Wie kann Predictive Analytics das Marketing effektiver machen?

Data Driven Marketing

Der Erfolg eines Marketingplans auf dem heutigen wettbewerbsorientierten Markt hängt stark von der Überzeugungskraft der Kampagnen ab. Predictive Analytics unterstützt diesen Prozess, indem sie Erkenntnisse aus dem gemeinsamen, ganzheitlichen Rahmen von CRM, Vertrieb, Social Media Marketing und anderen Datenquellen liefert. Diese Kombination von Daten bietet eine umfassendere Sicht auf das Kundenverhalten, die einem Unternehmen helfen kann, Konversionen zu fördern und eine prognostische Richtung für zukünftiges Kundenverhalten zu geben. Darüber hinaus machen diese prädiktiven Daten das Marketing effektiver, indem sie das Angebot eines Unternehmens besser auf die Erwartungen der Kunden abstimmen.

Was bestimmt den Erfolg des Predictive Analytics?

Der Erfolg des Predictive Analytics hängt nicht von einer einzelnen Abteilung ab. Stattdessen ist ein unternehmensweiter Aufwand erforderlich, an dem alle Abteilungen wie Marketing, Vertrieb, Operations, Finanzen, Support und Services sowie die Backoffice-Prozesse wie Logistik, Bestandsmanagement und Vertrieb beteiligt sind. Weitere wichtige Faktoren sind die Beteiligung des oberen Managements, ihre aktive Anerkennung, die vollständige Ausrichtung an der Geschäftsstrategie, quantifizierbare Ziele und eine Arbeitskultur, in der datengesteuerte Entscheidungen erfolgreich sein können.

Nur die Betrachtung von Transaktionsdaten, Social Media-Daten und Kundendienstdaten kann Ihnen keinen vollständigen Überblick über das Kundenverhalten geben. Alle anderen Datenquellen sollten aggregiert, rationalisiert und gewichtet werden, um ein vollständigeres Bild zu erhalten. Vor allem sind Zahlen nur Zahlen. Auch nach all dem ist eine geschickte Interpretation und Beurteilung erforderlich, um kluge Marketingentscheidungen zu treffen, indem man sich die Daten der Predictive Analytics ansieht.

Wie kann die Predictive Analytics Ihre Marketingaktivitäten verbessern?

Predictive Analytics ist das Rückgrat des datengesteuerten Marketings. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Anwendungen im Marketing aufgeführt.

– Marketing-Mix-Modellierung: Diese Datenanalyse-Technik verwendet vergangene Daten, um die Auswirkungen verschiedener Marketingaktivitäten auf den Umsatz zu ermitteln und zu messen. Es verwendet Regressionsanalyse, eine statistische Technik, um die lineare und nichtlineare Beziehung zwischen Marketingaufwand und Umsatz zu bestimmen. So kann mit dieser Technik die Effektivität verschiedener Marketingaktivitäten im Hinblick auf Umsatzbeitrag und Return on Investment quantifiziert werden. Die gewonnenen Erkenntnisse werden dann zur Feinabstimmung der Marketingmaßnahmen zur Gewinnmaximierung und zur Umsatzprognose in verschiedenen Szenarien genutzt.

– Kundenprofile: Predictive Models können verschiedene Kundendatenquellen – wie die Kontoinformationen in der Datenbank eines Unternehmens, wie Verhaltens-, Demographie- und Standortdaten – nutzen, um hochspezifische, einzigartige Identitäten zu erstellen. Basierend auf diesen Daten können Vermarkter eine höhere Konversionsrate erzielen, indem sie ihre Marketingaktivitäten auf die richtigen Kunden ausrichten.

– Kundenakquisition: Durch die Berücksichtigung mehrerer Variablen, die sich auf potenzielle Kunden beziehen, wie die bereits erwähnten Datenbeispiele, identifizieren predictive modelling techniques potenziell wertvolle Kunden. Die Segmentierung von potenziellen Kunden erfolgt anhand ihrer Umsatzwahrscheinlichkeit und ihres Lebenszykluswertes, und für jedes Segment wird die am besten geeignete Akquisitionsstrategie festgelegt und gefördert. Die Ergebnisse werden kontinuierlich überwacht, um die Wirksamkeit der Kampagnen zu beurteilen, und entsprechend verfeinert.

– Kundenbindung: Die Bindung bestehender Kunden ist günstiger als die Gewinnung neuer Kunden. Predictive Analytics kann tiefe Einblicke in das Abwanderungsverhalten von Kunden liefern. Unternehmen können leicht herausfinden, welche Kunden wahrscheinlich gehen werden, wann sie gehen werden und warum. Auf diese Weise können hochwertige und langfristige Kunden von kurzfristigen und niederwertigen getrennt werden. Mit der Implementierung von Predictive Analytics sind Unternehmen besser gerüstet, um die Bemühungen zur Kundenbindung zu steuern und den Return on Investment zu maximieren.

– Upselling und Cross-Selling: Mit Predictive Analytics können zwei wichtige Aspekte des Verkaufsprozesses beeinflusst werden – Up-Selling und Cross-Selling. Um hochkonversionsfähige Up-Sell- und Cross-Sell-Möglichkeiten aufzudecken, berücksichtigen diese Modelle mehrere Parameter, darunter die Persönlichkeit des Käufers, vergangene Verkaufsdaten und damit verbundene Käufe. Durch die Nutzung der Ergebnisse dieser Modelle können Unternehmen ihren bestehenden Kunden zeitnah Produktvorschläge unterbreiten.

– Web-Optimierung: Unternehmen können die Art und Weise, wie Besucher interagieren und mit ihren Webinhalten interagieren, genauer untersuchen, indem sie Dutzende von Datenvariablen durch Predictive Models verarbeiten. Die Verfolgung, wann Benutzer am aktivsten sind, die Schaltflächen und Banner, die die meisten Klicks und Seitenaufrufe erhalten, sind einige der Datenpunkte, die Unternehmen nutzen können, um wichtige Muster aufzudecken und ihre Webpräsenz zu optimieren.

 

Von der Generierung von Leads bis zur Konversion, von der Entwicklung der richtigen Ideen und Produkte bis hin zum Up-Selling und Cross-Selling, von der Kundenbindung bis zur Maximierung der gemeinsamen Werte – Predictive Analytics Modelle können alles leisten und jeden Aspekt des Marketings komplett neu gestalten.