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Predictive Analytics Marketing: Treffen Sie datenbasierte Vorhersagen


W4 | W4 / April 20, 2018

Wer die Vorteile von Marketing Automation kennt, wird von Predictive Analytics erst recht begeistert sein. Die für Predictive Marketing zugrunde liegenden Datenanalysen sind dank grösserer Analysebasis noch leistungsstärker und lassen noch treffsicherere Voraussagen für Conversions im Direktmarketing zu. 

Inhaltsverzeichnis
  1. Predictive-Marketing
  2. Predictive Marketing ist mehr als Lead Scoring
  3. Die beliebtesten Modelle und Methoden des Predictive Analytics Marketing mit Beispielen
  4. Predictive Analytics Marketing Tools
  5. Unser Service

Predictive-Marketing

Bis vor kurzem war der Predictive-Analytics-Ansatz noch Global Playern wie Amazon vorbehalten. Inzwischen profitieren auch mittelständische Unternehmen von den Analysen – leistungsstarke, cloudbasierte Analysetools machen es möglich.

Durch den zunehmenden Einsatz von Marketingtechnologien und künstlicher Intelligenz können Vertrieb und Marketing noch präziser Vorhersagen über Marketingerfolg und Vertriebschancen bei unterschiedlichen Zielgruppen treffen und auf die Situation reagieren. Das spart Zeit, Geld und erhöht die Conversion-Rate.

Was ist Predictive-Marketing?

Predictive-Marketing bezieht sich auf die Anwendung von Datenanalyse, Algorithmen und maschinellem Lernen, um das zukünftige Verhalten von Kunden vorherzusagen und personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln. Durch die Analyse von historischen Daten und Verhaltensmustern können Unternehmen Vorhersagen darüber treffen, welche Produkte oder Dienstleistungen potenzielle Kunden interessieren könnten, und gezielte Marketingaktionen durchführen, um ihre Zielgruppe effektiv anzusprechen und Conversions zu maximieren.

Vorteile Predictive Marketing

Sie steigern die Effektivität ihres Marketings Sie können Sales Leads besser priorisieren Sie richten die Produktion besser am Bedarf aus Sie können bessere Sales-Vorhersagen treffen

Predictive Analytics Marketing

Während Predictive Marketing der Oberbegriff ist, der mithilfe von Prognosen Marketingaktivitäten gezielter steuert, konzentriert sich Predictive Analytics Marketing hingegen speziell auf die Analysemethoden, die diese Vorhersagen ermöglichen. Dabei geht es um die detaillierte Analyse von Daten und die Anwendung von Modellierungstechniken, um präzise Vorhersagen über das zukünftige Kundenverhalten zu treffen.

Predictive Analytics Marketing

Predictive Marketing ist mehr als Lead Scoring

Predictive Analytics zieht zusätzliche Quellen aus dem Internet für die Datenanalyse bei. Während sich Marketing-Automation-Lösungen ihre Datenauswertung auf die im System angebundenen Kanäle fokussieren, bieten Predictive-Analyse-Tools die Möglichkeit, ein grösseres Datenvolumen zu bearbeiten, als es aktuell noch bei Lead- Scoring-Modellen im Rahmen von Marketing Automation der Fall ist. Voraussagen mithilfe von Marketing-Automation-Lösungen beruhen auf den Auswertungen benutzerbasierter digitaler Footprints: Welche Links werden geklickt und wie lange hält sich eine Person mit bestimmten Angeboten auf? Mithilfe dieser Daten werden Profile erstellt. Der Vertrieb sieht, wie aktiv sich die einzelnen Nutzer mit den Angeboten des Unternehmens auseinandersetzen und kann sich somit auf die aktiven, vielversprechenden Kontakte konzentrieren. Das ist für die Kundenansprache sehr hilfreich. Doch Predictive Marketing geht analytisch noch einen Schritt weiter.

