5 Möglichkeiten, Big Data, KI und Blockchain zusammenzuführen, schließt endlich eine ungeheuerliche Marketinglücke

Eine der größten Herausforderungen für Marketer heute ist die Kundengewinnung und -bindung, sagt Adam Mittelberg ist Chief Marketing Officer von DataBlockChain.io .

Der Schlüssel sowohl zur Neukundengewinnung als auch zur Bindung bestehender Kunden ist der Besitz der kritischen Daten, die Ihnen helfen können, effektiv mit den höchstqualifizierten Kontakten zu kommunizieren und zweitens die Bedürfnisse Ihrer Bestandskunden zu identifizieren, um eine langfristige Bindung zu fördern.

Leider ist die heutige Datenindustrie sowohl viel zu kompliziert als auch stark fragmentiert und bietet eine verwirrende Flut von Auswahlmöglichkeiten, die Werbetreibende überfordern, die diese geschäftskritischen Informationen dringend benötigen. Das bestehende Datenmarketing-Ökosystem aus Eigentümern, Managern und Maklern von Daten- und Direktmarketinglisten ist äußerst ineffizient und oft ineffektiv, was Unternehmen unzählige Millionen an unnötiger Zeit und Geld kostet und noch mehr an Chancenverlusten.

Daten sind das Rückgrat des digitalen und traditionellen Marketings

Angesichts der fundamentalen Tatsache, dass Daten das Rückgrat sowohl der digitalen Werbung und des Marketings als auch des traditionellen Direktmarketings sind, haben sich Marketingspezialisten jedoch nur schwer mit dem gekämpft, was der Markt zum Guten oder zum Schlechten bieten konnte. Die weltweiten Werbeeinnahmen beliefen sich 2017 auf 591 Milliarden US-Dollar (493,50 Milliarden €), wovon 209 Milliarden (174,52 Milliarden €) auf digitale Werbung entfielen.

Das Rätsel um effektive Datenquellen wird immer seltener, da der Bedarf an – und die tatsächliche Abhängigkeit von – Daten immer wichtiger wird. Die steigende Nachfrage nach Big-Data-Quellen, die hochwertige und vollständige Daten liefern, ist im heutigen digitalen Zeitalter sprunghaft angestiegen.

Leider sind es die grundlegenden Big-Data-Quellen, die für Marketer den Kern des Problems darstellen. Heutzutage muss eine Einzelperson, ein Unternehmen oder eine Marke, die einen bestimmten Datensatz erwerben möchte, viel Zeit und Ressourcen aufwenden, um Quellen zu finden, die ihrer Zielgruppe entsprechen, Kosten verhandeln und Datenschutzstandards für die Übertragung der Daten festlegen.

Dies führt zu Qualitätseinbußen und doppelten Datensätzen. Diese drei Herausforderungen machen es nicht nur äußerst kostenintensiv, die verschiedenen Parameter zu identifizieren und zu erfassen, die für die Zusammenstellung des genau benötigten Datensatzes erforderlich sind, sondern schaffen für kleine und mittelständische Unternehmen eine tatsächliche Barriere für den Eintritt in den Datenmarkt.

Ebenso problematisch ist der Versuch, heute Einnahmen aus vorhandenen Datensätzen zu erzielen, mit seinen eigenen einzigartigen Herausforderungen. Der erste ist der Zeit- und Kostenaufwand, um Datenkarten und Sicherheiten für die Monetarisierung durch den Dateneigentümer zu erstellen. Gleichzeitig müssen sie die richtige Organisation oder den richtigen Marktplatz mit der größten Reichweite ermitteln – eine, die die größte Nachfrage nach ihren Daten darstellt.

Die zweite große Herausforderung ist Integrität und Verantwortlichkeit. Dateneigentümer vertrauen nicht darauf, dass externe Organisationen ihre Daten ordnungsgemäß speichern, verwalten und monetarisieren. Die letzte große Sorge betrifft die Sicherheit der Speicherumgebung. Datenmissbrauch und mangelnde Transparenz im Geschäftsmodell der Umsatzbeteiligung sind zugrunde liegende Befürchtungen, die einen Listeninhaber letztendlich davon abhalten werden, seinen/ihren einzigartigen Datensatz zum Kauf anzubieten.

