Drei Möglichkeiten, mit Predictive Analytics Ihr Geschäft auszubauen

Die Kristallkugel – oft in folkloristischen Begriffen gesprochen, aber nie verfügbar, wenn Sie sie brauchen – ist im Bereich des Möglichen angekommen. In unserer eingeschalteten Welt, in der digitale Interaktion praktisch in jedem Moment des Lebens eines Einzelnen präsent ist, haben wir als Marketingspezialisten jetzt die Werkzeuge, um mithilfe von Daten – nicht kristallinen – in die Zukunft zu blicken, um nach vorne zu schauen, wohin sich unser Geschäft entwickelt.

Predictive Analytics – der Prozess der Verwendung neuer und historischer Daten, um die Ergebnisse, Aktivitäten, das Verhalten und die Trends unserer Verbraucherbasis vorherzusagen – ist der Schlüssel, der erfolgreiche Unternehmen, nun ja, erfolgreich macht.

Unternehmen, die auf dem heutigen hart umkämpften Markt auf Wachstum vorbereitet sind, verwenden Predictive Analytics, um ein tiefes Verständnis des Kundenstamms zu gewinnen, um Einnahmen, Effizienz der Marketingbudgets und natürlich Gewinne zu maximieren.

Wie können Sie also die Vorteile von Predictive Analytics für Ihr Unternehmen nutzen? Sehen wir uns einige der wichtigsten prädiktiven Tools an und wie sie Ihrem Unternehmen helfen können:

1) Prädiktive Modellierung des Kundenverhaltens

Mithilfe von Datenpunkten aus früheren Kampagnen (insbesondere den Daten, die uns helfen zu verstehen, was funktioniert hat und was nicht) sowie allen demografischen Informationen, die über Ihren Kundenstamm bekannt sind, können Sie Vorhersagemodelle erstellen, um Korrelationen zu ziehen, um vergangenes Verhalten und demografische Daten zu verknüpfen.

Dieses Modell versucht, jeden Kunden nach seiner Wahrscheinlichkeit, bestimmte Produkte zu kaufen, zu bewerten, und prognostiziert, wann und wie man diese Person am besten ansprechen kann.

In freier Wildbahn haben Sie möglicherweise Taktiken wie vorgeschlagene Produkte gesehen, die Ihnen während Ihrer Online-Kaufabwicklung angeboten werden. Dies ist ein Beispiel dafür, wie dieses Modell in der Ausführung funktioniert.

2) Qualifizierung und Priorisierung von Leads

Die Verfolgung eines Leads, der wahrscheinlich nicht konvertiert wird, kann teuer werden. Durch die Anwendung von Predictive Analytics auf die Lead-Modellierung können Sie mehr Geld für Ihre Lead-Investitionen erzielen. Es verwendet einen Algorithmus, um Leads basierend auf bekanntem Interesse, Kaufberechtigung, Bedarf, Dringlichkeit und verfügbaren Mitteln zu bewerten.

Der Algorithmus – unter Verwendung öffentlicher und proprietärer Informationen – analysiert, vergleicht und kontrastiert Kunden, die konvertiert haben, mit denen, die nicht konvertiert haben, und findet dann unter den eingehenden Leads „Alikes“.

Je höher die Punktzahl, desto qualifizierter ist der Lead. Die Interessenten mit der höchsten Punktzahl sollten an den Verkauf gerichtet sein oder sofortige Anreize zur Konversion bieten; mittlere Punktzahlen verdienen eine Drip-Kampagne; niedrige Werte… vergiss es.

3) Kunden-Targeting und -Segmentierung

Zu den häufigsten Anwendungen von Predictive Analytics gehören die Kundenansprache und -segmentierung drei grundlegende Formen:

• Die Affinitätsanalyse bezieht sich auf den Prozess des Clusterns/Segmentierens des Kundenstamms nach gemeinsamen Attributen, um die „Feinabstimmung“ des Targetings zu erleichtern;
• Die Reaktionsmodellierung betrachtet vergangene Reize, die Kunden präsentiert wurden, sowie die generierte Reaktion (umgewandelt oder nicht), um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein bestimmter Ansatz eine positive Reaktion erhält;
• Die Fluktuationsrate (oder Abwanderungsanalyse) bietet einen Blick auf den Prozentsatz der Kunden, die während eines bestimmten Zeitraums verloren gegangen sind, sowie auf die Opportunitätskosten/den potenziellen Umsatz, die bei ihrem Weggang verloren gehen.

