Marketing Analytics Summit
DIE Konferenz für Digital Analysts
Berlin, 18.- 19. November

Partners

Next. Level. Analytics. Knowledge.

Was ist der Marketing Analytics Summit?

Ein ganz neues Konferenzformat, das aus Vorträgen, Teilnehmerdiskussionen und -aktionen besteht. Hier treffen Sie Kollegen und Experten, die den Unterschied machen. Hier lernen Sie alles, was wichtig ist um datengetriebenes Marketing zu meistern.

 

Wen werde ich treffen?

Digital Analysts, Marketers, Marketing Technologie Experten, Growth Hackers

 

Vervielfachen Sie Ihr Wissen und Können mit den neuesten Erkenntnissen, aktuellsten Entwicklungen und den relevantesten Beispielen datengestützten Marketings. Egal, ob Sie selbst Analyst sind oder sich auf Analysten verlassen, um Ihr Marketing zu optimieren, MAS ist die Veranstaltung, die IHNEN und Ihrem Unternehmen helfen wird, sich weiterzuentwickeln. Kollegen und Experten präsentieren und diskutieren den Einsatz von Digital Analytics, Customer Insights und künstlicher Intelligenz im Marketing. Lernen Sie eine neue Generation von Marketing-Tools, Techniken und Strategien kennen und vernetzen Sie sich mit Entwicklern und Anwendern.

Themenschwerpunkte der diesjährigen Konferenz sind:

 

 

  • Data Strategy & Governance 
    • Data Driven Culture
    • Datenarchitektur und -management
    • Data Literacy
    • Data Privacy
    • Datenqualität
  • Technology & Tools 
    • Tracking & Analytics Tools
    • Neue Technologien & deren Implementierung
    • Make or Buy Entscheidungen (Tools & Datenhaltung)
  • KPIs, Dashboard & Visual Analytics 
    • KPI Definition und Steuerung
    • Graphische Darstellung von Daten/KPIs
    • Reporting
  • Marketing Analytics & Applications
    • Machine Learning & AI Anwendungen im Marketing
    • Mulitvariate Analysemethoden
    • Personalisierung im Marketing
    • Social Media Analytics
    • Customer Journey Analysen
    • Kampagnenauswertung und -optimierung
    • Marketingattribution

MARKETING ANALYTICS SUMMIT IN ZAHLEN

Unsere 17-jährige Konferenz-Geschichte beim Austausch von Wissen über Marketinganalysen

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Testimonials

Was sagen unsere Teilnehmer zum Marketing Analytics Summit

ProSiebenSat.1 Media
Das erste mal dabei gewesen und es war ein Super Erlebnis: spannende Vorträge, beeindruckende Speaker, perfektes Networking. Ich komme wieder.
Shirtinator
Vermutlich die beste Gelegenheit des Jahres, sich im Bereich Digitale Analyse auf den neuesten Stand zu bringen. Hier ist die Branche versammelt!
NZZ News
Endlich eine Konferenz ohne Produktwerbung!
SportScheck GmbH
Viele interessante Sprecher mit interessanten Themen, die ein breites Spektrum abbilden.
Audi Business Innovation
Der Marketing Analytics Summit bietet dem Fachpublikum einen Rahmen, um sich über praxisnahe Themen auszutauschen, von anderen Erfahrungen zu lernen und mit vielen mitgenommenen Inspirationen das Tagesgeschäft aufzubrechen.

Workshops

Intensives Lernen. Für mehr Wachstum.

Martin Szugat
Mittwoch, 20. November 2019
Data Thinking for Marketing & Sales mit Martin Szugat
Martin Szugat
Datum:
Mittwoch, 20. November 2019
Time:
09:00 - 17:00
Preis:
895 €
Data Thinking for Marketing & Sales mit Martin Szugat

Die Workshopplätze sind limitiert – sichern Sie sich ihren Platz rechtzeitig!