Die Daten der Tools lassen sich mit externen Daten verknüpfen, um Verkaufschancen zu errechnen. Hat ein Unternehmen neue Räumlichkeiten angemietet? Stellt es aktuell viele neue Mitarbeiter ein? Wie laufen die aktuellen Geschäfte? Wurden neue Patente angemeldet? Wie steht es um die Kredithistorie? Diese Informationen stellen die Daten aus den eigenen Kommunikationsangeboten in einen grösseren Marktkontext. Auf diesem Wissen aufsetzend, entstehen besonders im B2B-Marketing neue Perspektiven und Kalkulationsoptionen.

Beispiele Predictive Marketing

Im Folgenden zwei Szenarien, wie Predictive Analytics den Verkaufsprozess unterstützt.

Beispiel 1: Der Vertreter einer Firma sieht sich im Onlineshop oder im Produktkonfigurator meiner Webseite Produkte für eine spezifische Anwendung an. Zeitgleich registriert das Analysetool in den Online-Unternehmensnews der Firma Ankündigungen des Ausbaus des für das Produkt relevanten Geschäftsfeldes. Auch auf Xing gehen passende Hinweise über Jobinserate der Firma ein – bingo! Das Predictive-Marketing-Tool löst einen Alert aus, der Vertrieb kann tätig werden.

Beispiel 2: Ein Kunde hat eine Maschine erworben. Für den Verkäufer ist klar, dass in einem voraussehbaren Zeitfenster eine Reihe von Services für den Kunden interessant werden. Das Marketingtool steuert die Datenlage automatisch aus und plant den passenden Zeitpunkt für relevante Marketing-Aktivitäten, noch bevor der Kunde die Bedürfnisse signalisiert.

Der Effekt: Unternehmen wirtschaften effizienter. Die bessere Verwertung der Datenhistorie zielt also darauf ab, den zukünftigen Bedarf auf Basis vergangener und aktueller Handlungen vorauszusagen und entsprechende Marketingmassnahmen einzuleiten.

Predictive Marketers haben bessere Chancen...

  • Schnelligkeit, Umfang und Wert Ihrer Leads vom Anfang bis zum Sale zu vergrössern
  • Targeting und Segmentierung mithilfe von A/B-Tests zu optimieren
  • Potenzielle Kunden mit regelmässigen, sehr zielgerichteten Cross-Channel-Massnahmen zu erreichen
  • Marktfertige Strategien mit Marketing Analysen voranzutreiben
  • Data-Science-Teams aufzubauen, die datenbasierte Geschäftsmodelle vorantreiben

Treffen Sie umsatzstarke, datenbasierte Voraussagen

Wettbewerbsvorteil 1: Unternehmen hinterlassen viele Spuren im Netz. Lernen Sie, alle Spuren zu lesen und Ihre Kunden da zu bedienen, wo ihnen bald der Schuh drücken wird.

Wettbewerbsvorteil 2: Lassen Sie die aus der Datenanalyse gewonnenen Erkenntnisse über Kundenbedürfnisse in die Entwicklung neuer Produkte und Services einfliessen.

Auf unserer Infografik finden Sie weitere Informationen und Argumente, weshalb es Zeit ist, in die nächste Ära der vorausschauenden Datenanalyse einzusteigen:

predictive marketing

Die beliebtesten Modelle und Methoden des Predictive Analytics Marketing mit Beispielen

In Predictive Analytics Marketing werden verschiedene Modelle und Methoden verwendet, um zukünftige Kundenverhaltensweisen vorherzusagen und effektive Marketingstrategien zu entwickeln. Hier sind einige der beliebtesten Modelle und Methoden, die heutzutage verwendet werden:

1. Customer-Lifetime-Value (CLV)-Modelle:  

Diese Modelle prognostizieren den langfristigen Wert eines Kunden für Ihr Unternehmen. So können Sie Marketing-Budgets gezielt auf profitable Kunden segmentieren.
Beispiel: Ein Online-Shop für Sportartikel wendet ein CLV-Modell an. Anhand von Kaufhistorie und Kundendaten wird der voraussichtliche Umsatz pro Kunde für die nächsten zwei Jahre vorhergesagt. So kann der Shop gezieltere Rabatte und personalisierte Angebote an Kunden mit hohem CLV schicken.

