteilungen zugänglich sein.
Data Management Platforms (DMPs) können die Lösung sein. Die Technologien sind die „Zentrale für Daten“ und helfen Unternehmen, Informationen aus verschiedenen Quellen zu erheben, zu konsolidieren, zu organisieren und zu analysieren. Eine DMP beinhaltet eine Datenbank und eine Reihe von Funktionen zur Datennutzung.

Die Grundfunktionen sind:
• Datenerhebung und Speicherung aus verschiedenen Datenquellen sowie Klassifikation
• Datenanalyse, Erstellung von Berichten und Visualisierung
• Datensegmentierung etwa für Einteilung in Zielgruppen
• Datenaktivierung
• Datenoptimierung zur kontinuierlichen Aktualisierung der Targeting-Kriterien

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