Business Intelligence im Marketing:
End-to-End-Lösung im Überblick

Business Intelligence im Marketing: End-to-End-Lösung im Überblick

10. Oktober 2024

Business Intelligence für das Marketing: die 7 wichtigsten Anwendungsfälle

Die Geschäftsanalyse ist eine solide Grundlage für viele Marketingaktivitäten. Hier sind die wichtigsten Bereiche, in denen Business Intelligence Marketing-Experten hilft, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Business intelligence for marketing: top 7 use cases

Unternehmen können demografische Informationen über Kunden, Daten über bevorzugte Produktlinien/Dienstleistungen und Interaktionsmuster sowie das Verbraucherverhalten über mehrere Kanäle hinweg sammeln und verarbeiten, um die richtigen Segmente ihrer Zielgruppe rechtzeitig zu erreichen und die richtige Botschaft zu vermitteln.

Marketingspezialisten können den Customer Lifetime Value (CLV) verfolgen, um ihre Bemühungen effektiver zu gestalten, die profitabelsten Kunden anzusprechen und neue Zielgruppen zu identifizieren, die es wert sind, angesprochen zu werden.

Marketing-BI-Anwender können die leistungsstärksten Marketing-Taktiken ermitteln, um sich auf die effektivsten Methoden zu konzentrieren, Marketing-Strategien aufzugeben oder zu überarbeiten, die Zuweisung von Marketing-Budgets zu optimieren und Möglichkeiten zur Kosteneinsparung zu ermitteln.

Mithilfe von BI können Vermarkter eine 360-Grad-Kundensicht mit den aus verschiedenen heterogenen Quellen gesammelten Daten erhalten, Customer Journey Maps erstellen und Interaktionen und Aktivitäten über verschiedene Marketingkanäle hinweg personalisieren.

Marketingspezialisten können ein tiefes Verständnis des Zielmarktes erlangen, die profitabelsten Kundensegmente und einen potenziellen Kundenstamm identifizieren, Kundenbedürfnisse, ihr Feedback und ihre Stimmung sowie die Angebote der Wettbewerber analysieren, um das Produktmanagement-Team über die erkannten Marktlücken zu informieren.

Marketingspezialisten können Markttrends und Marketingkampagnen von Mitbewerbern erforschen und eine erweiterte Analyse der Zielgruppe eines Mitbewerbers durchführen, um neue Kundensegmente zu finden und aktuelle Marketingmaßnahmen anzupassen.

Unternehmen können die Effizienz ihrer Marketingbemühungen analysieren, indem sie Website-Traffic, Zielerfüllungsraten, Leads, Konversionsraten und Marketing-ROI verfolgen, neue Kampagnen erstellen und Merchandising-Aktivitäten und Treueprogramme planen.

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Praxisbeispiel für BI im Marketing

Der Kunde ist ein führendes digitales Medienunternehmen, das seine Marketingplattform nutzt, um Kunden über organische und bezahlte Werbemethoden zu fördern. Das Unternehmen beschloss, seine Datenanalyse- und Visualisierungsprozesse zu überarbeiten, um den Fortschritt von Werbekampagnen besser überwachen und vorhersagen zu können. Itransition entwickelte eine Reihe von analytischen Optimierungslösungen, die mit dynamischen Dashboards und anpassbaren kampagnenspezifischen Benchmarks ausgestattet sind, die dem Kunden dabei halfen, realistische Prognosen und Echtzeit-Vorhersagen zu erstellen sowie die Leistung der Werbekampagnen über benutzerfreundliche Dashboards zu überwachen. Mit der neu implementierten Analyselösung gelang es dem Kunden, seine Benchmark-Ergebnisse zu verbessern und die Mehrausgaben um das Siebenfache zu reduzieren.

8x

verbesserte Benchmark-Ergebnisse

Wichtige Integrationen für BI im Marketing

Die Integration der folgenden Datenquellen in Marketing-BI-Software verbessert die Datenrelevanz und -genauigkeit und ermöglicht so genauere Analyseergebnisse und fundierte Entscheidungen.