2. Propensity-Modelle:

Mit diesen Modellen schätzen Sie die Wahrscheinlichkeit ein, dass ein Kunde eine bestimmte Aktion ausführt (z.B. Kauf, Abmeldung). So können Sie personalisierte Marketing-Kampagnen steuern und die Conversion-Rate optimieren.
Beispiel: Ein Streaming-Anbieter nutzt ein Propensity-Modell, um Kunden mit hoher Abwanderungsgefahr zu identifizieren. Basierend auf Nutzerverhalten und Vertragsdetails wird die Wahrscheinlichkeit einer Kündigung vorhergesagt. Kunden mit hoher Abwanderungsgefahr erhalten dann personalisierte Angebote oder Gutscheine, um sie zum Verbleib zu bewegen.

3. Empfehlungsmaschinen:  

Diese Systeme analysieren das Kaufverhalten ähnlicher Kunden und empfehlen passende Produkte. So steigern Sie den Umsatz durch personalisierte Angebote.
Beispiel: Ein E-Commerce-Riese setzt auf Empfehlungsmaschinen. Basierend auf dem Kauf eines neuen Smartphones werden dem Kunden passendes Zubehör (Hülle, Kopfhörer) und Apps empfohlen. So werden Kaufentscheidungen erleichtert und der Umsatz gesteigert.

4. Churn-Modelle

Mithilfe dieser Modelle identifizieren Sie Kunden mit hoher Abwanderungsgefahr. Durch rechtzeitige Gegenmaßnahmen können Sie wertvolle Kundenbeziehungen retten.
Beispiel: Ein Fitnessstudio nutzt ein Churn-Modell. Anhand von Besuchsdaten und Vertragsdetails wird das Risiko einer Kündigung vorhergesagt. Kunden, die Gefahr laufen, das Studio zu verlassen, erhalten personalisierte Angebote (z.B. kostenlose Trainingsstunden) oder werden kontaktiert, um mögliche Gründe für die Unzufriedenheit zu klären.

 5. Segmentierungsmodelle  

Diese Verfahren helfen Ihnen dabei, Ihre Kunden in homogene Gruppen einzuteilen. So können Sie zielgruppenspezifische Marketing-Kampagnen entwickeln und die Effektivität erhöhen.
Beispiel: Ein Kosmetikhersteller nutzt Segmentierungsmodelle, um seine Kunden nach Hauttyp, Alter und Kaufpräferenzen zu gruppieren. So können zielgerichtete Werbekampagnen in sozialen Medien geschalten werden, die auf die Bedürfnisse und Interessen der jeweiligen Kundengruppe abgestimmt sind.

6. Regression Analysis

Diese Methode wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer oder mehreren unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen zu analysieren, um zukünftige Trends vorherzusagen.
Beispiel: Ein Einzelhändler verwendet Regression Analysis, um die Beziehung zwischen Werbeausgaben und Verkaufszahlen zu analysieren und vorherzusagen, wie sich zukünftige Werbeinvestitionen auf den Umsatz auswirken könnten.

7. Decision Trees

Entscheidungsbäume sind Diagramme, die Entscheidungsprozesse darstellen und verwendet werden, um Vorhersagen über das Kundenverhalten zu treffen, indem sie die Wahrscheinlichkeit verschiedener Ergebnisse berechnen.
Beispiel: Ein Online-Shop verwendet Entscheidungsbäume, um zu entscheiden, welche Produktvorschläge einem Kunden angezeigt werden sollen, basierend auf seinen vergangenen Einkäufen und dem Verhalten ähnlicher Kunden.

8. Cluster Analysis

Diese Methode wird verwendet, um ähnliche Kundensegmente zu identifizieren und zu gruppieren, um gezielte Marketingstrategien für jede Gruppe zu entwickeln.
Beispiel: Ein Automobilhersteller gruppiert seine Kunden basierend auf ihren Vorlieben und Verhaltensweisen, um gezielte Marketingkampagnen für verschiedene Kundensegmente zu entwickeln, z. B. Familien, Sportwagen-Enthusiasten und umweltbewusste Käufer.

