Prädiktive Analyse für höhere Conversions: 6 bewährte Tipps zur Optimierung Ihrer Marketing Strategie

Ein dynamisches Marktumfeld, das ständig durch technologische Veränderungen und andere Einflüsse geprägt wird, kann so manche Überraschungen mit sich bringen. Für Marketer ist eine Sache jedoch garantiert: Conversions lassen sich signifikant steigern, wenn die richtige Person zur richtigen Zeit mit dem passenden Angebot angesprochen wird. Berücksichtigt man alle drei Komponenten, Zielgruppe, Angebot und Timing, so führt dies zu höchst relevanter und personalisierter Kundenkommunikation.

Doch wie finden Sie den richtigen Kunden, das passende Angebot und den idealen Zeitpunkt? Die Antwort liegt in der prädiktiven Analyse.

Prädiktive Analyse - was bedeutet das?

Prädiktive Analyse, auch bekannt unter dem englischen Begriff „Predictive Analytics“, bezeichnet eine Reihe von Analysemethoden im Marketing, die es ermöglichen, zukünftiges Kundenverhalten auf Basis historischer Daten vorherzusagen.

Durch die Auswertung vergangener Transaktionen können Unternehmen präzise Prognosen treffen und gezielte Marketing Maßnahmen entwickeln, die die Wahrscheinlichkeit einer Conversion erhöhen. Lernen Sie hier mehr über Predictive Analytics.

So steigern Sie Ihre Conversions mit prädiktiver Analyse: 3 bewährte Methoden

Methoden der prädiktiven Analyse, so können Conversions erheblich gesteigert werden. Mit den richtigen Tools lassen sich wertvolle Erkenntnisse aus den vorhandenen Kundendaten gewinnen, die gezielt für personalisierte und effektive Marketing Maßnahmen genutzt werden können. Im Folgenden möchten wir Ihnen drei bewährte Methoden vorstellen, anhand derer Sie mithilfe von prädiktiven Analysen neue Erkenntnisse aus Ihren Kunden- und Transaktionsdaten gewinnen können, um Ihre Kundenansprache zu optimieren und Ihre Conversion-Rate zu maximieren.

#1 Next Best Customer: So finden Sie Ihre besten Zielkunden

„Next Best Customer“, auch als Look-alike Modelling oder Profiling bekannt, ist eine wirkungsvolle Methode, um den Wert Ihrer Bestandskunden zu maximieren. Folgendes Szenario soll dies verdeutlichen:

Angenommen, Sie möchten ein bestimmtes Produkt in einer Cross-Sell-Kampagne bewerben, da Sie zurzeit eine hohe Stückzahl davon auf Lager haben. Jedoch haben Sie nur ein begrenztes Budget, weshalb die entscheidende Frage lautet: Wer ist Ihr nächster bester Kunde?

Um diese Frage zu beantworten müssen in einem ersten Schritt diejenigen Kunden näher betrachtet werden, die das zu bewerbende Produkt bereits in der Vergangenheit gekauft haben. Mithilfe dieser Daten lässt sich ein sogenanntes „Profil“ erstellen, das die gemeinsamen Merkmale dieser Kunden beschreibt. Typische Eigenschaften beziehungsweise Variablen, welche in diesem Zusammenhang untersucht werden können, sind:

• Basisdaten: z. B. Geschlecht oder Wohnort
• Verhaltensdaten: z. B. Kauffrequenz oder Einkaufswert
• Engagement-Daten: z. B. Newsletter-Klicks oder mobile Interaktion
• Soziodemografische Daten: z. B. Einkommen oder Interessen (häufig Third-Party-Daten)
• Produktdaten: z. B. häufig gekaufte Warengruppen

Mit diesem Profil können Sie dann sogenannte „Look-alikes“ identifizieren – Kunden, die ähnliche Merkmale aufweisen wie Ihre ursprüngliche Käufergruppe. Hierbei erhält jeder Kunde einen Score: Je höher der Score, desto ähnlicher ist diese Person einem Kunden, der Ihr Produkt bereits in der Vergangenheit gekauft hat. Sie selektieren nun die Kunden mit einem hohen Score und haben Ihre Zielgruppe „Next Best Customer“ identifiziert.

Tipp 1: Wenden Sie diese Methode auch auf potenzielle Neukunden an

Besonders im B2B-Bereich, in dem Sie auf ein umfangreiches Referenzuniversum zugreifen können, bietet sich diese Methode an, um vielversprechende Neukunden zu identifizieren, Entwicklungen vorherzusagen und Nutzer gezielt anzusprechen.

