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November 18-19, 2019 - Berlin

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November 18, 2019

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Welcome & Opening

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November 19, 2019

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Welcome by Conference Chair

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Workshops

Martin Szugat
November 20, 2019
Data Thinking for Marketing & Sales mit Martin Szugat
Martin Szugat
Date:
November 20, 2019
Time:
9:00 am - 5:00 pm
Price:
895 €
Data Thinking for Marketing & Sales mit Martin Szugat

Die Workshopplätze sind limitiert – sichern Sie sich ihren Platz rechtzeitig!

Zielgruppen:

  • Data Scientists und Datenanalysten, welche die Data Science erfolgreich in ihrem Unternehmen etablieren und vorantreiben möchten
  • Fach- und Führungskräfte, welche ihr Unternehmen zu einem Data-Driven Business entwickeln möchten.
  • Projekt- & Produktverantwortliche, welche bereits datengetriebene Lösungen entwickeln und die Entwicklung beschleunigen und fokussieren möchten.

Zielsetzungen:

  1. Erfahren Sie, was die kritischen Faktoren für eine erfolgreiche Datenstrategie sowie ein datengetriebenes Unternehmen sind.
  2. Lernen Sie die Methode des Datenstrategie-Designs kennen, um eigenständig eine individuelle Datenstrategie für Ihr Unternehmen zu entwickeln.
  3. Entdecken Sie die vielfältigen Möglichkeiten von analytischen Lösungen und finden Sie heraus, wie Sie Analytics-Projekte effizient und effektiv konzipieren, evaluieren und priorisieren.

Inhalte:

Datengetriebene Unternehmen punkten gegenüber ihren Wettbewerbern mit einer durchschnittlichen 6% gesteigerten Produktivität und Effizienz (laut einer Studie des renommierten Massachusetts Instituts of Technology). Um diesen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, bedarf es allerdings einer durchdachten und individuellen Datenstrategie. Weder reicht es aus, Data Scientists und Data Engineers einzustellen, um ein eigenes Data Lab aufzubauen, noch genügt es, teure Technologien für Machine Learning, Deep Learning und Artificial Intelligence einzukaufen oder im Sinne von Big Data riesige Data Lakes anzuhäufen. Ohne eine klare Zielsetzung und einen Fahrplan zur Erreichung der Ziele wird das Data Science-Team ziellos agieren, die Technologie stillstehen und die Daten ungenutzt bleiben. In der Summe verlieren Unternehmen dadurch doppelt Geld: sie geben unnötig Geld für Ressourcen aus, die sie nicht benötigen, und die positiven Effekte von potentiellen Analytics-Lösungen wie Umsatzsteigerung oder Kostenreduktion bleiben aus bzw. treten erst mit erheblicher Verzögerung ein.

Mit Design Thinking existiert ein etablierter Ansatz, um aus Anwender- bzw. Kundenperspektive die relevanten Herausforderungen zu identifizieren und innovative Lösungen zu konzipieren. Das Data Thinking erweitert diesen Ansatz um Aspekte der Data Science, um datengetriebene Lösungen zu entwerfen. Mit der Methode des Datenstrategie-Designs stellt die Strategieberatung Datentreiber kostenlose Visualisierungswerkzeuge („Canvas“) und einen erprobten Prozess zur Verfügung, um in interdisziplinären Teams (bestehend aus Data Science, IT und Fachabteilung) schnell die für ein Unternehmen kritischen Anwendungsfälle zu erkennen und machbare Lösungen zu entwickeln. Das Ergebnis des Data Thinkings ist ein Fahrplan zur Steigerung des analytischen Reifegrads des eigenen Unternehmens sowie konkrete Konzepte für die Realisierung erster Lösungen. Auf Basis dieser Datenstrategie können Sie direkt ableiten, welche Ressourcen – Mitarbeiter, Technologien und Datenquellen – sie tatsächlich benötigen.

Der eintägige Workshop „Data Thinking“ bietet Ihnen anhand von zahlreichen realen Beispielen und praktischen Übungen einen schnellen Einstieg in die Themen Design Thinking und Datenstrategie. Am Ende des Tages sind Sie in der Lage, selbstständig Datenstrategien zu entwickeln und zu bewerten und die Canvas-Werkzeuge Datenstrategie, Datenlandschaft und Analytik-Reifegrad mit Ihrem Team anzuwenden. Die Methode des Datenstrategie-Designs wird Ihnen helfen, Ihr Unternehmen schneller datengetrieben voranzubringen und Risiken sowie Unsicherheiten möglichst früh zu minimieren.

