„Ich möchte wissen, wer meine Kunden sind, wodurch sie sich auszeichnen und was sie als nächstes kaufen möchten, damit ich effektiver mit ihnen kommunizieren kann.“
„Ich möchte keine Angebote an meine Kunden senden, die irrelevant sind oder sie schlimmsten Fall sogar verärgern.“
Ein tiefgehendes Verständnis für jeden Kunden durch Predictive Analytics
Datengetriebenes Marketing befasst sich sowohl mit dem Reporting von vergangenen Aktivitäten als auch mit der Vorhersage zukünftiger Ereignisse. Dieses Gebiet wird als Predictive Analytics (dt. prädiktive Analysen) oder auch Predictive Intelligence bezeichnet. Ziel von Predictive Analytics im Marketing ist es, zukünftiges Kundenverhalten und -reaktionen vorherzusagen. Dazu wird in historischen und aktuellen Kunden- und Transaktionsdaten nach Mustern und Abweichungen gesucht, die es ermöglichen, belastbare Prognosen zu liefern. Mit statistischen Methoden und Machine Learning wird die Wahrscheinlichkeit für den Eintritt eines bestimmten Ereignisses definiert.
Die Einsatzmöglichkeiten von Predictive Analytics Software im Unternehmen sind vielfältig. Im Marketing lassen sich mit einem Predictive Analytics Tool vor allem folgende Fragestellungen beantworten:
• Welche Produkte werden von einem Kunden am wahrscheinlichsten als nächstes gekauft (Best Next Offer)?
• Welche Kunden sind abwanderungsgefährdet (Churn Prevention)?
• Wann ist der beste Zeitpunkt, um einen Kunden zu kontaktieren (Best Next Time)?
• Welche Unternehmensbereiche haben Wachstumspotenzial?
• Welche möglichen Gefahren gibt es für das Unternehmen?
Im Folgenden stellen wir Ihnen Beispielanalysen vor, die Sie mit unserer Predictive Analytics Software durchführen können.
Die Suche nach den besten potenziellen Kunden mit Hilfe von Predictive Modelling ist eine ausgefeilte Technik, die im Marketing eingesetzt wird, um das Verhalten, die demografischen Daten und andere gemeinsame Merkmale Ihrer idealen Kunden zu ermitteln und so potenzielle Kunden zu finden, die Ihren bestehenden besten Kunden ähnlich sind.
Mit Profiling können Sie Personen anhand von Eigenschaften und Verhaltensmerkmalen identifizieren, und anschließend einen Score vergeben. Anhand dieses Scores können Sie dann diejenigen Kunden in Ihrer Datenbank ermitteln, die dem Profil am ähnlichsten sind. Dies verbessert nicht nur das Targeting Ihrer Kampagnen, sondern hilft Ihnen auch, neue Potenziale zu identifizieren, die Sie wiederum für Cross- und Upsell-Strategien nutzen können.
Mit der Assoziationsanalyse wird nach Mustern gesucht, bei denen ein Ereignis mit einem anderen verbunden ist. Ein gutes Beispiel dafür ist der Warenkorb. Untersucht wird der in einem definierten Zeitraum gekaufte Mix von Produkten/Marken. Die Warenkorbanalyse ermittelt dabei die Kaufwahrscheinlichkeit für jedes der im Warenkorb enthaltenen Produkte mit dem Ziel, Muster und Regeln im Kaufverhalten aufzudecken. Mit dieser Analyse können Sie Cross-Sell Potenziale identifizieren.
Kombinieren Sie die Kaufhistorie eines Kunden mit den Produktkombinationen, die generell beliebt sind (Popularität) und den Neigungen des Kunden (Propensität). Dies ermöglicht es Ihnen, die Wünsche des Kunden zu erkennen, bevor sie entstehen. Dieses „beste nächste Angebot“ kann als Variable für jeden Kunden gespeichert und aktualisiert werden, um sicherzustellen, dass jedes Mal die aktuellsten Vorschläge angezeigt werden. Dabei können unterschiedlichste Aspekte wie saisonale Effekte, aktuelle Lagerbestände oder Gewinnmargen berücksichtigt werden.