Durch den bewussten Einsatz dieser prädiktiven Analysetools (und anderer) kann ein Unternehmen dann den Customer Lifetime Value (CLV) vorhersagen. Diese Messung untersucht mehrere Aspekte des historischen Verhaltens, um Folgendes zu identifizieren:

• die profitabelsten Kunden im Laufe der Zeit,
• Trends bei den Akquisitionsausgaben, welche Aktivitäten den besten ROI erzielen, und
• Kundentypen, die loyal sind (Bindungsmerkmale).

Dieses Modell fügt der Gleichung dann eine Schätzung des erwarteten Selbstbehalts hinzu, um den zukünftigen Wert zu schätzen. Sobald Sie den CLV verstanden haben, können Sie die Anschaffungskosten und Ihr Marketingbudget richtig bemessen, um den gewünschten ROI zu erreichen.

Eine letzte Anmerkung

Bei der Anwendung von Predictive Analytics ist es absolut wichtig, Ihre Ansätze A/B-Tests durchzuführen, um Ihre Ergebnisse zu informieren. A/B-Tests der gleichen Zielgruppe, auch als Casual Inference bekannt, ermöglichen es uns, das WARUM hinter dem WAS Kunden zu tun, abzuleiten.

Mit diesen Schritten und Messungen haben Sie sich Ihre Rolle als Wahrsager verdient – ​​die Aufsicht über eine echte Predictive Analytics-Organisation. Dies ist ein enges Schiff, in dem Marketing, Vertrieb, Betrieb und Finanzen Hand in Hand arbeiten und ständig Feedback in die „Daten-Ergebnis-Analyse“-Schleife geben.

Schließlich liegt die Zukunft der Predictive Analytics in der Ethik. Ja Ethik. Anstatt sich in die Technologie der Menschen einzuschleichen, um ihr Verhalten zu verfolgen und ihr Kaufverhalten zu stören, um den Marktanteil zu erhöhen, besteht die Zukunft der prädiktiven Analyse darin, die Verbraucher einzubeziehen, damit sie ihre Vorlieben TEILEN.

Dies hat es Nike ermöglicht, das in Boston ansässige KI-Plattformunternehmen Celec zu übernehmen. Durch die Einbettung von Vorhersagealgorithmen in ihre eigene Website und Apps kann Nike besser vorhersagen, welche Modelle an Bedeutung gewinnen, wo die Verbraucher sie kaufen möchten und wann sie wahrscheinlich kaufen.

Denken Sie daran, alles beginnt mit der klaren Formulierung der Geschäftsstrategie. Wenn alle Parteien ausgerichtet sind, sollten die Chips an Ort und Stelle fallen:

• prädiktive Modellierung des Kundenverhaltens hilft, Kampagnen aufzuklären, um die Loyalität zu steigern oder Leads zu generieren;
• Lead-Qualifizierungsmodellierung hilft dem Vertriebsteam, sich auf die wahrscheinlichsten Kunden zu konzentrieren, um die Geschäfte zu kaufen/abzuschließen;
• Beides zusammen hilft der Finanzabteilung, den CLV zu verstehen und das gesamte Unternehmen über die akzeptablen Kundenakquisitionskosten aufzuklären, um den angestrebten ROI zu steigern.

Wenn Sie nicht vorhersagen, verlieren Sie an Boden.

Adriana Lynch ist CMO bei Chief Outsiders , einem führenden Fraktions-CMO-Unternehmen, das sich auf das Wachstum mittelständischer Unternehmen konzentriert. Sie arbeitet mit Unternehmen zusammen, um sich zu differenzieren, die Kundenbindung zu fördern und profitables Wachstum zu erschließen.