Predictive Marketing

Was ist Predictive Marketing?           

Predictive Marketing ist als Teil von Predictive Analytics zu verstehen und stellt eine Marketing Technik dar, mithilfe derer Vorhersagen über zukünftiges Kundenverhalten getroffen werden können. Dabei bedient das Marketing Team sich verschiedener Methoden der Datenanalyse, um diejenigen Marketing Aktivitäten mit der höchsten Erfolgswahrscheinlichkeit sowie passgenaue Zielgruppen zu bestimmen.

Wie funktioniert Predictive Marketing?

Die Grundlage für Predictive Marketing bilden Informationen und Daten über Kunden und deren Verhalten. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen lassen sich bestimmte Muster in der Datenbasis erkennen, die wiederum als Grundlage für die Optimierung zukünftiger Marketing Kampagnen dienen. Die Analyse dieser Muster lassen unter anderem folgende Vorhersagen zu:

• Wer reagiert auf die nächste Marketing Kampagne?
• Welcher Kunde ist abwanderungsgefährdet?
• Welches ist das nächste beste Angebot (Next Best Offer)
• Welcher Interessent wird zum Kunden?
• Wann ist der nächste beste Versandzeitpunkt (Next Best Time)
• Uvm.

Warum ist Predictive Marketing wichtig?               

Predictive Marketing geht stets mit der Automation von Marketing Aktivitäten einher, da der manuelle Aufwand von Datenanalysen und Kampagnen-Optimierung für Unternehmen nicht umsetzbar ist. Der hohe Grad der Automation sowie die stets relevante und auf die Bedürfnisse des einzelnen Kunden zugeschnittene Kommunikation führt zu effektiverem Marketing, einer verbesserten Customer Experience und positiven Touchpoints entlang des gesamten Kundenlebenszyklus.

Der Predictive Marketing Prozess: Von Profiling bis Warenkorbanalyse

Wie anfangs bereits erwähnt, geht es im Predictive Marketing darum, Muster in Daten zu erkennen und beispielsweise für Cross- und Upsell zu nutzen. Ein Beispiel dafür ist die Erstellung eines Kundenprofils. Hierbei wird eine Analysemenge der Kunden mit einer Grundgesamtheit, z.B. der gesamten Kundenbasis, verglichen. Ziel ist es, Kundengruppen zu identifizieren, die sich in bestimmten Merkmalen, wie beispielsweise Alter, Warenkorbwert und Kanalpräferenz ähnlich sind. Einen Schritt weiter geht die Warenkorbanalyse, bei der auf der einen Seite Kundentypen auf Basis ihrer Präferenzen gebildet, und andererseits Vorhersagen von Kaufwahrscheinlichkeiten für ein Produkt getroffen werden. Muster im Kaufverhalten geben Aufschluss über relevante Kaufkombinationen, die oftmals nicht offensichtlich sind, wie beispielsweise das bekannte Beispiel von Bier und Pampers.   

Mögliche Anwendungsbereiche von Predictive Marketing 

Methoden des Predictive Marketing finden sowohl im Digital Marketing als auch im traditionellen Marketing ihre Anwendung. Im Idealfall werden Daten und Informationen aus jeglichen Quellen und Kanälen zu einer sogenannten 360° Kundenansicht zusammengeführt und für die Analyse genutzt. Voraussetzung für aussagekräftige Analyseergebnisse ist eine ausreichend große Datenbasis sowie eine gute Datenqualität. 

Beispiele für die Anwendung von Predictive Marketing sind:

• Lead Scoring: Mithilfe von Lead Scoring können Interessenten anhand ihres Wertes und der Wahrscheinlichkeit für einen Abschluss bewertet werden. Diese Informationen helfen Unternehmen dabei, Ressourcen und Marketing Budget auf die richtigen Zielgruppen zu fokussieren. 
• Churn Prevention: Mittels Analyse von Verhaltensdaten lassen sich eindeutige Indikatoren für eine Kundenabwanderung identifizieren. Werden abwanderungsgefährdete Kunden frühzeitig erkannt, kann eine bevorstehende Abwanderung durch gezielte Kommunikation zum richtigen Zeitpunkt verhindert werden.  
• Next Best Offer: Die Analyse historischer Verhaltens- und Transaktionsdaten lässt für jeden Kunden eine Vorhersage für die Kaufwahrscheinlichkeit eines bestimmten Produktes zu. Auf Basis dessen können personalisierte Produktempfehlungen ausgesprochen werden und jedem Kunden zum richtigen Zeitpunkt das passende Produkt angeboten werden.
• Kanal-Optimierung: Durch das Wissen über die individuellen Kanalpräferenzen der eigenen Zielgruppen können Marketing Aktivitäten optimiert werden. Kunden, die nach der Berechnung mit hoher Wahrscheinlichkeit auf Newsletter reagieren, müssen kein Direct Mail erhalten. So werden zusätzlich noch Marketing Kosten reduziert.

Vorteile von Predictive Marketing

Predictive Marketing hilft Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen und sich nicht auf bloße Annahmen zu verlassen. Diese Art von Marketing Optimierung stärkt durch ihre Relevanz von Inhalt, Medium und Zeitpunkt langfristig die Kundenbeziehung und sorgt für optimierte Kundenerlebnisse entlang der gesamten Customer Journey. Auf Unternehmensseite lassen sich durch Predictive Marketing nicht nur Kosten reduzieren, indem Marketing Budget da eingesetzt wird, wo die Erfolgswahrscheinlichkeit am höchsten ist. Gleichzeitig fördert die richtige Nutzung von Verhaltensvorhersagen und Trends Umsatz und Unternehmenswachstum.

Predictive Marketing: Die schiere Datenmenge reicht nicht aus

Wer Predictive Marketing gezielt einsetzt, kann sich durch die zu jeder Zeit kundenindividuelle und automatisierte Kommunikation einen klaren Wettbewerbsvorteil verschaffen. Durch auf Daten basierende Vorhersagen zu Kundenverhalten werden nur noch diejenigen Aktivitäten ausgesteuert, die den größten Erfolg versprechen. Dabei spielt eine gewisse Größe der Datenbasis eine entscheidende Rolle, um fundierte Ergebnisse zu erhalten. Diese allein reicht aber eben nicht aus. Auch die Datenqualität und die Nutzung aller zur Verfügung stehenden Datenmengen aus jeglichen Quellen und Kanälen ist entscheidend für die Genauigkeit der Analysen und Vorhersagen und damit auch für deren Erfolg.