Jedes Unternehmen sammelt Kundendaten. Doch viele Unternehmen wissen nicht, wie sie diese Daten so nutzen, dass sie ihre Entscheidungen darauf basieren können. Durch Data Science im Marketing lassen sich wichtige Informationen aus dem Berg von Kundendaten extrahieren und nutzen. Langfristig kann dadurch die Effektivität von Marketingkampagnen maximiert werden, digitale Kundenerfahrungen werden verbessert und allgemeine Geschäftsergebnisse gezielter gemessen.
In diesem Artikel erkläre ich, wie Data Science im Marketing funktioniert und wie die Anwendungsfälle Next Best Offer, Customer Lifetime Value und Kundensegmentierung Ihr Marketing optimieren.
- Was bedeutet Data Science?
- Welchen Einfluss hat Data Science auf das Marketing?
- Welche Anwendungsbereiche für Data Science gibt es im Marketing?
- Fazit: Data Science im Marketing
Data Science im Marketing – Das Wichtigste auf einen Blick:
- Data Science beschreibt die systematische Extraktion von Wissen aus Daten, sodass sich daraus Handlungsempfehlungen ableiten lassen
- Im Marketing wird Data Science eingesetzt, um das Kaufverhalten vorherzusagen oder Empfehlungen hinsichtlich der Verwendung des Marketingbudgets abzuleiten
- Anwendung findet Data Science im Marketing zur Kundenstrukturanalyse, Kundensegmentierung oder der Optimierung von Marketingkampagnen
Was bedeutet Data Science?
Data Science bezeichnet die systematische Extraktion von Wissen aus Daten. Dafür nutzt man Verfahren aus der Softwareentwicklung, Machine Learning sowie Statistik und Mathematik. Data Science gilt als Schnittpunkt verschiedener Kerndisziplinen, wie das nachfolgende Venn-Diagramm zeigt.
Jeder Data Scientist unterscheidet sich natürlich in dem Anteil und den individuellen Fähigkeiten der drei Grunddisziplinen, doch im Endeffekt bieten diese Disziplinen die Grundlage von Data Science:
- Informatik und Programmieren zum einen,
- Mathematik bzw. Statistik zum anderen und
- das branchenspezifische Fachwissen als dritte Disziplin.
In der Mitte steht damit Data Science als eine Disziplin, die alle drei Kenntnisse miteinander vereint.
Einen kompletten Artikel über Data Science und die Aufgaben eines Data Scientist findest du hier.
Wenn du mehr über Data Science im Allgemeinen wissen möchtest, klicke hier.
Welchen Einfluss hat Data Science auf das Marketing?
Data Science im Marketing bedeutet, dass wichtige Informationen für die gezieltere Vermarktung aus den vorhandenen Kunden- und Verhaltensdaten extrahiert werden. So lassen sich verborgene Muster und Erkenntnisse aus den Kundendaten identifizieren, um die Entscheidungsfindung im Marketing zu unterstützen.
Data Science kann in folgenden vier Bereichen im Marketing unterstützen:
- Innerhalb der explorativen Analyse von Kundenkaufverhalten und Kampagnenergebnissen
- Automatisierung von Prozessen
- In der Vorhersage von Kundenverhalten
- In der Übersetzung in konkrete Businessanwendungen
Die Bedeutung von Data Science im Marketing wächst stetig. Durch Data Science wird es zunehmend möglich, zeitintensive Arbeit in gewissem Maße zu automatisieren und damit den Effizienzgrad im Marketing deutlich zu steigern.
Ein Data Scientist im Marketing kann folgende Fragen gezielt beantworten:
- Welcher Kunde hat welche Kaufwahrscheinlichkeit für welches Produkt?
- Wie viel Umsatz macht jeder einzelne Kunde in den nächsten 12 Monaten?
- Wie viel Marketingbudget sollte ich in welchen Kunden investieren?
- Welche Kampagne sollte welcher Kunde bekommen?
- Und viele weitere Fragen…
Data Science und die Zusammenarbeit mit dem Marketingteam
Erst durch die enge Zusammenarbeit mit dem Marketingteam wird Data Science im Marketing erfolgreich. Marketing Manager und Data Scientists arbeiten sehr eng zusammen und müssen sich kontinuierlich über Ziele und Kampagnen abstimmen.
