Predictive Marketing: Beispiele für Marketingoptimierung

Sie wissen nicht welche Marketingaktion zu welchem Kunden passt? Durch Predictive Marketing lassen sich Conversion Rates steigern, Umsätze erhöhen und effizienter Marketingkampagnen automatisieren. Auf Basis von gesammelten Kundendaten lässt sich Kundenverhalten vorhersagen, Muster erkennen und somit personalisiert auf Kundenbedürfnisse eingehen. In diesem Artikel lernen Sie, warum Predicitve Marketing maßgeblich für Ihren Erfolg im Marketing sein wird. 

Lassen Sie uns direkt ins Thema einsteigen: 

• Definition: Predictive Marketing 
• Warum ist Predictive Marketing wichtig?
• Welche Beispiele für Predictive Marketing gibt es?
• Predictive Marketing: Wir stehen am Anfang der Entwicklung

Definition: Was ist Predictive Marketing?

Predictive Marketing ist eine Marketingtechnik, bei der mithilfe von verschiedenen Datenanalysemethoden ermittelt wird, welche Marketingaktionen die höchste Erfolgswahrscheinlichkeit hat. Sie basiert auf maschinellem Lernen und nutzt verfügbare Kundendaten, um Muster zu erkennen und Prognosen für die nächste Marketingaktion zu bestimmen. Unternehmen können durch Predictive Marketing: Reaktionen auf Marketingkampagnen vorhersagen, zukünftig lukrative Kunden identifizieren oder optimale Produktangebote zu machen.  

Durch diese Art von Marketingoptimierung lassen sich Kunden in ihrem Wert besser entwickeln, Marketingbudget gezielter allokieren und Kundenbeziehungen deutlich stärken. 

Predictive Marketing ist ein Teil von Predicitve Analytics.

Warum ist Predictive Marketing wichtig?

Predictive Marketing ermöglicht effektivere Marketingmaßnahmen, durch einen hohen Grad an Marketing Automatisierung sowie personalisierter Kommunikation und führt damit zu einem besseren Kundenerlebnis. Alle Marketingmaßnahmen beinhalten Annahmen über das zukünftige Verhalten der Kunden, explizit oder implizit. Im Predictive Marketing werden Fachwissen und der „gesunde Menschenverstand“ durch in den Unternehmens- und Kundendaten enthaltene Information ergänzt und potenziert.

So lassen sich Marketingkampagnen entlang des kompletten Kundenlebenszyklus gezielt an Kunden mit hoher Handlungswahrscheinlichkeit (für einen Kauf, oder aber auch eine Kündigung) ausspielen oder dem richtigen Kunden zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Produkte anbieten. Auch Risiken für die Kundenbeziehung lassen sich durch Vorhersagen frühzeitig erkennen und ermöglichen schon vor Aussprache einer Kündigung eine präventive Maßnahme durch das Unternehmen.

Dieser Wissensvorsprung und das genaue Verständnis über zukünftiges Kundenverhalten führen zu einem klaren Wettbewerbsvorteil. Dies ist belegt durch eine Studie von Forbes Insights aus dem Jahr 2019. In der Studie geben von 57% der Unternehmen mit einer ausgereiften Personalisierungsstrategie an, dass sie Ihre Unternehmensziele übertreffen. Bei den Unternehmen, die kaum in Predictive Marketing investieren, sind es nur 15%.  

Marketing Automatisierung zur Steigerung der Marketingeffizienz

Predictive Marketing und Marketing Automatisierung sind untrennbar, denn die Ergebnisse von Predicitve Marketing werden dazu genutzt, einen sehr hohen Automatisierungsgrad im Marketing zu erreichen. So lassen sich Zielgruppen automatisch selektieren, die Angebote auf jeden einzelnen Kunden abstimmen und Marketingkampagnen zum richtigen Zeitpunkt versenden. 

Im Kampagnenmanagement wird ein großer Kundenstamm irgendwann zu einem Problem. Marketingmanager wissen nicht mehr genau: 

• Welches Produkt ist für welchen Kunden das Richtige? 
• Wann muss ich die Kampagne versenden, damit ein Kauf stattfindet?
• Für welche Zielgruppen sind welche Kampagneninhalte die Richtigen? 
• Wie viel Werbebudget kann ich für welchen Kunden ausgeben?  

Predicitve Marketing kann diese (und viele weitere) Fragen beantworten und zwar für jeden Kunden individuell. Dies führt zu personalisiertem Marketing: Sie wissen jederzeit, welches Bedürfnis der Kunde hat und wie Sie Ihr Budget optimiert einsetzen. Auf Basis dieser Informationen lassen sich dann Marketingprozesse automatisiert ausführen. Bei einer gewissen Unternehmensgröße können Sie dies nicht mehr leisten und es wird immer hinter den Ergebnissen von solchen datengetriebenen Ansätzen bleiben. 

Beispiel aus der Praxis: Ein Versicherungsunternehmen mit 3 Millionen Kunden möchte in einer Cross-Selling-Kampagne ein weiteres Versicherungsprodukt anbieten. Doch welche Zusatzprodukt passt zu welchem Kunden? Durch einen Next Best Offer Ansatz kann analytisch bestimmt werden, welches Produkt zu welchem Zeitpunkt das Richtige ist und zwar für jeden einzelnen Kunden individuell.

Predictive Marketing im B2B

Auch im B2B-Marketing und Vertrieb lassen sich prädiktive Verfahren wie Predictive Marketing nutzen, um Prozesse zu verbessern und Abschlusswahrscheinlichkeiten zu berechnen. So lassen sich beispielsweise Vorhersagen über zukünftige Absätze tätigen um daraufhin Marketing und Vertrieb ganz gezielt zu steuern. Voraussetzung für einen erfolgreichen Einsatz von Predictive Marketing im B2B ist, eine gute Datenbasis und eine gewisse Menge an Kunden.