Tipp 2: Verfeinern Sie die Methode durch das Hinzufügen zusätzlicher Variablen

Erweitern Sie die Analyse, indem Sie neue Variablen einbeziehen. Testen Sie zum Beispiel, ob die Anzahl der Produkte im Warenkorb Auswirkungen auf die Kaufwahrscheinlichkeit hat. So können für verschiedene Ereignisse noch präzisere Prognosen erzielt werden.

#2 Next Best Offer: Wie Sie das perfekte Angebot für jeden Kunden erstellen

„One size fits all“ ist ein längst überholter Ansatz, der aber von vielen Unternehmen nach wie vor verfolgt wird, weil intelligente Personalisierung noch immer eine Herausforderung darstellt. Dabei ist gerade die Individualität und die daraus resultierende Relevanz der Angebote das, womit ein Unternehmen aus der Flut der Werbebotschaften heraussticht.

Stellen Sie sich vor, Sie könnten jedem Kunden ein auf ihn zugeschnittenes, individuelles Angebot anbieten, wobei Sie sogar auf die persönlichen Wünsche und Vorlieben eingehen. Die entscheidende Frage ist: Wie können Sie anhand Ihrer Kunden- und Transaktionsdaten ein intelligentes Angebot berechnen, welches die individuellen Bedürfnisse von jedem einzelnen Kunden berücksichtigt? Oder einfach ausgedrückt: Was ist das beste nächste Angebot für jeden einzelnen Kunden?

Mit dieser Methode wird die Kaufhistorie jedes Kunden als Grundlage um die Parameter „Popularität“ (wie häufig zusammengekaufte Produkte) und „Propensität“ (Kaufneigung) ergänzt und entsprechend analysiert. Je nach Gewichtung dieser Parameter, können so beispielsweise Nischenmärkte angesprochen werden.

Sobald das Best Next Offer einmal berechnet wurde, kann das Ergebnis als Variable abgespeichert werden. Dadurch ist es möglich, bei späteren Transaktionen jederzeit auf das aktualisierte Angebot zuzugreifen.

Tipp 3: Berücksichtigen Sie saisonale Effekte, Gewinnmargen und Lagerbestände

Achten Sie darauf, dass Ihre Angebote immer zur richtigen Zeit und in der richtigen Menge verfügbar sind. Indem Sie saisonale Schwankungen, Ihre Gewinnmargen und den aktuellen Lagerbestand berücksichtigen, stellen Sie sicher, dass Ihre Angebote sowohl relevant als auch verfügbar sind, wenn der Kunde zuschlagen möchte.

Tipp 4: Vermeiden Sie es, kürzlich getätigte hochpreisige Käufe erneut zu bewerben

Es macht wenig Sinn, große und hochpreisige Produkte, wie eine Waschmaschine, direkt erneut zu bewerben, wenn der Kunde bereits kürzlich gekauft hat. Wählen Sie stattdessen passende Angebote, die den Kaufzyklus des Kunden und Trends berücksichtigen.

#3 Next Best Time: Der perfekte Zeitpunkt für die Kundenansprache

Da jeder Kunde einen individuellen Kaufrhythmus hat, ist es wichtig, den jeweils richtigen Kontaktzeitpunkt abzupassen. Die Praxis sieht meist anders aus: Kunden werden häufig nach ein und demselben Modell selektiert, sodass beispielsweise alle Kunden, deren letzter Kauf 90 Tage zurückliegt, zum gleichen Zeitpunkt kontaktiert werden.

Insbesondere bei einer Repurchase-Kampagne spielt die Berechnung eines individuellen Kommunikationszeitfensters eine wichtige Rolle. Während der eine Kunde alle drei Wochen bestellt, ist der Kaufzeitpunkt bei einem anderen deutlich unregelmäßiger. Die zentrale Frage lautet daher: Wann ist der beste nächste Zeitpunkt, um den Kunden erneut anzusprechen?

Auf Basis der Transaktionsdaten lassen sich die geeignetsten Zeitfenster für die nächste Marketing Botschaft berechnen. Mithilfe der Varianz als Parameter für jeden Kunden, können Muster und die Zeitpunkte identifiziert werden, wobei eine niedrige Varianz einen regelmäßigen und eine hohe Varianz einen unregelmäßigen Kaufrhythmus bedeuten.

