Cross Device Tracking
-
Zieldefinition für erfolgreiches Content Marketing
Euphorisch werden Unmengen an Content verbreitet, doch bei der Erfolgskontrolle beginnt das Kristallkugellesen. Smarte Ziele geben einen Überblick.
-
Ansätze eines Social Media-Controllings
Für die Kosten-Nutzen-Analyse von Social Media-Kampagnen helfen Kennzahlen. Dafür haben sich viele verschiedene Ansätze herausgebildet. Ein Überblick.
-
Die Customer Journey im Handel erfassen
Kundendaten aus dem CRM mit Webtracking kombinieren. Mit GPS-Tracking und Beacons Offlinedaten erheben.
-
Handbuch Marketing-Controlling
Bewährte und neue Instrumente des Marketing-Controllings, die nicht nur Effizienz bestehender Maßnahmen, sondern auch Optimierungspotenzial aufzeigen.
-
Best Practice: Effizienz von Marketingkanälen mit UTM-Parametern messen
In der Regel möchten Marketer, dass ihr Content auf möglichst vielen Kanälen erscheint und dadurch eine größere Reichweite erzielt.
-
Idealer Budget-Einsatz dank umfassender Datenanalyse
Durch stetige Erhebung von relevanten Kennzahlen und Kundendaten bestehende Kampagnen verbessern und das vorhandene Budget optimal einsetzen.
-
Dank Cross-Device immer beim User
User produzieren über verschiedene Endgeräte Daten, die übersichtlich strukturiert für eine bessere Kommunikation mit dem Kunden sorgen.
-
Was bringt mir E-Mail-Marketing eigentlich?
In einer Studie hat das Daten- und Marketing-Unternehmen DMA Marketer befragt, in welchen Bereichen E-Mail-Marketing besonders wirksam ist.
-
3 gute Gründe, sich auf das Abenteuer Cross-Channel einzulassen
Erhalten Sie 3 Gründe, warum Sie sich auf das Abenteuer Cross-Channel Marketing einlassen sollten.
-
Marketing Analytics: 8 Analyse-Beispiele zum Einstieg Teil 2
Welche Produkte werden häufig in Kombination gekauft, wie geht Geo-Targeting und wie eine RFM-Analyse?
-
Mobile Retailing: der Cross-Channel Effekt in alltäglichen Mikromomenten
Erfahren Sie, was für eine Rolle der Cross-Channel Effekt auch in alltäglichen Mikromomenten spielt.
-
Marketing Analytics: 8 Analyse-Beispiele zum Einstieg | Teil 1
Es muss nicht immer der Data Scientist sein, der die Daten selektiert oder Kundenverhalten analysiert.