Denn das Verhalten von Kunden und Unternehmen lässt sich erst dann gut vorhersagen, wenn genügend Beispiele aus der Vergangenheit vorliegen, aus denen sich Muster erlernen lassen. 

Welche Beispiele für Predictive Marketing gibt es?

Predictive Marketing lässt sich für unterschiedliche Anwendungsfälle zur Marketingoptimierung einsetzen. Je nach verfügbaren Datenquellen, lässt es sich in allen Phasen der Kundenbeziehung oder auch schon bevor ein Interessent zum Kunden wird optimieren. Lassen Sie uns die Beispiele von Predictive Marketing genauer betrachten: 

Lead Scoring 

Ein Lead Scoring Modell kann Interessenten und Leads in Bezug auf den Wert und einer Abschlusswahrscheinlichkeit bewerten. Dadurch können Sie Ihre Ressourcen im Marketing und Vertrieb richtig steuern, um wertige Kunden zu gewinnen und Leads mit einem geringen Kundenwert möglicherweise nicht zu stark beachten.

Dies führt zu einer Steigerung Ihrer Effizienz im Marketing und Sie sind in der Lage deutlich häufiger Kunden zu gewinnen, die einen hohen Customer Lifetime Value haben und sich in der Zukunft zu Top-Kunden entwickeln. 

Falls Sie Interesse an mehr Informationen zum Thema Lead Scoring haben, dann sind Sie bei unserem Blogbeitrag zum Thema Lead Scoring genau richtig.

Kundensegmentierung mit Clustering-Verfahren für Personalisierung  

Eine Kundensegmentierung gibt tiefe Einblicke in Kundenstrukturen und in das Verhalten der Kunden. Zudem ist sie hilfreich bei der Gestaltung von Marketingkampagnen. Kundensegmente lassen sich mit unterschiedlichen Zielsetzungen und fachlichen Anforderungen erstellen. Als Eingabemerkmale wird das Kundenverhalten, Kaufpräferenzen und demographische Kundenmerkmale genutzt. In der Praxis werden clusterbasierte Kundensegmentierungen häufig genutzt, um aussagekräftige Kundenprofile zu erstellen und Personas datengestützt zu ergänzen.  

Gutschein-Optimierung 

Welcher Gutschein oder Rabatt führt bei welchem Kunden zum Kauf? Und wie können Sie das so optimieren, dass Sie Ihren Deckungsbeitrag optimieren? Diese Fragen können Sie durch Predicitve Marketing beantworten. Dafür können Sie aus dem Kundenverhalten aus historischen Kampagnenergebnissen lernen und so z.B. über Up-Lift-Modelling ganz gezielt Rabatte anbieten, die zu einem Kauf führen. 

Optimierung von Direktmailingkampagnen 

Auch die Optimierung von Direktmailings und teuren Printkampagnen lassen sich durch Predicitve Marketing erreichen. Nutzen Sie das historische Kundenverhalten in Machine Learning Modellen, um genau zu wissen, welcher Kunde auf Ihre Direktmailing-Kampagne reagiert. Dies hat den Vorteil, dass Sie entweder bei gleichem Budgeteinsatz eine deutliche Umsatzsteigerung erreichen oder sogar Ihr Budget reduzieren können. So lasst sich der Marketing-ROI pro Kampagne gezielt steigern.  

Vorhersage von Kaufverhalten und Next Best Offer (NBO)

Aus dem historischen Kaufverhalten lässt sich anhand von Predictive Marketing für jeden Kunden eine Prognose erstellen, die aussagt, welche Produkte in welcher Menge gekauft werden. Somit wird für jeden Kunden ermittelt, mit welcher Wahrscheinlichkeit er sich wann für welches Produkt interessiert. In einem zuvor berechneten Zeitfenster kann dann individuell auf den Kunden eingegangen werden und über personalisierte Empfehlungen der Umsatz gesteigert werden.  

Diese Informationen lassen sich besonders gut für E-Mail-Kampagnen automatisieren und dann personalisiert pro Kunde aussteuern. So lassen sich die Präferenzen der Kunden individuell abdecken und langfristig an das Unternehmen binden. 

Churn Management 

Ähnlich wie bei der Vorhersage des Kaufverhaltens, lassen sich hier die historischen Kundendaten nutzen, um eine mögliche Kundenabwanderung (Churn) vorherzusagen. Diese Kündigungswahrscheinlichkeit wird dann proaktiv genutzt, um auf diese Gefahr zu reagieren. Durch diese sogenannte Churn Prevention lassen sich gefährdete Kunden durch attraktive Angebote oder Vorteile langfristig binden.

Besonders für vertragsbasierte Geschäftsmodelle ist dies ein wichtiger Anwendungsfall, denn die Kundenakquise ist sehr kostenintensiv, was dazu führt, dass die Kundenbeziehung erst nach einer längeren Zeit profitabel wird. Umso wichtiger, dass dann auf eine mögliche Churn-Gefahr frühzeitig reagiert wird. 

Predictive Marketing: Wir stehen am Anfang der Entwicklung 

Schon heute wird Predictive Marketing eingesetzt, um personalisierte Inhalte auf Websites oder zugeschnittene Angebote per Direktkontakt an den Kunden zu bringen. Andererseits stehen viele Unternehmen gerade erst am Anfang oder haben noch nicht richtig begonnen.  

Das Potential ist groß und Unternehmen, die in diese Marketingstrategie investieren, setzen sich langfristig von dem Wettbewerb ab. Beispiele dafür gibt es genug.  

Deswegen: Setzen Sie heute schon Predictive Marketing ein, um die Kunden von Morgen zu verstehen.