Predictive Marketing: Was ist das und wie können Sie es auf Ihr Unternehmen anwenden?

Im Marketing versuchen wir immer, Trends zu antizipieren. Nur so können wir uns an eine sich ständig verändernde Branche anpassen und zukünftige Kunden überall erreichen.

Glücklicherweise werden immer mehr Predictive-Marketing-Tools verfügbar, die uns helfen zu wissen, was passieren wird, basierend auf der riesigen Menge an Daten, die uns zur Verfügung stehen . Dies ist ein schnell wachsender Sektor, der entscheidend dazu beitragen kann, Sie von der Konkurrenz abzuheben. Sie wollen wissen, was Predictive Marketing ist und wie Sie es in Ihrem Unternehmen umsetzen? Weiter lesen!

Was ist Predictive Marketing?

Predictive Marketing nutzt Daten zum Kundenverhalten, Kauf- und Suchverlauf, Webanalysen und mehr, um den Erfolg von Marketingstrategien vorherzusagen. Es verwendet eine Vielzahl von Techniken, um die Verhaltensmuster der Zielgruppe einer Marke in Echtzeit zu analysieren, um vorherzusagen, welche Produkte und Dienstleistungen die Menschen in Zukunft wählen werden.

Predictive Marketing ist eng mit Data Science und Data Mining verwandt, da es große Mengen an Informationen nutzt, um Muster zu erkennen und zu antizipieren.

Zu den praktischen Anwendungen gehören personalisierte Empfehlungen für Produkte und Dienstleistungen, die Vorhersage von Kaufmustern oder die Berechnung der Wahrscheinlichkeit, dass ein Benutzer ein Kunde wird.

Welche Vorhersagemodelle gibt es im Marketing?

Vorhersagemodelle im Marketing sind auf Daten und Statistiken basierende Systeme, die uns helfen, Prognosen aller Art zu erstellen. Diese sind nützlich für die Entwicklung von Marketingkampagnen und Kommunikationsstrategien.

Hier sind fünf Beispiele für Modelle , die im Predictive Marketing verwendet werden, und ihre Anwendungen.

• Clustering-Modell: Wird verwendet, um Kunden und Zielgruppen zu segmentieren. Clustering-Modelle können helfen, Zielgruppen basierend auf ihrem Verhalten, demografischen Merkmalen, Interessen und anderen Variablen zu segmentieren. Das Experimentieren mit verschiedenen Clustering-Modellen macht es möglich, neue Muster zu finden, um die Segmentierung viel genauer zu machen.

• Identifikationsmodell: Wird in der Neukundenakquise verwendet. Nach dem Clustering von Modellen besteht der nächste Schritt darin, die Segmentierung weiter voranzutreiben, um Identifikationsmodelle zu erstellen. In der Praxis bedeutet dies, potenzielle Kunden zu identifizieren und zu segmentieren, die erhebliche Ähnlichkeiten mit Ihren aktuellen Kunden aufweisen. Ein gutes Beispiel für dieses Modell wären die ähnlichen Zielgruppen von Facebook.

• Neigungsmodell : Wird beim Lead-Scoring verwendet. Bereits 2015 stufte eine Forrester-Studie Predictive Lead Scoring als einen der wichtigsten Anwendungsfälle für Marketinganalysen ein. Dieser Prozess verwendet historische Kundendaten, um Leads basierend auf ihrer Konversionswahrscheinlichkeit einzustufen (praktisches Beispiel unten).

• Kollaboratives Filtern: Wird in Inhalts- und Anzeigenempfehlungen verwendet. Beim kollaborativen Filtern werden Daten zum früheren Verhalten eines Kunden verwendet, um Produkt- und Serviceempfehlungen zu geben. Es ist eine Technik, die im E-Commerce-Sektor und bei Streaming-Diensten weit verbreitet ist.

• Automatisierte Segmentierung: Wird in personalisierten Kundenerlebnissen verwendet. Fortschrittliche Segmentierungsmodelle zusammen mit Lead-Scoring und maßgeschneiderten Empfehlungen ermöglichen es Ihnen, wirklich relevante Erlebnisse auf individueller Ebene zu schaffen. Dies verbessert die Kundenzufriedenheit und kann ein Schlüsselfaktor für die Verbesserung des ROI sein.

Was ist eine Predictive Marketing Studie?

Predictive Marketing Research sammelt Daten und sucht nach Mustern, um das Verbraucherverhalten vorherzusagen. Predictive Marketing Studien bestehen aus den folgenden Schritten:

1. Definieren Sie die Ziele , die Sie mit der Studie erreichen möchten.

2. Sammeln Sie die erforderlichen Daten , entweder durch Data-Mining-Techniken, unter Verwendung von Daten von intelligenten Geräten usw.

3. Verarbeiten und standardisieren Sie die Daten , um eine Analyse durchführen zu können.

4. Führen Sie die Analyse durch und erhalten Sie relevante Statistiken.

5. Erstellen Sie aus diesen Informationen Vorhersagemodelle .

6. Wenden Sie diese Vorhersagemodelle auf Ihr Unternehmen an, um Schlussfolgerungen zu ziehen und die nächsten Schritte festzulegen.