CRM-Software

Kunde dienstleistungen Software

E-Mail Vermarktung Software

Web-Analytik und bezahlte Werbung Plattformen

SEO-Werkzeuge

Mobil Vermarktung Software

Soziale Medien Analytik Plattformen

Markt Forschung Plattformen

BI-Software

CRM-Software

Analyse der persönlichen Daten und Kontaktdaten der Kunden, des Kundenfeedbacks und der Kundenbeschwerden sowie der Kaufhistorie der Kunden, um effektivere Marketingstrategien zu entwickeln, das Kundenerlebnis zu verbessern und den Umsatz zu steigern.

Software für den Kundendienst

Zur Überwachung von Kennzahlen wie der Gesamtzeit bis zur Problemlösung, der ersten Reaktionszeit und der Bewertung des Kundenaufwands, zur Bewertung der Leistung des Kundendienstteams und zur Steigerung der Teameffizienz.

E-Mail-Marketing-Software

Analyse von Kennzahlen wie E-Mail-Öffnungsrate, Klickrate, Konversionsrate, Absprungrate und Abmelderate, Optimierung von E-Mail-Kampagnen und Steigerung der Konversionsrate.

Web-Analyse und bezahlte Werbeplattformen

Einblicke in das Online-Kundenverhalten und Optimierung des digitalen Marketing-ROI durch Analyse von Impressionen, Klicks, geografischer Leistung, Absprungrate und durchschnittlicher Sitzungsdauer.

SEO-Werkzeuge

Analyse der Konversionsraten, der organischen Klickraten, des Keyword-Rankings, des allgemeinen Zustands der Website und des Nutzerengagements, Verfeinerung der SEO-Strategien und Verbesserung des organischen Traffic-Wachstums.

Software für mobiles Marketing

Verfolgung der aktivsten Nutzer, der Bindungs- und Konversionsraten, der in der App verbrachten Zeit und des Nutzerflusses, um das Verhalten der mobilen Nutzer besser zu verstehen und gezieltere Kampagnen zu entwickeln.

Analyseplattformen für soziale Medien

Analyse wichtiger sozialer Stimmungsdaten und Engagement-Metriken wie Post-Reichweiten, Engagement-Raten, Follower-Wachstumstrends und Klickraten auf Links, die in Posts geteilt werden, und Entwicklung effektiver datenbasierter Social-Media-Strategien.

Marktforschungsplattformen

Zusammenstellung und Analyse von Daten über den lokalen Wettbewerb und Ermittlung neuer Wachstumsmöglichkeiten.

Komponenten der Marketing-BI-Lösung

Software für Datenintegration und Qualitätsmanagement

um die Verwaltung und Automatisierung der Datenaufnahme, -umwandlung, -bereinigung und anderer Datenverarbeitungsaufgaben zu unterstützen, um Daten für die Speicherung und Analyse vorzubereiten.

Datenbank-Management-Systeme

zur Strukturierung und Speicherung von Unternehmensdaten in einem zentralen Data-Warehouse für weitere Analysen bei gleichzeitiger Gewährleistung von Datenqualität, Sicherheit und Compliance.

BI-Tools und Datenanalysesoftware
für die Analyse, Bereitstellung und Visualisierung von Geschäftsinformationen, um Marketingteams bei der Überwachung von KPIs, der Verfolgung von Fortschritten und der Erkennung von Ineffizienzen zu unterstützen.