Zielgruppen:

  • Data Scientists und Datenanalysten, welche die Data Science erfolgreich in ihrem Unternehmen etablieren und vorantreiben möchten
  • Fach- und Führungskräfte, welche ihr Unternehmen zu einem Data-Driven Business entwickeln möchten.
  • Projekt- & Produktverantwortliche, welche bereits datengetriebene Lösungen entwickeln und die Entwicklung beschleunigen und fokussierenmöchten.

Zielsetzungen:

  1. Erfahren Sie, was die kritischen Faktoren für eine erfolgreiche Datenstrategiesowie ein datengetriebenes Unternehmensind.
  2. Lernen Sie die Methode des Datenstrategie-Designskennen, um eigenständig eine individuelle Datenstrategie für Ihr Unternehmenzu entwickeln.
  3. Entdecken Sie die vielfältigen Möglichkeiten von analytischen Lösungen und finden Sie heraus, wie Sie Analytics-Projekte effizient und effektiv konzipieren, evaluieren und priorisieren.

Inhalte:

Datengetriebene Unternehmen punkten gegenüber ihren Wettbewerbern mit einer durchschnittlichen 6% gesteigerten Produktivitätund Effizienz (laut einer Studie des renommierten Massachusetts Instituts of Technology). Um diesen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, bedarf es allerdings einer durchdachten und individuellen Datenstrategie. Weder reicht es aus, Data Scientists und Data Engineers einzustellen, um ein eigenes Data Lab aufzubauen, noch genügt es, teure Technologien für Machine Learning, Deep Learning und Artificial Intelligence einzukaufen oder im Sinne von Big Data riesige Data Lakes anzuhäufen. Ohne eine klare Zielsetzung und einen Fahrplan zur Erreichung der Zielewird das Data Science-Team ziellos agieren, die Technologie stillstehen und die Daten ungenutzt bleiben. In der Summe verlieren Unternehmen dadurch doppelt Geld: sie geben unnötig Geld für Ressourcenaus, die sie nicht benötigen, und die positiven Effekte von potentiellen Analytics-Lösungen wie Umsatzsteigerung oder Kostenreduktionbleiben aus bzw. treten erst mit erheblicher Verzögerungein.

Mit Design Thinking existiert ein etablierter Ansatz, um aus Anwender- bzw. Kundenperspektive die relevanten Herausforderungen zu identifizierenund innovative Lösungen zu konzipieren. Das Data Thinking erweitert diesen Ansatz um Aspekte der Data Science, um datengetriebene Lösungen zu entwerfen. Mit der Methode des Datenstrategie-Designs stellt die Strategieberatung Datentreiber kostenlose Visualisierungswerkzeuge(„Canvas“) und einen erprobten Prozesszur Verfügung, um in interdisziplinären Teams (bestehend aus Data Science, IT und Fachabteilung) schnell die für ein Unternehmen kritischen Anwendungsfälle zu erkennenund machbare Lösungen zu entwickeln. Das Ergebnis des Data Thinkings ist ein Fahrplan zur Steigerung des analytischen Reifegrads des eigenen Unternehmens sowie konkrete Konzepte für die Realisierung erster Lösungen. Auf Basis dieser Datenstrategie können Sie direkt ableiten, welche Ressourcen – Mitarbeiter, Technologien und Datenquellen – sie tatsächlich benötigen.

Der eintägige Workshop „Data Thinking“ bietet Ihnen anhand von zahlreichen realen Beispielen und praktischen Übungeneinen schnellen Einstieg in die Themen Design Thinking und Datenstrategie. Am Ende des Tages sind Sie in der Lage, selbstständig Datenstrategien zu entwickeln und zu bewerten und die Canvas-Werkzeuge Datenstrategie, Datenlandschaft und Analytik-Reifegrad mit Ihrem Team anzuwenden. Die Methode des Datenstrategie-Designs wird Ihnen helfen, Ihr Unternehmen schneller datengetrieben voranzubringen und Risiken sowie Unsicherheiten möglichst früh zu minimieren.

