Predictive Marketing: Alles, was Sie wissen müssen

Was ist Predictive Marketing?

Unter Predictive Marketing versteht man die Analyse von Kundendaten, um zukünftige Verhaltensweisen und Vorlieben vorherzusagen. Es basiert auf KI und maschinellem Lernen und ermöglicht es Unternehmen, gezielte, relevante und personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln.

Sie können sich Predictive Marketing als umsetzbare Erkenntnisse vorstellen, die sich aus Predictive Intelligence ergeben – einer technologischen Fähigkeit, die historische Daten und verschiedene statistische Algorithmen nutzt, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse zu ermitteln.

Wie wir in diesem Leitfaden besprechen werden, können Vorhersagen auch in unterschiedlicher Form vorliegen. Sie können vorhersagen, welche Kunden wahrscheinlich kaufen werden, welchen Kanal sie am wahrscheinlichsten nutzen, welche Produkte sie als Nächstes sehen möchten und vieles mehr.

Beispielsweise analysieren Marken wie Amazon, Netflix und viele andere umfangreiche Datensätze, um gezielte Vorhersagen zu erstellen und zu bestimmen, welche Produkte oder Inhalte Sie sehen möchten. Dies ist für sie von entscheidender Bedeutung, da sie über riesige Produktkataloge verfügen, die die Benutzer leicht überfordern können.

6 Vorteile von Predictive Marketing

Predictive Marketing bietet datengesteuerten Vermarktern, die ihr Kundenerlebnis, ihren Umsatz und ihre Kundenbindung verbessern möchten, eine Reihe von Vorteilen.

1. Höhere Kundenzufriedenheit und -bindung

Wie bereits erwähnt, nutzt Predictive Marketing vergangene Daten, um zu verstehen, was bestehende Kunden mögen, wollen und brauchen. Durch die Analyse von Datenpunkten wie vergangenen Käufen, Surfverhalten und kanalspezifischen Interaktionen können Predictive-Marketing-Technologien genau erraten, was sie in Zukunft ansprechen könnte.

Für den Kunden ist es so, als würde er ein Geschäft betreten, in dem alles, was er sieht, perfekt mit seinem Geschmack und seinen Wünschen übereinstimmt. Durch diese Personalisierung fühlen Sie sich verstanden und wertgeschätzt und vertiefen gleichzeitig Ihre Verbindung zur Marke.

Kundenzufriedenheit führt häufig zu Markentreue und einer größeren Wahrscheinlichkeit, positive Erfahrungen mit anderen zu teilen und sich in Zukunft erneut mit der Marke zu beschäftigen.

2. Optimale Kundenansprache, Segmentierung und Budgetzuweisung

Viele Unternehmen haben eine ungefähre Vorstellung von ihrer Zielgruppe, beispielsweise „Frauen im Alter von 20 bis 30 Jahren in New York“, aber dieser Ansatz ist ziemlich weit gefasst und berücksichtigt nicht die einzigartigen Unterschiede in den Vorlieben und Verhaltensweisen der einzelnen Kunden.

Predictive Marketing hilft Ihnen dabei, einen Großteil des Rätselratens zu vermeiden und wirklich datengesteuerte Entscheidungen zu treffen .

Durch die detaillierte Analyse und das Verständnis von Kundendaten ermöglichen prädiktive Algorithmen Unternehmen, jeden Kunden genau anzusprechen, nicht nur auf der Grundlage klassischer Merkmale wie Kaufhistorie, demografische Daten und Standorte, sondern auch auf der Grundlage seiner Kaufwahrscheinlichkeit, voraussichtlichen Ausgaben, Rabattaffinität und mehr.

3. Höhere Conversion-Raten

Eine gezielte Ansprache erhöht die Kaufwahrscheinlichkeit der Kunden, da sie Botschaften und Produktempfehlungen sehen, die für sie tatsächlich wichtig sind.

Wenn jemand beispielsweise häufig auf Ihrer Website nach Sportgeräten stöbert, schlägt Predictive Marketing vor, ihm Anzeigen, Website-Inhalte oder E-Mails über Ihre neuesten Sportgeräte anzuzeigen.