Die besten Business-Intelligence-Tools für das Marketing

Aufgrund der Vielfalt der auf dem Markt erhältlichen Business-Intelligence-Tools stellt die Auswahl einer Lösung, die spezifische Geschäftsanforderungen abdeckt, für Entscheidungsträger oft eine Herausforderung dar. Um den Auswahlprozess zu erleichtern, sollten Sie sich zunächst mit den Marktführern für BI-Software befassen, die im Gartner-Bericht "Magic Quadrant" aufgeführt sind. Alle unten aufgeführten Lösungen bieten umfassende Datenverwaltungsfunktionen, fortschrittliche Analysefunktionen und eine breite Palette an Visualisierungs- und Berichtsoptionen, unterscheiden sich jedoch in Bezug auf Kosten und spezielle Funktionen, so dass Unternehmen unterschiedlicher Größe und Fachrichtung die für sie am besten geeignete Lösung auswählen können.

Completeness of visionAbility to executeChallengersAmazon Web ServicesAlibaba CloudDomoMicroStrategyNiche playersIncortaSisenseZohoGoodDataLeadersUiPathQlikGoogleSalesforce (Tableau)OracleThoughtSpotMicrosoftVisionariesTelliusSASSpotfireIBMSAPPyramid Analytics

Titel der Grafik: 2024 Gartner® Magic Quadrant™ for Analytics and Business Intelligence Platforms
Datenquelle: gartner.com - 2024 Gartner® Magic Quadrant™ for Analytics and Business Intelligence Platforms

Wesentliche Merkmale
  • Verbindet sich mit Hunderten von Datenquellen in der Cloud und vor Ort, einschließlich Salesforce, Google Analytics, Excel
  • Native Integration mit Microsoft-Produkten, einschließlich Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Synapse Analytics, Azure SQL-Datenbank, Azure Machine Learning Studio
  • Unterstützung für DAX, Power Query, SQL, R und Python
  • Fortgeschrittene KI (Textanalyse, Bilderkennung, automatisiertes ML)
  • Self-Service-Datenaufbereitung, -Analyse, -Berichterstellung und -Visualisierung
  • Vorgefertigte und benutzerdefinierte Visuals
  • NLP-Fähigkeiten
  • Teamkommentare und Inhaltsabonnements
  • Mobile Unterstützung
  • Eingebettete BI
  • Sicherheit auf Zeilen- und Objektebene, Benutzerauthentifizierung, Datenverschlüsselung, Kennzeichnung der Datenempfindlichkeit
Preisgestaltung

Power BI Desktop
kostenlos

Power BI Pro
$10 pro Benutzer/Monat

Power BI Premium
$20 pro Benutzer/Monat

Kostenlose Testversion
2-monatige kostenlose Testversion für jeden neuen Benutzer

Beschränkungen
  • Die Datenverarbeitungskapazität ist für eine kostenlose Version relativ begrenzt

Wesentliche Merkmale
  • Verbindet sich mit mehreren Datenquellen, einschließlich Salesforce, Google Analytics, Google Sheets, Cloudera, Hadoop, Amazon Athena, SQL Server, Dropbox, Presto, SingleStore
  • Datenaufbereitung in Selbstbedienung
  • Codefreie analytische Datenabfrage
  • Unterstützung für Zeitreihen und Prognosen
  • Zusammenarbeit und Austausch im Team
  • Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche
  • NLP-Fähigkeiten
  • Erstellung benutzerdefinierter Dashboards
  • Sicherheit auf Zeilenebene, Benutzerfilter, Benutzerauthentifizierung
  • Handytauglich
  • Eingebettete Analytik
Preisgestaltung

Tableau Creator
$75/Benutzer/Monat

Tableau Enterprise Creator
$115/Benutzer/Monat

Tableau Explorer
$42/Benutzer/Monat

Tableau Enterprise Explorer
$70/Benutzer/Monat

Tableau Viewer
$15/Benutzer/Monat

Tableau Enterprise Viewer
$35/Benutzer/Monat

Kostenlose Testversion
2-Wochen

Beschränkungen
  • Umfassende technische Unterstützung ist erforderlich, um das System langfristig zu warten.

