Wir leben in einer Zeit, in der Daten das neue Gold sind. Sie treiben Innovationen voran, ermöglichen personalisierte Kundenerlebnisse und verändern die Art und Weise, wie Unternehmen funktionieren und Entscheidungen treffen. Ein Bereich, in dem Daten einen besonders starken Einfluss haben, ist das Marketing. Und inmitten all dieser Entwicklungen hat sich ein neues, aufstrebendes Feld etabliert: Predictive Analytics.
Predictive Analytics, oder Vorhersageanalytik, nutzt historische Daten, statistische Algorithmen und maschinelles Lernen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Sie gibt Marketern die Möglichkeit, einen Blick in die Zukunft zu werfen und fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, was als nächstes zu tun ist.
In diesem Blogbeitrag werfen wir einen genaueren Blick auf die Zukunft des Marketings und die Rolle, die Predictive Analytics dabei spielt. Wir werden uns mit den Grundlagen dieser Technologie beschäftigen, erklären, wie sie funktioniert und warum sie für moderne Marketingstrategien so wichtig ist.
Außerdem werden wir uns einige praktische Anwendungsbeispiele ansehen und Ihnen zeigen, wie Predictive Analytics dazu beitragen kann, Kundenerfahrungen zu personalisieren, den Verkauf zu steigern und letztlich den Erfolg Ihres Unternehmens zu sichern.
Egal, ob Sie ein Marketingprofi sind, der seine Kenntnisse erweitern möchte, oder ein Geschäftsinhaber, der nach Möglichkeiten sucht, den Umsatz zu steigern und die Kundenbindung zu verbessern, dieser Blogpost wird Ihnen einen klaren Einblick in die Zukunft des Marketings geben: Predictive Analytics. Steigen Sie mit uns ein in diese aufregende Reise in die Zukunft des datengesteuerten Marketings!
Definition: Was ist Predictive Analytics?
Predictive Analytics (deutsch: Vorausschauende Analyse) ist ein Verfahren, bei dem historische Datenquellen verwendet werden, um ein mathematisches Modell zu erstellen, welches Ereignisse in der Zukunft voraussagen. Das hört sich zunächst kompliziert an, doch das Grundprinzip begegnet Ihnen fast täglich: Es ist vergleichbar mit der Prognose der Regenwahrscheinlichkeit an einem bestimmten Datum.
Wichtig dabei ist, dass die Wahrscheinlichkeit von Wirbelstürmen oder der Temperatur damit nicht vergleichbar ist. Auch bei Predictive Analytics im Marketing lässt sich ein mathematisches Modell nur erstellen, wenn die Daten der gleichen Art verwendet werden. Mehr dazu bei den Voraussetzungen für Predictive Analytics.
Warum ist Predictive Analytics so wichtig?
Im Bereich Online-Marketing spielt Predictive Analytics eine so große Rolle, weil es maßgeblich dazu beitragen kann, dass Ihre Marketingkampagnen von Erfolg gekrönt sind. Mit der Predictive Analytics können Sie das Kaufverhalten und die Kaufgewohnheiten Ihrer Zielgruppe vorhersagen. Diese Vorhersagen können Sie anschließend nutzen, um Ihre Marketingkampagne noch besser auf Ihre Zielgruppe auszurichten und so Ihre Conversions steigern. Doch nicht nur Marketingkampagnen, auch Vertriebsprozesse und Kundendienstleistungen können mit der prädiktiven Analyse optimiert werden. Insbesondere im Bereich Customer-Relationship-Management (CRM) ist Predictive Analytics also ein wichtiges Aufgabengebiet.
Doch wie funktioniert Predictive Analytics konkret?
Predictive Analytics Tools können Kaufabsichten bzw. den idealen Kunden erkennen, indem Sie die verfügbaren Daten aus der Vergangenheit analysieren und anhand der Ergebnisse Personen finden, deren Daten mit denen idealer Kunden übereinstimmen. Ebenso können Leads mithilfe der Predictive Analytics bewertet werden. Auch hierfür werden historische Daten sowie Absichtdaten genutzt, um potenzielle Kunden zu erkennen. Dabei wird auch die Kaufwahrscheinlichkeit gemessen, auf welche Art die Kunden kontaktiert und welche Informationen an sie übermittelt werden sollten.
Hierfür können Sie Predictive Analysis nutzen:
- Personalisierte Customer Experience
- Gewinnung neuer passender Kunden
- Optimierung des Online-Marketingbudgets
- Optimierung der Logistik und der Bestandsmenge
Wie funktioniert Predictive Analytics im Online-Marketing?
Schritt 1: Zielsetzung
Setzen Sie die Ziele Ihrer Predictive Analysis fest.
In der Praxis sollten Sie sich folgende Frage stellen: Welche potenziellen Kunden werden sich innerhalb der nächsten 30 Tage für meine Angebote anmelden?