Aber es geht nicht nur darum, relevant zu sein. Auch das Timing ist entscheidend. Predictive Marketing hilft herauszufinden, wann der beste Zeitpunkt für die Kundenansprache ist . Vielleicht checken einige Kunden morgens als Erstes ihre E-Mails, während andere eher spätabends online einkaufen. Durch die Nutzung von Daten zum Verständnis dieser Gewohnheiten stellt Predictive Marketing sicher, dass Ihre Botschaften genau im richtigen Moment beim Kunden ankommen.

4. Intelligentere Rabattkampagnen

Wie bereits erwähnt, bieten viele E-Commerce-Shops ständig Rabatte an, um Kunden zum Kauf zu bewegen. Dies kann jedoch ihre Gewinnmargen schmälern.

Mit vorausschauendem Marketing können Sie Nutzer mit der höchsten Kaufabsicht (d. h. hoher Kaufwahrscheinlichkeit) gezielt ansprechen, sodass Sie bei diesen Kunden Produkte zum regulären Preis bewerben können, anstatt Ihre Rabatte zu verschwenden, da sie wahrscheinlich trotzdem kaufen werden. Auf der anderen Seite können Sie mit der prädiktiven Segmentierung auch Kunden mit hoher Rabattaffinität ansprechen.

Beide Taktiken schützen Ihre Gewinnspannen und helfen Ihnen, kluge Marketingentscheidungen bezüglich Ihrer Rabatte zu treffen.

5. Höhere Einnahmen, AOV und LTV

Mit Predictive Marketing können Sie langfristige Beziehungen pflegen und wichtige Kennzahlen wie Umsatz, durchschnittlichen Bestellwert (AOV) und Customer Lifetime Value (LTV) steigern.

Beispielsweise kann der KI-gestützte Smart Recommender von Insider jedem Kunden je nach seinen individuellen Bedürfnissen und Interessen unterschiedliche Produkte zeigen. Das bedeutet, dass Sie die Verhaltensdaten der Vergangenheit nutzen können, um zu bestimmen, welche Produkte sie in Zukunft sehen möchten.

Insider verfügt außerdem über einen automatisierten Empfehlungsalgorithmus (Chef genannt), der automatisch die besten Empfehlungsstrategien erkennen kann, indem er die Algorithmen für die beliebtesten Artikel, Topseller, benutzerbasierten Artikel, die höchsten Rabatte, Neuankömmlinge und Trendartikel testet, um bessere Konversionsraten zu erzielen.

6. Proaktive Marketingstrategien

Traditionell geht es beim Marketing oft darum, zu reagieren – etwa einen Coupon zu verschicken, wenn man einen Umsatzrückgang bemerkt, oder eine Werbekampagne zu ändern, wenn man merkt, dass sie nicht ins Schwarze trifft.

Aber Predictive Marketing dreht das Drehbuch um. Anstatt auf Signale zu warten und dann zu reagieren, nutzt Predictive Intelligence Daten und Analysen, um vorherzusagen, was Kunden in Zukunft wollen oder brauchen werden . So sind Sie immer einen Schritt voraus.

Wenn beispielsweise prädiktive Analysen zeigen, dass ein bestimmter Produkttyp immer beliebter wird, können Sie Ihr Marketing intensivieren, bevor der Trend seinen Höhepunkt erreicht. Oder wenn die Daten darauf hindeuten, dass ein Kunde möglicherweise das Interesse an Ihrer Marke verliert, können Sie ihn mit einem personalisierten Angebot erneut ansprechen, bevor er sich woanders umsieht.

Wie funktioniert Predictive Marketing?

Genaue Daten sind das Herzstück des Predictive Marketing. Je mehr Sie davon haben, desto besser. KI- und maschinelle Lerntools analysieren diese Daten mithilfe verschiedener Algorithmen und Vorhersagemodelle, um zukünftiges Kundenverhalten und -präferenzen vorherzusagen.

Der Prozess kombiniert Datenwissenschaft mit Marketing-Know-how, um fundierte Vermutungen darüber anzustellen, was Kunden als nächstes tun könnten, ob es darum geht, was sie wahrscheinlich kaufen werden, wann sie einen Kauf tätigen werden oder wie wahrscheinlich es ist, dass sie sich auf einem bestimmten Kanal engagieren.