Wesentliche Merkmale
  • Verbindet sich mit Hunderten von Datenquellen, darunter Salesforce, Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics, DropBox, Google Analytics, Google BigQuery, Microsoft Excel, Microsoft SQL Server und Oracle
  • Self-Service-Datenaufbereitung, -Analyse und -Berichterstellung
  • Automatisch erstellte Analysen und Diagrammempfehlungen
  • Automatisierte visuelle Empfehlungen
  • Gemeinsame Nutzung und Zusammenarbeit
  • Erstellung von Berichten und Dashboards per Drag-and-Drop
  • NLP-Fähigkeiten
  • Intelligente Suche
  • Sicherheit auf Zeilen- und Spaltenebene
  • Mobile Unterstützung
  • Eingebettete Analytik
Preisgestaltung

Standardtarif
ab 825 $ pro Monat

>

Premium-Tarif
ab $2.500 pro Monat

>

Unternehmenspreis
Individuelle Preise sind auf direkte Anfrage beim Anbieter erhältlich

Kostenlose Testversion

Beschränkungen
  • Qlik Cloud hat Beschränkungen hinsichtlich der Größe der zu verarbeitenden Tabellen, der Anzahl der zu erstellenden Berichte und der Anzahl der Empfänger für die Berichtsverteilung.

Wesentliche Merkmale
  • Nahtlose Integration mit mehreren SQL-Datenbanken und Datenlagern, einschließlich Google BigQuery, Snowflake und Amazon Redshift
  • Anpassbare Codeblöcke für den Aufbau von Datenanalysemodellen
  • Predictive-analytics und Big-Data-Dienste
  • Eingebettete Analytik
  • LookML für die Organisation unverarbeiteter Daten für die Analyse
  • Selbstbedienungsfunktionen (Pivotisierung, Filterung, Dashboard-Erstellung, Datenvisualisierung, Datenermittlung und -suche)
  • Umfangreiche Bibliothek mit Visualisierungsoptionen
  • Umfangreiche Berichtsfunktionen, einschließlich Scorecards und Dashboards
  • Planmäßige Berichterstattung
  • Tools für die Zusammenarbeit
  • NLQ-Schnittstelle
  • Mobile Unterstützung
  • Multicloud-Unterstützung (Google Cloud, Microsoft Azure, AWS)
  • Authentifizierung, Aktivitätsverfolgung, Zugriffskontrolle auf Datenbanken, Zeilen und/oder Spalten, rollenbasierte Berechtigungen
Preisgestaltung

Kundenspezifische Preise
auf direkte Anfrage erhältlich

Kostenloser Test

Beschränkungen
  • Kann für kleine Teams teuer sein
  • Eine steile Lernkurve
  • Power-User-Kenntnisse für die Datenmodellierung erforderlich

Wesentliche Merkmale
  • Umfangreiche Datenintegrationsfunktionen durch sofort einsatzbereite Gateways, Treiber und benutzerdefinierte Datenverbindungen
  • Grundlegende Self-Service-Fähigkeiten zur Datenvorbereitung und Datenanalyse
  • Datenermittlung, -verknüpfung und -visualisierung
  • Integration sprachgesteuerter Assistenten und Verarbeitung natürlicher Sprache
  • KI-gesteuerte kontextbezogene Einblicke
  • Interaktive Dashboards und Scorecards mit vorgefertigten Rastern, Diagrammen, Tabellen und Kartenvorlagen
  • Geplante Berichtsverteilung
  • Zusammenarbeit und Austausch
  • Mobile Unterstützung
  • Cloud, vor Ort, hybride Bereitstellung
  • Wird als SaaS auf Microsoft Azure und AWS angeboten
Preisgestaltung

Wesentlicher Plan
$1.250 pro Monat

>

Pro und Enterprise Pläne
sind preislich angepasst

Kostenlose Testversion

Beschränkungen
  • Begrenzte Möglichkeiten der Datenaufbereitung
  • Große Datensätze oder komplexe Abfragen können manchmal die Leistung beeinträchtigen

Checkliste zur Auswahl von Marketing-BI-Software

Der BI-Softwaremarkt ist ausgereift, so dass Unternehmen bei der Auswahl einer optimalen Marketing-BI-Plattform wählerisch sein und sich auf ihre individuellen Bedürfnisse und Ziele verlassen können. Moderne BI-Plattformen unterstützen einen vollständigen Analyse-Workflow und sind dank Self-Service-BI-Funktionen und augmented analytics leicht zu bedienen.