Ablauf:

09:00 Uhr
Vorstellung der Ziele, Agenda und Teilnehmer

09:15 Uhr
Vortrag I: Überblick über datengetriebene Geschäftsmodelle und Prozesse sowie Einblick in die Methode des Datenstrategie-Designs und des Design Thinking-Ansatzes

10:30 Uhr – Pause

11:00 Uhr
Praxis I: Analytische Anwendungsfälle mit dem Business Model Canvas identifizieren sowie mit dem Analytik-Reifegrad Canvas priorisieren

12:30 Uhr – Mittagessen

13:30 Uhr
Praxis II: Anwender- & Kundenbedürfnisse mit dem Value Proposition Canvas konkretisieren sowie analytische Lösung mit dem Datenstrategie Canvas spezifizieren

15:00 Uhr – Pause

15:30 Uhr
Praxis III: Datenquellen und -lücken mit dem Datenlandschaft Canvas erkunden sowie Fahrplan zur Umsetzung der analytischen Lösung definieren

16:45 Uhr
Offene Feedback- & Fragerunde

17:00 Uhr – Ende

 

Trainer:

Mit seiner Strategieberatung Datentreiberunterstützt Martin Szugat Unternehmen beim digitalen Wandel zu datengetriebenen Geschäftsmodellen und -prozessen– im Rahmen von Strategie-Workshops und Seminaren. Zu seinen Kunden zählen Unternehmen wie ProSiebenSat1, Nestlé, TecAlliance, Süddeutsche Zeitung und GfK. Seine Methode des Datenstrategie-Designs wenden zahlreiche Unternehmen branchen- und fachübergreifend an, um für das eigene Unternehmen oder ihre Kunden analytische Lösungen zu konzipieren und erfolgreiche Datenstrategien zu entwickeln.

Vor Datentreiber war Martin Szugat Gesellschafter und Geschäftsführer von SnipClip, einer Agentur für Social Media Marketing & Analytics-Lösungen. Der studierte Bioinformatiker hat im Bereich Machine Learning und Data Mining geforscht sowie als freiberuflicher Fachautor und IT-Berater gearbeitet. Seit 2014 betreut er als Programmdirektor die Predictive Analytics World-Konferenzen in Deutschland..

Beispiele von Präsentationsunterlagen sowie Videoaufnahmen von Vorträgen finden Sie hier:

Kundenstimmen

„Nestlé sieht in der Weiterbildung der Mitarbeiter einen wesentlichen Erfolgsfaktor für den digitalen Wandel im Unternehmen. Bei dem zweitägigen Datentreiber-Seminar „Data-Powered Marketing“ lernen unsere Mitarbeiter, wie sie Daten strategisch und operativ verwerten, um relevante Inhalte zu identifizieren, sie auf den passenden Kanälen zu verteilen und die Kampagnen optimal zu steuern. Martin Szugat überzeugte die Teilnehmer durch die vielen praktischen Übungen sowie zahlreiche anschauliche Beispiele.“

Sarah von Mitzlaff, Group Brand Manager bei Nestlé Deutschland AG

„Als Spezialisten in der Kundenanalyse unterstützen wir unsere Klienten dabei, wertvolle Insights aus Daten zu generieren. Martin Szugat hat unseren Kollegen im Rahmen eines zweitägigen Workshops seine Methoden und Modelle erläutert. Die Canvas-Methode stellt hierbei eine exzellente Ergänzung dar, um Design Thinking in unseren Beratungsansatz zu integrieren.“

Cecilia Floridi, Geschäftsführerin der DataLab. GmbH

Jim Sterne
Mittwoch, 20. November 2019
Introduction to Artificial Intelligence for Marketing mit Jim Sterne
Jim Sterne
Datum:
Mittwoch, 20. November 2019
Time:
09:00 - 17:00
Preis:
895 €
Introduction to Artificial Intelligence for Marketing mit Jim Sterne

Der Workshop mit Jim Sterne wird auf ENGLISCHgehalten.

Die Workshopplätze sind limitiert – sichern Sie sich ihren Platz rechtzeitig!

From market research to direct mail metrics to web analytics to Big Data, the job of “marketing” has changed dramatically over time. We have arrived at a fundamental shift in marketing that is as impactful as the advent of the Internet: Artificial Intelligence and Machine Learning.

