Ist Predictive Analytics Marketing zuverlässig und wie kann man davon profitieren?

Künstliche Intelligenz ist aus dem modernen digitalen Marketing nicht mehr wegzudenken. Wir verlassen uns auf verschiedene Tools, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, Kampagnen-KPIs zu verfolgen, mit unseren Kunden zu kommunizieren und neue Leads zu gewinnen. Diese Lösungen ermöglichen es uns, einen datengesteuerten Ansatz für Entscheidungen zu verfolgen und unsere Geschäftsabläufe zu verbessern.

Wenn wir uns jedoch nur auf Daten aus vergangenen Perioden verlassen, werden wir immer einen Schritt hinterherhinken. Hier kommt Predictive Analytics Marketing ins Spiel. Es liefert Wissen, mit dem wir verhindern können, dass Kunden das Unternehmen verlassen, die Akquisitionskosten senken, den CLV verbessern und letztendlich den Umsatz steigern.

In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf die praktischen Anwendungen und die Zuverlässigkeit von Predictive Analytics im digitalen Marketing. Lesen Sie also weiter, um praktische Tipps zu erhalten, wie Sie die Technologie in Ihre Strategie integrieren können.

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics (PA) ist eine Technologie, die künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und statistische Modellierungstechniken verwendet, um vergangene und aktuelle Daten zu analysieren und potenzielle Trends zu identifizieren.

Die Technologie erfordert einen konstanten Fluss riesiger Datenmengen, um genaue Vorhersagen zu liefern. Da moderne Softwarelösungen jedoch einen praktisch endlosen Vorrat an Informationen ansammeln, ist Predictive Analytics auf dem Vormarsch und entwickelt sich rasant. Darüber hinaus hat die Weiterentwicklung des Cloud Computing sein Wachstum beschleunigt, da es die Kosten für Wartung, Hardware und IT-Personal senkt.

Tatsächlich zeigen Untersuchungen, dass der globale Predictive Analytics-Markt bis 2026 voraussichtlich 25,2 Milliarden USD erreichen wird, was einer CAGR von rund 20,8 % im Zeitraum 2019 bis 2026 entspricht.

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Die Technologie ist in vielen Branchen weit verbreitet, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Bank- und Finanzdienstleistungen, Versicherungen, Telekommunikation und IT, Einzelhandel, E-Commerce, Gesundheitswesen, Fertigung, Regierung, Verteidigung, Energie, Transport und Logistik und so weiter.

PA ermöglicht es Unternehmen, aus ihren Datenbeständen Kapital zu schlagen und unter anderem Investitionsrisiken zu minimieren, Innovationen zu beschleunigen, die Sicherheit zu erhöhen, Kosten zu senken und Gewinne zu steigern.

Was ist Predictive Marketing?

Ähnlich wie in anderen Branchen kann das Marketing stark von Predictive Analytics profitieren.

Moderne Marketing-Tools liefern einen konstanten Informationsfluss, wodurch die digitale Reise des Kunden einfach verfolgt und aufgezeichnet werden kann.

Predictive-Analytics-Algorithmen beobachten das Kundenverhalten in Echtzeit und korrelieren es mit vorhandenen Daten, um Muster zu erkennen und uns ein tieferes Verständnis unserer Kunden zu vermitteln. Darüber hinaus können die Ergebnisse mit Daten aus anderen Abteilungen wie Vertrieb und Kundendienst abgeglichen werden, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, was den Kunden zum Kauf bewegt.

Durch die Nutzung dieses Wissens können Unternehmen ihre Budgets optimieren, die Leistung verbessern und den ROI von Kommunikationskanälen steigern.

Als einer der 15 führenden Predictive Analytics-Anbieter der Welt hat Salesforce geschätzt, dass es bei konsequenter Verwendung in Ihrer Marketingstrategie die Conversions um 22,66 % steigern, 26,34 % aller Bestellungen beeinflussen und den Umsatz um 40,38 % steigern kann.

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Obwohl die Ergebnisse beeindruckend sind, sollte jedoch berücksichtigt werden, dass maschinelle Lernalgorithmen Zeit zum Trainieren und Lernen benötigen. Das bedeutet, dass die Zuverlässigkeit der Technologie maßgeblich von der Zeit abhängt, in der Sie sie verwendet haben. Die Genauigkeit der Vorhersagen nimmt nach dem ersten Jahr der Einführung dramatisch zu und verbessert sich schrittweise weiter.

Anwendungen von Predictive Analytics im Marketing

Den Kunden zu verstehen und einen datengesteuerten Ansatz zu verfolgen, ist eine praktikable Strategie, die zu einer verbesserten Personalisierung, Leistungsoptimierung und einem besseren Targeting führen kann.

