Wissen Sie, was Ihre Kunden am meisten wollen und was Ihr Unternehmen am besten kann. Konzentrieren Sie sich darauf, wo diese beiden sich treffen.
Dieses Zitat verkörpert die Essenz des erfolgreichen Verkaufs. Effektives Marketing bestand schon immer darin, Kundenbedürfnisse zu erkennen und zu antizipieren. Mit der zunehmenden Anwendung von Big Data, künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen im Marketing ist es einfacher denn je geworden, die Erwartungen der Kunden zu erkennen.
Diese technologische Erweiterung hat Marketingfachleuten leistungsstarke Werkzeuge an die Hand gegeben, um datenbasierte Annahmen über Kundenpräferenzen und Kaufmuster zu treffen. Heute helfen predictive-analytics-Experten Unternehmen, Risiken zu verringern und den Umsatz zu steigern, indem sie geschäftskritische Fragen beantworten, wie zum Beispiel:
"Wer ist mein idealer Zielkäufer?"
"Nach welchen Artikeln suchen sie typischerweise?"
"Wie interagieren sie mit meiner Marke?"
"Was könnten sie als Nächstes brauchen?"
Um zu verstehen, wie Unternehmen diese Informationen mit Hilfe von Technologie gewinnen können, sollten wir einen Schritt zurückgehen, um Predictive-Analytics-Lösungen für das Marketing zu definieren und zu verstehen, wie sie funktionieren und wie sie in der Praxis angewendet werden.
Was ist prädiktive Analytik?
Predictive Analytics im Marketing bedeutet die Verwendung von Data Mining, prädiktiver Modellierung und maschinellem Lernen zur Vorhersage von Marketingtrends, Kundenverhalten und Kampagnenergebnissen. Durch die granulare Analyse riesiger Mengen von Kunden- und Marktdaten hilft Predictive Analytics den Vermarktern zu verstehen, warum etwas in der Vergangenheit passiert ist und was getan werden kann, um diese Ergebnisse in Zukunft zu verbessern.
Stufen der Reife der Datenanalyse
Um ein besseres Verständnis für Predictive Analytics im Marketing zu bekommen, sehen wir uns eine von Gartner veröffentlichte Grafik an, die die verschiedenen Stufen der Datenanalyse, einschließlich Predictive Analytics, veranschaulicht.
Alle vorgestellten Stufen (oder Typen) ermöglichen es Unternehmen, den Weg von Rohdaten zu aussagekräftigen Geschäftserkenntnissen zu beschreiten, wobei jede Stufe einzigartige Ergebnisse bietet und einem anderen Zweck dient:
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Deskriptive Analytik Deskriptive Analytik wird verwendet, um den aktuellen und vergangenen Zustand von Marketingkampagnen, Kundenabwanderung, Kundenbindung oder Vertriebskennzahlen zu beschreiben. |
Diagnostische Analytik Im Gegensatz zur deskriptiven Analytik, die es Unternehmen ermöglicht, herauszufinden, was passiert ist, untersucht die diagnostische Analytik Daten, um festzustellen, warum es passiert ist. |
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Prädiktive Analytik Predictive analytics baut auf den Erkenntnissen der deskriptiven und diagnostischen Analytik auf, um bestimmte Marketingergebnisse vorherzusagen. |
Vorhersagende Analytik Die präskriptive Analyse legt fest, was zu tun ist, um ein zukünftiges Problem zu verhindern oder eine potenzielle Chance zu nutzen. Die präskriptive Analytik verarbeitet ausschließlich historische Daten sowie externe Informationen und eine Vielzahl komplexer Tools und Technologien als Quellen für Empfehlungen. |
Vorteile der prädiktiven Analytik im Marketing
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Genaue Trendvorhersage |
Durch die Analyse großer Mengen von Kundeninformationen, Stimmungen in sozialen Medien und Marktdaten können Vermarkter Branchentrends früher als ihre Konkurrenten vorhersagen. |
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Intelligente Kundensegmentierung |
Maschinelles-lernen-Modelle können verborgene Beziehungen zwischen den Datenpunkten der Kunden finden und bessere Clustering-Entscheidungen treffen. |
