So verwenden Sie Predictive Analytics in Ihrer Marketingstrategie

Laut Webopedia ist „Predictive Analytics die Praxis, Informationen aus bestehenden Datensätzen zu extrahieren, um Muster zu bestimmen und Ergebnisse und Trends vorherzusagen.“ Klingt kompliziert – ist es auch. Jedes Mal, wenn Sie die Vergangenheit verwenden, um zu erkennen, was in der Zukunft passieren wird; Du gehst ein Risiko ein.

Ohne irgendeine Form von Predictive Analytics ist es jedoch viel schwieriger, Ihr Ziel zu erreichen, was auch immer es sein mag. Beispielsweise wird im Baseball häufig die als Sabermetrics bekannte statistische Methode als Predictive-Analytics-Tool verwendet.

Durch die Analyse fortschrittlicher, nicht traditioneller Statistiken oder Metriken treffen Baseball-Manager Aufstellungsentscheidungen (z. B. welchen Ersatzkrug in welcher Situation einsetzen) und das Front Office trifft Personalentscheidungen (welche jungen Spieler sollen gedraftet werden), alles basierend auf ihren Analysemodellen vorhersagen, wird am wahrscheinlichsten passieren.

In einem anderen Beispiel verwendet Netflix Predictive Analytics, um zu bestimmen, welche vorgeschlagenen Programme sie für ihre „Netflix Original Programming“-Liste produzieren werden. Die Entscheidung, die beliebte Serie „House of Cards“ zu produzieren, fiel beispielsweise nach einer Analyse des Stars, des Regisseurs und der britischen Version der Show.

Warum Predictive Analytics?

Wenn Marketingabteilungen Predictive Analytics nutzen, können sie potenzielle Kunden besser identifizieren. Sobald Kunden identifiziert und erfolgreich geschlossen wurden, kann ihnen basierend auf ihrem Kaufverhalten eine Fülle anderer Produkte vermarktet werden.

Auch hier kann Predictive Analytics im Zusammenspiel mit Big Data angeben, welche Produkte an welche Verbraucher verkauft werden sollen. Wenn ein Mann zum Beispiel einen Armani-Anzug für 4.000 Dollar kauft, wäre er ein besseres Ziel für einen BMW als für einen Honda Civic. Sogar produktinternes Cross-Selling und Upselling sind Ableger erfolgreicher Predictive-Analytics-Bemühungen. Der äußerst erfolgreiche Dollar Shave Club kombiniert einen attraktiven Namen mit dem Bestreben, Upselling zu betreiben, indem er Premium-Produkte neben den „Dollar“-Produkten auf seiner Website positioniert.

Dies sind einfache Beispiele für Predictive Analytics oder Predictive Intelligence, die im Alltag zum Tragen kommen. Mit dem Aufkommen von Big Data hat Predictive Analytics jedoch eine viel ausgefeiltere Wendung genommen. Fortschrittliche Computeralgorithmen (eine Reihe von Computeranweisungen zur Erfüllung einer bestimmten Aufgabe) haben die Wissenschaft der Vorhersage durch Daten genauer und weitreichender als je zuvor gemacht, und dieser Trend zeigt keine Anzeichen einer Verlangsamung. Vermarkter, die hinter die Kurve kommen, werden es sehr schwer haben, aufzuholen.

Predictive Analytics im Marketingbereich

Wie hängt all dies mit dem Marketing zusammen, und wie sollten Marketingfachleute Predictive Analytics nutzen? Zuallererst kann jeder Prozess oder jedes Tool, das Vermarktern hilft, die Kaufgewohnheiten von Verbrauchern zu erkennen, ein Segen für ihr Geschäft sein, denn wenn Sie die Kaufgewohnheiten der Vergangenheit „entschlüsseln“ können, können Sie die zukünftigen Kaufgewohnheiten projizieren und auf dieser Grundlage Entscheidungen treffen Projektionen. Predictive Analytics hilft sicherzustellen, dass diese Vorhersagen genau sind.

Wenn beispielsweise ein Kinobesucher eine Eintrittskarte kauft, wird die Transaktion vom Computersystem des Eintrittskartenverkäufers erfasst und in seine Datenbank eingegeben. Der Predictive-Analytics-Algorithmus kann dann den Computer anweisen, eine E-Mail an den Kunden zu senden, sobald ein neues Spiel eröffnet wird. Geht man noch einen Schritt weiter, kann der Algorithmus das bestimmte Genre (z. B. Musical, Mystery, Comedy) definieren, mit dem der Ticketkäufer angesprochen werden soll.

Für die Marketingabteilung können die Kaufinformationen geschürft werden und die Grundlage für Ticketaktionen, Werbekampagnen, Spieltags-Giveaways usw. sein.