Während viele Marken über die hierfür erforderlichen Daten verfügen, sind diese häufig auf getrennte Systeme verteilt – wie Analysesoftware, E-Mail-Marketingplattformen, Treuetools, Kundenservicelösungen, E-Commerce-Plattformen, Social-Media-Tools und mehr. Dadurch entstehen Datensilos, die Vermarkter daran hindern, sich ein klares Bild von ihren Kunden zu machen, und genaue Prognosen erschweren.

Deshalb ist eine gute Kundendatenplattform (CDP) wie Insider so wichtig, um genaue Vorhersagen zu treffen. CDPs vereinen Kundendaten aus verschiedenen Quellen in einer praktischen Datenbank. Dadurch können sie als zentraler Knotenpunkt für die Speicherung und Analyse von Kundendaten fungieren.

Darüber hinaus kann die KI-gestützte Absichts-Engine unserer Plattform diese einheitlichen Daten analysieren, um genaue Vorhersagen über die Kaufwahrscheinlichkeit jedes Kunden, die Wahrscheinlichkeit, sich auf einem bestimmten Kanal zu engagieren, Rabattaffinität und mehr zu erstellen.

Sie erhalten außerdem ein spezielles Dashboard für prädiktive Marketinganalysen mit allen möglichen nützlichen Statistiken und Kennzahlen, wie unten gezeigt.

Beispiele für prädiktive Marketingstrategien

Im Folgenden untersuchen wir einige praktische Beispiele dafür, wie sich die Predictive-Marketing-Funktionen von Insider auf Arbeitsabläufe und wichtige Geschäftskennzahlen auswirken können.

1. Personalisierte Produktempfehlungen

Wie bereits erwähnt, handelt es sich bei personalisierten Produktempfehlungen um maßgeschneiderte Vorschläge für Kunden, die auf ihren individuellen Vorlieben und früheren Verhaltensweisen, wie z. B. Kaufhistorie und Online-Browsing-Muster, basieren.

Sie können einen enormen Einfluss auf Conversions und Umsatz haben. Beispielsweise nutzte Philips die KI-gestützten Produktempfehlungen von Insider, um seine mobilen Conversion-Raten um 40,1 % zu verbessern und einen zusätzlichen Umsatz von über 20.000 € zu generieren.

Darüber hinaus sind diese Empfehlungen mit Insider nicht auf Ihre Website beschränkt. Sie können sie auf Messaging-Kanäle wie E-Mail, SMS und WhatsApp erweitern, um ein einheitliches Erlebnis auf ganzer Linie zu gewährleisten.

Wenn Sie interessiert sind, gehen wir in unserem Leitfaden zu Produktempfehlungs-Engines näher auf dieses Thema ein.

2. Segmentierung

Die Plattform von Insider bietet robuste Segmentierungsfunktionen, die es Marketingteams ermöglichen, gezielte Kundensegmente auf der Grundlage von über 120 Attributen zu erstellen, darunter Merkmale, Verhaltensweisen, Vorlieben, Demografie und mehr.

Darüber hinaus können Sie mit der KI-gestützten Vorhersage-Engine von Insider Kunden anhand zukünftiger Vorhersageverhalten segmentieren und gezielt ansprechen, z. B.:

• Kaufwahrscheinlichkeit.
• Kundenlebenszyklusstatus.
• Attribut- oder Rabattaffinität.
• Wahrscheinlichkeit, sich auf einem bestimmten Kanal zu engagieren.

Diese prädiktiven Zielgruppen eröffnen zahlreiche Möglichkeiten für eine genauere Kundenansprache. Sie können beispielsweise Benutzer segmentieren, die:

• Sie haben eine hohe Kaufwahrscheinlichkeit und haben Ihre mobile App erst kürzlich geöffnet.
• Sie haben eine hohe Rabattaffinität und haben eine bestimmte Produktseite besucht, ohne etwas zu kaufen.
• Es besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass Sie auf einem bestimmten Kanal mit Ihrer Marke interagieren, und Sie haben eine Affinität zu bestimmten Produktattributen.

3. Aufbau und Optimierung der Customer Journey

Neben der Produktentdeckung und -segmentierung eignet sich Predictive Marketing auch hervorragend zum Aufbau relevanter und konsistenter Customer Journeys.

Insbesondere zwei Vorhersagefunktionen können Ihnen dabei helfen, jede Nachricht mit höchster Präzision zuzustellen: Vorhersagen für den nächsten Kanal und Sendezeitoptimierung (STO).