So erhalten Sie für jeden Kunden das optimale Kommunikationszeitfenster. Im ersten Fall, dem regelmäßigen Käufer, gestaltet sich dies noch relativ einfach: Bestellt jemand alle drei Wochen Kaffeebohnen bei Ihnen, macht es Sinn etwa zwei Wochen nach der letzten Bestellung mit der Kommunikation zu beginnen. Bei einem unregelmäßigen Käufer ist dies schon etwas schwieriger und Sie müssen mit einem breiteren Kommunikationszeitfenster rechnen.

Tipp 5: Berechnen Sie den besten Kontaktzeitpunkt nach Produktgruppen

Berücksichtigen Sie bei der Bestimmung des idealen Kontaktzeitpunkts stets die verschiedenen Produktgruppen und ihre Entwicklung. Hochpreisige Artikel und regelmäßig gekaufte Produkte erfordern unterschiedliche Ansätze. Indem Sie den besten Zeitpunkt für jede Produktgruppe berechnen, stellen Sie sicher, dass Ihre Kommunikation zur richtigen Zeit der Entscheidungsfindung mit den passenden Angeboten erfolgt.

Tipp 6: Untersuchen Sie Ihre Kommunikationsfrequenz und deren Zusammenhang mit den Kaufentscheidungen

Analysieren Sie, wie Ihre Kunden auf verschiedene Kommunikationskanäle, wie Newsletter oder Postmailings, reagieren. Optimieren Sie Ihre Kommunikationsfrequenz und -kanäle basierend auf diesen Erkenntnissen, um Ihre Ansprache gezielt zu steuern und Einsparpotenziale zu identifizieren, indem Sie unnötige, unprofitable Kontaktpunkte im Prozess vermeiden.

Prädiktive Analyse - weitere Vorteile im Überblick

Neben den bereits genannten Vorteilen, bietet die prädiktive Analyse noch viele weitere Chancen, um Ihr Unternehmen wettbewerbsfähiger und effizienter zu machen:

• Wettbewerbsvorteile: Kundenwünsche, -bedürfnisse und -ansprüche können gezielt erfüllt werden und Produkte können der Zielgruppe entsprechend angepasst werden, was Ihnen einen klaren Wettbewerbsvorteil verschafft.
• Prozesskostensenkung und keine Verschwendung von Ressourcen: Mit präzisen Vorhersagen und der Vermeidung von Fehlinvestitionen reduzieren Sie das Risiko für unnötige Ausgaben und steigern die Effizienz Ihrer Geschäftsprozesse.
• Zielgruppenbestimmung: Mithilfe von prädiktiven Analysen können Sie Ihre Zielgruppen noch genauer definieren, um Marketing Ressourcen zielgerichtet und effizient einzusetzen.
• Optimierung von Marketing Kampagnen: Indem Sie verschiedene Datenmengen wie das Verhalten und die Reaktionen Ihrer Kunden auf vergangene Kampagnen analysieren, können Sie auf dieser Grundlage Ihre zukünftigen Marketing Strategien kontinuierlich anpassen, um Risiken zu minimieren und den Erfolg zu maximieren.

Fazit: Steigern Sie Ihre Conversions mit prädiktiver Analyse

Die prädiktive Analyse bietet Ihnen eine mächtige Möglichkeit, Ihre Marketing Strategien gezielt zu optimieren und die Kundenansprache auf das nächste Level zu heben. Mit den vorgestellten Methoden können Sie Ihre Conversions signifikant steigern, indem Sie bestehende Daten effizient nutzen und gezielt personalisierte, relevante Angebote erstellen. In unserem Use Case gehen wir darauf noch genauer ein.

Die Methoden, die wir erläutert haben, basieren auf Daten, die Sie bereits in Ihrem Unternehmen gesammelt haben – es geht nur darum, diese korrekt zu analysieren und strategisch sinnvolle Vorhersagemodelle zu entwerfen. Machen Sie Schluss mit niedrigen Conversions und nutzen Sie das volle Potenzial Ihrer Daten, um Ihre Kundenkommunikation zu personalisieren und genau auf die Bedürfnisse Ihrer Zielgruppe abzustimmen.

Wünschen Sie sich weitere praxisnahe Einblicke? In unserem Use Case gehen wir noch genauer auf das Thema Predictive Analytics ein.
Laden Sie sich außerdem hier unser kostenloses Whitepaper herunter und erfahren Sie mehr darüber, wie Sie Predictive Analytics gewinnbringend in Ihrem Unternehmen einsetzen können.