Unsere Themengebiete

Unser ESF-ZDEX Netwerk für Digitale Transformation & vernetzte Produkte bietet Ihnen Zugang zu vielen verschiedenen Themengebieten.

Diese reichen von neuartigen Technologien, Predictive Analytics und künstlicher Intelligenz bis hin zur Vermarktung des eigenen Webshops, Social Media und Kundenbeziehungsmanagement.

Im Folgenden finden Sie ausführliche Beschreibungen zu unseren Themengebieten. Nach jedem Themengebiet folgen Navigations-Elemente, damit Sie wieder zur Übersicht gelangen können.

Unsere Themengebiete

Unser ESF-ZDEX Netwerk für Digitale Transformation & vernetzte Produkte bietet Ihnen Zugang zu vielen verschiedenen Themengebieten.

Diese reichen von neuartigen Technologien, Predictive Analytics und künstlicher Intelligenz bis hin zur Vermarktung des eigenen Webshops, Social Media und Kundenbeziehungsmanagement.

Neuartige Technologien, KI-Transformation & Internet of Things

Emerging Technologies

Die technologische Entwicklung schreitet stetig voran. Technologische Trends zeichnen sich teils frühzeitig ab, sodass Unternehmen rechtzeitig entsprechende Vorkehrungen, wie beispielsweise eine Strategie zur Implementierung der neuartigen Technologie, treffen können. Allerdings können zu spät erkannte Innovationen für das Unternehmen auch zur Gefahr werden, da diese im Gegensatz zur Konkurrenz zu langsam oder gar nicht reagieren. Andererseits sollten Unternehmen auch nicht die Ausrichtung auf den eigenen Mainstream-Markt verlieren, indem sie sich ausschließlich auf eine kleine, technikaffine Kundengruppen fokussieren.

Folglich ist es wichtig, die technologische Entwicklung kontinuierlich zu beobachten und kritisch einzuschätzen, inwiefern eine Implementierung nützlich und zielführend ist. Hierbei sollten insbesondere die Chancen und Risiken der Technologien beleuchtet werden. Auch sollten gründliche Überlegungen im Falle einer geplanten Implementierung hinsichtlich einer geeigneten Strategie hierfür erfolgen.

Beispielfragen:

  • Welche Technologie-Trends zeichnen sich ab?
  • Welche technologischen Neuheiten sind verfügbar?
  • Welche Potentiale und Herausforderungen gehen mit den technischen Neuheiten einher?
  • Wie kann ich diese Potentiale und Herausforderungen im Hinblick auf mein KMU einschätzen?
  • Wie kann ich die neue Technologie effektiv in die unternehmensspezifischen Prozesse einbetten?

Internet of Things

Das Internet der Dinge (IoT) ist ein Sammelbegriff für die Verknüpfung von physischen Objekten (Technologie und Sensorik) über ein Netzwerk mit virtuellen Objekten. So können beispielsweise Prozesse aus der Ferne in Echtzeit analysiert und gesteuert werden.

Gerade vor dem Hintergrund von Big Data und der Datenverarbeitung durch künstliche intelligente Algorithmen bietet IoT für Industrie und Retail enorme Potentiale.

Beispielfragen:

  • Wie können physische und virtuelle Objekte miteinander verknüft werden?
  • Welche Objekte eignen sich zur Verknüpfung?
  • Welche Chancen und Risiken birgt IoT?
  • Wie kann die Wertschöpfungskette von Unternehmen durch IoT profitieren?

Predictive Analytics

Predictive Analytics dienen der Vorhersage von Trends auf Basis von Datenanalysen. Die Fortschritte bei der digitalen Datenerfassung durch die ubiquitäre Verfügbarkeit von Sensorik und Datentransfertechnologien resultieren in einem Phänomen, welches auch als Big Data bezeichnet wird. Gerade bei solch umfassenden Datensätzen und den komplexen Zusammenhängen stellt KI-Technologie ein vielversprechendes Werkzeug zur Ableitung künftiger Entwicklungen dar.

Unternehmen sollten sich aufgrund des hohen Potentials mit der Anwendung von Machine Learning Algorithmen auseinandersetzen. Falls beispielsweise die Beschaffung von Material oder die Vorhersage von Preisen an den Rohstoffmärkten ein fundamentaler Bestandteil der Wertschöpfung darstellen, so sind Predictive Analytics elementar für die Ableitung wichtiger Erkenntnisse und können somit einen Wettbewerbsvorteil darstellen.