Schauen wir uns einige der Dinge an, die ein Vermarkter tun kann, wenn alle verfügbaren Daten ausgewertet und prädiktive Analysen angewendet werden:

1. Analysieren und prognostizieren Sie das saisonale Kundenverhalten . Dies gilt insbesondere für Online-Verkäufe, da die erfolgreichsten E-Commerce-Websites diejenigen sind, die die Produkte hervorheben, die die Verbraucher zu einem bestimmten Zeitpunkt wünschen werden.
2. Zweitens sollten Sie die rentabelsten Produkte auf Kunden ausrichten, die sie am ehesten kaufen werden . Es nützt nichts, einem 13-Jährigen eine E-Mail oder Pop-up-Werbung für einen Mercedes-Benz zu generieren. Umgekehrt ist die Ausrichtung auf den wohlhabenden Kunden für High-End-Produkte von zentraler Bedeutung für ein effektives Marketing.
3. Führen Sie als Nächstes „Was-wäre-wenn“-Szenarien für das Kaufverhalten der Kunden durch (z. B. wenn die Vorräte von Produkt A zur Neige gehen, wer wird wahrscheinlich Produkt B kaufen?). Oberflächlich betrachtet mag dies wie ein Lieferkettenproblem erscheinen, aber Tatsache ist, dass mehr Verkäufe getätigt werden, wenn das Marketing eine Prioritätenliste von Artikeln festlegen kann, die auf der Grundlage der Vorhersagealgorithmen vorrätig sein müssen.
4. Entwickeln Sie dann effektivere Marketing- und Werbestrategien . Nicht nur, indem Sie die richtige Zielgruppe ansprechen, sondern indem Sie sie mit Botschaften, Bildern und Themen ansprechen, die sie für Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung gewinnen.
5. Fünftens: Lernen Sie die besten Strategien kennen und wenden Sie sie an, um Folgeaufträge zu gewinnen . Predictive Intelligence kann das Marketing darüber informieren, welche Verbraucher am wahrscheinlichsten Stammkunden sind. Die Budgets werden immer knapper. Das Marketing muss seine Ressourcen so zuweisen, dass es sich auf Ziele konzentriert, die den höchsten ROI bieten, und nichts bietet einen besseren ROI als Stammkunden. Mit den Worten des Wirtschaftsguru Edwards Deming „Das Ergebnis langfristiger Beziehungen ist immer bessere Qualität und immer niedrigere Kosten.“
6. Priorisieren Sie schließlich die Kunden . Als Ergänzung zum oben Gesagten müssen Vermarkter Kunden basierend auf einer Reihe von Faktoren priorisieren, nicht zuletzt die Wahrscheinlichkeit, dass sie Stammkunden werden. Weitere Faktoren sind unter anderem, welche Kunden die margenstärksten Produkte kaufen, welche Kunden am wenigsten anzuziehen kosten und welche Kunden am ehesten Retouren einleiten.

Tools zur Aktivierung von Predictive Analytics

Zum Glück für Unternehmen ist es nicht erforderlich, einen Kader von Computerprogrammierern einzustellen, um prädiktive Analysealgorithmen zu entwickeln. Es gibt viele Tools, um die analytischen Aufgaben zu erledigen, die erforderlich sind, um die Arbeit zu erledigen.

Einige der Hauptakteure in Predictive Analytics sind IBM, SAP und Oracle, aber für diejenigen Unternehmen, die nicht bereit sind für teure und komplexe „Enterprise Class“-Lösungen, gibt es Alternativen wie Marketo, Tableau, GoodData und viele andere. Der Hauptunterschied zwischen den Tools der Enterprise-Klasse und den besten kleineren Anbietern liegt nicht in der Ausgereiftheit oder Funktionalität, sondern darin, dass SAP- und Oracle-zentrierte Unternehmen dazu neigen, die Einheitlichkeit der Anbieter zu bevorzugen, während IBM-Datenbankbenutzer der Ansicht sind, dass die Verwendung von IBM-Analysetools einen Vorteil bietet .

Conversion-Optimierung – die Post-Click-Landingpage

Jede Online-Marketingkampagne oder jede E-Commerce-Präsenz wird in erster Linie nach einem Kriterium beurteilt: der Anzahl der Conversions. Tolle Kampagnen, tolle Aktionen, ja sogar tolle Produkte sind nur dann toll, wenn sie Umsatz generieren.

Im digitalen Marketing ist Conversion alles. Aus diesem Grund braucht jede Online-Werbekampagne eine Post-Click-Landingpage, und die Post-Click-Landingpage muss professionell, Lead-generierend, optisch ansprechend und benutzerfreundlich gestaltet sein.