Marketing BI software selection checklist

Hier ist die Liste der kritischen Fähigkeiten, nach denen Sie in einer BI-Lösung für das Marketing suchen sollten:

  • Vielfältige Konnektivität mit Datenquellen, um Marketingdaten in verschiedenen Formaten von mehreren Speicherplattformen, sowohl vor Ort als auch in der Cloud, zu verbinden und aufzunehmen
  • Unterstützung komplexer Datenmodelle für umfassende Marketing-Analysen
  • Self-Service-Datenaufbereitung für die Kombination von Marketingdaten aus verschiedenen Quellen und die Erstellung von Analysemodellen ohne Hilfe von IT-Teams
  • ML-basierte Analysen zur automatischen Generierung von Analyseergebnissen für Marketingabteilungen
  • Natürliche Spracherzeugung und Datenabfrage zur Beschreibung von in Daten gefundenen Marketingerkenntnissen und zur Abfrage von Daten mit Geschäftsbegriffen
  • Datenvisualisierung, einschließlich der Unterstützung gängiger Diagrammformen (Balken-/Säulen-, Linien-/Flächen-, Torten- und geografische Karten) sowie hochinteraktiver Dashboards
  • Berichtsfunktionen zur Verteilung von Berichten an Gruppen und Einzelpersonen nach Zeitplan, auf Abruf oder im Abonnement
  • Hochgradig interaktive Dashboards und visuelle Datenuntersuchung
  • Eingebettete Analysefunktionen zur nahtlosen Integration wertvoller Erkenntnisse in den Marketingprozess
  • Sicherheitsfunktionen für die Benutzerverwaltung und -authentifizierung sowie die Überprüfung des Plattformzugriffs
  • Data Governance für die Verwaltung und Kontrolle von Marketingdatenströmen
  • Datenkataloge für den schnellen Zugriff auf die benötigten Analyseinhalte
  • Cloud-Unterstützung

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Wir können helfen

6 Gründe für Investitionen in BI für das Marketing

Wirksame Marketingkampagnen

Mit Hilfe von BI-Tools können Marketingspezialisten die Wirksamkeit von Werbemaßnahmen messen und die am besten funktionierenden Strategien sowie verbesserungswürdige Bereiche für Produkte mit geringem Absatz ermitteln und ihre Upsell- und Cross-Sell-Kampagnen effektiv durchführen.

Verbessertes Kundenerlebnis

Umfassende Omnichannel-Kundeneinblicke, die von BI-Software geliefert werden, ermöglichen es Marketingteams, maßgeschneiderte Angebote für die Zielgruppe bereitzustellen, jede Kundeninteraktion zu personalisieren und das beste Kundenerlebnis zu bieten, um die Kundentreue und den CLV zu steigern.

Gezielte Demografien

BI-Software ermöglicht eine effektive Kundensegmentierung und eine genaue Verfolgung des Customer Lifetime Value und hilft Marketingfachleuten, sich auf die profitabelsten Kunden zu konzentrieren, neue Kundensegmente rechtzeitig zu identifizieren und hochwertige Kunden zu binden.

Optimierte Marketingausgaben

Mit Hilfe von BI-Tools kann ermittelt werden, wie sich Werbung, Werbeaktivitäten und durchgeführte Marketingkampagnen auf das Endergebnis auswirken. Auf diese Weise können Marketingteams die effektivsten Marketingaktivitäten umsetzen und Bereiche ermitteln, in denen Marketingteams Kosten einsparen können.