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Effiziente Lead-Priorisierung |
Mit Hilfe von Predictive Analytics können Marketingexperten schnell die vielversprechendsten Interessenten erkennen und sicher sein, dass sie konvertieren. |
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Wirksame Kampagnenmodellierung |
Predictive analytics ermöglicht es Unternehmen, die Ergebnisse einer Marketingkampagne vorherzusehen und relevante Entscheidungen schneller zu treffen. |
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Verbesserte Personalisierung des Kundenerlebnisses |
Durch die Analyse historischer Kundendaten können Vermarkter die Bedürfnisse und Wünsche der einzelnen Kunden besser verstehen, personalisierte Botschaften und Angebote erstellen und so die Kundenbindung verbessern. |
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Straffe Abwanderungsprognose |
Marketer können Predictive Analytics nutzen, um Gründe für die Kundenabwanderung zu erkennen, gefährdete Kunden auszumachen und proaktive Maßnahmen zu ergreifen, um die aktuelle Abwanderungsrate zu senken. |
7 Beispiele für prädiktive Analytik im Marketing
Prädiktives Marketing ist kein neues Phänomen. Einzelne Methoden und Anwendungen gibt es schon seit Jahren. Sie werden von versierten Marketingfachleuten eingesetzt, um Produkte zu verbessern und die Ausrichtung ihrer Marketingkampagnen zu optimieren. In den letzten Jahren hat sich jedoch eine bemerkenswerte Entwicklung in der Datenwissenschaft und -analyse vollzogen, begleitet von der Entwicklung unterstützender Technologien wie Cloud Computing, die prädiktive Analysen für fast jedes Unternehmen zugänglich und erschwinglich gemacht haben.
Predictive-analytics/marketing kann modernen Marketingteams in folgenden Bereichen helfen:
1. Produktentwicklung
Was wäre, wenn ein Unternehmen schon vor seinen Konkurrenten genau vorhersagen könnte, welche Produkte in Zukunft gefragt sein werden? Früher galten solche Ideen zu Recht als Hirngespinste, aber heute nutzen die Branchenführer genau diese prädiktive Analytik, um sich gegen ihre Konkurrenten durchzusetzen.
Beispiel: L'Oréal und Synthesio
L'Oréal, die weltweit führende Kosmetikmarke, nutzt beispielsweise eine von Synthesio entwickelte KI-gestützte Consumer-Intelligence-Plattform, um Schönheitstrends voraus zu sein und seine Produktentwicklung mit Predictive Analytics zu ergänzen. Um in einer so wettbewerbsintensiven Branche führend zu bleiben, müsste L'Oréal Schönheitstrends mindestens 6 bis 18 Monate vor ihrem Auftreten vorhersagen.
Die KI-Plattform von Synthesio sammelt Daten aus über 3.500 Online-Quellen, darunter alle gängigen Social-Media-Plattformen, YouTube, Modeblogs und Beauty-Foren. Durch die Analyse von Millionen schönheitsbezogener Datenpunkte kann L'Oréal Produktbestandteile und Verpackungen sowie Lebensstile erkennen, die in naher Zukunft im Trend liegen werden.
2. die Kundensegmentierung
Mit einer durch Predictive Analytics unterstützten Kundensegmentierung kann ein ML-Modell automatisch Kunden auf der Grundlage einer Vielzahl von Datenpunkten gruppieren, so dass Vermarkter nicht mehr Stunden damit verbringen müssen, dies manuell zu tun.
Beispiel: Aydinli und Acquia
Aydinli, ein großer Markenvertrieb, der in Asien, dem Nahen Osten und Europa tätig ist, wandte sich beispielsweise an Acquia, ein Unternehmen für digitale Erfahrungen, um schnell und genau die Zielgruppen für seine gezielten Kampagnen zu bestimmen.
Acquias hochmoderne Modelle für maschinelles Lernen identifizierten verhaltens- und produktbasierte Cluster, die es Aydinli ermöglichten, Kunden in High-Returners, reine Digitalkäufer und andere Kategorien zu segmentieren. Das Ergebnis: Aydinli verdiente 50.000 Dollar zusätzlich pro Kampagne und erzielte einen ROI von mehr als 3.500 %.