Vorteile von Predictive Marketing

Der Predictive-Analytics-Markt wächst jährlich um 23,2 % . Der Grund für dieses Wachstum ist, dass es einfacher wird, diese Art von Techniken zu integrieren und von ihren vielen Vorteilen zu profitieren, wie zum Beispiel:

• Bessere Kenntnis der Zielgruppe. Das richtige Erkennen der Verhaltensmuster und Vorlieben Ihrer potenziellen Kunden ist sehr nützlich, wenn es um die Planung Ihres Produkt- und Dienstleistungsangebots und Ihrer Marketingstrategie geht.

  

• Bessere Segmentierung. Segmentierung ist oft eine Säule jeder Marketingstrategie. Wenn Sie erkennen, wer Ihre potenziellen Kunden sind und wonach sie genau suchen, können Sie hochpräzise Kampagnen starten, bei denen Sie mit hoher Wahrscheinlichkeit Ihr Ziel erreichen. Die richtige Segmentierung bringt nicht nur Unternehmen Vorteile. In einem werbegesättigten Umfeld schätzen Kunden es, interessante Inhalte zu erhalten, anstatt ständig mit Werbung bombardiert zu werden.

• Höhere Kundenzufriedenheit. Predictive Marketing ermöglicht es Ihnen zu wissen, was Ihre Kunden wirklich wollen, was die Chancen maximiert, das richtige Angebot zum perfekten Zeitpunkt zu erhalten. All dies führt zu zufriedeneren Kunden, mehr Loyalität und einem besseren Return on Investment.

• Mit Trends Schritt halten. Marketer müssen immer auf dem neuesten Stand der Entwicklungen in der Branche sein, um Strategien entsprechend planen zu können. Predictive Marketing hilft Ihnen zu wissen, welche Veränderungen kommen und wie Sie Ihr Unternehmen daran anpassen können, vom Produktdesign über die Logistik bis hin zur Kommunikation.

• Optimierung. Mit Predictive Marketing können Sie schnell Inhalte und Aktionen identifizieren, die nicht die gewünschten Ergebnisse erzielen. Dies hilft Ihnen, Ihr Budget und Ihre Bemühungen auf die effektivsten Maßnahmen zu konzentrieren und Inhalte anzubieten, die Ihre Marketingziele mit größerer Wahrscheinlichkeit erreichen.

• Schnelle Kapitalrendite. Der Einstieg in die Nutzung von Predictive Marketing von Grund auf erfordert eine gewisse Anfangsinvestition, aber die Verbesserung der Ergebnisse bedeutet, dass sich diese Investition amortisiert und schnell Gewinne erwirtschaftet.

Wie Sie Predictive Marketing in Ihr Unternehmen einführen

Predictive Marketing hat das Potenzial, viele Bereiche Ihres Unternehmens und Marketings zu verbessern, aber Sie fragen sich vielleicht, wo Sie anfangen sollen. Hier sind einige nützliche Anwendungen von Predictive Marketing , die Ihnen helfen können, loszulegen und Ergebnisse zu sehen.

• Zeigen Sie personalisierte Produkt- und Serviceempfehlungen basierend auf früheren Einkäufen, Interessen und Vorlieben eines Benutzers an.
• Verbessern Sie das Online-Einkaufserlebnis auf der Grundlage von Daten über das Benutzerverhalten und Vorhersagen über ihre zukünftigen Aktionen.
• Personalisieren Sie E-Mail-Marketingkampagnen in Echtzeit, um auf Kundenaktionen zu reagieren und Conversions zu führen oder zu kaufen.
• Bieten Sie personalisierte Aktionen und Rabatte an, um den Umsatz kurzfristig zu steigern.

Vorausschauende Marketing-Tools

Lassen Sie uns abschließend noch einen Blick auf zwei Tools werfen, die Ihnen dabei helfen können, Predictive Marketing in Ihrem Unternehmen zu implementieren und die Vorteile bereits jetzt zu nutzen.

Vorausschauendes Lead-Scoring von HubSpot

Lead Scoring ist einer der Bereiche mit dem größten Potenzial im Bereich Predictive Marketing. Es besteht darin, jedem Lead eine Punktzahl zuzuweisen, die seine Wahrscheinlichkeit widerspiegelt, ein Kunde zu werden. Basierend auf diesem Score wird der Lead entweder verworfen oder verschiedenen automatisierten Kommunikationsabläufen zugeordnet, um ihn auf dem Weg zur Konversion zu begleiten.

Das Lead-Scoring-Tool von HubSpot verwendet alle von Ihren Kunden gesammelten Informationen, von der ersten Seite, die sie auf Ihrer Website besucht haben, bis zu ihrer letzten Aktion. Alle diese Daten werden mithilfe von maschinellen Lerntechniken analysiert, um Vorhersagewerte zu erhalten, die die Wahrscheinlichkeit einer Conversion widerspiegeln.

Einer der interessantesten Aspekte dieses Tools ist, dass es mit der Zeit intelligenter wird, wenn es Daten sammelt und seine Vorhersagen testet. Daher wird Ihre Lead-Scoring-Strategie automatisch optimiert.

Wenn Sie es vorziehen, mehr Kontrolle über die Elemente zu haben, die beim Lead-Scoring berücksichtigt werden, können Sie auch traditionellere Lead-Scoring-Methoden verwenden.

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• Analysieren Sie Ihre Kundenprofile für eine effektivere Segmentierung.

• Prognostizieren Sie die Wahrscheinlichkeit von Kundenabbrüchen und ergreifen Sie vorbeugende Maßnahmen.