Iper, eine der führenden Einzelhandelsketten Italiens, leitete eine datengesteuerte Transformation ein, um die Grenzen von Marketingstrategien zu überwinden, die auf fragmentierten und überwiegend deskriptiven Daten basierten. Die Herausforderung war klar: Online- und Offline-Daten zu vereinheitlichen, die Qualität der Identity Resolution zu verbessern und Media-Kampagnen von einer volumenbasierten Ausführung auf eine wertorientierte Optimierung umzustellen.
In Partnerschaft mit Bytek entwickelte Iper ein BigQuery-natives prädiktives Ökosystem, das Loyalitäts-, CRM-, E-Commerce- und digitale Verhaltensdaten in einer durch Predictive-AI-Modelle angereicherten Single Customer View integriert. Diese Architektur ermöglichte es Iper, hochwertige Zielgruppen auf Google Ads und Meta zu aktivieren, In-Store-Conversions über Google Store Sales zu messen und statische Segmentierungen durch dynamische, prädiktive Logik zu ersetzen.
Die Ergebnisse umfassen eine Steigerung der Match-Rate bei First-Party-Audiences um +20 %, die Messung von Offline-Conversions für 15 % der qualifizierten In-Store-Transaktionen, einen prädiktiven Uplift von +25 % im Vergleich zu regelbasierten Modellen sowie die Identifizierung von über 100 prädiktiven Interessensignalen.
Die Case Study zeigt, wie ein auf Predictive AI und First-Party-Daten basierender Ansatz die Media-Effizienz verbessern, Online- und Offline-Journeys verknüpfen und die Grundlage für fortgeschrittene Anwendungsfälle wie Predicted Lifetime Value und Data Monetization legen kann.