Beispielfragen:

  • Wie kann ein teurer Ausfall einer Maschine effektiv antizipiert oder zumindest zeitlich terminiert werden?
  • Wann sind die Preise für die zu beschaffenden Materialien vergleichsweise niedrig?
  • Welche Erkenntnisse und Trends lassen sich aus großen Datenmengen ableiten?

Synthetische Daten

„Data is the new oil“ –  in der digitalen Ökonomie des 21 Jahrhunderts sind Daten oft der Ankerpunkt neuer Geschäftsmodelle und -strategien. Ob Google Search oder der Spotify Algorithmus – all diese datenbasierten Services erleichtern unseren Alltag. Zur Entwicklung solcher Services werden allerdings ausreichend Daten benötigt, die häufig auch qualitative Kriterien erfüllen müssen, um für maschinelle Lernverfahren zielführend eingesetzt zu werden.

Gerade bei KMU sind die Potentiale für den Einsatz von KI-Verfahren zwar oft vorhanden, jedoch ist die Datenbasis nicht für das effektive Training von Algorithmen ausgerichtet. Hier können nun innovative KI-Algorithmen wie beispielsweise GANs (Generative Adversarial Networks) zur Generierung synthetischer Daten eingesetzt werden. Solche künstlichen Daten eröffnen neue Perspektiven. Beispielsweise könnte ein Vorhersagemodell durch die Hinzunahme weiterer synthetischer Daten robustere Ergebnisse erzielen, da neuartige Szenarien einbezogen werden, die nicht aus den Ursprungsdaten hervorgehen. Auch können solche Algorithmen für die Simulation bei der Entwicklung des autonomen Fahrens eingesetzt werden.

Beispielfragen:

  • Wie können weitere, plausible Datenpunkte erstellt werden?
  • Werden Ausreißer durch meine Daten abgebildet oder sind weitere Szenarien denkbar?

Explainable AI

Die Anwendung von state-of-the-art Machine Learning Modellen wird immer attraktiver. Dies liegt insbesondere an der guten Performance etablierter Algorithmen bei der verfügbaren Rechenkapazität. Allerdings sinkt mit der zunehmenden Komplexität der Algorithmen das Verständnis beim Anwender über die Funktionsweise entsprechender Modelle (d.h. die Zusammenhänge zwischen Modell-Input und -Output). Explainable AI macht diese Zusammenhänge erklärbar und ermöglicht dem Anwender so neue Erkenntnisse über die verfügbaren Daten zu gewinnen oder gezielte Anpassungen vorzunehmen.

Für Unternehmen bietet Explainable AI zahlreiche Vorteile. So steigt mit dem Verständnis auch die Bereitschaft zum Einsatz neuester Machine Learning Algorithmen zur effektiven Unterstützung relevanter Geschäftsprozesse. Zusätzlich können wichtige, zuvor ungeahnte Verknüpfungen abgeleitet und Prozesse somit gezielt anhand von Daten angepasst werden. Gerade kleine mittelständische Unternehmen wird mit Explainable AI ein weiteres Instrument bereitgestellt, dass die Hemmschwelle zum Einsatz von KI-Technologien weiter senkt.

Beispielfragen:

  • Wie kann das Verständnis für KI und damit die Nutzungsbereitschaft von KI gesteigert werden?
  • Warum kommen bestimmte Ergebnisse bei der Anwendung von KI zustande?
  • Welche Faktoren beeinflussen das Ergebnis und wie stark ist dieser Einfluss?
  • Wie funktioniert mein KI-Modell?

Hyperautomation mit Edge-Intelligence

Hyperautomation zielt auf die zunehmende Automatisierung von Prozessen, wobei diese anders als bei der klassischen Automation, mittels fortschrittlicher KI-Technologie erfolgt. Kombiniert mit den Entwicklungen der Robotik sind Machine Learning Modelle imstande ganze Prozessketten zu automatisieren sowie diese robuster und effizienter zu gestalten. Edge Intelligence beschreibt den lokalen Einsatz von KI-Systemen zur Erreichung der Hyperautomation. Konkret werden Edge Intelligence Geräte lokal konfiguriert, um so die Datenverarbeitung vor Ort zu positionieren und damit einerseits die Latenzzeit zu verringern sowie die Datensicherheit zu erhöhen.

