Analytics

Was ist eigentlich Predictive Marketing?

Predictive Marketing

Schnell sein reicht nicht mehr. Heute muss man in die Zukunft schauen können. Die Mathematik hält längst geeignete Algorithmen parat. Moderne Technologien ermöglichen es heute Unternehmen jeder Größe, von Predictive Marketing zu profitieren.

Die Rede ist nicht von einer Glaskugel. Vielmehr geht es darum, in überschaubarer Zeit große Datenmengen zu analysieren und in ihnen Muster zu erkennen. Predictive Analytics hilft uns dabei, ganz neue Kundensegmente zu identifizieren und unser Leistungsangebot optimal auszurichten.

Big Data

Big Data hat bereits großen Einfluss auf unseren Alltag. Wenn wir unser Smartphone benutzen, fallen massenhaft Daten an. Daten, aus denen man wiederum Schlüsse ziehen kann. Zum Beispiel über unser Mobilitätsverhalten, mit Apps, die uns in Echtzeit über Bus- und Bahnabfahrten informieren oder verschiedene Smart-Gadgets wie die Smartwatches, die unsere täglichen Aktivitäten tracken – all dies füttert die Festplatten und treibt Big Data.

Datenvolumen weltweit

Im Marketing werden Daten seit jeher angehäuft – das ist kein Geheimnis! Neu ist, dass eine enorme Rechenleistung heutzutage für jedermann bezahlbar ist. Das ermöglicht ganz neue Möglichkeiten. Zum Beispiel die richtige Botschaft zur richtigen Zeit an die richtigen Personen schicken – anspruchsvolles Targeting!

Was genau ist Predictive Marketing?

Predictive Analytics

Vorausschauendes Marketing – wenn Technologie und Daten verschmelzen. Aber wie sieht der Prozess aus?

Es geht darum, die Menge an Daten die bereits gesammelt wurden und fortlaufend gesammelt werden in Beziehung zu Deiner Zielgruppe auszuwerten.

Durch die neuen Erkenntnisse kannst Du Deine Zielgruppe besser verstehen und Deiner Marketingstrategie ein Finetuning verpassen.

Der Unterschied zu Analytics besteht darin, den Blick nach vorne zu richten.

  • Wer wird mein nächster Kunde sein?
  • Wo finde ich sogenannte Hot-Leads?
  • Und wie konvertiere ich sie erfolgreich?

predictive marketing
Die nahezu unheimlich relevanten Produktempfehlungen von Amazon zum Beispiel, basieren auf Predictive Marketing bzw. Predictive Analytics. Er ist an unsere, in der Vergangenheit getätigten Einkäufe geknüpft und ist so programmiert, dass fortlaufen immer besser eingeschätzt werden kann, was die Käufer als nächstes kaufen werden.

Predicitive Analytics im Conversion Funnel

Nicht jeder Lead wird zu einem Kunden. Funnel-Modelle helfen uns dabei, Zielkunden optimal anzusprechen und so die Konversionsrate zu vergrößern. Was ist hilfreicher als die Fähigkeit, die Intention von Website-Besuchern und Leads vorhersagen zu können? Predicitive Analytics erlaubt es uns, auf Basis gesammelter Daten solcher Vorhersagen treffen zu können. Zum Beispiel das passendste Content-Upgrade und den optimalen Zeitpunkt der Ausspielung.

Mit Predictive Analytics kannst Du im Laufe der Zeit ein tieferes Verständnis für Deine Zielkunden gewinnen und sie in allen Phasen des Conversion Funnels optimal bedienen. .

Weitere Beispiele für Predictive Analytics in der Anwendung

  • Preisberechnungen bei Fluggesellschaften
  • Optimale Verteilung der Fahrzeuge bei Car2Go
  • Netflix-Empfehlungen

Mögliche Anwendungsbereiche von Predictive Marketing

Die erhobenen Daten bringen uns nur etwas, wenn wir sie übersichtlich zusammenzuführen und daraus entsprechende Maßnahmen ableiten können.
Im Marketing können sie uns in folgenden Bereichen unterstützen:

Cross- und Up-Selling

Cross- und Up-Selling-Kampagnen können sehr gut funktionieren, wenn sie für den Kunden auch wirklich inhaltlich relevant sind.

Passende Suchergebnisse

Es wird das Klickverhalten und die Kundenhistorie analysiert. Basierend darauf, werden Suchempfehlungen in Echtzeit erstellt und angezeigt.

Flexibles Preismodell

Kunden sind in der Lage, online ganz schnell und einfach Preise zu vergleichen. Durch die Analyse von Daten (Wetter, Feiertage etc.) kann der beste Preis für ein Produkt in Echtzeit kalkuliert werden.

Fazit

Lange Zeit war Predictive Analytics großen Unternehmen wie Amazon oder Google vorbehalten. Inzwischen können aber auch kleinere Unternehmen von moderner Technologie profitieren und Wettbewerber auf Abstand zu halten.

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