This workshop introduces marketing professionals of all ranks to the theory, the language and the practical application of these disruptive technologies.

This workshop will not teach you how to be a data scientist.

It will teach you enough about the language and implications to speak cogently with your colleagues, and determine where to apply this innovative technology first. You will also get a firm grasp on how these new tools will change your job and what you can do to remain relevant in tomorrow’s marketing department.

Key Takeaways

  • How Machine Learning Works for Marketing
  • What Machine Learning Cannot do for Marketing
  • How to Onboard AI and ML into Your Organization

This workshopis for marketing professionals who are comfortable consuming analytics outputs, but must now face a new, educational learning curve.

This workshopis for data scientists to help them understand the problem the marketing department is trying to solve and the available data sets.

This workshopis for marketing managers who must respond to the C-level insistence that the marketing department “get with the times” (management by in-flight magazine).

This workshopis for those who need to survive in these changing times even though they are not data scientists, algorithm magicians, or predictive analytics statisticians.

Each participant will receive a copy of Jim’s book.

Instructor

Jim Sterne, Founder, Marketing Analytics Summit

Jim Sterne has been in data processing since 1979, an online marketing consultant since 1993, and an online marketing analytics consultant since 2000. Sterne focuses on proving the value of digital communication as a medium for creating and strengthening customer relationships. He is the founding president of the Digital Analytics Association and producer of the eMetrics Summits. Sterne was named one of the 50 most influential people in digital marketing by the United Kingdom’s premier interactive marketing magazine and one of the top 25 Hot Speakers by the National Speakers Association, to which he credits his degree in Shakespeare. He has consulted to some of the world’s largest companies; lectured at MIT, Stanford, USC, Harvard, and Oxford; and sat on a plane to Las Vegas grading the CRM strategy plans of a Nigerian mobile phone company for a course he taught in Singapore produced by a training company in Shanghai. Sterne is the author of 15 books on online marketing and analytics including his latest, “Artificial Intelligence for Marketing: Practical Applications” (Wiley, August, 2017)

Dean Abbott
Mittwoch, 20. November 2019
Predictive Analytics for Practitioners mit Dean Abbott
Dean Abbott
Datum:
Mittwoch, 20. November 2019
Time:
09:00 - 17:00
Preis:
895 €
Predictive Analytics for Practitioners mit Dean Abbott

Der Workshop mit Dean Abbott wird auf ENGLISCH gehalten

Die Workshopplätze sind limitiert – sichern Sie sich Ihren Platz rechtzeitig!

Intended Audience:

  • Practitioners: Data Analysts who would like a introduction to data science including dozens of principles to assist in building machine learning models.
  • Technical Managers: Project leaders, and managers who are responsible for leading teams of data scientists and want to understand what data scientists do.

Knowledge Level: Familiarity with the basics of statistics.

Workshop Description:
Predictive Analytics for Practitioners

Predictive analytics has moved from a niche technology used in a few industries, to one of the most important technologies any data-driven business needs. Because of the demand, there has been rapid growth in university programs in machine learning and data science. These teach the science well, but do not describe the “art” of predictive analytics, which includes practical tradeoffs when data is imperfect.

This workshop will cover the practical considerations for using predictive analytics in your organization through the six stages in the predictive modeling process as summarized in CRISP-DM:

  1. Business Understanding – how to define problems to solve using predictive analytics
  2. Data Understanding – how to describe the data
  3. Data Preparation – how and why to create derived variables and sample data
  4. Modeling – the most important supervised and unsupervised modeling techniques
  5. Evaluation – how to match modeling accuracy with business objectives to select the best model
  6. Deployment – how to use models in production

Practical tips are given throughout the workshop including:

  • Which transformations of data should be used for which algorithms?
  • Which algorithms match what kinds of problems?
  • How does one measure model accuracy in a way that makes sense for the business?
  • How does one avoid being fooled with predictive models, thinking they are behaving well when in reality they are brittle and doomed to fail?