Unternehmen müssen sich mit diesem Technologie-Trend auseinandersetzen und fortwährend die eigenen Prozesse reflektieren, um an den globalen Weltmärkten konkurrieren zu können. Der Einsatz solcher Edge Intelligence Geräte ist ein wichtiger Schritt zur Erreichung der Hyperautomation und kann sich dadurch als entscheidender Wettbewerbsfaktor erweisen.

Beispielfragen:

  • Wie kann die Datensicherheit erhöht werden?
  • Gibt es effektive Plug-and-Play KI ohne einen hohen Implementierungsaufwand?
  • Kann die Effektivität der Unternehmensprozesse durch eine schnellere und aufgabenbezogene Datenverarbeitung gesteigert werden?
  • Können Latenzzeiten verringert werden?

Digital Marketing & E-Commerce

E-Commerce

Das ZDEX-Projekt kann Ihrem Unternehmen helfen die E-Commerce Aktivitäten erfolgreicher zu gestalten. Die Optimierung dieser Aktivitäten umfasst u.a. die eigene Website, die Erstellung von Landingpages, die Optimierung des eigenen Webshops sowie die Identifikation der geeigneten Softwarelösung, die Nutzung von Preisportalen und Marktplätzen sowie Empfehlungs- bzw. Recommender-Systemen. Des Weiteren gilt es den vorhandenen Traffic zu analysieren (Web-Analytics), mehr relevanten Traffic zu generieren (Suchmaschinenmarketing) und die Webshop-Prozesse nahtlos in die IT-Architektur des Unternehmens (z.B. ERP- oder CRM-Systeme) zu integrieren.

Beispielfragen:

  • Wie erstelle ich einen Webshop (Shopsysteme, Preismodelle etc.)?
  • Wie maximiere ich das Vertrauen in meinen Shop?
  • Wie lässt sich der Webshop in die Unternehmens-IT integrieren (ERP, PIP, CRM)?
  • Welche Maßnahmen können den Umsatz erhöhen?
  • Welche Kennzahlen können analysiert werden?
  • Wie kann ich Shop-APIs effizient nutzen?

Web Analytics

Es ist wichtig, zu verstehen, wie die eigene Website genutzt wird (z.B. welche Seiten wie lange besucht werden) und wer diese besucht (z.B. Endgeräte, Traffic-Quelle, Alter, Geschlecht). Nur so können Werbemaßnahmen und Website-Designs strategisch sinnvoll bewertet und optimiert werden. Um dies zu erreichen, können sogenannte Web Analyse Techniken wie Tracking-Tools (z.B. Google Analytics, Matomo), Heatmaps oder die Auswertung von Log-Dateien genutzt werden. Um die Privatsphäre der Verbraucher zu schützen, muss die Web Analyse jedoch stets unter Berücksichtigung der Datenschutzgesetze durchgeführt werden.

Beispielfragen:

  • Welche Kennzahlen sind im E-Kontext von hoher Relevanz?
  • Wie lassen sich diese Kennzahlen messen und interpretieren?
  • Welche Systeme stehen zur Verfügung und wie werden diese in meine Seite integriert?
  • Welche datenschutzrechtlichen Bestimmungen gilt es zu beachten?
  • Wie lassen sich Heatmaps zur Analyse des Nutzungsverhaltens meiner Website erstellen?

E-CRM

E-CRM-Aktivitäten reichen vom Aufbau einer neuen Kundenbeziehung im Internet über das Bestandskundenmanagement und den Kundenservice bis hin zum Wiederaufbau einer solchen Beziehung im Falle eines Problems. Ebenso können bestehende Kunden klassifiziert werden, um relevante Empfehlungen (Cross- & Up Selling) auszusprechen, gezielte Brand-Community-Events durchzuführen oder auch um geschäftschädigende Kundenbeziehungen frühzeitig zu erkennen. Zudem gilt es zu bewerten, inwiefern die CRM-Aktivitäten durch Tools, die z.B. Transaktions-, Kommunikations und Akquisedaten strukturiert erfassen, unterstützt werden können.

Beispielfragen:

  • Wie baue ich als Unternehmen langfristige Kundenbeziehungen auf?
  • Wie lassen sich Loyalitätsprogramme digital realisieren?
  • Wie kann die Kundenzufriedenheit online gemessen werden?
  • Welche CRM-Systeme kommen für mein Unternehmen in Frage?
  • Wie kann ich die Weiterempfehlungsrate meiner Kunden erhöhen?
  • Wie kann ich mit unzufriedenen Kunden und schlechten Bewertungen umgehen?

