Was ist Predictive Analysis und ihre Rolle in einer erfolgreichen Marketingstrategie?

Die vorausschauende Analyse wird häufig angewendet, um Lieferketten und Geschäftsabläufe zu verwalten und das Verbraucherverhalten zu analysieren. Laut Statista.com wird die prädiktive Analyse im Jahr 2020 einen Wert von 5,29 Milliarden US-Dollar haben und bis 2028 voraussichtlich auf 41,52 Milliarden US-Dollar anwachsen.

Aber was ist es? Wie kann es Ihre Geschäfts- und Marketingstrategien positiv beeinflussen? Lass es uns herausfinden.

Was ist prädiktive Analyse?

Die prädiktive Analyse ist eine Form der Geschäftsanalyse, die Statistiken oder maschinelles Lernen verwendet, um das Ergebnis von etwas vorherzusagen. Dieses Etwas kann alles sein, von der Verbraucherabsicht und dem Customer Lifetime Value bis hin zu Verkaufstrends.

Im Vergleich zu anderen Arten der Geschäftsanalyse konzentriert sich die prädiktive Analyse auf das , was wahrscheinlich passieren wird, während die deskriptive Analyse auf das schaut, was passiert ist passiert. Die präskriptive Analyse sucht nach Antworten auf der Grundlage der beiden anderen Analysen, um zu bestimmen, was passieren soll – je nachdem, was passiert ist und was wahrscheinlich passieren wird.

Die prädiktive Analyse kann verwendet werden, um:

• Prognostizieren Sie zukünftige Kundenabwanderungsraten.
• Prognostizieren Sie zukünftige Verkaufsprognosen genau.
• Ermöglichen Sie es Unternehmen, die optimale Bestandsmenge zu bestellen, um die Kundennachfrage zu erfüllen.
• Berechnen Sie den Lifetime Value (CLV) eines Kunden.
• Prognostizieren Sie, welche Produkte ein Kunde wahrscheinlich in Zukunft kaufen wird.
• Verhindern Sie Fehlfunktionen in der Logistik oder Lagerausrüstung.

Was sind Methoden der prädiktiven Analyse?

Durch die Nutzung aktueller und/oder historischer Daten mit statistischen Techniken wie Vorhersagemodellierung, Deep-Learning-Algorithmen, maschinellem Lernen und Data Mining kann die Vorhersageanalyse wahrscheinliche zukünftige Ereignisse vorhersagen.

Andere Arten von prädiktiven Analysetechniken umfassen:

• Data Warehousing (z. B. SQL-Analytics-Databricks) bildet die Grundlage für umfangreiche Data-Mining-Projekte.

• Daten-Clustering verwendet maschinelles Lernen, um Objekte basierend auf Ähnlichkeiten in Kategorien zu gruppieren, z. B. Zielgruppensegmentierung basierend auf früherem Engagement.

• Die Klassifizierung ist eine Vorhersagetechnik, bei der die Wahrscheinlichkeit berechnet wird, dass ein Element zu einer bestimmten Kategorie gehört.

• Die logistische Regression findet Korrelationen zwischen Inputs und Outputs.

• Entscheidungsbäume sind überwachte Lernalgorithmen, die verwendet werden, um Vorgehensweisen und die damit verbundenen Wahrscheinlichkeiten in Abhängigkeit von Sätzen von Variablen zu bestimmen.

• Neuronale Netze für maschinelle Übersetzung werden typischerweise für Datenklassifizierungszwecke über Eingabe- und Ausgabeknoten verwendet.

• Die Zeitreihenanalyse ist eine Technik zum Analysieren von Zeitreihendaten, z. B. Änderungen über Zeiträume.

Was ist ein Beispiel für eine prädiktive Analyse?

Ein guter Anwendungsfall für prädiktive Analysen ist der E-Commerce-Bereich – insbesondere Produktempfehlungen. Intelligente Algorithmen erstellen genaue Prognosen für Verbraucher auf der Grundlage dessen, was sie zuvor gekauft haben, und anderer kontextbezogener Gründe.

Ein Beispiel für diese Algorithmen in der Praxis besteht darin, den Kauf zu betrachten und die Historie des Verbrauchers zu überprüfen und Produkte auf ähnlichen Benutzerdaten zu empfehlen. Alle Produkte, die der Benutzer zuvor gekauft hat, werden nicht berücksichtigt.

Marken, die das Kundenengagement und die Konversionsraten verbessern möchten, erzielen oft hervorragende Ergebnisse von Empfehlungsmaschinen. Richtig gemacht, fördert diese Marketingstrategie mit vorausschauender Analyse Up-Sells und Cross-Sells, baut Markentreue auf und stellt sicher, dass die Kunden für mehr zurückkehren.