Case studies that illustrate principles will be used throughout the workshop, drawn from Mr. Abbott’s more than 30 years of practical experience solving problems in both the private sector and public sector. The techniques are software independent, but Mr. Abbott will demonstrate solutions using an open source software package.

Every registered attendee will receive a copy of Mr. Abbott’s book “Applied Predictive Analytics”

This workshop will benefit anyone who has worked with data­­—whether in spreadsheets, statistics programs, R, Python, or other software—and would like to learn the practical side of predictive analytics.

All attendees will receive a course materials workbook containing more than 200 slides and an official certificate of completion at the conclusion of the workshop.

Workshop Schedule:

  • 09:00
    • Workshop program starts: Overview, Data Understanding
  • 10:30 – 11:00
    • Morning Coffee Break
  • 11:00 – 12:30
    • Data Preparation
  • 12:30 – 13:30
    • Lunch
  • 13:30 – 15:00
    • Classification Models and Model Evaluation
  • 15:00 – 15:30
    • Afternoon Coffee Break
  • 15:30 – 17:00
    • Regression Models; Model Deployment
  • 17:00
    • End of the Workshop

Instructor:

Dean Abbott is Co-Founder and Chief Data Scientist at SmarterHQ. Mr. Abbott is an internationally recognized expert and innovator in data science and predictive analytics, with three decades of experience solving problems in customer analytics, fraud detection and tax fraud, risk modeling, text mining, survey analysis, and many more. He is frequently included in lists of the most pioneering and influential data scientists worldwide.

Mr. Abbott is the author of Applied Predictive Analytics (Wiley, 2014, 2nd Edition forthcoming in 2020) and co-author of The IBM SPSS Modeler Cookbook (Packt Publishing, 2013). He is a popular keynote speaker and workshop instructor at conferences worldwide and serves on Advisory Boards for the UC/Irvine Predictive Analytics and UCSD Data Science Certificate programs.

He holds a B.S. in Computational Mathematics from Rensselaer Polytechnic Institute (1985) and a Master of Applied Mathematics from the University of Virginia (1987).

Location

Estrel Berlin

Adresse:
Sonnenallee 225,
12057 Berlin,
Deutschland

 

Website:
https://www.estrel.com

 

Telefon:
+49 (0) 3068310

E-Mail:
hotel@estrel.com

Marketing Analytics Summit Berlin

Estrel, Sonnenallee, Berlin, Deutschland

Estrel Berlin

Schwerpunkte des Marketing Analytics Summit

  • Datengetriebene Unternehmenskultur

    Der Einsatz von Tools und das Sammeln von Daten allein genügt nicht. Das Einstellen von teuren Analysten reicht nicht aus. Ihre Organisation muss Entscheidungen faktenbasiert treffen, um das Potential und die Macht von Analysen wirklich zu nutzen. Mitstreiter aus Firmen, die diese Kulturwende bereits hinter sich haben und datengetrieben arbeiten, sind vor Ort. Lassen Sie sich zeigen, wie auch Sie Ihr Unternehmen überzeugen, dass der Wandel zur datengetriebenen Unternehmenskultur der entscheidende Wettbewerbsvorteil ist.

  • Digital Analytics

    Wir nutzen Webanalysen, Suchmaschinenoptimierung, E-Mail-Marketing-Analysen, Social-Media-Metriken und vieles mehr, um die digitale Interaktion zwischen Kunden und Unternehmen zu verstehen und zu verbessern. Datenerhebung, -vorbereitung, -integration, -kuration und -analyse haben ein neues Berufsfeld und die Digital Analytics Association geschaffen. Geschäftsergebnisse, werden optimiert, wenn Sie jede Mausbewegung genau beobachten. Optimieren Sie Landingpages oder auch gleich ein ganzes Geschäftsmodell.

  • Customer Centricity

    Neue Datenerfassungs- und Projektionsmethoden ermöglichen ein ganz neues Verständnis von Marktplätzen und Kundensegmenten. Marktforschung ist ein Mittel, um die Marktgröße, den Wettbewerb, die zu erwartende Nachfrage nach einem Produkt und Produktalternativen zu identifizieren. Customer Experience ist nur der Anfang – Usability, Customer Journey und Voice of the Customer werden gemeinsam datengestützt optimiert.