Bei der Vorhersage des nächstbesten Kanals geht es darum, den besten Kontaktpunkt für die Kontaktaufnahme mit jedem Kunden herauszufinden. Diese Funktionsanalyse analysiert das Verhalten in der Vergangenheit und nutzt automatisch den Kanal, über den sich jeder Kunde am wahrscheinlichsten engagiert – sei es E-Mail, Push-Benachrichtigungen, SMS, WhatsApp usw.

STO analysiert, wann Ihre Kunden auf verschiedenen Kanälen am aktivsten und reaktionsschnellsten sind und plant Ihre Nachrichten entsprechend. Wenn Daten beispielsweise zeigen, dass ein Kunde seine E-Mails oft abends checkt, sorgt STO dafür, dass Ihre E-Mail genau zu dieser Zeit in seinem Posteingang landet. Dies erhöht die Chancen, dass Ihre Nachricht nicht nur gesehen, sondern auch umgesetzt wird.

Beide Funktionen stellen sicher, dass jeder Schritt der Reise nicht nur inhaltlich, sondern auch über den richtigen Kanal und zur richtigen Zeit maßgeschneidert ist. Sie sparen Ihnen außerdem jede Menge Zeit und Mühe, da Sie verschiedene Kanäle und Sendezeiten nicht manuell A/B-Tests durchführen müssen, um den besten Kanal zu ermitteln.

Predictive Marketing in Aktion: 3 Fallstudien aus der Praxis

Nachdem Sie nun wissen, wie Predictive Marketing funktioniert und wo es angewendet werden kann, wollen wir uns einige Beispiele aus der Praxis ansehen, wie wirkungsvoll es ist. Die drei unten aufgeführten Unternehmen verwendeten unterschiedliche Arten von Strategien, die wir gerade untersucht haben – Produktempfehlungen, Aufbau einer Customer Journey und Segmentierung.

Nr. 1 Adidas

Angesichts eines Anstiegs des Online-Verkehrs während der COVID-19-Lockdowns versuchte Adidas, Besucher effektiver anzusprechen und zu binden. Konkret wollten sie besser vorhersagen, welche Produkte Website-Besucher gerne sehen würden, um die Konversionsraten zu verbessern.

Aus diesem Grund haben sie sich für den KI-gestützten Smart Recommender und Category Optimizer von Insider entschieden. Innerhalb von nur einem Monat nach Einsatz dieser Tools verzeichnete Adidas einen atemberaubenden Anstieg des durchschnittlichen Bestellwerts (AOV) um 259 % und einen Anstieg der Konversionsraten um 13 % .

Ein weiterer Schlüssel zum Erfolg von Adidas waren die gezielten Marketingkampagnen und der strategische Einsatz personalisierter Gutscheincodes, die das Online-Einkaufserlebnis für neue und wiederkehrende Kunden verbesserten.

Beispielsweise ermöglichte der Einsatz der Web Suite von Insider die Erstellung unterschiedlicher Coupon-Variationen für unterschiedliche Kundensegmente, was zu einem deutlichen Anstieg des AOV bei neuen Benutzern und einem deutlichen Anstieg der Konversionsraten bei wiederkehrenden Benutzern führte.

Schließlich nutzte Adidas das Category Optimizer-Tool, um sein mobiles Benutzererlebnis zu optimieren, was zu einer Steigerung der mobilen Conversion-Raten um 50,3 % führte.

Um einen tieferen Einblick in den Ansatz von Adidas zu erhalten, schauen Sie sich die vollständige Fallstudie an.

#2 United Colors of Benetton

Angesichts von Herausforderungen wie dem Abbruch des Einkaufswagens und dem Bedarf an mehr Anmeldungen wandte sich United Colors of Benetton an den KI-gestützten Customer Journey Builder von Insider – Architect.

Mit diesem Tool konnten sie personalisierte Customer Journeys für verschiedene Anwendungsfälle erstellen.

Um beispielsweise Warenkorbabbrüche zu reduzieren, implementierte Benetton eine dreistufige Web-Push-Benachrichtigungsstrategie. Bei diesem Ansatz ging es darum, Kunden anzusprechen, die Artikel in ihrem Warenkorb gelassen hatten, mit rechtzeitigen Benachrichtigungen über Neuankömmlinge, gefolgt von personalisierten Nachrichten und bei Bedarf einem Gutscheincode. Mit dieser Methode wurde eine Conversion-Rate von 4,8 % erreicht, was siebenmal höher war als der Branchendurchschnitt .