Was ist also bei all den in der Big-Data-Branche grassierenden Problemen erforderlich, um diese wichtige Facette auf Kurs zu bringen? Im Folgenden sind fünf Gründe aufgeführt, warum die Zusammenführung von Big Data, künstlicher Intelligenz (KI) und Blockchain-Technologie das datengesteuerte Marketing weltweit und branchenübergreifend revolutionieren wird:

1. Ermächtigung. Ein Blockchain-basiertes System ermöglicht Anbietern von Datenquellen, ihre Daten zu monetarisieren und die Nachfrage besser zu kapitalisieren, sodass Anbieter von Datenquellen auf den großen globalen Markt zugreifen können. So wie eBay Anbietern physischer Produkte einen Marktplatz bietet, kann ein Blockchain-basierter digitaler Marktplatz Wachstumspotenzial für Anbieter von Datenquellen jeder Größe schaffen und gleichzeitig die Eintrittsbarrieren in die Branche verringern.
2. Transparenz. Ein Blockchain-Ansatz bietet Datenanbietern volle Transparenz, Rückverfolgbarkeit und Überprüfbarkeit und überwindet viele der Hindernisse, mit denen Datenanbieter derzeit auf dem bestehenden Markt konfrontiert sind. Jeder, der im Big-Data-Bereich tätig war, weiß, dass doppelte Daten, falsche Daten und fragwürdige Beschaffung bedauerlich sind Branchenwahrheiten. Ein Blockchain-basierter Ansatz bietet jedoch vollständige Transparenz, sodass Käufer vor dem Kauf sehen können, wo sich die Daten befanden und woher sie stammten.
3. Vertrauen. Ein transparenteres Überprüfungs- und Bewertungssystem für Daten wird die Vertrauensbildung zwischen dem Endnutzer und den Datenquellen verbessern. Derzeit sind die meisten Datenkäufe praktisch blinde Transaktionen, bei denen Käufer nicht wirklich wissen, welche Art von Daten sie erhalten, bis sie sie tatsächlich kaufen, da kein Anbieter die Daten jemals preisgeben würde, bevor das Geld den Besitzer wechselt. Sobald Sie die Daten haben, liegt es an Ihnen, deren Qualität zu bestimmen, aber bis dahin ist das Geld ausgegeben. Anstatt dieser archaische Prozess, der zu wünschen übrig lässt, ist ein 3. ^rd Das Party-Scoring-System verbessert die Qualität und das Vertrauen in den Markt, erleichtert mehr Transaktionen und führt zu einem insgesamt höheren Vertrauen in die Branche als Ganzes. Wenn Unternehmen und Verbrauchern qualitativ hochwertige und verifizierte Daten zur Verfügung gestellt werden, die extern geprüft und bewertet werden, können falsche oder veraltete Daten reduziert oder sogar eliminiert werden – ein erhebliches Problem, das die Branche derzeit beschäftigt.
4. Vereinfachung. Durch die Vereinfachung und Zusammenfassung von weltweiten Datentransaktionen in einer einzigen Verkaufsstelle wird das Ergebnis eine Amazon . sein -ähnlicher Marktplatz, wo Skaleneffekte und Datenaggregation einen reibungsloseren, saubereren und einfach besseren Checkout-Prozess ermöglichen; mehr Datenhandel weltweit schaffen. Ein notwendiges Mittel zu diesem Zweck ist es, den Endbenutzern eine vereinfachte, benutzerfreundliche und robuste Schnittstelle mit einem schnellen und sicheren Zahlungssystem zwischen dem Unternehmen oder der Einzelperson und den Datenquellen bereitzustellen.
5. Künstliche Intelligenz. “ Smart Indexing“-Engines nutzen jetzt Predictive Analytics (eine Art künstliche Intelligenz, die Datenanalyse und maschinelles Lernen verwendet) für „Confidence Scoring“, um kontinuierliche und in Echtzeit genaue Daten bereitzustellen. Basierend auf den unmittelbaren Geschäftsbedingungen ermöglicht dies Datensätze, die eine einzelne Person sein, die mit allen Parametern übereinstimmt, oder Millionen von Datensätzen, die mit den gewünschten Parametern übereinstimmen.

Letztendlich nivelliert die Demokratisierung von Big Data die Wettbewerbsbedingungen für Daten, indem sie allen Unternehmen und Einzelpersonen die umfassendste Marketingdatenlösung zur Verfügung stellt. Es bietet eine robuste Schnittstelle zwischen dem Unternehmen oder der Einzelperson und den Datenquellen. Die Backend-Systeme gewährleisten volles Vertrauen in die Datenqualität für den Endbenutzer sowie die transaktionale Finalität für die Datenanbieter.

Der Autor dieses Blogs ist Adam Mittelberg,  CMO von   DataBlockChain.io

Über den Autor:

Adam Mittelberg ist CMO von  DataBlockChain.io, ein Media Direct, Inc. Partnerunternehmen an der Spitze der Demokratisierung von Big Data und der Angleichung der Wettbewerbsbedingungen für Daten. Er beaufsichtigt die umfassendste Marketingdatenlösung, die allen Unternehmen und Einzelpersonen zur Verfügung steht, mit einer robusten Schnittstelle zwischen Benutzern und Datenquellen und einem transparenten Backend-System, das Datenqualität, Vertrauen und Transaktionsendgültigkeit gewährleistet.