Whitepaper: Predictive Analytics im Marketing - Sieben gängige Methoden aus der Praxis
- Wie sich Predictive Analytics von anderen Analysemethoden abgrenzen
- Welche Voraussetzungen für den Einsatz von Predictive Analytics erfüllt sein müssen
- Welche gängigen Methoden es in der Praxis gibt und wie sie funktionieren
FAQs rund um Predictive Analytics
Predictive Analytics (dt. vorhersagende Analysen) ist ein Sammelbegriff für Analysemethoden im Marketing, bei denen bereits gesammelte Transaktionsdaten genutzt werden, um Prognosen über zukünftiges Kundenverhalten zu treffen und diese für entsprechende Marketing Maßnahmen zu nutzen. Predictive Analytics bilden einen Teilbereich von Business Intelligence und Data-Mining.
Durch die Analyse der bisherigen Transaktionsdaten kann ermittelt werden, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein zukünftiges Ereignis eintritt. In den bestehenden Datenmengen werden Muster und Abweichungen erkannt. Mittels statistischer Berechnungen und maschinellen Lernens wird so die Wahrscheinlichkeit für den Eintritt eines bestimmten Ereignisses festgestellt.
Die Ermittlung des besten Zeitpunkts für die Kontaktaufnahme zum Kunden (Best Next Time) ist nur einer von vielen Anwendungsfällen von Predictive Analytics im Marketing. Weitere Anwendungsbeispiele sind die frühzeitige Identifikation von abwanderungsgefährdeten Kunden (Churn Prevention) oder von spezifischen Produkten, die am relevantesten für einen bestimmten Kunden sein werden (Best Next Offer).
Predictive Analytics ermöglichen es, fundierte datenbasierte Aussagen über die Zukunft zu treffen und stellen somit einen enormen Vorteil bei der Planung von Marketing Aktivitäten dar. In Kombination mit einem Kampagnen-Automations-Tool können die mit Predictive Analytics gewonnenen Erkenntnisse direkt in Ihre Kampagnen übertragen werden. Der Einsatz von Predictive Analytics hilft somit dabei, Ihre Marketing Kommunikation zielgerichteter und zeitlich relevanter zu gestalten und dadurch zusätzliche Umsatz- und Gewinnpotenziale zu realisieren. Darüber hinaus lassen sich mit Predictive Analytics schon vor Abschluss einer Kampagne deren voraussichtliche Performance und ROI berechnen.
In unserem Blog 7 Predictive Analytics-Methoden im Marketing stellen wir sieben verschiedene Ansätze für den Einsatz von Predictive Analytics vor.
Hier erfahren Sie, wie unsere Software-Lösungen Sie beim Thema Predictive Analytics unterstützen können.
Durch Apteco haben wir uneingeschränkten Zugriff auf die Kundendaten und können Auswertungen, Selektionen und Analysen selbstständig und flexibel durchführen und so noch kundenorientierter denken und handeln.
Tina Madeleine Schulze, Leitung CRM, BRAX
Modelling und Scoring
Kundenmodellierung kann zur Verbesserung des Targetings in einer Reihe von Situationen eingesetzt werden. Zum Beispiel kann so vorhergesagt werden, wie wahrscheinlich es ist, dass der Kunde einen hohen Lifetime Value hat, sodass er eine maßgeschneiderte, auf seinen Kundenwert abgestimmte Marketing Kommunikation erhält. Oder es können die Kunden gelistet werden, bei denen eine hohe Abwanderungswahrscheinlichkeit besteht, damit Ihnen rechtzeitig ein entsprechendes Incentive angeboten werden kann.
Warum Predictive Analytics mit Apteco?