9. Time Series Analysis:

Diese Analysetechnik wird verwendet, um zeitliche Trends in den Daten zu identifizieren und zukünftige Entwicklungen basierend auf historischen Daten vorherzusagen.
Beispiel: Ein Finanzdienstleistungsunternehmen analysiert historische Aktiendaten mithilfe von Zeitreihenanalyse, um zukünftige Aktienkurse vorherzusagen und Anlageentscheidungen zu treffen.

10. Machine Learning Algorithms:

Verschiedene maschinelle Lernalgorithmen wie Random Forests, Neural Networks und Support Vector Machines werden eingesetzt, um komplexe Muster in den Daten zu erkennen und Vorhersagen über das Kundenverhalten zu treffen.
Beispiel: Ein Streaming-Dienst verwendet maschinelles Lernen, um das Sehverhalten seiner Abonnenten zu analysieren und personalisierte Empfehlungen für Filme und Serien zu geben, um die Zufriedenheit der Kunden zu steigern und die Bindung zu erhöhen.

Diese Methoden nutzen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um große Datenmengen zu analysieren und verborgene Muster zu erkennen.  Durch die gezielte Anwendung dieser Modelle im Marketing können Sie Ihre Kampagnen optimieren, Kundenbeziehungen stärken und Ihren Umsatz nachhaltig steigern.

Predictive Analytics Marketing Modelle Methoden

Predictive Analytics Marketing Tools

Predictive Analytics Marketing erfordert leistungsstarke Werkzeuge, um die erhobenen Daten optimal zu nutzen. Hier eine Auswahl beliebter Tools:

1. Business Intelligence (BI) Tools:

  • Beispiele: Tableau, Power BI, Qlik Sense
  • Funktion: BI-Tools helfen Ihnen dabei, große Datenmengen zu visualisieren und Zusammenhänge zu erkennen. Sie bilden die Grundlage für die weitere Analyse mit Predictive-Analytics-Methoden.

2. Data-Mining-Tools:

  • Beispiele: RapidMiner, KNIME, SAS Enterprise Miner
  • Funktion: Data-Mining-Tools ermöglichen die tiefergehende Analyse von Daten. Sie können Muster und Trends identifizieren, die für Predictive-Analytics-Modelle relevant sind.

3. Machine-Learning-Plattformen:

  • Beispiele: Google Cloud AI Platform, Amazon SageMaker, Microsoft Azure Machine Learning
  • Funktion: Diese Plattformen bieten Werkzeuge und Infrastruktur für die Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen, die wiederum die Basis für Prognosen im Predictive Analytics Marketing bilden.

4. Marketing-Automation-Plattformen:

  • Beispiele: HubSpot, Salesforce Pardot, Marketo
  • Funktion: Marketing-Automation-Plattformen integrieren sich mit den genannten Analyse-Tools und ermöglichen die Umsetzung der gewonnenen Erkenntnisse. Sie können personalisierte Kampagnen automatisieren und die Ergebnisse in Echtzeit tracken.

5. Cloud-Analytics-Plattformen:

  • Beispiele: Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure Synapse Analytics
  • Funktion: Cloud-basierte Analytics-Plattformen bieten skalierbare Speichermöglichkeiten und hohe Rechenleistung für die Verarbeitung großer Datenmengen, die im Predictive Analytics Marketing anfallen.

Die Wahl der richtigen Tools hängt von Ihren spezifischen Anforderungen und der Größe Ihres Unternehmens ab. Gerne beraten wir Sie bei der Auswahl der passenden Lösung für Ihr Predictive-Analytics-Marketing!

Unser Service

Die W4 B2B Marketing Agentur bietet beides: Know-how für moderne Marketing-Ansätze und Ressourcen zur Beratung und Implementierung von Informationstechnologien. Gern informieren wir Sie über Anbieter von Predictive Analytics und zeigen Ihnen, wie Sie diese strategisch im Marketing und Sales einsetzen können. Sprechen Sie uns an!

Tags: Content Marketing Marketing Automation

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Sarah Wilhelm
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