Predictive Marketing: Wie Sie die Bedürfnisse Ihrer Kundinnen und Kunden vorhersehen

Kein Geheimnis: Die Erwartungen von Verbraucherinnen und Verbrauchern ändern sich ständig. Das liegt auch an neuen Technologien, die alles beschleunigen und damit auch den Wandel. Entscheidend ist also: Wie erkennen Sie Veränderungen frühzeitig und bieten der richtigen Person zur richtigen Zeit die richtige Lösung? Technologien bringen nicht nur Verbraucherinnen und Verbrauchern Vorteile, sondern auch Unternehmen. Genau darum geht es in diesem Artikel über Predictive Marketing.

Die Grundprinzipien von Predictive Marketing

Zwischen Big Data und neuen Technologien

Predictive Marketing ist ein junges Konzept, das mit neuen Technologien wie Big Data aufgekommen ist. Zwei Faktoren haben seine Entstehung ausgelöst:

1. Unternehmen stellen fest, dass sie massenhaft Daten sammeln, deren Potenzial sie aber nicht ausschöpfen,
2. leistungsfähige digitale Tools eröffnen neue Möglichkeiten, vor allem bei der Analyse und Verarbeitung von Daten.

Damit wächst bei Unternehmen der Anspruch, Kundendaten gründlicher zu analysieren und zu nutzen, denn darin liegt ein Wettbewerbsvorteil. Stellen Sie sich vor, Sie wüssten heute schon, was Ihre Kundinnen und Kunden morgen wollen, noch bevor sie es selbst äußern. Genau dafür gibt es Predictive Marketing.

Laut Forbes umfasst Predictive Marketing Methoden, die das Verhalten von Kundinnen, Kunden und Interessierten analysieren, um auf Basis ihres bisherigen und aktuellen Verhaltens ihre künftigen Bedürfnisse vorherzusehen.

In der Praxis stützt sich Predictive Marketing auf Algorithmen, Machine-Learning-Tools und Scoring-Tools. Diese Tools sind so programmiert, dass sie automatisch eine Benachrichtigung senden, sobald sie eine bestimmte Kombination von Kriterien in Ihrer Datenbank erkennen. Ein Beispiel: Sie möchten in Ihrem CRM automatisch benachrichtigt werden, wenn ein Lead Ihre Website dreimal besucht (Faktor 1) und aus Frankreich kommt (Faktor 2), weil Sie festgelegt haben, dass sich in diesem Fall jemand aus dem Vertrieb melden soll. Erkennt das System diese Kombination, wird die Benachrichtigung automatisch ausgelöst. In diesem Beispiel gibt es nur zwei Faktoren. In der Realität sind die Möglichkeiten nahezu unbegrenzt. Das zeigt, wie groß das Potenzial von Predictive Marketing ist.

Laut einem Bericht von Forrester geben 57 % der Unternehmen, die in Predictive Marketing investiert haben, an, höhere Conversion-Raten und damit einen höheren ROI zu erzielen.

Analytics als Grundlage für Predictive Marketing

Predictive Marketing ist eng mit Predictive Analytics und Data Mining verwandt. Deshalb brauchen Sie Tools, mit denen Sie die Daten Ihrer Kundinnen und Kunden erfassen, segmentieren und analysieren. Mit den richtigen Tools sind beachtliche Ergebnisse drin. Um den größten Nutzen zu erzielen, richten Sie die automatischen Benachrichtigungen in Ihren Business-Tools an Ihren finanziellen Zielen aus. Unser Tipp: Leiten Sie die auslösenden Faktoren aus Ihrer Customer Journey und Ihrem Conversion-Funnel ab. Beantworten Sie dabei Fragen wie: „Welche Merkmale hat eine Kundin, ein Kunde oder ein Lead, die oder der … (Ihr Geschäftsziel)?“ So listen Sie alle Faktoren und Verhaltensweisen auf, die in Ihre Predictive-Marketing-Strategie gehören, und legen fest, bei welchen Ereignissen Sie automatisch benachrichtigt werden möchten.

Verlieren Sie sich nicht in einer Flut irrelevanter Daten und konzentrieren Sie sich zum Einstieg auf Ihren Funnel. Ziel ist es, die Faktorkombinationen für Ihre automatischen Benachrichtigungen festzulegen und diese anschließend in Ihren Tools einzurichten.

Einige Beispiele

Wie setzen Unternehmen Predictive Marketing in der Praxis ein? Hier sind zwei Beispiele.

Netflix

Das Geschäftsmodell von Netflix beruht fest auf einer Predictive-Marketing-Strategie. Wenn Sie die Plattform nutzen, ist Ihnen sicher aufgefallen, dass sie Ihnen Filme und Serien vorschlägt. Ein Algorithmus erstellt diese Vorschläge anhand Ihrer Vorlieben und dessen, was Sie bisher angesehen haben. Ziel ist es, die Kundenbindung zu stärken, indem Netflix passende Inhalte empfiehlt. Laut einem von Netflix veröffentlichten Bericht hat diese Praxis die Abwanderungsrate der User deutlich gesenkt und damit die durchschnittliche Abodauer verlängert. Nach eigenen Angaben spart das Unternehmen durch Predictive Marketing mit Personalisierung und Empfehlungen jährlich mehr als 1 Milliarde US-Dollar. Gleichzeitig entwickelt Netflix seinen Algorithmus laufend weiter.

Amazon

Auch Amazon setzt Predictive Marketing für seine Geschäftsziele ein. Wenn Sie sich auf der Website oder in der App Produkte ansehen, schlägt Amazon Ihnen weitere Artikel vor. Grundlage sind mehrere Faktoren, darunter die aufgerufenen Seiten, die Verweildauer pro Seite, frühere Käufe und Artikel, die Sie in den Warenkorb gelegt, aber nicht gekauft haben. Der Algorithmus von Amazon ist besonders ausgefeilt und berücksichtigt sehr viele Faktoren. Zudem vergleicht er das Kaufverhalten verschiedener User, um gemeinsame Vorlieben zu erkennen und Empfehlungen wie „Passend dazu“ auszuspielen. Laut einer Studie von McKinsey & Company gehen 35 % der Käufe von Amazon-Kundinnen und -Kunden auf eine Empfehlung des Algorithmus zurück. Diese beiden Großunternehmen verfügen über leistungsstarke Technologien, mit denen sie ihre Predictive-Marketing-Strategie stetig verbessern. Nur wenige Unternehmen haben die Ressourcen für solche Tools. Trotzdem können Sie sich von diesen Beispielen inspirieren lassen und Predictive Marketing in kleinerem Maßstab umsetzen, mit zugänglicheren Technologien wie automatischem Scoring. Wie Sie gesehen haben, steht und fällt eine erfolgreiche Predictive-Marketing-Strategie mit Ihrer Datenstrategie. Sorgen Sie vorab dafür, dass Sie die passenden Tools haben, um Ihre Daten zu erfassen, zu segmentieren und zu analysieren.

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