Im Hinblick auf die Steigerung der Anmeldungen neuer Benutzer entwickelte Benetton einen Web-Push-Journey-Flow, der zu einer Anmelderate von 5,7 % führte – ein Wert , der zehnmal höher ist als der Branchenstandard . Diese durch prädiktives Marketing unterstützten Strategien lösten nicht nur die anfänglichen Herausforderungen von Benetton, sondern führten auch zu einer erheblichen Steigerung ihres zusätzlichen Umsatzes und ihrer Nutzerbasis.

Insgesamt ermöglichte Architect der Marke die Erstellung personalisierter Customer Journeys, was zu einer 7-fachen Steigerung der Conversions und einer 10-fachen Steigerung der Neukundenakquise führte. Die vollständige Fallstudie finden Sie auf unserer Website.

#3 Pierre Cardin

Als Pierre Cardin vor der Herausforderung stand, die Kosten für die Kundenakquise zu steigern, wandte er sich an Predictive Ad Audiences (PAA) von Insider. Mithilfe der KI-gestützten Technologie von Insider konnte Pierre Cardin seine Zielgruppen effektiver segmentieren und sich dabei auf Benutzerverhalten und Vorhersagedaten konzentrieren. Dieser Ansatz ermöglichte es ihnen, Kunden anzusprechen, die eine echte Kaufabsicht zeigten, was zu einer erheblichen Optimierung ihrer Werbeausgaben führte.

Die Ergebnisse waren bemerkenswert. Pierre Cardin verzeichnete einen Anstieg der Konversionsraten um 445 % und einen Anstieg des Return on Advertising Spend (ROAS) um 164,83 %.

Noch wirkungsvoller war die Reduzierung ihrer Kosten pro Akquisition (CPA), die um 67,95 % sanken. Durch die Nutzung des Fachwissens und der Vorhersagetechnologie von Insider erreichte Pierre Cardin nicht nur sein Ziel, den ROAS zu steigern, sondern senkte auch seine Werbekosten erheblich, ein Ergebnis, das sowohl überraschend als auch äußerst vorteilhaft für die Marke war.

In der vollständigen Fallstudie erfahren Sie mehr darüber, wie sie die prädiktive Segmentierung von Insider genutzt haben.

Nutzen Sie die KI-gestützte Intent Engine von Insider, um das Kundenverhalten genau vorherzusagen

Die KI-gestützte Intent-Engine, Produktempfehlungen und Journey-Orchestrierungsfunktionen von Insider helfen Ihnen dabei, das Kundenverhalten genau vorherzusagen und Ihre Marketingstrategien darauf abzustimmen.

Sie können unsere Enterprise-Marketing-Plattform nutzen, um:

• Schaffen Sie konsistente und personalisierte Erlebnisse für alle einzelnen Kunden an jedem Berührungspunkt.
• Fassen Sie alle Kundendaten – aus CRMs, CMSs, Analysetools und anderen Online- oder Offline-Quellen – an einem Ort zusammen.
• Erstellen Sie einheitliche 360-Grad-Profile aller Ihrer Kunden, die deren Verhalten, Interessen und bevorzugte Kontaktpunkte offenlegen.
• Erhalten Sie von einem einzigen Ort aus Zugriff auf eine breite Palette von Kanälen, einschließlich Vor-Ort-Kanälen, SMS, WhatsApp, E-Mail, Website-Suche und vielem mehr.
• Maximieren Sie Ihre Marketingbemühungen und Ihr Budget, indem Sie Ihren Martech-Stack konsolidieren, anstatt eine Reihe unzusammenhängender Einzellösungen zu verwenden.

Mit unserer umfangreichen Vorlagenbibliothek können Sie schnell von bewährten Taktiken profitieren, während unser erfahrenes Support-Team Ihnen bei der Einrichtung unserer Plattform, dem Verständnis ihrer Funktionsweise und der Umsetzung der richtigen Marketingstrategien für Ihre Bedürfnisse helfen kann.

Klicken Sie hier, um eine Demo zu vereinbaren und zu sehen, wie Ihr Unternehmen von Insider profitieren kann .