  • Marketing-Wissenschaft

    Ihre Data Scientists treiben die Analyse in Ihrem Unternehmen voran, aber Sie sind der Steuermann! Ihre Data Scientists tauchen tief in die Predictive Analytics Mathematik ein, aber Sie müssen wissen, wohin Sie wollen, damit Sie lenken können. Betrachten Sie Marketing-Wissenschaft einfach als die Brücke zu Data Science, die sinnvolle und produktive Gespräche zwischen Forschung und angewandter Wissenschaft ermöglicht.

  • Professionalität

    Genau zu wissen, woher die Daten stammen und wie sie manipuliert werden (siehe oben Marketing-Wissenschaft), war noch nie wichtiger. Mit anderen über Daten zielorientiert zu kommunizieren, intelligente und fähige Teams aufzubauen und zu erkennen, wann Daten missbraucht werden, ist für Ihre Karriere absolut entscheidend. Digital Analytics Pioniere teilen ihre Erfahrungen: Fehler, Rückschläge und Siege, die sie beim Durchqueren der Gefahrenzone „Unternehmensführung“ gemacht haben.

  • Attribution

    In den späten 1800er Jahren sagte John Wannamaker den berühmten Satz: Die Hälfte des Geldes, das ich für Werbung ausgegeben habe, ist verschwendet. Das Problem ist, ich weiß nicht, welche Hälfte. „John wäre hoch erfreut über die heutigen Möglichkeiten zu erkennen, welche Display-Anzeige den Klick verursacht hat, welche Zielseite zum Anruf führte und welche E-Mail den Verkauf letztendlich abgeschlossen hat. Er wäre begeistert, zu sehen, wie mit denselben Daten auch noch die Werbeausgaben automatisch angepasst werden. Die schwache Hoffnung auf wahrhaftige Attribution hat sich zu einem Ökosystem datenverknüpfter Technologien gemausert. Steigern Sie Ihre Marketing-Intelligenz bevor noch mehr Zeit verloren geht.

  • Aufmerksamkeit erzeugen

    Natürlich können Sie Traffic kaufen und die Resultate dieser Investition messen. Aber ist es der richtige Traffic? Jeder Marketingexperte weiss, dass Nutzer exzellente Inhalte, auf die verlinkt wird, auch wahrnehmen. Daten sind der Schlüssel zum Wissen, welche Inhalte funktionieren und welche Links sich lohnen. Sie werden zum Star (Ihres Unternehmens), wenn Sie beweisen, welche Investition in welchen Inhalt sich wirklich auszahlt.

  • AI für Marketing

    Wie der Computer In den 1980ern, das Internet in den 1990ern und die mobile Nutzung derzeit die Geschäftswelt verändert haben, so wird Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen innerhalb von fünf Jahren jeder Kundeninteraktion zu Grunde liegen. Die Frage ob AI oder ML mit Ihren Daten arbeiten erübrigt sich genauso wie die Frage, ob Sie eine Rechtschreibprüfung verwenden. Wenn Sie nicht das Gefühl haben, dass AI und ML alles verändern wird, haben Sie nicht aufgepasst. Jetzt besteht die Gelegenheit zu lernen, was Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen für Marketers bedeutet, wo das Potential und wo die Herausforderungen liegen und wie Sie schon heute mit KI-Anwendungen große Gewinne erzielen können.

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Ihre Vorteile:

  • Sie sind immer unter den ersten, die erfahren, wann das Programm online ist
  • Sie sparen Geld, denn wir erinnern Sie an Frühbucherbatte
  • Sie lernen unsere Referenten schon vor der Konferenz kennen, denn wir stellen eine Auswahl der Sessions inklusive Referenten /Referentinnen vor

Ihre Nachteile:

keine, aber wenn Sie das anders sehen, können Sie sich selbstverständlich jederzeit abmelden