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Targeting Using Augmented Data in Database Marketing (eBook)

Decision Factors for Evaluating External Sources
eBook Download: PDF
2016 | 1st ed. 2016
XXII, 343 Seiten
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag)
978-3-658-14577-4 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Targeting Using Augmented Data in Database Marketing - Bettina Hüttenrauch
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This study delivers insights on which external sources - e.g. website click behavior, surveys, or social media data - can and cannot be used for data augmentation. A case study is performed to test the suitability of different sources in order to create a generalized practical guide for data augmentation in marketing. Data augmentation is a beneficial tool for companies to use external data, if the internal data basis for targeting is not sufficient to reach the customers with the highest propensity. This study shows that augmenting data from feasible sources leads to significant conversion lifts.

Dr. Bettina Hüttenrauch obtained her doctorate degree at the Johannes Gutenberg Universität Mainz. She currently works as a project manager at a German airline and is responsible for building up the 'Analytics Factory' for an advanced analytics program.

Dr. Bettina Hüttenrauch obtained her doctorate degree at the Johannes Gutenberg Universität Mainz. She currently works as a project manager at a German airline and is responsible for building up the "Analytics Factory" for an advanced analytics program.

Introduction and strategic motivation to data augmentation in database marketing.- Literature review on data augmentation.- Methodological framework for data augmentation.- Test design for evaluating different source characteristics.- Analysis of data augmentation KPIs, case study results and test of hypotheses.- Limitations of data augmentation and outlook.

Erscheint lt. Verlag 10.6.2016
Zusatzinfo XXII, 343 p. 49 illus.
Verlagsort Wiesbaden
Sprache englisch
Themenwelt Wirtschaft Betriebswirtschaft / Management Marketing / Vertrieb
Schlagworte Customer Insights • Customer Segmentation • data fusion • Data Science • Direct Marketing
ISBN-10 3-658-14577-3 / 3658145773
ISBN-13 978-3-658-14577-4 / 9783658145774
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