Online-Benutzer haben alle die Frustration von Post-Click-Landingpages erlebt, die nicht die benötigten Informationen lieferten, sich nicht auf eine Aktion konzentrierten, einfach nur unattraktiv und einfach nicht gut gestaltet waren. Für den Online-Vermarkter, dessen Lebensader Konversionen sind, ist das Fehlen einer Post-Click-Landingpage oder eine schlechte Post-Click-Landingpage Gift.

Ein Beispiel für eine gute Post-Click-Landingpage finden Sie hier. Die MarketingProfs-Seite ist sauber, attraktiv, leicht zu lesen und mit einem einfachen Ein-Feld-Formular zu navigieren.

Glücklicherweise ist Instapage die designerfreundlichste Post-Click-Landingpage-Plattform, die es Vermarktern ermöglicht, schnell ansprechende, hochkonvertierende Post-Click-Landingpages in großem Maßstab zu erstellen. Mit erweiterten Funktionen wie Kantenmessung und Achsensperre, einem CSS-Editor, gepaart mit mehr als 200 Vorlagen, werden Sie nirgendwo eine flexiblere, benutzerfreundlichere und anpassbarere Post-Click-Landing-Page-Lösung finden.

Predictive Analytics: Hier wird es bleiben und immer wichtiger

Predictive Analysis ist ein fester Bestandteil der heutigen Online-Werbung. Von einfachen Analysen wie Cross-Selling auf der Grundlage eines Online-Einkaufs bis hin zu hochentwickelten Anwendungen wie dem Versuch, die Kaufgewohnheiten verschiedener Verbrauchersegmente vorherzusehen, wird Predictive Analytics zum Fundament, auf dem Online-Marketing und -Werbung aufbauen. Da die Rechenleistung von Computern zunimmt und die Datenspeicherung immer billiger wird, ist kein Ende der Möglichkeiten von Predictive Analytics in Sicht.

In den alten Zeiten des stationären Handels ging es beim Marketing nur darum, dafür zu sorgen, dass das Kaufhaus in der Weihnachtszeit genügend Weihnachtsartikel hatte und die Lokalzeitung die richtigen Coupons und Aktionsanzeigen hatte. Heute wird der stationäre Kanal durch das Online-Shopping herausgefordert, und das Online-Shopping über den PC wird vom Smartphone konkurriert.

Laut Statista beliefen sich die E-Commerce-Umsätze im Einzelhandel im Jahr 2021 weltweit auf etwa 5,2 Billionen US-Dollar. Diese Zahl soll in den nächsten Jahren voraussichtlich um 56 Prozent wachsen und bis 2026 etwa 8,1 Billionen Dollar erreichen. Aus diesem Grund muss der Einzelhändler von heute angemessene Ressourcen für Online-Werbung und -Verkauf aufwenden, und dazu benötigt der Händler Folgendes:

1. Ein Marketingteam mit einem gründlichen Verständnis des Online-Kaufprozesses. Bei kleineren Unternehmen kann dies den Einsatz externer Berater erfordern.
2. Konzentrieren Sie sich auf prädiktive Analysen, die zu einem besseren Verständnis der Verbrauchergewohnheiten und einer effizienten Ressourcenzuweisung sowie einer wirkungsvollen Ausrichtung von Werbung führen können.
3. Die Kreativität, diese Gewohnheiten auszunutzen, indem auf die Schlussfolgerungen der Vorhersagetechnologien reagiert wird.
4. Die Softwaretools, um Daten aus allen verfügbaren Quellen zu gewinnen und zu analysieren, und die IT-Ressourcen, um diese Tools zu verwalten und bei Bedarf bei der Toolauswahl zu beraten.
5. Ein gründliches Verständnis der entscheidenden Rolle, die Post-Click-Landingpages bei der Conversion-Optimierung spielen, und das Geschick, die beste Post-Click-Landingpage und den besten Anbieter auszuwählen.

Die Zukunft der Predictive Analytics

Marketing ist zu einem digitalen Unternehmen geworden, und Predictive Analytics ist eines seiner wichtigsten Werkzeuge. Die Analyse von Verbrauchergewohnheiten erforderte früher wochenlange Analysen von Tabellenkalkulationen, aber heute erfolgt dies in Echtzeit. Die Implikation ist klar: Wo wir waren und wohin wir gehen, sind miteinander verwoben wie nie zuvor.

Mit fortschreitender Technologie wird die Fähigkeit, Verbrauchergewohnheiten und damit die Gewohnheiten aller Menschen vorherzusagen, mehrere ethische und rechtliche Herausforderungen mit sich bringen. Selbst jetzt müssen Vermarkter vorsichtig sein, um sicherzustellen, dass ihre Marketingbemühungen nicht die Grenze zwischen Marketing und Verletzung der Privatsphäre überschreiten. Auch hier wird Predictive Analytics ins Spiel kommen, aber eher als Lösung des Problems denn als Problem selbst.

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