Digitales Marketing

Das Kernziel des Digitalen Marketings für Unternehmen ist es, kostengünstig relevanten Traffic für die eigene Website zu generieren und in Kontakt mit der eigenen Zielgruppe zu treten. Dieser Traffic kann z.B. über Suchmaschinen (z.B. Google, Ecosia oder Yahoo), Soziale Netzwerke (Facebook, Instagram, YouTube etc.), Newsletter, Affiliate-Seiten oder Werbeanzeigen im Internet generiert werden.

Hierbei gilt es viele Faktoren (z.B. Keywordauswahl, Linkbuilding, Ladezeiten, Responsivität, Auswahl der Netzwerke, Werbekampagnen-Struktur etc.) zu beachten.

Beispielfragen:

  • Wie führe ich Besucher strukturiert und kostengünstig auf meine Website?
  • Wie erhöhe ich die Sichtbarkeit meines Unternehmens online?
  • Wie erreiche ich ein besseres Ranking bei Google Search und anderen Suchmaschinen?
  • Welche Sozialen Netzwerke gibt es?
  • Welche Zielgruppen bedienen und welche Funktionen bieten diese Netzwerke?
  • Wie können die Sozialen Netzwerke in die Wertschöpfungskette meines Unternehmens integriert werden?

Influencer Marketing

Influencer Marketing beschreibt Kooperationen mit reichweitenstarken Kanälen in den Sozialen Netzwerken. Hierzu zählen z.B. Facebook, YouTube, Instagram, Tik Tok und Twitch. Einige dieser Kanäle erreichen durch Authentizität, interessante Inhalte und Interaktion mit anderen Usern Reichweiten im sechs bzw. siebenstelligen Bereich und können so binnen kurzer Zeit eine ganz bestimmte Zielgruppe (mit bestimmten Interessen in Abhängigkeit des Kanals) ansprechen.

Unternehmen können von der Reichweite, Reputation und bereits aufgebauten Community der Influencer profitieren und hierdurch Umsatz generieren und die eigenen Marken sowie die eigene Reichweite in den Sozialen Medien stärken. Mögliche Kooperationsformate sind zum Beispiel Product Placements, Content-Produktion für eigene Werbeformate, Gewinnspiele oder Umsatzbeteiligungen über Werbelinks. Je nach Produkt, Image und Kampagnenziel muss die Influencer-Selektion individuell angepasst.

Gerne stellen wir Ihnen diesen Marketingbereich vor und helfen Ihnen, sich in der breitgefächerten Influencer-Marketing-Landschaft zu orientieren.

Neuartige Technologien, KI-Transformation & Internet of Things

Emerging Technologies

Die technologische Entwicklung schreitet stetig voran. Technologische Trends zeichnen sich teils frühzeitig ab, sodass Unternehmen rechtzeitig entsprechende Vorkehrungen, wie beispielsweise eine Strategie zur Implementierung der neuartigen Technologie, treffen können. Allerdings können zu spät erkannte Innovationen für das Unternehmen auch zur Gefahr werden, da diese im Gegensatz zur Konkurrenz zu langsam oder gar nicht reagieren. Andererseits sollten Unternehmen auch nicht die Ausrichtung auf den eigenen Mainstream-Markt verlieren, indem sie sich ausschließlich auf eine kleine, technikaffine Kundengruppen fokussieren.

Folglich ist es wichtig, die technologische Entwicklung kontinuierlich zu beobachten und kritisch einzuschätzen, inwiefern eine Implementierung nützlich und zielführend ist. Hierbei sollten insbesondere die Chancen und Risiken der Technologien beleuchtet werden. Auch sollten gründliche Überlegungen im Falle einer geplanten Implementierung hinsichtlich einer geeigneten Strategie hierfür erfolgen.

Beispielfragen:

  • Welche Technologie-Trends zeichnen sich ab?
  • Welche technologischen Neuheiten sind verfügbar?
  • Welche Potentiale und Herausforderungen gehen mit den technischen Neuheiten einher?
  • Wie kann ich diese Potentiale und Herausforderungen im Hinblick auf mein KMU einschätzen?
  • Wie kann ich die neue Technologie effektiv in die unternehmensspezifischen Prozesse einbetten?
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Internet of Things

Das Internet der Dinge (IoT) ist ein Sammelbegriff für die Verknüpfung von physischen Objekten (Technologie und Sensorik) über ein Netzwerk mit virtuellen Objekten. So können beispielsweise Prozesse aus der Ferne in Echtzeit analysiert und gesteuert werden.

