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 – weil es so ist. Jedes Mal, wenn Sie die Vergangenheit nutzen, um zu erkennen, was in der Zukunft passieren wird; du gehst ein risiko ein.

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

Durch die Analyse fortschrittlicher, nicht-traditioneller Statistiken oder Metriken treffen Baseballmanager Aufstellungsentscheidungen (z. B. welcher Reliefkrug in welcher Situation verwendet werden soll) und das Front Office trifft Personalentscheidungen (welche jungen Spieler sollen eingezogen werden), alles basierend auf ihren Analysemodellen vorhersagen ist am wahrscheinlichsten.

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, beispielsweise die beliebte Serie „House of Cards“ zu produzieren, fiel nach einer Analyse des Stars, des Regisseurs und der britischen Version der Show.

Warum Predictive Analytics?

Wenn Marketingabteilungen Predictive Analytics einsetzen, 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 beispielsweise einen Armani-Anzug für 4.000 Dollar kauft, wäre er ein besseres Ziel für einen BMW als einen Honda Civic. Sogar produktinternes Cross-Selling und Up-Selling sind Ableger erfolgreicher Predictive-Analytics-Bemühungen. Der sehr erfolgreiche Dollar Shave Club kombiniert einen attraktiven Namen mit dem Bestreben nach Upselling und positioniert Premium-Produkte neben den „Dollar“-Produkten auf seiner Website.

Dies sind einfache Beispiele für Predictive Analytics oder Predictive Intelligence, die im täglichen Leben ins Spiel 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. Marketer, die hinter die Kurve kommen, werden es sehr schwer haben, aufzuholen.

Predictive Analytics im Marketingbereich

Wie hängt das alles mit Marketing zusammen und wie sollten Marketingspezialisten Predictive Analytics nutzen? In erster Linie kann jeder Prozess oder jedes Werkzeug, das Marketingfachleuten hilft, die Kaufgewohnheiten der Verbraucher zu erkennen, ein Segen für ihr Geschäft sein, denn wenn Sie die vergangenen Kaufgewohnheiten „entschlüsseln“ können, können Sie die zukünftigen Kaufgewohnheiten prognostizieren und auf dieser Grundlage Entscheidungen treffen Projektionen. Predictive Analytics hilft sicherzustellen, dass diese Vorhersagen genau sind.

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

Für die Marketingabteilung können die Kaufinformationen abgebaut werden und die Grundlage für Ticketaktionen, Werbekampagnen, Giveaways am Spieltag usw. sein.

Sehen wir uns einige der Dinge an, die ein Marketer tun kann, wenn alle verfügbaren Daten analysiert und prädiktive Analysen angewendet werden:

1. Analysieren und prognostizieren Sie das saisonale Kundenverhalten . Dies gilt insbesondere für den Online-Verkauf, da die erfolgreichsten E-Commerce-Sites diejenigen sind, die die Produkte hervorheben, die die Verbraucher zu einem bestimmten Zeitpunkt wünschen werden.
2. Zweitens: Richten Sie die profitabelsten Produkte auf Kunden aus, die sie am wahrscheinlichsten kaufen . Es nützt nichts, einem 13-Jährigen eine E-Mail oder eine Pop-up-Anzeige für einen Mercedes-Benz zu generieren. Umgekehrt ist es für ein effektives Marketing von zentraler Bedeutung, den vermögenden Kunden für High-End-Produkte anzusprechen.
3. Führen Sie als Nächstes „Was-wäre-wenn“-Szenarien für die Kaufgewohnheiten der Kunden durch (z. B. wenn die Vorräte von Produkt A ausgehen, wer wird wahrscheinlich Produkt B kaufen?). Oberflächlich betrachtet mag dies wie ein Lieferkettenproblem erscheinen, aber Tatsache ist, dass mehr Verkäufe erzielt werden, wenn das Marketing basierend auf den Vorhersagealgorithmen eine Prioritätsliste der auf Lager zu habenden Artikel festlegen kann.
4. Entwickeln Sie dann effektivere Marketing- und Werbestrategien . Nicht nur, indem Sie die richtige Zielgruppe ansprechen, sondern indem Sie sie mit Nachrichten, Bildern und Themen ansprechen, die sie für Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung anziehen.
5. Fünftens lernen und wenden Sie die besten Strategien an , um Folgeaufträge zu gewinnen . Predictive Intelligence kann das Marketing informieren, welche Verbraucher am ehesten 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 ROI wie Stammkunden. In den Worten von Business-Guru Edwards Deming „Das Ergebnis langfristiger Beziehungen ist eine immer bessere Qualität und immer niedrigere Kosten.“
6. Schließlich priorisieren Sie Kunden . Als Ergänzung zu den oben genannten Punkten müssen Marketingspezialisten Kunden basierend auf einer Reihe von Faktoren priorisieren, nicht zuletzt der Wahrscheinlichkeit, dass sie zu Stammkunden werden. Andere Faktoren sind unter anderem, welche Kunden die margenstärksten Produkte kaufen, welche Kunden die geringsten Kosten für die Gewinnung haben und welche Kunden am ehesten Rücksendungen veranlassen.

