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:
- Teil 1 beschäftigt sich mit der Bedeutung von Transparenz und Attribution – dabei geht es darum, welche Strategien funktionieren und welche nicht? Dieses erste eBook des „Leitfadens für datengesteuertes Marketing“ erläutert außerdem, was Sie mit Data-driven Marketing erreichen können und welche erste Schritte Sie zunächst gehen sollten?
- Teil 2 erklärt, wie Sie Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und so ein vollständiges Kundenprofil erstellen, das sich wiederum zur Bereitstellung eines reibungslosen Kundenerlebnisses nutzen lässt. Dazu stellt das zweite eBook des „Leitfadens für datengesteuertes Marketing“ vier Schritte vor wie ein „Single Customer View“ entsteht.
- Teil 3 der Reihe beschreibt schließlich, wie Sie mit Daten und Software Kundenreaktionen prognostizieren und diese Fähigkeit in einen geschäftlichen Vorteil umwandeln können.
Jetzt das dritte eBook des „Leitfadens für datengesteuertes Marketing“ kostenlos herunterladen.
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!
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