Conversion Rates von bis zu 10 Prozent und mehr. Werbung, die alle erreicht und sogar aufbewahrt wird. Das Print-Mailing – ein klassischer Kanal, der heute total digitalisiert ist und sich in die digitale Marketing-Planung und die Customer Journey einfügt. So modern, dass auch große Online-Player inzwischen auf das Print-Mailing setzen.
Herzlich willkommen zu Ein-Mail-Eins, dem Podcast für Dialogmarketing per Print-Mailing, powered by Deutsche Post. In den Episoden #1 bis #8 begrüßt der Marketingexperte Michael Trautmann seine Gäste aus Unternehmen und Agenturen, aus der Wissenschaft – und natürlich auch von der Deutschen Post und ihren Partnerunternehmen.
Ab Episode #9 begrüßt der Journalist Raoul Fischer als Host seine Gäste. Sie reden über ihre Erfahrungen und erfolgreiche Praxis-Beispiele. Sie diskutieren aktuelle Zahlen und Entwicklungen aus dem Markt und darüber, wie die Zukunft des Dialogmarketings aussehen kann. Es geht um das, worauf es heute bei der direkten Kundenansprache ankommt.
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#16 Wie intelligente Produktempfehlungen den Warenkorb steigern – mit Dominik Romer, Adnymics
Ein-Mail-Eins - Der Print-Mailing Podcast
29 minutes
3 years ago
#16 Wie intelligente Produktempfehlungen den Warenkorb steigern – mit Dominik Romer, Adnymics
„Kunden, die diesen Artikel angesehen haben, haben auch diese Produkte angesehen“ – Plattformen und Online-Händler wie Amazon & Co. werten Kundenmerkmale und -Informationen in Nanosekunden aus, um über Produktempfehlungen den Warenkorb zu erhöhen. Dahinter stecken trainierte Algorithmen, einfache künstliche Intelligenz – Machine Learning. Und das könnt auch Ihr einfach und kostengünstig für den Printbereich nutzen. Dominik Romer, Gründer und Geschäftsführer von Adnymics, erklärt, wie Ihr die Individualisierung von Print-Mailings und Paketbeilagen durch Machine Learning deutlich erleichtert und verbessert. Anders gesagt: Algorithmen übernehmen konkrete Aufgaben und können die Conversion Rate auch mal verdoppeln. Romer gibt Euch Tipps, wie Ihr Angebote erfolgreich individualisiert, was Ihr bei der Umsetzung beachten solltet – und wo die Grenzen von Machine Learning liegen.
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