Einige der erfolgreichsten Anwendungen von Predictive Analytics im modernen Marketing sind:

Social-Media-Targeting

Facebook verwendet Predictive Analytics, um Lookalike Audiences zu erstellen. Informationen über Ihre Fangemeinde werden aus Ihrer Seite, Ihrer mobilen App und Ihrem Pixel-Tag extrahiert. Basierend auf Ihren besten Kundenprofilen identifiziert der Algorithmus potenzielle Kunden, denen Sie Ihre Inhalte zeigen können.

Anzeigenausrichtung

Google Ads nutzt die Technologie bei der bezahlten Suche, um PPC-Anzeigen den Personen anzuzeigen, die am wahrscheinlichsten darauf klicken. Das Suchmaschinenunternehmen ist eines der führenden Unternehmen in der KI- und ML-Entwicklung und seine Algorithmen entwickeln sich ständig weiter, wodurch das Targeting im Laufe der Zeit immer besser wird.

E-Mail Marketing

Die Anwendungsmöglichkeiten von PA im E-Mail-Marketing sind zahlreich und können die Performance von Kampagnen drastisch verbessern. Intelligente Automatisierung fördert die Wiederherstellung abgebrochener Einkaufswagen, Drip-Marketing, erweiterte Personalisierung, E-Mails nach dem Kauf, Benachrichtigungen über Neuankömmlinge, E-Mails, die wieder auf Lager sind, usw.

Produktempfehlungen

Die Analyse des Kundenverhaltens ermöglicht es Unternehmen, präzise Produktempfehlungen zu geben und erfolgreich Cross- und Upselling an ihre Kunden zu verkaufen.

Fortschrittliche Algorithmen berücksichtigen Faktoren wie Wiederholungskäufe, Kaufintervalle, saisonale Veränderungen, Verhaltenstrends und -schwankungen usw. Auf diese Weise können sie genau vorhersagen, wann ein Kunde ein bestimmtes Produkt kaufen wird und woran er sonst noch interessiert sein könnte.

Lead-Bewertung

Lead Scoring ist eine der Top-Anwendungen von PA im digitalen Marketing. Es gibt eine Vielzahl von Tools auf dem Markt, die es Unternehmen ermöglichen, Benutzeraktionen zu verfolgen und zu analysieren und festzustellen, wann ein Lead zur Konvertierung bereit ist. So können Marketer im richtigen Moment mit dem richtigen Angebot auf den Kunden zugehen und den Deal besiegeln.

Kundensegmentierung

Mit Predictive Analytics können Sie Ihr Publikum anhand verschiedener Merkmale segmentieren. Der Algorithmus verarbeitet Ihre Kundendaten und identifiziert Muster, die Ihnen sonst vielleicht nie aufgefallen wären. Diese Informationen, die mit dem Verhalten auf Kommunikationskanälen verknüpft sind, können Ihnen dabei helfen, Ihre besten Kunden aufzuspüren, Ihre Käuferpersönlichkeiten zu verbessern, sie gezielter anzusprechen und letztendlich mehr Verkäufe zu erzielen.

Conversion-Zuordnungsmodellierung

Durch die Nutzung moderner PA können Vermarkter die Daten aus ihrer Omnichannel-Strategie verwenden, um genaue Attributionsmodelle zu erstellen. Auf diese Weise können sie die Gutschrift für Conversions auf ihre Kanäle verteilen und die Leistung überwachen. Anhand dieser Informationen können sie die Effizienz verbessern und den ROI von Marketingkampagnen optimieren.

Vermeidung von Kundenabwanderung

Die Fluktuation oder Kundenabwanderungsrate ist eine wichtige Kennzahl für abonnementbasierte Unternehmen, da sie Wachstum verhindern kann, wenn sie nicht beachtet wird. Durch die Analyse des Kundenverhaltens können Sie Anzeichen erkennen und überwachen, die darauf hindeuten, dass ein Kunde kurz davor steht, das Unternehmen zu verlassen. Durch die Nutzung dieser Informationen können Sie besser auf die Bedürfnisse Ihrer Kunden eingehen und Maßnahmen ergreifen, um sie zu halten.

Erschwingliche Lösungen

Die Weiterentwicklung von maschinellem Lernen und KI demokratisiert Predictive Marketing und macht es für kleine und mittlere Unternehmen zugänglich, nicht nur für Konzerne mit großen Taschen.

