Herausforderungen der Marketing-Automatisierung: Die Verknüpfung von MarTech & SalesTech
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Skiera, B. (2022). Challenges of Marketing Automation: Linking MarTech & SalesTech. NIM Marketing Intelligence Review, 14(2), 11-17. doi.org/10.2478/nimmir-2022-0011

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NIM Marketing Intelligence Review – MarTech und SalesTech

Herausforderungen der Marketing-Automatisierung: Die Verknüpfung von MarTech & SalesTech

Autorinnen und Autoren

  • Bernd Skiera, Professur für Electronic Commerce und E-Finance Lab, Fachbereich Wirtschaftswissenschaften, Goethe-Universität, Frankfurt am Main, Deutschland, skiera@wiwi.uni-frankfurt.de
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Keywords: MarTech, SalesTech, Marketing Automatisierung, EiPaaS, Künstliche Intellegenz (KI), Datenqualität, Datenschutz

Abstract

Die Anzahl der Tools für die Marketing- und Vertriebsautomatisierung ist in den letzten Jahren enorm gestiegen. Sie ermöglichen eine weitreichend automatisierte Marketing- und Vertriebsunterstützung, oft zu niedrigen oder gar ohne Zusatzkosten. Unternehmen können selbst kleine Verkaufschancen wahrnehmen, und deren enorme Menge kann letztendlich zu mehr Wachstum und Profit führen. Doch Automatisierung ist nicht so leicht implementierbar und erfordert oft eine Neuausrichtung des Unternehmens sowie erhebliche Investitionen. Eine der größten Herausforderungen ist die Integration von Daten aus verschiedenen Systemen. Zur Unterstützung der Unternehmen hat sich eine neue Kategorie von meist cloudbasierten Diensten entwickelt. Enterprise-Integration-Platform-as-a-Service-Lösungen (EiPaaS-Lösungen) helfen bei der Datenintegration und bei der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und unterstützen Unternehmen dabei, die Möglichkeiten neuer Informationstechnologien optimal zu nutzen.

Autorinnen und Autoren

  • Bernd Skiera, Professur für Electronic Commerce und E-Finance Lab, Fachbereich Wirtschaftswissenschaften, Goethe-Universität, Frankfurt am Main, Deutschland, skiera@wiwi.uni-frankfurt.de
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Skiera, B. (2022). Challenges of Marketing Automation: Linking MarTech & SalesTech. NIM Marketing Intelligence Review, 14(2), 11-17. doi.org/10.2478/nimmir-2022-0011


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