Maschinelles Lernen im Marketing: Vorteile und Einsatzgebiete

Sie fragen sich wie Ihnen Machine Learning im Marketing helfen kann? Kampagnen, die den richtigen Kunden zum richtigen Zeitpunkt abholen? Personalisierung ist ein Trendthema im Marketing.

In diesem Artikel lernen Sie die Vorteile und Einsatzgebiete von Machine Learning im Marketing kennen:

  1. Wie funktioniert maschinelles Lernen
  2. Einsatz und Vorteile von Machine Learning im Marketing
  3. Einsatzgebiete von Machine Learning im Marketing
  4. Fazit: Maschinelles Lernen für mehr Erfolg im Marketing

Wie funktioniert maschinelles Lernen?

Unter maschinellem Lernen oder „Machine Learning“ versteht man, dass Computer selbstständig aus Daten lernen und eine Bewertung unbekannter, neuer Daten durchführen können. Statt vorprogrammierte Sequenzen auszuführen, werden Algorithmen auf vorhandenen Daten trainiert, um Vorhersagen zu treffen.

Maschinelles Lernen wird im Marketing schon viele Jahre eingesetzt, die Modelle sind genau und es gibt viele interessante Anwendungsfälle im Marketing, wie die Predictive CLV, Affinitätsmodelle oder Kundensegmentierungen.

Wenn Sie mehr über Machine Learning erfahren wollen, dann finden Sie in meinem Artikel „Was ist Machine Learning?“ viele wichtige Informationen.

Welche Vorteile hat der Einsatz von Machine Learning im Marketing?

Durch eine Google-Studie zu Machine Learning im Marketing aus dem Jahr 2018 wissen wir, dass die führenden Marketingexperten mehr als doppelt so oft in maschinelles Lernen investieren, wie andere Marketer. Alleine dieser Fakt zeigt, wie wichtig Machine Learning im Marketing ist. Welche konkreten Vorteile bietet maschinelles Lernen im Marketing? Maschinelles Lernen revolutioniert Marketing auf verschiedene Arten:

  1. Die Kunden, ihre Bedürfnisse und ihre Entwicklung innerhalb der Customer Journey werden genauer verstanden, als je zuvor.
  2. Künftiges Verhalten, Käufe oder Interessen der Kunden können präzise vorhergesagt werden und proaktiv mit Kampagnen bedient werden.
  3. Kritische Muster und Probleme, können rechtzeitig erkannt und strategische Entscheidungen schnell getroffen werden.

Lassen sich Kundenbedürfnisse mit Machine Learning besser verstehen?

Das Verstehen der Kunden und ihrer Bedürfnisse führt zu personalisierten und somit letztlich erfolgreicheren Kampagnen. Präzisere Adressierung potentieller Neukunden führt zu einem höheren ROI, sowie zu weit weniger Streuverlusten.

Folgendes Bild zeigt die zentralen Möglichkeiten mit Machine Learning im Marketing. Es können Umsätze durch personalisierte Kommunikation gesteigert werden oder Kosten durch zielgerichtetere Kommunikation gesenkt werden.

Machine Learning im Marketing, kann Kosten senken oder durch personalisierte Kommunikation den Umsatz steigern.
Machine Learning im Marketing kann Kosten senken oder durch personalisierte Kommunikation den Umsatz steigern. (Quelle: in Anlehnung Dr. Albrecht)

Das Kundenerlebnis und die gesamte Customer Journey werden personalisiert und optimiert. Ohne maschinelles Lernen wäre dies nicht möglich.

Die Kunden profitieren von einer rundum positiven Kauferfahrung und einem auf ihre Bedürfnisse perfekt abgestimmten Produkt oder Service – das Unternehmen kann hervorragende Conversions und eine hohe Kundenzufriedenheit für den nachhaltigen Erfolg verbuchen.

Lässt sich das Kaufverhalten mit maschinellem Lernen vorhersagen?

Auch die Vorhersagen zum Kauf- oder Kündigungsverhalten sind essentiell für den unternehmerischen Erfolg. Wann werden aus Newsletterabonnenten Käufer, wann werden aus Käufern Stammkunden? Wann springen Kunden ab?

Machine Learning im Marketing
Kundendashboard: Alle wichtigen Scorewerte auf einem Kundendashboard zusammengefasst. Hier zu sehen: Customer Lifetime Value, Churn-Risiko, Vorhersage für nächstes Kaufdatum.

Mit präzise zusammengestellten und zum kritischen Zeitpunkt veröffentlichten Marketingkampagnen können Käufe gezielt angeregt und Kundenabwanderungen proaktiv vermieden werden.

Dabei rangieren die Anwendungen von der Echtzeit-Auswertung des Surfverhaltens auf der Seite des Online-Stores und einer automatisierten Reaktion darauf bis hin zu trend- und prognosebasierten Kampagnen, die den richtigen Kunden zum richtigen Zeitpunkt die passenden Angebote präsentieren.

Wie lassen sich Probleme in der Kundenbeziehung erkennen?

Und schließlich lassen sich Kundendaten mittels Machine Learning so aufbereiten, dass Unternehmen Probleme schneller erkennen und effizienter beheben können – nicht nur im Marketingbereich, sondern innerhalb des gesamten Unternehmens: Immens wichtig, um vor dem Wettbewerb seine Produkte, Services und Angebote verbessern zu können.

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Welche Einsatzgebiete von Machine Learning im Marketing gibt es?

Für maschinelles Lernen im Marketing bieten sich heute für eine Vielzahl von Einsatzgebieten. Nachfolgend sehen wir uns vier Anwendungsfälle entlang des Kundenlebenszyklus an: Kundensegmentierung, CLV Prognose, personalisierte Kaufempfehlungen und Churn Prediction.

