Predictive Marketing für den E-Commerce
Auf dem heutigen konkurrierenden Markt ist es kein Geheimnis, dass sich führende Unternehmen dadurch auszeichnen, dass sie die Kundenbedürfnisse auf bequeme, einfache und nahtlose Weise erfüllen und gleichzeitig ein unverwechselbares digitales Kundenerlebnis bieten, das sie von anderen unterscheidet.
Die Unternehmensleitung muss nicht nur wissen, wie sie die Bedürfnisse der aktuellen Kunden zu einem bestimmten Zeitpunkt am besten erfüllen kann, sondern auch, wie sie diese Bedürfnisse in der Zukunft vorhersehen kann, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.
Dies ist besonders im E-Commerce wichtig, wo die Konkurrenz nur einen Klick entfernt ist. Der Einsatz des Predictive Marketing (vorausschauendes Marketing) hilft E-Commerce-Unternehmen, genau das zu tun. In diesem Blogartikel erläutern wir die Grundlagen des Predictive Marketing: Was ist es, warum ist es relevant und wie können Unternehmen es nutzen?
Was ist Predictive Marketing?
Predictive Marketing ist eine Marketingstrategie, die mithilfe von Datenanalyse und maschinellen Lernverfahren künftiges Kundenverhalten vorhersagt, um zu ermitteln, welche Marketingmaßnahmen und -strategien am ehesten erfolgreich sind. Mit Hilfe des Predictivie Marketing lassen sich der Kundenwert, das Abwanderungsrisiko, Upsell- und Cross-Sell-Möglichkeiten und vieles mehr vorhersagen, oft in Form von Wahrscheinlichkeitswerten.
Predictive Marketing ist besonders wertvoll für E-Commerce-Unternehmen, da es ihnen hilft, ihr Marketing zu optimieren, indem sie diejenigen Kunden ansprechen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit einen Kauf tätigen werden, und ihnen dafür Anreize bieten.
Predictive Marketing bedeutet, Antworten auf folgende Fragen zu erhalten: "Wie wahrscheinlich ist es, dass dieser einzelne Kunde einen Kauf tätigt?", "Wie wahrscheinlich ist es, dass dieser Kunde abwandert?" "Welches ist der beste Zeitpunkt, um Marketingmitteilungen an diesen Kunden zu senden?". Sobald wir diese Antworten haben, können Unternehmen automatisierte Marketingkampagnen einrichten, die es ihnen ermöglichen, personalisierte, relevante Marketingbotschaften an ihre Kunden zu senden.
Warum wird Predictive Marketing genutzt?
Der Einsatz des Predictive Marketing ermöglicht es Unternehmen, die Wahrscheinlichkeit des Verhaltens ihrer Kunden zu verstehen und daher relevantere und personalisierte Angebote und Empfehlungen zu unterbreiten. Für den E-Commerce ist dies der Schlüssel, um sicherzustellen, dass die Kunden an den Angeboten der Marken interessiert sind.
Das vorausschauende Modell kann z. B. dazu verwendet werden, die Produkte oder Produktkategorien zu ermitteln, für die sich der Kunde aufgrund seines jüngsten Verhaltens am ehesten interessiert, und eine Auswahl bzw. einen Vorschlag von Produkten zu erstellen, die diesem Kunden zu einem bestimmten Zeitpunkt angezeigt werden. Zum Beispiel werden einer Person, deren jüngstes Verhalten auf der Website eines Sporthändlers darauf hindeutet, dass sie eine Affinität zum Laufen hat, Laufprodukte angezeigt. Wenn sie plötzlich nach Tennisartikeln sucht, weiß das Modell, dass sie wahrscheinlich auch gerade mit dem Tennisspielen begonnen hat, und passt den Vorschlag so an, dass neben Laufschuhen auch Tenniszubehör angezeigt wird.
Bis zu 91 % der Verbraucher geben an, dass sie mit höherer Wahrscheinlichkeit bei Marken einkaufen, die sie erkennen, die sich an sie erinnern und die ihnen relevante Angebote und Empfehlungen machen. (Accenture 2018). Die Fähigkeit, Kunden diese personalisierten Erfahrungen durch die Nutzung von Marketingkanälen zu bieten, kann zu einem Wettbewerbsvorteil führen und ein wichtiger Grund für Kunden sein, lieber bei Ihnen zu kaufen.
Insgesamt besteht das Ziel im Predictive Marketing und der Personalisierung darin, mehr personalisierte und relevante Erlebnisse zu schaffen, die das Einkaufserlebnis Ihrer Kunden bequemer und angenehmer machen, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -treue führen kann.