Verbesserte Benutzerproduktivität

Durch die Automatisierung manueller, sich wiederholender Aufgaben (Dateneingabe und -bereinigung, Berichterstellung) können Marketingfachleute ineffiziente Engpässe vermeiden, wichtige Geschäftsabläufe priorisieren und mehr Zeit für Aktivitäten mit hoher Priorität haben.

Verbesserte Datensicherheit und Compliance

Integrierte Datensicherheits- und Governance-Funktionen unterstützen Marketingspezialisten dabei, den Speicherort von Geschäftsdaten zu ermitteln, Daten-Workflows zu verfolgen und den Datenzugriff entsprechend den Benutzerrollen zu steuern, um Datenverlust, Manipulation und die Offenlegung sensibler Daten zu verhindern.

Häufige Herausforderungen bei der Einführung von Marketing-BI und wie man sie bewältigt

Probleme mit der Datenqualität

Daten von geringer Qualität, die Duplikate, Fehler und Unstimmigkeiten enthalten, erschweren und verlangsamen den Analyseprozess und beeinträchtigen die Gültigkeit der Ergebnisse.

Probleme mit der Datenqualität

Daten von geringer Qualität, die Duplikate, Fehler und Unstimmigkeiten enthalten, erschweren und verlangsamen den Analyseprozess und beeinträchtigen die Gültigkeit der Ergebnisse.

Einrichten eines umfassenden Datenqualitätsmanagementprozesses, der dazu beiträgt, Datenrisiken zu mindern:

  • Ernennen Sie ein spezielles Komitee, um den Prozess des Datenqualitätsmanagements zu steuern.
  • Einrichten eines effektiven Datenqualitätsrahmens in Übereinstimmung mit den Datenqualitätszielen des Unternehmens.
  • Einsatz von Datenqualitätsmanagement-Software zur Automatisierung der Profilerstellung, Standardisierung und Transformation von Daten.
  • Stellen Sie sicher, dass Mitarbeiter, die mit Daten arbeiten, die Bedeutung einer angemessenen Datenqualität verstehen und sich aktiv an Datenqualitätsmanagementaktivitäten beteiligen.
BI-Probleme bei der Selbstbedienung

Self-Service-Tools, die ohne entsprechende Fachkenntnisse und Vorsichtsmaßnahmen eingesetzt werden, führen zur Offenlegung sensibler Daten, unkontrollierten Softwareimplementierungen, hohen Lizenzkosten und ungenauen Analyseergebnissen.

BI-Probleme bei der Selbstbedienung

Self-Service-Tools, die ohne entsprechende Fachkenntnisse und Vorsichtsmaßnahmen eingesetzt werden, führen zur Offenlegung sensibler Daten, unkontrollierten Softwareimplementierungen, hohen Lizenzkosten und ungenauen Analyseergebnissen.

Bevor Sie Self-Service-BI-Software implementieren, sollten Sie eine solide Data-Governance-Strategie entwickeln. Um die Datensicherheitsrisiken zu minimieren und sicherzustellen, dass die Analyseergebnisse verwertbar sind, sollten Sie die Implementierung wirksamer Datensicherheitswerkzeuge und -verfahren in Betracht ziehen:

  • Rollenbasierter Datenzugriff und mehrstufige Benutzerauthentifizierung
  • Dynamische Datenmaskierung, End-to-End-Verschlüsselung und Kennzeichnung sensibler Daten
  • Kontinuierliche Überwachung der Benutzeraktivitäten
  • Reguläre Risiko- und Schwachstellenbewertungen
  • Kompletter Datenprüfpfad
Probleme der Benutzerakzeptanz

Nach der BI-Implementierung verwenden die Endbenutzer weiterhin die vertrauten Tools, so dass neue Funktionen und verbesserte Datenfunktionen nutzlos sind.