Ablauf:

09:00 Uhr
Vorstellung der Ziele, Agenda und Teilnehmer

09:15 Uhr
Vortrag I: Überblick über datengetriebene Geschäftsmodelle und Prozesse sowie Einblick in die Methode des Datenstrategie-Designs und des Design Thinking-Ansatzes

10:30 Uhr – Pause

11:00 Uhr
Praxis I: Analytische Anwendungsfälle mit dem Business Model Canvas identifizieren sowie mit dem Analytik-Reifegrad Canvas priorisieren

12:30 Uhr – Mittagessen

13:30 Uhr
Praxis II: Anwender- & Kundenbedürfnisse mit dem Value Proposition Canvas konkretisieren sowie analytische Lösung mit dem Datenstrategie Canvas spezifizieren

15:00 Uhr – Pause

15:30 Uhr
Praxis III: Datenquellen und -lücken mit dem Datenlandschaft Canvas erkunden sowie Fahrplan zur Umsetzung der analytischen Lösung definieren

16:45 Uhr
Offene Feedback- & Fragerunde

17:00 Uhr – Ende

 

Trainer:

Mit seiner Strategieberatung Datentreiber unterstützt Martin Szugat Unternehmen beim digitalen Wandel zu datengetriebenen Geschäftsmodellen und -prozessen – im Rahmen von Strategie-Workshops und Seminaren. Zu seinen Kunden zählen Unternehmen wie ProSiebenSat1, Nestlé, TecAlliance, Süddeutsche Zeitung und GfK. Seine Methode des Datenstrategie-Designs wenden zahlreiche Unternehmen branchen- und fachübergreifend an, um für das eigene Unternehmen oder ihre Kunden analytische Lösungen zu konzipieren und erfolgreiche Datenstrategien zu entwickeln.

Vor Datentreiber war Martin Szugat Gesellschafter und Geschäftsführer von SnipClip, einer Agentur für Social Media Marketing & Analytics-Lösungen. Der studierte Bioinformatiker hat im Bereich Machine Learning und Data Mining geforscht sowie als freiberuflicher Fachautor und IT-Berater gearbeitet. Seit 2014 betreut er als Programmdirektor die Predictive Analytics World-Konferenzen in Deutschland..

Beispiele von Präsentationsunterlagen sowie Videoaufnahmen von Vorträgen finden Sie hier:

Kundenstimmen

„Nestlé sieht in der Weiterbildung der Mitarbeiter einen wesentlichen Erfolgsfaktor für den digitalen Wandel im Unternehmen. Bei dem zweitägigen Datentreiber-Seminar „Data-Powered Marketing“ lernen unsere Mitarbeiter, wie sie Daten strategisch und operativ verwerten, um relevante Inhalte zu identifizieren, sie auf den passenden Kanälen zu verteilen und die Kampagnen optimal zu steuern. Martin Szugat überzeugte die Teilnehmer durch die vielen praktischen Übungen sowie zahlreiche anschauliche Beispiele.“

Sarah von Mitzlaff, Group Brand Manager bei Nestlé Deutschland AG

„Als Spezialisten in der Kundenanalyse unterstützen wir unsere Klienten dabei, wertvolle Insights aus Daten zu generieren. Martin Szugat hat unseren Kollegen im Rahmen eines zweitägigen Workshops seine Methoden und Modelle erläutert. Die Canvas-Methode stellt hierbei eine exzellente Ergänzung dar, um Design Thinking in unseren Beratungsansatz zu integrieren.“

Cecilia Floridi, Geschäftsführerin der DataLab. GmbH

Jim Sterne
November 20, 2019
Introduction to Artificial Intelligence for Marketing mit Jim Sterne
Jim Sterne
Date:
November 20, 2019
Time:
9:00 am - 5:00 pm
Price:
895 €
Introduction to Artificial Intelligence for Marketing mit Jim Sterne

Der Workshop mit Jim Sterne wird auf ENGLISCH gehalten.

Die Workshopplätze sind limitiert – sichern Sie sich ihren Platz rechtzeitig!

From market research to direct mail metrics to web analytics to Big Data, the job of “marketing” has changed dramatically over time. We have arrived at a fundamental shift in marketing that is as impactful as the advent of the Internet: Artificial Intelligence and Machine Learning.

This workshop introduces marketing professionals of all ranks to the theory, the language and the practical application of these disruptive technologies.

This workshop will not teach you how to be a data scientist.

It will teach you enough about the language and implications to speak cogently with your colleagues, and determine where to apply this innovative technology first. You will also get a firm grasp on how these new tools will change your job and what you can do to remain relevant in tomorrow’s marketing department.

Key Takeaways

  • How Machine Learning Works for Marketing
  • What Machine Learning Cannot do for Marketing
  • How to Onboard AI and ML into Your Organization

This workshop is for marketing professionals who are comfortable consuming analytics outputs, but must now face a new, educational learning curve.

This workshop is for data scientists to help them understand the problem the marketing department is trying to solve and the available data sets.

This workshop is for marketing managers who must respond to the C-level insistence that the marketing department “get with the times” (management by in-flight magazine).

This workshop is for those who need to survive in these changing times even though they are not data scientists, algorithm magicians, or predictive analytics statisticians.