Die Anwendungen, die wir aufgelistet haben, schöpfen die Vorteile von Predictive Analytics im Marketing kaum aus, aber sie zeigen einige der heute am häufigsten verwendeten Arten von Tools.

PA-Lösungen bieten Komfort und Zuverlässigkeit und können mit der Weiterentwicklung der Technologie Türen zu noch mehr Möglichkeiten öffnen.

Predictive Analytics Marketing-Tipps

Für diejenigen unter Ihnen, die neu im Predictive Analytics Marketing sind, haben wir einige praktische Tipps aufgelistet, die Ihnen helfen können, Ihren Fortschritt mit der Technologie zu beschleunigen.

• Haben Sie Geduld mit Ergebnissen . Wie bereits erwähnt, benötigt Predictive Analytics riesige Datenmengen, um genaue Ergebnisse zu liefern. Je mehr Informationen sie verarbeiten, desto besser lernen maschinelle Lernalgorithmen und desto intuitiver und präziser werden ihre Vorhersagen. Dies bedeutet, dass es länger dauern kann, als Sie möchten, um vollständig zuverlässige Ergebnisse zu erhalten. Das Warten sollte sich jedoch lohnen.
• Stellen Sie ausgebildete Datenexperten ein . Datenmanagement kann man nicht über Nacht lernen, und wenn Sie Ihre Tools voll ausschöpfen möchten, sollten Sie mit geschulten Experten zusammenarbeiten. Sie wissen, wie sie die Daten bereinigen, verarbeiten und analysieren.

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• Investieren Sie in eine flexible Lösung . Out-of-the-Box-Lösungen mögen zwar verlockend erscheinen, sie können jedoch möglicherweise nicht die erwarteten Ergebnisse liefern. Da die Investition in jedem Fall beträchtlich sein wird, sollten Sie sich für eine flexible Lösung entscheiden, die an Ihre Bedürfnisse angepasst werden kann.
• Ziehen Sie die Omnichannel-Integration in Betracht . Achten Sie beim Erstellen von Vorhersagemodellen darauf, Daten aus verschiedenen Kanälen zu integrieren. Darüber hinaus sollten Sie, wie bereits erwähnt, auch erwägen, Daten aus anderen Abteilungen wie Kundenservice, Vertrieb, Finanzen usw. hinzuzufügen. Dadurch werden die Ergebnisse relevanter und können unerwartete wertvolle Erkenntnisse liefern.
• Aktualisieren Sie regelmäßig Ihre Modelle . Der wahrscheinlich größte Vorteil von PA besteht darin, dass Sie den Markt und Verhaltensänderungen in Echtzeit überwachen können. Das bedeutet: Wenn Sie Ihre Modelle regelmäßig aktualisieren, können Sie Strategien testen und schnell und optimal auf Änderungen reagieren.

Darüber hinaus verschafft Ihnen dies einen Vorteil gegenüber Mitbewerbern, die ihre Strategien nur auf historischen Daten aus vergangenen Perioden aufbauen.

• Balance zwischen Personalisierung und Datenschutz . PA stützt sich ausschließlich auf Kundendaten, und um sie zu sammeln, sollten Sie eine Einwilligung nach Aufklärung einholen. Während Menschen die Vorteile der Personalisierung genauso genießen wie Unternehmen, schätzen sie ihren persönlichen Raum und möchten, dass Sie ihn auch respektieren.

Das sogenannte Personalisierungs- und Datenschutzparadoxon ist jedoch keine Pattsituation ohne Lösung. Wenn Sie einen transparenten Ansatz verfolgen, nur die Informationen sammeln, die Sie benötigen, und sich auf die Cybersicherheit konzentrieren, werden sowohl Sie als auch Ihre Kunden zufrieden sein.

Endeffekt

Mit der Entwicklung von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Cloud-Computing hat Predictive Analytics ein enormes Wachstum erfahren und wird voraussichtlich in den nächsten Jahren noch weiter voranschreiten. Die Technologie hat dem Marketing großen Nutzen gebracht, indem sie es uns ermöglicht, uns auf Daten statt auf Annahmen zu verlassen und Widerstandsfähigkeit in einem wettbewerbsintensiven Markt aufzubauen.

Technisch versierte Vermarkter, die intelligente Lösungen nutzen und nach den neuesten Innovationen suchen, haben bessere Chancen, die Konkurrenz zu übertreffen und den Umsatz zu steigern. Darüber hinaus sind Unternehmen, die ihre Zielgruppe gut kennen, ihre Bedürfnisse verstehen und auf ihr Verhalten reagieren, im Kampf um das Herz der Kunden zwangsläufig einen Schritt voraus.