Ein einheitliches Handhabungsmodell für Big Data

Die Entstehung und Entwicklung innovativer Techniken im Bereich Big Data und maschinelles Lernen eröffnete für die RCS MediaGroup neue Szenarien und Geschäftschancen, mit denen die Daten über Benutzer und Inhalte, die direkt oder über die Software von Drittanbietern gesammelt wurden, aufgewertet und geldwert nutzbar gemacht werden können. Um erste Schritte in dieser Richtung zu unternehmen, wandte RCS sich an Data Reply, die dank ihrer beträchtlichen Erfahrung in diesen Bereichen eine Plattform entwickelt und umgesetzt hat, die verschiedene Datenquellen aggregiert und so erste viel versprechende Ergebnisse in Bezug auf erweiterte Analysen durch Modelle für maschinelles Lernen hervorbringt.

Mit insgesamt 15 Millionen monatlichen Nutzern generiert das Online-Angebot von RCS MediaGroup eine unglaubliche Menge an Informationen, die gespeichert und sowohl mit externen Quellen als auch mit synergetischen Beziehungen zwischen den vorhandenen Quellen angereichert werden können, um Wert für die Gruppe selbst und für ihre Nutzer zu generieren. Insbesondere haben die Initiativen, an denen RCS und Data Reply zusammenarbeiten, das Ziel der Ermöglichung gezielter Online-Marketingaktionen, einer deutlichen Verbesserung des Nutzererlebnisses sowie einer Förderung der Kundenbindung.

Mit der umgesetzten Plattform konnten RCS und Data Reply rasch an der Umsetzung der ersten Projekte zur geldwerten Datennutzung arbeiten:

• Publikumsanreicherung: Vorhersage der demographischen Parameter (z.B. Geschlecht, Alter usw.) von anonymen Surfern, damit sie zielgerichtete Inhalte erhalten, genau wie das bei registrierten Nutzern geschieht;

• Kategoriekennzeichner: sie identifizieren die an bestimmten Produktkategorien interessierten Verbraucher, so dass ihnen Werbekampagnen von Interesse oder Produkte im Einklang mit ihren Vorlieben zugeführt werden;

• Klickbereitschaft: Identifizierung von Benutzern, die am ehesten auf die Banner einer bestimmten Web-Kampagne klicken;

• Absprung-Prävention: Identifizierung der Eigenschaften von Verhalten, Soziodemografie und Abonnement, die einen Benutzer dazu bringen, sein Abonnement nicht zu verlängern, und mit Hilfe dieser Informationen versucht man, die Kunden durch gezielte Marketing-Kampagnen zu halten;

• Inhalte- und Produktempfehlung: Kennzeichnung von Produkten oder Inhalten, die für eine bestimmte Nutzerzielgruppe vermutlich interessant sein können.