Gerade vor dem Hintergrund von Big Data und der Datenverarbeitung durch künstliche intelligente Algorithmen bietet IoT für Industrie und Retail enorme Potentiale.

Beispielfragen:

  • Wie können physische und virtuelle Objekte miteinander verknüft werden?
  • Welche Objekte eignen sich zur Verknüpfung?
  • Welche Chancen und Risiken birgt IoT?
  • Wie kann die Wertschöpfungskette von Unternehmen durch IoT profitieren?
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Predictive Analytics

Predictive Analytics dienen der Vorhersage von Trends auf Basis von Datenanalysen. Die Fortschritte bei der digitalen Datenerfassung durch die ubiquitäre Verfügbarkeit von Sensorik und Datentransfertechnologien resultieren in einem Phänomen, welches auch als Big Data bezeichnet wird. Gerade bei solch umfassenden Datensätzen und den komplexen Zusammenhängen stellt KI-Technologie ein vielversprechendes Werkzeug zur Ableitung künftiger Entwicklungen dar.

Unternehmen sollten sich aufgrund des hohen Potentials mit der Anwendung von Machine Learning Algorithmen auseinandersetzen. Falls beispielsweise die Beschaffung von Material oder die Vorhersage von Preisen an den Rohstoffmärkten ein fundamentaler Bestandteil der Wertschöpfung darstellen, so sind Predictive Analytics elementar für die Ableitung wichtiger Erkenntnisse und können somit einen Wettbewerbsvorteil darstellen.

Beispielfragen:

  • Wie kann ein teurer Ausfall einer Maschine effektiv antizipiert oder zumindest zeitlich terminiert werden?
  • Wann sind die Preise für die zu beschaffenden Materialien vergleichsweise niedrig?
  • Welche Erkenntnisse und Trends lassen sich aus großen Datenmengen ableiten?
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Synthetische Daten

„Data is the new oil“ –  in der digitalen Ökonomie des 21 Jahrhunderts sind Daten oft der Ankerpunkt neuer Geschäftsmodelle und -strategien. Ob Google Search oder der Spotify Algorithmus – all diese datenbasierten Services erleichtern unseren Alltag. Zur Entwicklung solcher Services werden allerdings ausreichend Daten benötigt, die häufig auch qualitative Kriterien erfüllen müssen, um für maschinelle Lernverfahren zielführend eingesetzt zu werden.

Gerade bei KMU sind die Potentiale für den Einsatz von KI-Verfahren zwar oft vorhanden, jedoch ist die Datenbasis nicht für das effektive Training von Algorithmen ausgerichtet. Hier können nun innovative KI-Algorithmen wie beispielsweise GANs (Generative Adversarial Networks) zur Generierung synthetischer Daten eingesetzt werden. Solche künstlichen Daten eröffnen neue Perspektiven. Beispielsweise könnte ein Vorhersagemodell durch die Hinzunahme weiterer synthetischer Daten robustere Ergebnisse erzielen, da neuartige Szenarien einbezogen werden, die nicht aus den Ursprungsdaten hervorgehen. Auch können solche Algorithmen für die Simulation bei der Entwicklung des autonomen Fahrens eingesetzt werden.

Beispielfragen:

  • Wie können weitere, plausible Datenpunkte erstellt werden?
  • Werden Ausreißer durch meine Daten abgebildet oder sind weitere Szenarien denkbar?
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Explainable AI

Die Anwendung von state-of-the-art Machine Learning Modellen wird immer attraktiver. Dies liegt insbesondere an der guten Performance etablierter Algorithmen bei der verfügbaren Rechenkapazität. Allerdings sinkt mit der zunehmenden Komplexität der Algorithmen das Verständnis beim Anwender über die Funktionsweise entsprechender Modelle (d.h. die Zusammenhänge zwischen Modell-Input und -Output). Explainable AI macht diese Zusammenhänge erklärbar und ermöglicht dem Anwender so neue Erkenntnisse über die verfügbaren Daten zu gewinnen oder gezielte Anpassungen vorzunehmen.