Each participant will receive a copy of Jim’s book.

Instructor

Jim Sterne, Founder, Marketing Analytics Summit

Jim Sterne has been in data processing since 1979, an online marketing consultant since 1993, and an online marketing analytics consultant since 2000. Sterne focuses on proving the value of digital communication as a medium for creating and strengthening customer relationships. He is the founding president of the Digital Analytics Association and producer of the eMetrics Summits. Sterne was named one of the 50 most influential people in digital marketing by the United Kingdom’s premier interactive marketing magazine and one of the top 25 Hot Speakers by the National Speakers Association, to which he credits his degree in Shakespeare. He has consulted to some of the world’s largest companies; lectured at MIT, Stanford, USC, Harvard, and Oxford; and sat on a plane to Las Vegas grading the CRM strategy plans of a Nigerian mobile phone company for a course he taught in Singapore produced by a training company in Shanghai. Sterne is the author of 15 books on online marketing and analytics including his latest, “Artificial Intelligence for Marketing: Practical Applications” (Wiley, August, 2017)

Dean Abbott
November 20, 2019
Predictive Analytics for Practitioners mit Dean Abbott
Dean Abbott
Date:
November 20, 2019
Time:
9:00 am - 5:00 pm
Price:
895 €
Predictive Analytics for Practitioners mit Dean Abbott

Der Workshop mit Dean Abbott wird auf ENGLISCH gehalten

Die Workshopplätze sind limitiert – sichern Sie sich ihren Platz rechtzeitig!

Intended Audience:

  • Practitioners: Analysts who would like a tangible introduction to predictive analytics or who would like to experience analytics using a state-of-the-art data mining software tool.
  • Technical Managers: Project leaders, and managers who are responsible for developing predictive analytics solutions, who want to understand the process.

Knowledge Level: Familiar with the basics of predictive modeling.

Workshop Description:
Predictive Analytics for Practitioners

Predictive analytics has moved from a niche technology used in a few industries, to one of the most important technologies any data-driven business needs. Because of the demand, there has been rapid growth in university programs in machine learning and data science. These teach the science well, but do not describe the tradeoffs and the “art” of predictive analytics.

This workshop will cover the practical considerations for using predictive analytics in your organization through the six stages in the predictive modeling process:

  1. Business Understanding – how to define problems to solve using predictive analytics
  2. Data Understanding – how to describe the data
  3. Data Preparation – how and why to create derived variables and sample data
  4. Modeling – the most important supervised and unsupervised modeling techniques
  5. Evaluation – how to match modeling accuracy with business objectives to select the best model
  6. Deployment – how to use models in production

Practical tips are given throughout the workshop including:

  • Which transformations of data should be used for which algorithms?
  • Which algorithms match what kinds of problems?
  • How does one measure model accuracy in a way that makes sense for the business?
  • How does one avoid being fooled with predictive models, thinking they are behaving well when in reality they are brittle and doomed to fail?

Case studies that illustrate principles will be used throughout the workshop, drawn from Mr. Abbott’s more than 20 years of consulting experience in data mining and predictive analytics. The techniques are software independent, but Mr. Abbott will illustrate them using several commercial and open source software packages.

Every registered attendee will receive a copy of Mr. Abbott’s book “Applied Predictive Analytics”

This workshop will benefit anyone who has worked with data, whether in spreadsheets, statistics programs, or commercial predictive modeling software, and would like to learn the practical side of predictive analytics.

Attendees receive a course materials book and an official certificate of completion at the conclusion of the workshop.

Workshop Schedule:

  • 09:00
    • Software installation
  • 09:15
    • Workshop program starts
  • 10:30 – 11:00
    • Morning Coffee Break
  • 12:30 – 13:30
    • Lunch
  • 15:00 – 15:30
    • Afternoon Coffee Break
  • 17:00
    • End of the Workshop

Instructor:

Dean Abbott is Co-Founder and Chief Data Scientist of SmarterHQ, and President of Abbott Analytics, Inc. in San Diego, California. Mr. Abbott is an internationally recognized data mining and predictive analytics expert with over two decades of experience applying advanced data mining algorithms, data preparation techniques, and data visualization methods to real-world problems, including fraud detection, risk modeling, text mining, personality assessment, response modeling, survey analysis, planned giving, and predictive toxicology.

Mr. Abbott is the author of Applied Predictive Analytics (Wiley, 2014) and co-author of IBM SPSS Modeler Cookbook (Packt Publishing, 2013). He is a highly-regarded and popular speaker at Predictive Analytics and Data Mining conferences and meetups, and is on the Advisory Boards for the UC/Irvine Predictive Analytics Certificate as well as the UCSD Data Mining Certificate programs.

He has a B.S. in Mathematics of Computation from Rensselaer (1985) and a Master of Applied Mathematics from the University of Virginia (1987).