Programm
Berlin, 18.- 19. November

Sort by

Days

Tracks

Your filter settings don't show any results. Please adjust

Montag, 18. November 2019

Montag

Mo

08:00

Montag, 18. November 2019 08:00

Registrierung und Frühstückssnacks

Montag

Mo

10:10

Montag, 18. November 2019 10:10

Raumwechsel

Montag

Mo

11:10

Montag, 18. November 2019 11:10

Kaffeepause

Montag

Mo

11:35

Montag, 18. November 2019 11:35

Ein starkes Netzwerk ist die Basis

Montag

Mo

12:30

Montag, 18. November 2019 12:30

Mittagspause

Montag

Mo

14:45

Montag, 18. November 2019 14:45

Raumwechsel

Montag

Mo

15:35

Montag, 18. November 2019 15:35

Kaffeepause

Montag, 18. November 2019 16:00

Topic Coming Soon

Montag

Mo

17:00

Montag, 18. November 2019 17:00

Raumwechsel

Montag

Mo

18:00

Montag, 18. November 2019 18:00

Networking Empfang im Ausstellungsbereich

Speaker: Come Join Us!

Dienstag, 19. November 2019

Dienstag

Di

08:00

Dienstag, 19. November 2019 08:00

Registrierung und Frühstückssnack

Dienstag

Di

10:00

Dienstag, 19. November 2019 10:00

Raumwechsel

Dienstag

Di

10:05

Dienstag

Di

11:00

Dienstag, 19. November 2019 11:00

Kaffeepause

Dienstag

Di

12:30

Dienstag, 19. November 2019 12:30

Mittagspause

Dienstag

Di

14:10

Dienstag, 19. November 2019 14:10

Raumwechsel

Dienstag

Di

15:00

Dienstag, 19. November 2019 15:00

Kaffeepause

Dienstag

Di

16:30

Dienstag, 19. November 2019 16:30

Raumwechsel

Dienstag

Di

17:15

Dienstag, 19. November 2019 17:15

Ende des Marketing Analytics Summit Berlin 2019

Workshops

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).