Für Unternehmen bietet Explainable AI zahlreiche Vorteile. So steigt mit dem Verständnis auch die Bereitschaft zum Einsatz neuester Machine Learning Algorithmen zur effektiven Unterstützung relevanter Geschäftsprozesse. Zusätzlich können wichtige, zuvor ungeahnte Verknüpfungen abgeleitet und Prozesse somit gezielt anhand von Daten angepasst werden. Gerade kleine mittelständische Unternehmen wird mit Explainable AI ein weiteres Instrument bereitgestellt, dass die Hemmschwelle zum Einsatz von KI-Technologien weiter senkt.

Beispielfragen:

  • Wie kann das Verständnis für KI und damit die Nutzungsbereitschaft von KI gesteigert werden?
  • Warum kommen bestimmte Ergebnisse bei der Anwendung von KI zustande?
  • Welche Faktoren beeinflussen das Ergebnis und wie stark ist dieser Einfluss?
  • Wie funktioniert mein KI-Modell?
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Hyperautomation mit Edge-Intelligence

Hyperautomation zielt auf die zunehmende Automatisierung von Prozessen, wobei diese anders als bei der klassischen Automation, mittels fortschrittlicher KI-Technologie erfolgt. Kombiniert mit den Entwicklungen der Robotik sind Machine Learning Modelle imstande ganze Prozessketten zu automatisieren sowie diese robuster und effizienter zu gestalten. Edge Intelligence beschreibt den lokalen Einsatz von KI-Systemen zur Erreichung der Hyperautomation. Konkret werden Edge Intelligence Geräte lokal konfiguriert, um so die Datenverarbeitung vor Ort zu positionieren und damit einerseits die Latenzzeit zu verringern sowie die Datensicherheit zu erhöhen.

Unternehmen müssen sich mit diesem Technologie-Trend auseinandersetzen und fortwährend die eigenen Prozesse reflektieren, um an den globalen Weltmärkten konkurrieren zu können. Der Einsatz solcher Edge Intelligence Geräte ist ein wichtiger Schritt zur Erreichung der Hyperautomation und kann sich dadurch als entscheidender Wettbewerbsfaktor erweisen.

Beispielfragen:

  • Wie kann die Datensicherheit erhöht werden?
  • Gibt es effektive Plug-and-Play KI ohne einen hohen Implementierungsaufwand?
  • Kann die Effektivität der Unternehmensprozesse durch eine schnellere und aufgabenbezogene Datenverarbeitung gesteigert werden?
  • Können Latenzzeiten verringert werden?
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Digital Marketing & E-Commerce

E-Commerce

Das ZDEX-Projekt kann Ihrem Unternehmen helfen die E-Commerce Aktivitäten erfolgreicher zu gestalten. Die Optimierung dieser Aktivitäten umfasst u.a. die eigene Website, die Erstellung von Landingpages, die Optimierung des eigenen Webshops sowie die Identifikation der geeigneten Softwarelösung, die Nutzung von Preisportalen und Marktplätzen sowie Empfehlungs- bzw. Recommender-Systemen. Des Weiteren gilt es den vorhandenen Traffic zu analysieren (Web-Analytics), mehr relevanten Traffic zu generieren (Suchmaschinenmarketing) und die Webshop-Prozesse nahtlos in die IT-Architektur des Unternehmens (z.B. ERP- oder CRM-Systeme) zu integrieren.

Beispielfragen:

  • Wie erstelle ich einen Webshop (Shopsysteme, Preismodelle etc.)?
  • Wie maximiere ich das Vertrauen in meinen Shop?
  • Wie lässt sich der Webshop in die Unternehmens-IT integrieren (ERP, PIP, CRM)?
  • Welche Maßnahmen können den Umsatz erhöhen?
  • Welche Kennzahlen können analysiert werden?
  • Wie kann ich Shop-APIs effizient nutzen?
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Web Analytics

Es ist wichtig, zu verstehen, wie die eigene Website genutzt wird (z.B. welche Seiten wie lange besucht werden) und wer diese besucht (z.B. Endgeräte, Traffic-Quelle, Alter, Geschlecht). Nur so können Werbemaßnahmen und Website-Designs strategisch sinnvoll bewertet und optimiert werden. Um dies zu erreichen, können sogenannte Web Analyse Techniken wie Tracking-Tools (z.B. Google Analytics, Matomo), Heatmaps oder die Auswertung von Log-Dateien genutzt werden. Um die Privatsphäre der Verbraucher zu schützen, muss die Web Analyse jedoch stets unter Berücksichtigung der Datenschutzgesetze durchgeführt werden.