Ein Marketing-Manager kennt sich in der Regel nicht gut in der Datenverarbeitung aus, wohingegen der Data Scientist kein Spezialist des Marketings ist. Jeder von beiden hat andere Stärken und dennoch arbeiten Sie am gleichen Ziel. Sie müssen fachübergreifend miteinander kommunizieren, um angebotene Leistungen und Produkte bestmöglich zu verkaufen.
Der Data Scientist hingegen muss die Bedürfnisse und Herausforderungen des Marketers wissen und genauso sollte der Marketer ein Grundverständnis mitbringen, um die entwickelte Software des Data Scientists zu verstehen.
Welche Anwendungsbereiche für Data Science gibt es im Marketing?
Mit jedem Klick und jedem Kauf wächst die Datenmenge für jeden einzelnen Kunden in der Datenbank. Eine intelligente Verarbeitung ist notwendig, um unterschiedliche, kundenindividuelle Kampagnen auszusteuern. Dabei entstehen unterschiedliche Anwendungsbereiche, welche im nachfolgenden Text näher erklärt werden.
Kundenstrukturanalyse
Eine Kundenstrukturanalyse basiert grundlegend auf einfachen statistischen Auszählungen und zählt zu einer grundlegenden Aufgabe von Data Science im Marketing. In der Fachsprache ist auch häufig von einer „explorativen Datenanalyse“ die Rede. Es geht also darum, explorativ Informationen in den Daten zu finden, ohne konkrete Vorhersagen für die Zukunft zu treffen.
Welche Fragestellungen damit beantwortet werden, hängt dabei sehr stark vom Unternehmen und dessen Geschäftsmodell ab. Auf Grundlage von Einkaufsgewohnheiten, der sozio-demografischen Struktur des Kundenstamms und der Analyse des kundenindividuellen Verhaltens können so die Daten strukturiert und somit gezielt Wissen abgeleitet werden, sodass wichtige Businessfragen beantwortet und Entscheidungen getroffen werden können.
Die Kundenstrukturanalyse ist also ein einfaches Beispiel, das aufzeigt, dass Data Science bereits bei simplen Auszählungen von Kunden- und Nutzungsdaten sowie deren Zusammenfassung beginnt.
Mit einer Kundensegmentierung Kundengruppen verstehen
Durch die geschickte Analyse lassen sich Muster und Ähnlichkeiten innerhalb von Daten erkennen und ähnliche Kunden in Kundensegmenten zusammenfassen. Diese Kundensegmente verkörpern eine Kundengruppe, die sich durch ein gleiches Kaufverhalten, gleiche Bedürfnisse oder auch gleiche soziodemographische Eigenschaften auszeichnet.
Eine Kundensegmentierung kann helfen, bestimmte Marketingkampagnen ausschließlich an relevante Segmente auszuspielen. Da sich die Eigenschaften und Bedürfnisse einzelner Kunden im Laufe der Zeit ändern, ist es wichtig regelmäßig die Segmentierungslogik neu anzuwenden und gegebenenfalls die Zuordnung der Kunden anzupassen.
Es bietet sich an, ein kontinuierliches Monitoring der Kundensegmente einzurichten und so dem CRM einen Echtzeit-Monitor der „Customer Health“ an die Hand zu geben.
Sie wollen mehr zum Thema Kundensegmentierung wissen? Dann schauen Sie sich unsere Lösungsseite an.
Mit Next Best Offer die Kaufwahrscheinlichkeit vorhersagen
Was gefällt Ihren Kunden? Wo liegen die Präferenzen? Welches Produkt wird als nächstes gekauft? Next Best Offer Modelle basieren in auf Machine Learning Algorithmen, mit denen auf Grundlage historisierter Kundendaten Empfehlungen für zukünftige Käufe abgeleitet werden können.
Mit Next Best Offer Strategien können Sie so für jeden Kunden das richtige Angebot automatisiert bestimmen. Auf diese Weise können individuelle Kundenbedürfnisse ermittelt und personalisierte Angebote und Produktempfehlungen ausgespielt werden.
Sie wollen mehr zum Thema Next Best Offer wissen? Dann schauen Sie sich auf unserer Lösungsseite zu Next Best Offer um.