Die Rolle der prädiktiven Analyse im Marketing

Personalisierte Erlebnisse

Predictive Analysis bildet das Rückgrat erfolgreicher Marketingstrategien. Denn die richtige Nutzung von Daten ermöglicht personalisierte Kundenerlebnisse und steigert den Umsatz. Im Marketing ist die Bedarfsprognose ein weit verbreitetes Predictive-Analytics-Tool, mit dem Unternehmen die Kundenbedürfnisse auf der Grundlage ihrer Surfgewohnheiten vorhersehen.

Beispielsweise können Online-Händler für Renovierungsarbeiten vorhersagen, wann ein Kunde auf dem Markt für Dekorationsprodukte ist, da vermehrt nach Heimwerkerbedarf gesucht wird.

Probleme lösen

Die prädiktive Analyse löst Kundenprobleme, bevor sie sich bewusst werden, dass sie Probleme haben. Anhand von Kundenabsichts- und -verhaltensdaten können Unternehmen erkennen, bei welchen Kunden ein höheres Abwanderungsrisiko besteht, und entsprechend handeln, selbst wenn sie über eine Vertragsvorlage für Wandelschuldverschreibungen von PandaDoc verfügen. Das proaktive Angehen potenzieller Probleme ist eine gute Geschäftsposition und minimiert die Auswirkungen auf das allgemeine Kundenerlebnis.

Neukundengewinnung

Verwenden Sie die Datensegmentierung als prädiktive Analyse, um Kundenidentifikationsmodelle zu definieren. Diese Praxis funktioniert, indem potenzielle Kunden basierend auf den Bedürfnissen, Wünschen, dem Kaufverhalten und den Vorlieben Ihrer bestehenden Kunden identifiziert werden.

Optimieren Sie das Marketingbudget

Die vorausschauende Analyse ermöglicht es Marketingfachleuten, Budgets effektiver einzusetzen – unabhängig davon, ob das Ziel darin besteht, potenzielle Kunden zu konvertieren, ein neues Zielgruppensegment zu gewinnen oder bestehende Kunden zu halten. Da die Vorhersageanalyse Ihnen helfen kann, die Aktionen von Benutzern zu verstehen, die ihre Conversion-Absichten angeben, können Sie relevante Zielseiten, Verkaufstrichter und Marketingkampagnen erstellen, die sich positiv auf Ihr Endergebnis auswirken.

Der Predictive Analysis Marketingprozess

Wie könnte Predictive Analysis in Ihrem Unternehmen aussehen?

1. Definieren Sie, welche Frage Sie beantworten möchten – zB welche Interessenten werden sich wahrscheinlich innerhalb der nächsten 30 Tage für meinen Service anmelden?
2. Sammeln Sie die Daten – unser Beispiel benötigt historische Daten potenzieller Kunden (insbesondere, wie viel Zeit vergangene potenzielle Kunden für die Konvertierung benötigt haben), demografische und Kanaldaten sowie eine aktuelle Liste potenzieller Kunden.
3. Führen Sie eine deskriptive Analyse durch, um Fakten zu ermitteln, z. B. ob die durchschnittliche Conversion-Zeit zwischen den Kanälen variiert und ob demografische Daten mit diesen Zeiträumen korrelieren.
4. Verwenden Sie statistische Techniken , um Ihre Theorien zu testen.
5. Erstellen Sie nach Ihren Testentdeckungen ein Vorhersagemodell , um Ergebnisse vorherzusagen.
6. Setzen Sie das Vorhersagemodell ein , um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, z. B. die Interessenten, die sich wahrscheinlich innerhalb der nächsten 30 Tage anmelden werden.
7. Erstellen Sie gezielte Marketingstrategien mit Blick auf diese Interessenten in der Hoffnung auf maximale Conversions.
8. Aktualisieren Sie das Vorhersagemodell regelmäßig, um neue Anforderungen zu erfüllen.

Denken Sie daran, dass externe Einflüsse Ihre Daten verzerren können – denken Sie an saisonale Veränderungen, Nachrichtenereignisse, globale Krisen usw.

So maximieren Sie den Erfolg im Marketing mit Predictive Analysis

Einige wichtige Tipps, um die prädiktive Analyse optimal zu nutzen, sind:

• Sammeln Sie so viele richtige Daten wie möglich.
• Entscheiden Sie sich für die relevantesten Modellierungstechniken und Algorithmen für das jeweilige Projekt.
• Haben Sie Prozesse, um potenzielle Verzerrungen zu reduzieren.

Wir sagen voraus, dass Predictive Analysis die Zukunft des Marketings ist

Vorausschauende Analysen entwickeln sich schnell zu einem wichtigen Entscheidungsfindungsinstrument für zukunftsorientierte Unternehmen. Unabhängig von der Branche kann Ihnen die prädiktive Analyse die Erkenntnisse liefern, die Sie benötigen, um Ihr Marketing voranzutreiben. Indem sie intelligente Daten für die wissenschaftliche Erfassung ermöglichen und sie nutzen, um zukünftige Ergebnisse genau vorherzusagen, verwenden Unternehmen prädiktive Analysen, um äußerst profitable Entscheidungen zu treffen.