Tools zur Ermöglichung von Predictive Analytics

Zum Glück für die Unternehmen besteht keine Notwendigkeit, einen Kader von Computerprogrammierern zu beschäftigen, um Algorithmen für die Vorhersageanalyse zu entwickeln. Es gibt viele Tools, um die analytischen Aufgaben zu erfüllen, die für die Erledigung der Arbeit erforderlich sind.

Einige der Hauptakteure im Bereich Predictive Analytics sind IBM, SAP und Oracle, aber für Unternehmen, die nicht bereit für teure und komplexe Lösungen der „Enterprise-Class“ sind, 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-orientierte Unternehmen tendenziell die Einheitlichkeit der Anbieter bevorzugen, während IBM-Datenbankbenutzer der Ansicht sind, dass die Verwendung von IBM Analysetools von Vorteil ist .

Conversion-Optimierung – die Post-Click-Landingpage

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

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

Online-Benutzer haben alle die Frustration von Post-Click-Landingpages erlebt, die nicht die benötigten Informationen bereitstellten, sich nicht auf eine Aktion konzentrierten, einfach unattraktiv und einfach nicht gut gestaltet waren. Für den Online-Marketer, dessen Lebensader die Conversions sind, ist das Fehlen einer Post-Click-Landingpage oder einer schlechten 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 Einfeldformular zu navigieren.

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

Predictive Analytics: Hier wird es bleiben und immer wichtiger werden

Vorausschauende Analyse ist ein wesentlicher Bestandteil der heutigen Online-Werbung. Von einfachen Analysen wie Cross-Selling basierend auf einem Online-Kauf bis hin zu hochentwickelten Anwendungen wie dem Versuch, die Kaufgewohnheiten verschiedener Verbrauchersegmente zu antizipieren, wird Predictive Analytics zum Fundament, auf dem Online-Marketing und -Werbung aufbauen. Da die Rechenleistung der Computer steigt und die Datenspeicherung immer billiger wird, ist kein Ende der Leistung von Predictive Analytics in Sicht.

In den alten stationären Tagen ging es beim Marketing nur darum, dass das Kaufhaus während der Weihnachtszeit genügend Weihnachtsartikel hatte und die Lokalzeitung die richtigen Coupons und Werbeanzeigen hatte. Heute wird der stationäre Kanal durch das Online-Shopping herausgefordert und das Online-Shopping über den PC wird vom Smartphone konkurriert.

Das Online-Shopping wird im Jahr 2017 voraussichtlich 2 Billionen Dollar überschreiten, und Händler, die diesen Kanal nicht nutzen, werden mit Sicherheit verschwinden. Der Einzelhändler von heute muss angemessene Ressourcen für Online-Werbung und -Verkauf aufwenden. Dazu benötigt der Händler Folgendes:

1. Ein Marketingteam mit einem gründlichen Verständnis des Online-Kaufprozesses. Bei kleineren Firmen kann dies den Einsatz externer Berater erfordern.
2. Konzentrieren Sie sich auf Predictive Analytics, die zu einem besseren Verständnis der Verbrauchergewohnheiten und einer effizienten Ressourcenallokation sowie zu einer wirkungsvollen Ausrichtung der Werbung führen können.
3. Die Kreativität, diese Gewohnheiten auszunutzen, indem auf die Schlussfolgerungen der prädiktiven Technologien reagiert wird.
4. Die Software-Tools, 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 Tool-Auswahl zu beraten.
5. Ein gründliches Verständnis der entscheidenden Rolle von Post-Click-Landingpages bei der Conversion-Optimierung und das Wissen, den besten Post-Click-Landingpage-Anbieter auszuwählen.

Die Zukunft der Predictive Analytics

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

Im Zuge der technologischen Weiterentwicklung wird die Fähigkeit, die Gewohnheiten der Verbraucher und in diesem Zusammenhang die Gewohnheiten jedes Einzelnen vorherzusagen, mehrere ethische und rechtliche Herausforderungen mit sich bringen. Selbst jetzt müssen Marketingspezialisten 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 wahrscheinlicher als Lösung des Problems als des Problems selbst.

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