Wichtige Erkenntnisse aus Snowflakes Accelerate-Events für Handel und Konsumgüter sowie Werbung, Medien und Unterhaltung

Unternehmen verschiedenster Branchen erreichen durch den Einsatz von Daten und KI eine beispiellose Effizienz und Skalierbarkeit sowie robuste Compliance. Bei den jüngsten virtuellen Veranstaltungen von Snowflake für Branchen, Accelerate Retail & Consumer Goods in Partnerschaft mit Microsoft und Accelerate Advertising, Media & Entertainment hörten die Teilnehmenden, wie branchenführende Unternehmen Innovationen, Geschäftseinblicke, Kundenerfahrungen und mehr mit leistungsstarken Unternehmens-KI- und Datenstrategien beschleunigen. 

Snowflake-Expert:innen, Kundenunternehmen, Partnerunternehmen und Führungskräfte stellten strategische Einblicke, praktische Tipps, Best Practices und Demos für wichtige Anwendungsfälle in der Branche bereit. Hier einige wichtige Erkenntnisse aus beiden Veranstaltungen.

Accelerate Retail & Consumer Goods

1. Handels- und Konsumgüterunternehmen nutzen Daten immer kreativer, um Verbraucherpräferenzen zu verstehen – durch Social Media, Data Collaboration und den Einsatz von Data Marketplaces von Drittanbietern, um Customer 360 aufzubauen. „Wenn man darüber nachdenkt, ist die Person, die Lebensmittel und Jeans kauft, dieselbe Person, die ein Auto fährt oder ein Mobiltelefon nutzt oder Streaming-Medien konsumiert“, so Shanthi Rajagopalan, Global Head of Strategy, RCG, bei Microsoft. „Indem wir die Verknüpfung all dieser Daten zum Verbraucherverhalten nutzen, erhalten Marken eine echte Chance, die Bedürfnisse und Motivationen ihrer Verbraucher:innen noch besser zu verstehen.“

2. Für eine effektive Customer-360-Implementierung sind drei Faktoren entscheidend: eine solide Datengrundlage, Datenqualität und Data Governance sowie KI-Aktivierung zur Personalisierung der Kundenerfahrung in Echtzeit. „Schaffen Sie eine starke Datengrundlage, bauen Sie dann KI darauf auf und nutzen Sie Treue- und Kaufdaten, um Angebote zu erstellen“, so Vinay Banari, Managing Director Digital, Data and AI Consulting bei EY. „Die Datenbereitschaft – das heißt eine starke Plattform, saubere Daten und KI – sind die Faktoren, die für echte Wirkung sorgen.“

3. KI bietet Marketingexpert:innen eine riesige Chance, die manuelle Personalisierung auf KI zu übertragen. „Die meisten Marketingprogramme basieren immer noch auf veralteten Methoden wie regelbasierten Ansätzen oder Marketingkalendern, ohne die Fülle an Daten nutzen zu können, die über einzelne Kund:innen verfügbar sind“, so Alec Haase, Product Go-to-Market Leader bei Hightouch. „Diese Programme basieren auf starren Regeln, die das Kundenverhalten ignorieren und zu universellen Erfahrungen führen, die keine Kundentreue aufbauen. Darüber hinaus ist das Starten personalisierter Kampagnen anstrengend. Es braucht mehrere Personen, Teams, Tools und Dutzende von Stunden, und Marketingexpert:innen bleiben in manuellen Systemen und isolierten Entscheidungsfindungen gefangen. Wir sehen in KI eine bessere Methode für Marketingexpert:innen, um Personalisierung anzugehen und intelligenter zu arbeiten, statt härter.“ 

4. Mit KI können Marketingteams von der reinen Ausführung hin zur datengestützten Umsetzung gelangen und messbare Ergebnisse erzielen. „Die Konversionsrate ist [durch KI] um 10 % gestiegen“, so Aoife O'Driscoll, Director of Lifecycle Marketing bei Whoop. „Die Kraft dieses Modells besteht darin, dass es innerhalb weniger Wochen viel mehr erreichen kann als wir Menschen allein. Das ist phänomenal. Und diese 10 % höhere Konversion in den Geschäften dürfte 2025 zu einer Umsatzsteigerung von etwa 20 % führen.“