Probleme der Benutzerakzeptanz

Nach der BI-Implementierung verwenden die Endbenutzer weiterhin die vertrauten Tools, so dass neue Funktionen und verbesserte Datenfunktionen nutzlos sind.

Um die Erfolgschancen von BI-Marketinginitiativen zu verbessern, sollten Sie eine Strategie für das Veränderungsmanagement entwickeln, die Aktivitäten umfasst, die dazu beitragen, die Bedenken Ihrer Mitarbeiter auszuräumen und sie auf die Veränderung vorzubereiten:

  • Bewertung der Veränderungsbereitschaft, um festzustellen, wie gut das Unternehmen mit den bevorstehenden Änderungen an Systemen, Prozessen, Organisationsstruktur, Rollen und Zuständigkeiten umgehen wird.
  • Maßgeschneiderte Schulungen für Endnutzer, um ihnen die erforderlichen BI-Fähigkeiten und -Erfahrungen zu vermitteln.
  • Kommunikationspläne, die darauf abzielen, die Vorteile von Business-Intelligence-Software zu erläutern und zu zeigen, wie man sich in der neuen BI-Umgebung zurechtfindet.
  • Kommunikationskanäle zur rechtzeitigen Unterstützung der Endbenutzer, zur kontinuierlichen Überwachung der Benutzeraktivitäten und des Feedbacks sowie zur rechtzeitigen Erkennung von Akzeptanzproblemen und Benutzerwiderstand.

Kostenfaktoren für die BI-Implementierung

Datenquellen - ihre Anzahl, Integrationsflexibilität, Einsatzumgebung

Daten für die Analyse - ihre Menge, Aktualisierungshäufigkeit, Struktur, Variabilität und ihr Format

Ausgangsdatenqualität und Anforderungen an die Datenqualität

Komplexität der Datenspeicherungsschicht, insbesondere die Verfügbarkeit eines Unternehmensdatenlagers, von Data Marts und ergänzenden Datenspeichern

Komplexität der Datenanalyse, einschließlich der Anzahl der Einheiten, Komplexität des Datenflusses, ML- und KI-Tools, Analyse-Streaming und Echtzeit-Datenanalyse

Anforderungen an Datenvisualisierung und Berichterstattung, einschließlich eingebetteter Berichte, Self-Service-BI und benutzerdefinierter Visualisierung

Mobile Unterstützung

Anforderungen an die Datensicherheit und die Einhaltung von Vorschriften

Cost factors

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Implementierung von BI für datengesteuertes Marketing

Da das Marketing zunehmend datengesteuert ist, ist BI für Marketingspezialisten unverzichtbar geworden. Unternehmen nutzen die von BI-Software abgeleiteten analytischen Erkenntnisse branchenübergreifend, um den Entscheidungsprozess zu straffen, Marketingtrends zu erkennen, erfolgreiche Marketingkampagnen zu entwerfen, die Kundenbindung zu erhöhen und einen hohen ROI zu erzielen. Dennoch ist die BI-Implementierung mit zahlreichen Herausforderungen verbunden. Wenn Sie also eine effektive Marketing-BI-Lösung wünschen, die Ihrem Unternehmen von Anfang an einen Wettbewerbsvorteil verschafft, sollten Sie Itransition um Unterstützung bitten.

Business Intelligence Dienstleistungen und Lösungen

Dienst

Business Intelligence Dienstleistungen und Lösungen

Dienstleistungen zur Datenvisualisierung

Dienst

Dienstleistungen zur Datenvisualisierung

Dienst

Fallstudien

Business Intelligence-Architektur: Schlüsselkomponenten, Vorteile und BI-Team

Einblicke

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Self-Service-BI: Anwendungsfälle, Funktionen und zu berücksichtigende Plattformen

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Business Intelligence im Einzelhandelssektor:
Hauptanwendungsfälle, Vorteile und Plattformen

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Business Intelligence für das Finanzwesen: Funktionen, Tools und Integrationen

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