Kundensteuerung mit dem Predictive Customer Lifetime Value
Der Customer Lifetime Value (CLV) beschreibt den Kapitalwert des Gewinns, welcher vom Kunden über den Zeitraum seiner Kundenbeziehung zum Unternehmen generiert wird. Der CLV kann zum einen als Durchschnittswert für den gesamten Kundenstamm berechnet werden, zum anderen spezifisch für einzelne Kunden.
Dabei hat der CLV die Aufgabe zukünftige Potentiale hinsichtlich des Gewinns zu erkennen. Grundlegend dient der Customer Lifetime Value für folgende Bereiche:
- Bestimmung des Gesamtwertes eines Kundenbestands und des Shareholder Value eines Unternehmens
- Einschätzung des Budgets für die Neukundenakquise und Marketingausgaben
- Dient als Steuerungsinstrument jeglicher Marketingmaßnahmen, um die Effizienz der Ausgaben zu steigern
- Fokus auf profitable Kunden sowie Ausrichtung von Marketingmaßnahmen und Neukundenakquise auf “Lookalikes”
Der CLV ist schlussendlich eine Kennzahl, die dem Unternehmen einen objektiven Wert an die Hand gibt, um die optimale Höhe der Investitionen in Neukundenakquise und Kundenbindung zu bestimmen. Somit kann das Unternehmen langfristig das Potential eines Kunden ausschöpfen und den Umsatz steigern.
Mit Churn Prediction Kundenabwanderung gezielt vermeiden
Welche Kunden kündigen möglicherweise bald? Wie zufrieden sind Ihre Kunden? Eine intensive Churn Analyse hilft bei der Beantwortung dieser Fragen.
Durch Churn Prediction können Sie prognostizieren, welche Kunden Ihnen mit einer hohen Wahrscheinlichkeit treu bleiben oder kündigen. Algorithmen erkennen schnell ein solches Verhalten in den gesammelten Daten Ihrer Kunden. Bleiben Käufe aus oder gab es häufiger Beschwerden? Durch Anwendung von Churn Predicition Ansätzen und Data Science lassen sich Kündigungen frühzeitig erkennen.
Optimierung von Marketingkampagnen
Das generierte Wissen aus allen Use Cases können Sie schließlich nutzen, um sämtliche Marketing Kampagnen personalisierter und zielgerichteter zu realisieren.
Dies steigert insbesondere die Effizienz von einzelnen Kampagnen und Marketingmaßnahmen. In der Praxis bedeutet dies, dass das jeweilige Marketingbudget für die richtigen und profitablen Kunden investiert wird. Erhalten relevante Kundengruppen die richtigen Inhalte zum richtigen Zeitpunkt, so kann dies zu einer Reduzierung von Streuverlusten führen.
Gleichzeitig werden durch den effizienteren Einsatz des Marketingbudgets Kosten gespart, was langfristig den Erfolg des Unternehmens verbessert. Zudem ist es wichtig, den Kunden und seine Bedürfnisse zu verstehen. Erhält der Kunde Angebote, welche seinem Interesse entsprechen, so lassen sich zufriedene und langanhaltende Kundenbeziehungen aufbauen.
Sie wollen mehr zum Thema Kampagnenoptimierung wissen? Dann schauen Sie sich unseren Artikel dazu an.
Fazit: Data Science im Marketing
Data Science ist eine Schnittmenge aus Mathematik, Informatik und branchenspezifischem Fachwissen und wird im Marketing immer wichtiger. Es kann gezielt genutzt werden, um durch konkrete Vorhersagen pro Kunde die Effektivität im Marketing zu verbessern. Somit lassen sich langfristig Kosten senken sowie Streuverluste vermeiden. Zudem wird der Wert einzelner Kundenbeziehungen verbessert, sodass Umsatzsteigerungen und langanhaltende Kundenbeziehungen erreicht werden können.
Dabei sind vor allem personalisierte Angebote und individueller Content wichtige Resultate von Data Science und wichtige Bestandteile, damit Unternehmen ihre Umsätze steigern und Kunden langfristig binden können. Aus diesem Grund ist es sinnvoll, dass Marketer sich vermehrt mit Data Science auseinandersetzen, um aus ungenutzten Daten aussagekräftige Trends und Muster der Zukunft ableiten zu können.
Wie Sie Data Science im Marketing erfolgreich umsetzen können, erfahren Sie hier: Data Science Beratung.