Anwendungsfall 1: Kundensegmentierung

Das klassische Marketing kennt die Kundensegmentierung nach demografischen, geografischen, psychologischen und verhaltensorientierten Kriterien.

Die meisten gängigen Methoden dazu sind allerdings Jahrzehnte alt und können die Vielfalt, die Schnelligkeit und die Komplexität der heutigen Märkte nicht mehr so genau und vor allem nicht dynamisch abbilden. (Marketingexperten sprechen inzwischen sogar davon, dass die typische demografische Segmentierung heute als überholt gelten kann.)

Kundensegmentierung
Visualisierung der Ergbenisse einer Kundensegmentierung mit einem Clustering-Algorithmus.

Mit Methoden des maschinellen Lernens können Sie aus der heute verfügbaren Masse an Kundendaten – aus Kaufverhalten, Webtracking, Demografie usw. – eine hoch spezifische, präzise Segmentierung errechnen, die zudem in Echtzeit aus dem Kundenverhalten, etwa auf der Website, aktualisiert werden kann. Die Zielgruppensegmentierung ist demnach nicht mehr starr an einmal vorgefasste Definitionen aus Menschenhand gebunden.

Dank maschinellem Lernen werden Muster in riesigen Datensätzen erkannt, Kategorien gebildet und Segmentierungen vorgenommen, wie es dem Menschen allein nicht möglich ist.

Das Ergebnis sind effizientere Kampagnen, optimierte Conversions, besseres Ansprechen der Kundenbedürfnisse und schlussendlich eine höhere Kundenzufriedenheit.

Die Basics zur Kundensegmentierung haben wir bereits in diesem Artikel zusammengefasst. Hier finden Sie zudem ein Beispiel zur clusterbasierten Kundensegmentierung.

Anwendungsfall 2: Customer Lifetime Value Forecasting

Nur mit hohem Aufwand war es bisher möglich, den Lebenszeitwert eines Kunden (Customer Lifetime Value) für ein Unternehmen auf lange Sicht einzuschätzen.

Die Harvard Business School hat ermittelt, dass ein gutes CLV Modell sowie die Steuerung der Marketingmaßnahmen danach, eine Reduktion der Kundenabwanderung verdoppeln kann.

Kundenwert vorhersagen
Kundenwertvorhersage

Der Einsatz von Machine Learning entlang des Kundenlebenszylus sorgt für optimierte Kauferlebnisse und sichert die Kundenloyalität.

Hier finden Sie einen ausführlichen Beitrag zum Customer Lifetime Value.

In diesem Video erkläre ich wie der Predicitve Customer Lifetime Value funktioniert.

Anwendungsfall 3: Personalisierte Empfehlungen

Machine Learning kann akkurate Segmentierungen vornehmen, dazu präzise Prognosen zum Kaufverhalten und zu den Bedürfnissen der Kunden errechnen.

Daraus ergibt sich etwas, was jede und jeder von uns schon mehrmals erlebt hat: Die kundeindividuellen Produktempfehlungen auf Amazon oder die Social-Media-Werbung just zum zuletzt auf Google gesuchten Thema. Der Streaming-Riese Netflix setzt auf personalisierte Empfehlungen, das wissen wir. Netflix gibt an, allein durch Personalisierung über $1 Milliarde jährlich an Verlusten durch Kundenabwanderung zu verhindern.

Netflix Personalisierung machine learning im Marketing
Netflix gilt als Leader in Sachen Personalisierung. Viele Algorithmen stammen aus der Entwicklung bei Netflix.

Diese personalisierten Empfehlungen basieren auf Analysen von Kundenaktivitäten von als ähnlich eingestuften Kunden – Empfehlungssysteme machen es möglich, Kundenbedürfnisse mit hoher Genauigkeit zu ermitteln und den Umsatz zu steigern.

Mehr zum Thema Personalisierung finden Sie hier.

Anwendungsfall 4: Churn Prevention

Churn Prevention, also die Verhinderung von Kundenabwanderung, ist nicht nur für Unternehmen interessant, die mit Vertragsmodellen arbeiten. Auch der Handel kann mit Methoden der Churn Prevention und Churn Prediction interessante Marketingmaßnahmen ableiten, um Kunden längerfristig an sich zu binden.

Churn Prevention einfach erklärt.

Machinelles Lernen bietet hier Möglichkeiten in die Zukunft zu blicken und zielgruppengenaue Abwanderungsgründe und -Zeiträume präzise vorherzusagen. So können Unternehmen zeitpunktgenaue, maßgeschneiderte Kampagnen und Angebote entwickeln und die betroffenen Kunden proaktiv an der Abwanderung hindern.

Auch hierzu habe ich ein Churn Prediction Beispiel in Python beschrieben.

Fazit: Maschinelles Lernen für mehr Erfolg im Marketing

Marketingexperten nutzen weltweit Marketing Automatisierung und Machine Learning, um ihre Kunden besser verstehen, bedienen und halten zu können. Dies machen sie, um bessere Produkte zu entwickeln, Kampagnen effizienter zu gestalten und höhere Umsätze zu erzielen.

Doch nur über maschinelles Lernen zu reden reicht nicht – groß ist schon jetzt der Abstand zwischen denen, die die modernen Technologien erfolgreich einsetzen und denen, die erst noch darüber nachdenken.

Maschinelles Lernen entwickelt sich rapide weiter und liefert für viele Unternehmen enorme Erfolge. Unternehmen, die bereits die auf Machine Learning basierenden Methoden zielgerichtet anwenden und aus diesen Erfahrungen lernen, erarbeiten sich einen Wettbewerbsvorteil, der in einigen Jahren nur sehr schwer einzuholen sein wird.

Ihr Kontakt: Laurenz Wuttke

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Laurenz Wuttke

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