Fünf Möglichkeiten für die Nutzung von Predictive Analytics

Laut Forrester-Forschung hat Predictive Analytics drei hauptsächliche Nutzungsmethoden für den Umgang mit Leads gefunden:

• Predictive Scoring: Mit dieser Methode wird analysiert, wie Leads auf Ihre Marketingbemühungen reagieren. Auf diese Weise können Sie schneller erkennen, welche Ressourcen Sie höher und welche weniger gewichten sollten.
• Identifizierungs-Modelle: Diese Modelle konzentrieren sich auf den Vergleich von Leads mit Kunden, die in der Vergangenheit Massnahmen ergriffen haben. Auf diese Weise können Sie die vielversprechendsten Aktionen als solche identifizieren und neue Märkte erforschen.
• Personalisierung: In Übereinstimmung mit der Vorhersage können dieselben Daten dafür verwendet werden, um zu ermitteln, welche Leads am besten funktionieren. Diese fortschrittliche Form ermöglicht es, personalisierte Nachrichten zu versenden.

Ein prominentes Beispiel dafür wurde in der Harvard Business Review behandelt. Hier wird beschrieben, wie ein Harley-Davidson-Händler seine Verkaufszahlen um 2930% steigern konnte, indem er die Künstliche Intelligenz «Albert» einsetzte. Albert nutzte CRM-Daten, um Merkmale und Verhaltensweisen früherer Käufer zu identifizieren und sie basierend auf diesen Eigenschaften in Mikrosegmente aufzuteilen. Für jedes Segment wurden verschiedene Kombinationen von Überschriften, visuellen Elementen und anderen Elementen getestet, um zu bestimmen, welche für jedes Segment am ergiebigsten sind.

Der Wert Ihrer Lead-Qualifikation hängt stark vom Wert und der Menge Ihrer Daten ab. Egal, wie gut Ihre statistischen Modelle auch sein mögen, ihre Fähigkeiten sind immer noch sehr begrenzt. Somit können Sie nur wenig über Ihre Kunden erfahren. Im digitalen Bereich bildet die Integration von Google Analytics und Google BigQuery den besten Ausgangspunkt für die Vorhersageanalyse.

Modellierung des Kundenverhaltens

Während die Leadqualifizierung und -konvertierung der naheliegendste Anwendungsfall für Predictive Analytics ist, stellt sie bei Weitem nicht die einzige neue Technologie dar. Nichstdestotrotz wird sie praktisch in Sachen Kundenmodellierung jedoch im Mittelpunkt stehen. Sie können die Kundenmodellierung in drei grundlegende Typen unterteilen:

• Clustermodelle
• Neigungsmodelle
• Kollaborative Filterung

Clustermodelle

Clustering ist eine Möglichkeit, Kunden basierend auf vielen Variablen in Gruppen zu segmentieren. Ein Clustermodell sucht nach Korrelationen zwischen verschiedenen Attributen und identifiziert eine Anzahl von Komponenten, in denen sich bestimmte Arten von Attributen ansammeln. Was Clustering im Vergleich zur traditionellen Segmentierung besonders macht, ist die grosse Anzahl der beteiligten Variablen. Cluster verwenden häufig 30 oder mehr Variablen, was weit über eine manuelle Segmentierung hinausgeht.

Cluster gibt es in drei Formen:

• Produktcluster: Kunden, die nur bestimmte Arten von Produkten kaufen.
• Markencluster: Kunden, die von einer bestimmten Markengruppe kaufen.
• Verhaltenscluster: Kunden mit spezifischen Verhaltensweisen, z. B. häufige Käufer oder bevorzugte Call-Center-Nutzer.

Neigungsmodelle

Das Neigungsmodell ermöglicht Vorhersagen über das Kundenverhalten in Korrelation mit anderen Verhaltensweisen und Attributen. Dies geschieht durch Regressionsanalysen oder maschinelles Lernen. Beispiele:

• Neigung zur Abwanderung: Kunden, die wahrscheinlich weiterziehen.
• Neigung zum Abbestellen: Bestimmung der idealen E-Mail-Häufigkeit.
• Lifetime-Wert: Unterstützung strategischer Marketingentscheidungen.

Kollaborative Filterung

Amazon-Empfehlungen wie „Kunden, die dieses Produkt mochten, mochten auch ...“ nutzen kollaborative Filterung. Hierbei geht es weniger um Produktpräferenzen, sondern mehr um Benutzerverhalten. Beispiele:

• Up-sell Empfehlungen
• Cross-Selling-Empfehlungen
• Follow-up-Empfehlungen

Strategische Erkenntnisse gewinnen

Predictive Analytics Tools optimieren Marketingprozesse, doch menschliche Entscheidungen bleiben entscheidend. Das Ziel sollte immer der Erkenntnisgewinn sein, nicht nur das Automatisieren.

Online Marketing sollte mit all seinen Facetten, wie etwa Suchmaschinenoptimierung (SEO), Google Ads (SEA), Social Media Marketing, Growth Hacking, Inbound-Marketing, etc. Dein Business keinesfalls verkomplizieren. Ganz im Gegenteil: Viel eher sollte Digital Marketing einen weiteren Kanal bilden, mit dessen Hilfe Du Produkte und Dienstleistungen vermehrt Kunden näherbringen kannst.

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