Kostenloser Leitfaden: Prognose des Kundenverhaltens anhand von Daten

by Adobe DACH

Posted on 06-15-2016

Der Physik­er und Nobel­preis-Gewin­ner Niels Bohr sagte ange­blich ein­mal: „Prog­nosen sind schwierig, ins­beson­dere wenn sie die Zukun­ft betr­e­f­fen.“ Aber das war vor dem Zeital­ter von Big Data. Heute lassen sich bes­timmte Prog­nosen deut­lich ein­fach­er tre­f­fen als früher, denn mit­tler­weile ste­ht uns neben ein­er beispiel­losen Menge an Ver­braucher­in­for­ma­tio­nen auch die entsprechende Tech­nolo­gie zur Date­nauswer­tung zur Ver­fü­gung.

Mit Pre­dic­tive Mar­ket­ing in die Zukun­ft schauen

Mar­ket­ingver­ant­wortliche kön­nen präzis­er denn je prog­nos­tizieren, wie sich Kun­den höchst­wahrschein­lich ver­hal­ten wer­den. Gele­gentlich sog­ar schon, bevor die Kun­den selb­st dies wis­sen. Vorauss­chauen­des („Pre­dic­tive“) Mar­ket­ing ist im Grunde ganz ein­fach. Mit den richti­gen Tech­nolo­gien, Per­so­n­en und Prozessen kön­nen Sie diesen Ansatz dazu nutzen, Ihr Geschäft mit unglaublich­er Geschwindigkeit voranzutreiben.

John Bates, Senior Prod­uct Man­ag­er für Daten­wis­senschaft und Pre­dic­tive Marketing‑Lösungen bei Adobe, for­muliert dies so: „Pre­dic­tive Mar­ket­ing stellt ein Heilmit­tel für fast jede unzure­ichende Analyse sowie jedes schlecht ver­wal­tete Opti­mierungsvorhaben dar, da ver­steck­te Muster in umfan­gre­ichen Daten­sätzen aufgedeckt und Grund­la­gen für zukün­ftige Entschei­dun­gen geschaf­fen wer­den. Es bietet die Möglichkeit, zu jedem Zeit­punkt intel­li­gent mit den Kun­den zu inter­agieren und dadurch bish­erige Ergeb­nisse in den Schat­ten zu stellen und beispiel­lose Erfolge zu erzie­len.

In unser­er dre­it­eili­gen eBook-Rei­he erläutern wir Schritt für Schritt, wie aus den gesam­melten Dat­en tat­säch­lich die best­mögliche Cus­tomer Expe­ri­ence entste­ht und kün­ftige Verkauf­ser­folge vorherge­sagt wer­den kön­nen:

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Maßgeschnei­derte Inhalte bereitstellen

Ein Prax­is­beispiel zeigt, wie das vorauss­chauende Mar­ket­ing funk­tion­iert: Der chi­ne­sis­che PC-Her­steller Leno­vo hat ein Pre­dic­tive Mod­el mit dem Namen Leno­vo Index for Scor­ing Audi­ences (LISA) entwick­elt. Dieses Mod­ell nutzt eine eigene Analyse-Soft­ware zur Prog­nose der Wahrschein­lichkeit, mit der ein Besuch­er der Web­site etwas kauft. Diese Infor­ma­tio­nen wer­den in Cook­ies auf der Web­site gespeichert.

Dadurch kann die Tar­get­ing-Soft­ware des Her­stellers sofort die LISA-Prog­nose abrufen und maßgeschnei­derte Inhalte bere­it­stellen, sobald ein Kunde die Web­site besucht. Höchst­wahrschein­lich wird dieser Con­tent dessen aktuellen Bedürfnis­sen entsprechen und deshalb eher zu einem Kauf führen. „LISA hat eine Tre­f­fer­quote von fast 90 Prozent“, so Ashish Bra­gan­za, Senior Man­ag­er of Glob­al Busi­ness Intel­li­gence bei Leno­vo. „Und die Infor­ma­tio­nen kön­nen in Echtzeit ver­w­ertet wer­den.“

Mit Pre­dic­tive Ana­lyt­ics kön­nen Sie entschei­den, wie das opti­male Kun­den­er­leb­nis ausse­hen soll. Dies ist ein fort­laufend­er Prozess, der sich auf jeden Punkt der Cus­tomer Jour­ney anwen­den lässt. Beim Mar­ket­ing geht es nicht mehr um ein­ma­lige Ange­bote, son­dern vielmehr darum, dass der Kunde in jed­er Phase passende, gut getimte Ange­bote und Nachricht­en erhält, sei es in sozialen Net­zw­erken, auf einem mobilen Endgerät oder beim Fach­händler vor Ort.

Aber die Kun­den nicht stalken und verärg­ern

Doch Vor­sicht: Wenn eine Frau Cow­boy-Stiefel kaufen möchte und sie dann sechs Monate lang überall im Web von einem Paar ver­fol­gt wird, das sie sich ange­se­hen hat, ist sie unter Umstän­den davon gen­ervt. Wenn sie sich dage­gen auf dem Heimweg befind­et und noch ein Rezept fürs Aben­dessen benötigt, das ihrer aktuellen Diät entspricht, und genau so ein Rezept auf ihrem Smart­phone angezeigt wird, denkt sie ver­mut­lich: „Super, eine Entschei­dung weniger, die ich tre­f­fen muss!“

Aus diesem Grund ist auch die fort­laufende Daten­samm­lung so wichtig. Wenn Sie das Kun­den­pro­fil dieser Frau immer weit­er ver­fein­ern, wer­den Sie nicht zum Stalk­er. Son­dern zum Helden, der den Tag mit dem per­fek­ten Aben­dessen ret­tet. Und denken Sie immer daran, dass Per­son­al­isierung weit über demografis­che Dat­en hin­aus­ge­ht. Der richtige Inhalt ist entscheidend.

Genau­so wichtig ist es aber, ihn zur richti­gen Zeit auf dem richti­gen Kanal bere­itzustellen. Welch­es Gerät ver­wen­det Ihre Kundin um 18 Uhr? Wenn sie sich am Desk­top befind­et, ist eine E‑Mail ide­al. Wenn sie jedoch gegen 17:45 Uhr zu ihrem Smart­phone wech­selt, führt eine Push-Benachrich­ti­gung eher zum Erfolg.

Und das Tim­ing spielt eine große Rolle: Um 8 Uhr mor­gens ist beispiel­sweise ein Rezept fürs Aben­dessen nicht beson­ders hil­fre­ich. „Viele Tech­nolo­gie­un­ternehmen haben sich darauf konzen­tri­ert, der richti­gen Per­son den richti­gen Inhalt anzu­bi­eten, und dabei nicht beachtet, wie wichtig der richtige Zeit­punkt ist“, warnt John Bates.

Wollen Sie noch mehr solch­er Tipps & Tricks für das datengetriebene Mar­ket­ing erfahren? Dann laden Sie jet­zt kosten­los Teil 3 des Leit­fadens herunter!

Topics: Digitale Transformation & Marketing, Digital EMEA

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