Beispielfragen:

  • Welche Kennzahlen sind im E-Kontext von hoher Relevanz?
  • Wie lassen sich diese Kennzahlen messen und interpretieren?
  • Welche Systeme stehen zur Verfügung und wie werden diese in meine Seite integriert?
  • Welche datenschutzrechtlichen Bestimmungen gilt es zu beachten?
  • Wie lassen sich Heatmaps zur Analyse des Nutzungsverhaltens meiner Website erstellen?
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E-CRM

E-CRM-Aktivitäten reichen vom Aufbau einer neuen Kundenbeziehung im Internet über das Bestandskundenmanagement und den Kundenservice bis hin zum Wiederaufbau einer solchen Beziehung im Falle eines Problems. Ebenso können bestehende Kunden klassifiziert werden, um relevante Empfehlungen (Cross- & Up Selling) auszusprechen, gezielte Brand-Community-Events durchzuführen oder auch um geschäftschädigende Kundenbeziehungen frühzeitig zu erkennen. Zudem gilt es zu bewerten, inwiefern die CRM-Aktivitäten durch Tools, die z.B. Transaktions-, Kommunikations und Akquisedaten strukturiert erfassen, unterstützt werden können.

Beispielfragen:

  • Wie baue ich als Unternehmen langfristige Kundenbeziehungen auf?
  • Wie lassen sich Loyalitätsprogramme digital realisieren?
  • Wie kann die Kundenzufriedenheit online gemessen werden?
  • Welche CRM-Systeme kommen für mein Unternehmen in Frage?
  • Wie kann ich die Weiterempfehlungsrate meiner Kunden erhöhen?
  • Wie kann ich mit unzufriedenen Kunden und schlechten Bewertungen umgehen?
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Digitales Marketing

Das Kernziel des Digitalen Marketings für Unternehmen ist es, kostengünstig relevanten Traffic für die eigene Website zu generieren und in Kontakt mit der eigenen Zielgruppe zu treten. Dieser Traffic kann z.B. über Suchmaschinen (z.B. Google, Ecosia oder Yahoo), Soziale Netzwerke (Facebook, Instagram, YouTube etc.), Newsletter, Affiliate-Seiten oder Werbeanzeigen im Internet generiert werden.

Hierbei gilt es viele Faktoren (z.B. Keywordauswahl, Linkbuilding, Ladezeiten, Responsivität, Auswahl der Netzwerke, Werbekampagnen-Struktur etc.) zu beachten.

Beispielfragen:

  • Wie führe ich Besucher strukturiert und kostengünstig auf meine Website?
  • Wie erhöhe ich die Sichtbarkeit meines Unternehmens online?
  • Wie erreiche ich ein besseres Ranking bei Google Search und anderen Suchmaschinen?
  • Welche Sozialen Netzwerke gibt es?
  • Welche Zielgruppen bedienen und welche Funktionen bieten diese Netzwerke?
  • Wie können die Sozialen Netzwerke in die Wertschöpfungskette meines Unternehmens integriert werden?
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Influencer Marketing

Influencer Marketing beschreibt Kooperationen mit reichweitenstarken Kanälen in den Sozialen Netzwerken. Hierzu zählen z.B. Facebook, YouTube, Instagram, Tik Tok und Twitch. Einige dieser Kanäle erreichen durch Authentizität, interessante Inhalte und Interaktion mit anderen Usern Reichweiten im sechs bzw. siebenstelligen Bereich und können so binnen kurzer Zeit eine ganz bestimmte Zielgruppe (mit bestimmten Interessen in Abhängigkeit des Kanals) ansprechen.

Unternehmen können von der Reichweite, Reputation und bereits aufgebauten Community der Influencer profitieren und hierdurch Umsatz generieren und die eigenen Marken sowie die eigene Reichweite in den Sozialen Medien stärken. Mögliche Kooperationsformate sind zum Beispiel Product Placements, Content-Produktion für eigene Werbeformate, Gewinnspiele oder Umsatzbeteiligungen über Werbelinks. Je nach Produkt, Image und Kampagnenziel muss die Influencer-Selektion individuell angepasst.

Gerne stellen wir Ihnen diesen Marketingbereich vor und helfen Ihnen, sich in der breitgefächerten Influencer-Marketing-Landschaft zu orientieren.

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