Customer Analytics und Business Intelligence

Nutzen Sie Kunden- und Geschäftsdaten, um Umsätze zu steigern, Kundenerlebnisse persönlicher zu gestalten und die richtigen Entscheidungen für Kampagnen, Prozesse und Strategien zu fällen.

Auf dem ec4u-Blog erfahren Sie:

– den Unterschied verschiedener Analytics-Modelle, die Definition von Business Intelligence und was sie mit dem Einsatz welcher Daten wirklich erreichen können. Was ist möglich mit einer Datenanalyse und was ist Mythos? Finden Sie es heraus.

– was das Uplift-Modelling für Ihre Kampagnen (und Budgets) tun kann und warum sich nicht jeder Kunde über einen Anruf, eine Mail oder einen Brief freut.

– warum Big Data mittlerweile ein wichtiger Teil Ihrer Unternehmenserfolge sein können, warum die Datenqualität die Grundlage für Data Analytics ist und wieso Datensilos in die Vergangenheit gehören.

Lust auf einen Long Read? In unserem Whitepaper zum Thema Customer Analytics geben wir eine Einführung in den Begriff, die Methoden und Use Cases rund um die erfolgreiche Auswertung von Kundendaten.

Ob Predictive, Descriptive oder Prescriptive Analytics, Business Intelligence Reporting oder die richtigen Tools, die ec4u bietet Ihnen Customer Analytics und Business Intelligence Consulting an.

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Und jetzt: viel Spaß beim Lesen:

Datensensibilität stärkt Kundenbindung und -vertrauen

4 Wege für mehr Datensensibilität im Marketing

Waren Sie schon einmal bei einer gesellschaftlichen Veranstaltung und Sie und einer Ihrer Freunde stellten fest, dass Sie beide bereits an diesem Tag zur selben Zeit im Shoppingcenter/ Supermarkt/ Tierhandlung waren? „Das kann nicht sein! Ich war um 5 Uhr dort! Du bist um 4:45 Uhr gegangen?! Wir müssen uns knapp verpasst haben!“ Verabschieden Sie […]

So sehen Daten in Datenfriedhöfen aus

Vier Gründe für Datenschrott bei Leads im CRM

Insbesondere in der IT-Branche wurde bereits frühzeitig auch darauf Wert gelegt, nicht nur Daten und Geschäftskorrespondenz von Kunden sondern auch von Interessenten (Leads) abzulegen. Dabei ist es immer abhängig vom Fleiß und der Zielvorgabe ob man bei der Pflege der Daten die notwendige Sorgfalt an den Tage legt.