3. die Uplift-Modellierung
Heutzutage ist die genaue Vorhersage des Ergebnisses von Marketingkampagnen eine wesentliche Fähigkeit des Marketings, die sich stark auf die Verarbeitung von Daten stützt. Mit Hilfe von Modellen des maschinellen Lernens, die bei der Verarbeitung riesiger Datenmengen wesentlich effizienter sind, können Marketingexperten den Zeitaufwand für die Modellierung des Kampagnen-Uplifts erheblich verringern.
Beispiel: IDT und Optimove
Das Telekommunikations- und Finanzdienstleistungsunternehmen IDT wandte sich beispielsweise an Optimove, ein Unternehmen, das Marken bei der Optimierung ihrer Marketingkampagnen mit Hilfe von Predictive Analytics und KI unterstützt, um individuelle Kundenbotschaften auf der Grundlage ihrer Historie, Sprache und früheren Kampagnenreaktionen zu personalisieren. Die prädiktive analytische Lösung von Optimove ermöglichte es IDT, den Kampagnen-Uplift innerhalb von nur 2-3 Tagen statt Wochen zu bestimmen.
Mit Hilfe des prädiktiven Kundenmodells, der Lebenszyklus-Segmentierung und der Abwanderungsprognosemodelle von Optimove konnten die Vermarkter von IDT die Anzahl der Kunden, die neue Dienstleistungen kaufen, um 50 % erhöhen und den Lebenszeitwert aktiver Kunden um 17 % steigern.
4. empfohlene Systeme
Eine Empfehlungsmaschine ist einer der am weitesten verbreiteten Anwendungsfälle für Predictive Analytics im Marketing. Indem sie genau vorhersagen, was Kunden als Nächstes sehen, hören oder kaufen wollen, haben einige der größten Unternehmen der Welt wie Amazon und Spotify ihre jeweiligen Branchen erobert.
Beispiel: Itransition
Itransition half einem großen multinationalen E-Commerce-Unternehmen bei der Einführung einer KI- und Computer-Vision-gestützten Empfehlungsmaschine, die Kunden personalisierte Erfahrungen bietet und die Kundenbindung verbessert.
Mithilfe eines kollaborativen Filteralgorithmus kann unser System große Mengen von Kundendaten durchsuchen, um herauszufinden, für welches nächste Produkt sich ein bestimmter Kunde am meisten interessiert. Als Ergebnis der Systemimplementierung konnte unser Kunde die Konversionsrate von Besuchern zu Käufern um 8 % steigern.
5. Priorisierung der Leads
Traditionell muss ein internes Marketingteam die Nutzerdaten manuell analysieren, um die Leads zu priorisieren. Dieser mühsame Prozess nimmt viel Zeit in Anspruch, was zu verzögerten Entscheidungen und damit zu verpassten Gelegenheiten führt, die Beziehungen zu potenziellen Kunden zu stärken. Mit Predictive Analytics kann dieser Prozess erheblich beschleunigt werden, was zu einem reaktiveren Entscheidungsprozess und höheren Umsätzen führt.
Beispiel: WNS
WNS, ein Unternehmen, das Datenanalysen einsetzt, um die Geschäftsergebnisse von Unternehmen zu verbessern, half einem führenden digital-nativen Unternehmen, die Konversion potenzieller Leads mit Hilfe einer Predictive-Analytics-Plattform zu verbessern. Das auf maschinellem Lernen basierende Modell kategorisierte die Leads in "heiß", "warm" und "kalt", wobei "heiß" die höchste Konversionswahrscheinlichkeit aufweist. So konnte das Marketingteam hochwertige Leads sofort erkennen, sie pflegen und die Kundenbindung deutlich verbessern. Infolgedessen konnte das Unternehmen die Lead-Konversion um 38 % steigern.
6. Vorhersage der Abwanderung
Im Bereich des Marketings ist die Abwanderungsrate ein wichtiges Maß für die Kundenzufriedenheit. Die Korrelation ist ziemlich eindeutig: je höher die Abwanderungsrate, desto geringer die Kundenzufriedenheit. Mit Hilfe von Prognosemodellen können Marketingfachleute die Abwanderungswahrscheinlichkeit für einen bestimmten Kunden in Echtzeit genau einschätzen und proaktive Maßnahmen ergreifen, um dies zu verhindern.