Accelerate Advertising, Media & Entertainment

1. Der Aufbau eines sicheren, organisierten und datenschutzkonformen Data Warehouse ist die Grundlage für eine erfolgreiche Data Collaboration durch Clean Rooms. „Indem Sie Ihre Daten an einem datenschutzkonformen sicheren Ort aufbewahren und eine wirklich gute Taxonomie dafür aufbauen, was diese Daten bedeuten, können Sie mit allen Beteiligten auf Zielgruppenseite bessere Funktionen und Onboarding-Daten entwickeln“, so Jenny Yurko, VP, Data Product Strategy bei Warner Bros. Discovery.

2. Für eine erfolgreiche Datenintegration und -analyse braucht es eine Clean-Room-Lösung, um unterschiedliche Identitätsinformationen genau zu vereinen. „Die Welt der Offline- und Online-Datasets rückt immer näher zusammen. Eine Clean-Room-Lösung mit Identity Resolution als zentrale, wichtige Komponente ist unerlässlich“, so Jon Regan, VP „Je besser Ihr Clean Room in der Lage ist, die fragmentierten Welten aus Namen, E-Mails, Telefonnummern und IP-Geräte-IDs zu einem kohäsiven Identitätsdiagramm zusammenzufügen, desto wahrscheinlicher wird Ihre Implementierung ein Erfolg.“ 

3. Um Data Clean Rooms erfolgreich für die Zusammenarbeit zu nutzen, braucht es klar definierte Ziele, ein klares Verständnis der Rechte und Einschränkungen des Datenschutzes sowie ein Bekenntnis zu Compliance und Datenschutz. „Das Verständnis des Anwendungsfalls, der gewünschten Daten und der gewünschten Ergebnisse, einschließlich der Frage, wie Sie diese Daten nutzen werden, wirft eine Reihe von Fragen auf“, so Reese Solberg, Managing Director und US Data Privacy Leader bei EY. „Welche Rechte haben Sie an diesen Daten? Welche Verpflichtungen sind mit diesen Daten verbunden, ebenso wie mit anderen Unternehmen oder Einrichtungen, mit denen Sie möglicherweise zusammenarbeiten? Sobald Sie diese Aspekte verstanden haben, können Sie mit der Definition der Anforderungen für das Tool oder die Lösung beginnen. Dann können Sie bewerten, ob [Sie] diesen Clean Room nutzen können. Letztlich geht es darum, Ihre wichtigsten Geschäfts- und Compliance-Anforderungen zu definieren, um Ihre Werkzeugauswahl zu steuern.“ 

4. Snowflake Data Clean Rooms ermöglichen kollaborative, transparente Datenanalysen. „Eines der großartigen Dinge an Snowflakes Data Clean Rooms ist ihre Transparenz und Flexibilität“, so .Joe Zucker, Senior Manager Marketing Analytics, bei Indeed.com.: „Abfragen können in SQL geschrieben werden und alle, die an einem Projekt arbeiten, können sie sehen. Als Werbetreibender schreiben wir die Abfrage manchmal, und manchmal schreibt der Publisher die Abfrage. Aber in beiden Fällen können wir immer sehen, wie die Annahmen, Regeln und Syntax aussehen, sodass wir eine vereinbarte Sicht darauf haben, wie wir diese Kampagne analysieren werden.“  

Die Redner gaben außerdem Einblicke in die Pläne einer Unternehmensdatenarchitektur, wie Kunden KI/ML zur Effizienzsteigerung nutzen und wie Unternehmen ihre geschäftskritischen Workflows beschleunigen.

Haben Sie die Veranstaltungen verpasst? Sie können sie sich weiterhin on demand ansehen: Accelerate Retail & Consumer Goods und Accelerate Advertising, Media & Entertainment.