Schritt 2: Datenerfassung
Prüfen Sie, welche Datenquellen Ihnen zur Verfügung stehen und führen Sie diese zusammen.
Für unser Beispiel benötigen Sie historische Daten, demografische Daten und Daten zu den genutzten Kanälen sowie eine Liste potenzieller Kunden.
Schritt 3: Datenprüfung und -verarbeitung
Wie bereits erwähnt, ist die Qualität Ihrer Daten maßgeblich für Ihre Predictive Analytics. Prüfen Sie also die vorliegenden Daten und bereinigen Sie gegebenenfalls, was nicht passt.
Prüfen Sie Ihre Daten, um Fakten zu ermitteln, z. B. ob die durchschnittliche Konversionszeit zwischen den Kanälen variiert und ob demografische Merkmale mit diesen Zeiträumen korrelieren.
Schritt 4: Prädiktives Modell erstellen
Erstellen Sie das prädikative Modell, also die eigentliche Predictive Analysis.
Wie oben beschrieben, sollten Sie hierfür festlegen, ob Sie das Modell selbst erstellen oder mithilfe einer Software.
Schritt 5: Modelltest und Optimierung
Geben Sie die Daten in Ihr Modell ein und testen es. Anschließend können Sie es entsprechend optimieren.
Testen Sie Ihr Modell und die historischen und demografischen Daten etc., um zu überprüfen, ob sie noch aktuell sind.
Schritt 6: Integration
Bis zur Integration in die Unternehmensprozesse müssen Sie eventuell ein paar Durchläufe Ihrer Predictive Analysis gemacht haben. Zum Schluss können Sie die gewonnenen Erkenntnisse für Ihr Online-Marketing nutzen.
Richten Sie Ihr Online-Marketing intensiver nach den potenziellen Kunden aus, die sich innerhalb der nächsten 30 Tage für Ihre Angebote anmelden werden.
Vorteile der Predictive Analytics
Predictive Analytics und Big Data
Big Data und Predictive Analytics werden oft verwechselt, sind aber nicht das gleiche. Bei der Big Data werden riesige Mengen an unterschiedlichen Daten gesammelt. Da es sich dabei um Daten von Milliarden von Menschen handelt, müssen diese erst ausgewertet werden. Mithilfe der Predictive Analytics werden Muster und Zusammenhänge der Daten erfasst. Erst mit dieser prädikativen Analyse kann das Potenzial von Big Data weiter ausgeschöpft und die Daten nutzbar gemacht werden. Doch auch die Predictive Analysis profitiert von Big Data. Denn der Wert einer Predicitve Analysis steigt mit der Zunahme der Datenmenge.
Anwendungsbeispiele für Predictive Analytics
Hier sind drei Beispiele dafür, wie Predictive Analytics in der Praxis eingesetzt werden kann:
- Vorhersage von Kundenabwanderung (Churn): Viele Unternehmen, insbesondere in der Telekommunikations- und Finanzbranche, nutzen Predictive Analytics, um zu ermitteln, welche Kunden wahrscheinlich ihre Geschäftsbeziehung beenden werden. Durch die Analyse von Kundenverhalten, Kaufhistorie und Interaktionen mit dem Unternehmen können Modelle erstellt werden, die vorhersagen, welche Kunden ein hohes Abwanderungsrisiko haben. Diese Erkenntnisse können dann genutzt werden, um gezielte Maßnahmen zur Kundenbindung zu ergreifen und die Kundenabwanderung zu reduzieren.
- Bedarfsprognose in der Lieferkette: In der Produktion und im Einzelhandel wird Predictive Analytics eingesetzt, um zukünftige Nachfrageschwankungen vorherzusagen. Durch die Analyse von historischen Verkaufsdaten, saisonalen Trends und Marktinformationen können Unternehmen besser planen, welche Produkte sie in welcher Menge produzieren oder bestellen müssen. Dies kann dazu beitragen, Überbestände oder Stockouts zu vermeiden und die Effizienz der Lieferkette zu verbessern.
- Kreditrisikobewertung: Finanzinstitute nutzen Predictive Analytics, um das Risiko eines Kreditausfalls zu bewerten. Durch die Analyse von Daten wie Kreditverlauf, Einkommen, Beschäftigungsstatus und anderen Faktoren können Modelle erstellt werden, die das Risiko eines Kreditausfalls vorhersagen. Diese Vorhersagen können den Instituten helfen, fundiertere Entscheidungen über die Kreditvergabe zu treffen und finanzielle Verluste zu minimieren.
Fazit
Innerhalb der Branche geht man schon fest davon aus: Die Predictive Analysis ist die Zukunft des Marketings. Wer will schon nicht wissen, was in der Zukunft passiert? Oder zumindest die eigene Marketingkampagne ideal auf die eigene Zielgruppe und potenzielle Kunden abstimmen? Genau dafür sollten Sie Predictive Analytics nutzen.
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