Beispiel: Lityx
Lityx, ein Unternehmen, das KI-basierte Analyselösungen für Organisationen in einer Vielzahl von Branchen anbietet, hat beispielsweise ein Einzelhandelsunternehmen bei der Vorhersage des Kundenverhaltens unterstützt. Das Einzelhandelsunternehmen stellte fest, dass viele Kunden nach einem einzigen Besuch nicht mehr auf die Website zurückkehrten. Das Unternehmen wollte diese Risikokunden frühzeitig erkennen und proaktive Maßnahmen ergreifen, um die Abwanderung zu verringern.
Auf der Grundlage der Daten des Einzelhandelsunternehmens zu demografischen Daten der Kunden, Einzelhandelstransaktionen, Marketingaktivitäten und anderen Kennzahlen erstellte Lityx mehrere Vorhersagemodelle, mit deren Hilfe die Vermarkter die Wahrscheinlichkeit abschätzen konnten, dass sie Kunden, die nicht auf die Website zurückgekehrt waren, zurückgewinnen konnten. Das Ergebnis war eine 330%ige Steigerung der Genauigkeit bei der Erkennung von Risikokunden und eine 265%ige Steigerung bei der Vorhersage des Wiederkaufsverhaltens nach dem ersten Besuch.
7. die Personalisierung von Anzeigen
Im Bereich des Marketings steht der Grad der Personalisierung in direktem Zusammenhang mit der Klickrate (CTR) und folglich mit der Anzeigenleistung. Die Erstellung leistungsfähiger Werbemittel für jede Zielgruppe und jede Kampagne ist ein sehr ressourcenintensiver Prozess, um es vorsichtig auszudrücken. Mit Predictive Analytics ist es möglich, Verbraucherdaten in Echtzeit zu nutzen, um personalisierte Werbekampagnen in großem Umfang zu erstellen.
Beispiel: IBM und Mastercard
Mastercard nutzte beispielsweise den IBM Watson Advertising Accelerator, um das Bewusstsein für die Partnerschaft mit "Stand Up to Cancer" und die Kampagne zur Spende von 4 Millionen US-Dollar für die Krebsforschung zu erhöhen. Das Marketingteam von Mastercard nutzte die KI-basierte Plattform von IBM, um die ansprechendsten kreativen Elemente für jede Zielgruppe auf der Grundlage von Standort, Gerätetyp und Tageszeit zu ermitteln.
Neben einer beeindruckenden Steigerung der Klickrate um 144 % gewann das Marketingteam von Mastercard wertvolle Erkenntnisse über die Kreativgenerierung insgesamt. So kamen beispielsweise einzigartige und provokante CTAs wie "Starten Sie etwas Unbezahlbares" bei den Kunden am besten an, während generische CTAs wie "Erfahren Sie mehr" deutlich weniger Wirkung zeigten.
Die Phasen der Implementierung von Predictive Marketing Analytics
Jedes Datenanalyseprojekt ist einzigartig, nicht nur wegen des hohen Maßes an Individualisierung in jedem Fall, sondern auch wegen der unterschiedlichen Datensätze, die jedes Unternehmen als Input verwendet. Die meisten Implementierungen von Predictive Analytics für das Marketing folgen jedoch einem ähnlichen Workflow wie dem unten dargestellten.