Im Gegensatz zu anderen Statistik-Anwendungen können die Predictive Analytics Funktionalitäten von Apteco auch von „Nicht-Statistikern“ und ohne Programmierkenntnisse genutzt werden. Marketer können diese innerhalb kürzester Zeit umfänglich nutzen, ohne dabei von der IT oder Data Scientists abhängig zu sein. Drag & Drop Funktionalitäten erleichtern zusätzlich die Bedienung. Gleichzeitig ist die Lösung aber auch für Integrationen mit den Programmiersprachen R und Python offen.
Neben der hohen Performance profitieren Apteco Kunden zudem von unserem sog. „PWE-Verfahren“ (PWE = Predicted Weight of Evidence), einem von Apteco patentierten Scoring-Verfahren. Mit dem neu eingeführten Behavioural Modelling bieten wir Nutzern darüber hinaus die Möglichkeit, verhaltensgesteuerte Muster in ihren Daten zu untersuchen und diese auch über zwei Zeiträume hinweg zu vergleichen.
Ähnliche Zielgruppen finden und ansprechen - Look-alike Audiences
Finden Sie Ihre besten potenziellen Kunden mit Hilfe von Look-alike-Zielgruppen und sprechen Sie diese gezielt an. Die Suche nach "Look-alikes" mit Hilfe der prädiktiven Modellierung ist eine ausgefeilte Technik, die im Marketing eingesetzt wird, um potenzielle Kunden zu finden, die Ihren bestehenden besten Kunden "ähnlich sehen". Durch die Analyse der Eigenschaften und des Verhaltens Ihrer besten Kunden können Sie neue Interessenten, die diese Merkmale teilen, identifizieren und ansprechen.
Die Look-alike-Funktionalität von Apteco ist ein praktischer Einstieg für Marketingexperten, um die Art und Weise, wie Unternehmen an das Marketing herangehen, zu verändern. Sie bietet eine präzise, datengestützte und proaktive Methode, um Kunden zu gewinnen und zu binden. Wenn diese Methode in eine Marketing Strategie integriert wird, kann sie ein leistungsfähiges Instrument für die Kundenakquise, die Vorbeugung von Abwanderung und die Identifizierung und Reaktivierung inaktiver Kunden sein.
Optimieren Sie Ihr E-Mail Marketing
Testen Sie die Effektivität Ihrer E-Mail Kampagnen
Entwerfen, automatisieren und versenden Sie optisch ansprechende, hochgradig personalisierte E-Mails direkt über Aptecos Marketing Insights Plattform.
Zugehörige Produkte
Apteco Software Tools, die Ihnen dabei helfen Kundenverhalten vorherzusagen.
Apteco Orbit™
Apteco Orbit ist eine Online-Plattform, die es Ihnen ermöglicht, interaktive Dashboards, Kampagnenaktivitäten und Daten-Storyboards zu teilen. Erstellen Sie in einer einfach zu bedienenden und sicheren Umgebung Zielgruppen-Segmente aus Visualisierungen.
Apteco FastStats
Apteco FastStats ist der erste Teil Ihrer Reise hin zu echtem Verständnis Ihrer Kunden und Interessenten. Sie erforschen Ihre Kundendaten in kürzester Zeit und nutzen Analytics, um Ihre Kampagnen genau auf Ihre Zielgruppe abzustimmen.
Apteco PeopleStage
Apteco PeopleStage erlaubt Ihnen die gewonnenen Einblicke wirkungsvoll einzusetzen. Auch komplexe Multi-Channel Kampagnen managen Sie schnell und einfach.
Harmonisches Zusammenspiel, dank nahtloser Integration
Wenn Sie Apteco in Ihre bestehenden Anwendungen und Tools integrieren, erhalten Sie eine zentrale Datenplattform, der Sie vertrauen können und agieren mit größerer Genauigkeit und Effizienz.
Relevante Fallstudien und Blogs
Erfahren Sie in unseren Fallstudien und Blogs, wie Unternehmen die Apteco Marketing Software in der Praxis nutzen.
Erleben Sie die Leistungsfähigkeit der Apteco Marketing Software aus erster Hand in einer persönlichen Demo
