FILOZOFIA MARKETING AUTOMATION 1. Nowe wyzwania marketera Mobile first Jeszcze nowszy konsument Hiperpersonalizacja RODO a śledzenie użytkowników Koniec ery ciasteczek Transparentność w zbieraniu danych 2. Dwie rewolucje w marketingu Procesy i kodyfikacja wiedzy Big Data, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja 3. Kim jesteśmy i dlaczego powstała ta książka? 4. Gówno artysty – pardon, to już było REWOLUCJA 1.0 O KODYFIKACJI PROCESÓW W MARKETINGU SŁÓW KILKA 5. Od automatyzacji lejka sprzedażowego do AI – historia platform do automatyzacji Automatyzacja w B2B i B2C Kiedy każdy jest #marketingautomation Dane klienta w centrum uwagi Platformy Marketing Automation versus Customer Data Platform 6. Najważniejsze funkcje systemu Marketing Automation, czyli podwaliny Rewolucji 1.0 Identyfikacja anonimów i profile 360 stopni Automatyczna segmentacja kontaktów Zdarzenia, warunki, akcje Single channel, multi-channel, omnichannel Personalizacja 1-1 i dynamiczny kontent Mądrzejszy outbound Analityka cross-channel 7. Fakty i mity marketing automation Marketing automation to obszar wyłącznie dla marketerów Marketing Automation to tylko software Nie masz bazy klientów – automatyzacja to najlepsze rozwiązanie Marketing Automation jest tylko dla największych firm Jeśli chcesz dobrego wdrożenia, zatrudnij agencję REWOLUCJA 2.0 JAK BIG DATA ZMIENIA MARKETING 8. Oswajamy Big Data 7V Big Data Współczesny rynek Big Data Trendy w Big Data 9. Dlaczego Google wie lepiej i czy nie wie za dużo? 10. Chaos informacyjny 11. Korelacja zamiast przyczynowości 12. Wszystko jest daną 13. Algorytm ułoży dla ciebie serial i playlistę 14. Dane jako kapitał firmy 15. Wykorzystanie Big Data w marketingu Jak to działa? Na jakiej zasadzie zbiera się dane? Jakie dane mogę i jakie powinienem zbierać? Data Ethics SZTUCZNA INTELIGENCJA W MARKETINGU 16. Krótka historia algorytmów i uczenia maszynowego 17. Uczenie maszynowe czy sztuczna inteligencja 18. Co potrafi sztuczna inteligencja 19. Czego sztuczna inteligencja nie potrafi i czy będzie potrafić? 20. Czy sztucznej inteligencji należy się bać 21. Rodzaje algorytmów uczenia maszynowego i ich zastosowanie w marketingu Collaborative Filtering Sieci neuronowe Deep Learning Algorytmy regresyjne Drzewa decyzyjne 22. Sztuczna inteligencja w marketingu Czatboty Lepsze, spersonalizowane wyniki wyszukiwania Wirtualny asystent Zautomatyzowane wiadomości e-mail Segmentacja bazy Powitalne i urodzinowe kupony Powiadomienia push Rekomendacje produktowe Video Body Language Monitoring 23. Ograniczenia Machine Learningu NOWA DROGA TECHNOLOGII MARKETINGOWYCH 24. Personalizacja versus hiperpersonalizacja 25. Nowe podejście do pomiaru efektywności w e-commerce 26. Deep Behavioural Profiling 27. Jak zbudować ofertę na podstawie danych, których jeszcze nie ma 28. Marketing oparty na predykcjach sztucznej inteligencji Predykcja wartości życiowej klienta Predykcja zakupów Predykcja churnu Predykcja optymalnego czasu i kanału komunikacji