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1. Projektdefinition |
In dieser Phase geht es darum, alle wesentlichen Bestandteile des Business-Intelligence-Projektplans festzulegen. Es ist von entscheidender Bedeutung, die erwarteten Ergebnisse und Leistungen, den verfügbaren Dateninput und die Ressourcen sowie die für die Durchführung der Implementierung erforderlichen Spezialisten festzulegen. Am Ende dieser Phase sollte ein Unternehmen eine klare Vorstellung davon haben, was es nach Abschluss des Projekts zu erreichen hofft. |
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2. Datenerhebung |
In dieser Phase sammelt das übernehmende Unternehmen alle Daten, die es als Input für sein Predictive-Analytics-Projekt für nützlich hält. Da die Datenverarbeitung der Kern der Predictive Analytics ist, ist die Auswahl der richtigen Datenarten, -umfänge und -quellen entscheidend für ein positives Ergebnis. Wenn ein Predictive-Analytics-Projekt beispielsweise darauf abzielt, die Segmentierung für Lead-Nurturing-Kampagnen zu verfeinern, muss es mit demografischen und verhaltensbezogenen Daten arbeiten, die aus einer Vielzahl von Quellen gesammelt werden. Zu diesen Quellen gehören herkömmliche Tools zur Erfassung von Kundeninformationen, wie CRM-Systeme, persönliche Interaktionen oder telefonische Gespräche, aber auch Konversationen in sozialen Medien sowie Daten von Wearables und anderen IoT-Geräten des Kunden. Es ist wichtig zu wissen, dass die meiste Zeit Daten in einem Data Lake gesammelt und dort in einem rohen, unverarbeiteten Zustand gespeichert werden, was uns zur nächsten Phase bringt. |
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3. Datenverarbeitung |
Bevor irgendwelche Erkenntnisse daraus abgeleitet werden können, müssen die gelieferten Daten bereinigt werden. Dies ist ein recht mühsamer und ressourcenintensiver Prozess, der jedoch die größten Auswirkungen auf die Projektergebnisse haben kann. Die in der vorherigen Phase gesammelten Daten sind in der Regel recht heterogen. Sie können strukturiert sein (z.B. in einer übersichtlichen Tabelle, mit Abschnitten und Beschriftungen), aber meistens sind sie unstrukturiert, mit fehlenden Attributen und in verschiedenen Formaten (Audio, Video, Text). Solche unstrukturierten Daten können von Maschinen nur schwer verarbeitet werden, so dass sie erst verarbeitet werden müssen, bevor Algorithmen sie verdauen können. Die Einhaltung von Vorschriften ist ein weiterer Aspekt, der berücksichtigt werden muss. Gerade im Rahmen eines Marketingprojekts ist es von entscheidender Bedeutung, dass bei der Verarbeitung personenbezogener oder sensibler Daten die Datenschutzgesetze strikt eingehalten werden. |
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4. Modellierung |
Die Modellierung ist ein zentraler Bestandteil eines Datenanalyseprojekts - hier passiert die Magie. Dieser Prozess bezieht sich auf die Erstellung und Erweiterung von Datenmodellen, die definieren, wie eine Organisation Daten sammeln, aktualisieren und speichern sollte. Modelle werden verwendet, um die Logik in den Daten zu verstehen und Vorhersagen auf der Grundlage der gezogenen Schlussfolgerungen zu formulieren. Man kann sie sich als abstrakte Diagramme vorstellen, die Datensätze organisieren und die Beziehungen zwischen ihnen bestimmen. Sie reichen von linearen Modellen, die mit zwei korrelierten Variablen arbeiten, bis hin zu komplexen neuronalen Netzen mit maschinellem Lernen, die in der Lage sind, selbständig große Datenmengen zu verarbeiten, um subtile Korrelationen zu erkennen und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. |
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5. Interpretation |
Nachdem verschiedene statistische Algorithmen und Modelle Daten verarbeitet haben, können die Ergebnisse interpretiert und präsentiert werden, um die zu Beginn des Projekts gestellten Geschäftsfragen zu beantworten. Um ein besseres Verständnis der Vorhersagen zu gewährleisten, wird die Visualisierung eingesetzt. Schließlich sollten die gewonnenen Erkenntnisse in umsetzbare Schritte übersetzt und in die strategische Marketingplanung einbezogen werden. |
Marketingwert mit datenbasierten Vorhersagen freisetzen
Vor einigen Jahren waren fortschrittliche Datenanalysen auf der Basis von KI nur für große Unternehmen zugänglich. Die Implementierungskosten waren abschreckend, und es fehlte an skalierbaren, erschwinglichen Lösungen, die Unternehmen für die Entwicklung von Predictive-analytics-Tools nutzen konnten, die ihren Bedürfnissen entsprachen.
Heute ist Predictive Analytics zu einem wichtigen Instrument geworden, das jeden Aspekt des Marketings mit datenbasierten Vorhersagen verändern kann, von der Lead-Generierung bis zur Abwanderungsvorhersage. Dank der intelligenten Datenanalyse können Vermarkter nutzlose Daten aussortieren und nur wertvolle Erkenntnisse für ihre Vertriebs- und Marketingstrategien nutzen. Indem sie diese Vorteile nutzen, stärken sie die Bindung zum Kunden und sichern nachhaltiges Wachstum.
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