Wie können Unternehmen Predictive Marketing einsetzen?
Damit Unternehmen Predictive Marketing nutzen können, müssen einige Voraussetzungen und Regeln beachtet werden, die immer mit Daten beginnen.
Zunächst müssen Sie Daten über das Kundenverhalten sammeln und analysieren. Dazu können Daten über frühere Käufe, das Suchverhalten auf der Website und Interaktionen mit Marketingkampagnen gehören.
Anschließend müssen Sie anhand dieser Daten ein Vorhersagemodell entwickeln und trainieren. Hierfür gibt es mehrere Möglichkeiten, z. B. die Verwendung einer Plattform für Predictive Marketing oder die Zusammenarbeit mit einem Data-Science-Team zur Erstellung individueller Vorhersagemodelle.
Sobald Sie Ihr Vorhersagemodell entwickelt haben, können Sie damit beginnen, es in Ihre Marketingaktivitäten einzubinden. So können Sie beispielsweise personalisierte Produktempfehlungen an Kunden senden, Marketingkampagnen auf die Kunden ausrichten, die am ehesten einen Kauf tätigen, oder personalisierte Angebote und Gutscheine zu dem Zeitpunkt anbieten, zu dem der Kunde am stärksten engagiert ist.
Dabei gibt es einige Regeln zu beachten:
- Was man nicht messen kann, kann man auch nicht vorhersagen: Zuerst braucht man genügend Daten, um das Modell zu füttern und zu trainieren.
- Je mehr Sie messen können, desto genauer werden Ihre Vorhersagen, solange die Daten relevant und granular genug sind.
- Der Wert der Vorhersage liegt in dem, was Sie damit machen: Die Nutzung der aus den Vorhersagemodellen gewonnenen Erkenntnisse ist das, was den Wert der Modelle ausmacht, sonst sind es nur Daten.
- Achten Sie IMMER auf den Datenschutz und die Zustimmung der Kunden: Predicitve Marketing und Analysen müssen innerhalb dieser Grenzen eingerichtet werden. Es wird nach hinten losgehen, wenn Sie die Privatsphäre Ihrer Kunden nicht respektieren oder zu granular vorgehen.
Wann sollten E-Commerce-Unternehmen Predictive Marketing in Betracht ziehen?
Es gibt mehrere wichtige Zeitpunkte, zu denen ein Unternehmen die Nutzung des Predictive Marketing in Betracht ziehen sollte. Einer davon ist der Moment, wenn ein Unternehmen seinen Kundenwert erhöhen möchte. Wenn ein Unternehmen vorhersagen kann, welche Kunden am ehesten zu Wiederholungskäufen neigen, kann es seine Marketingmaßnahmen gezielt auf diese Kunden ausrichten, was zu einer höheren Kundenbindungsrate führt.
Ein weiterer Grund, Predictive Marketing in Betracht zu ziehen, ist, wenn ein Unternehmen seine Marketingausgaben optimieren möchte. Indem ein Unternehmen nur die Kunden anspricht, die mit hoher Wahrscheinlichkeit einen Kauf tätigen werden, kann es Geld für Marketingmaßnahmen einsparen, die wahrscheinlich keinen Erfolg haben werden.
Insgesamt müssen Unternehmen, die den Einsatz des Predictive Marketing in Erwägung ziehen, über einen ausreichenden Reifegrad verfügen, um die erforderlichen Ressourcen nutzen zu können: Daten, Aktivierung und Kampagnen, um daraus Nutzen zu ziehen.
Wie können E-Commerce-Unternehmen Predictive Marketing nutzen?
Hier sind einige Beispiele für den Einsatz des Predictive Marketing im E-Commerce:
- Ein Bekleidungshändler nutzt Predictive Marketing, um seinen Kunden auf der Grundlage ihrer früheren Einkäufe und ihres Suchverhaltens personalisierte Produktempfehlungen zu senden.
- Ein Online-Lebensmittelgeschäft nutzt Predictive Marketing, um seinen Kunden auf der Grundlage ihrer früheren Einkäufe und der Jahreszeit personalisierte Angebote und Gutscheine zu schicken.
- Ein Reiseveranstalter nutzt Predictive Marketing, um vorherzusagen, welche Kunden in naher Zukunft wahrscheinlich einen Urlaub buchen werden, und richtet seine Marketingmaßnahmen auf diese Kunden aus.
Richtig eingesetzt, ist Predictive Marketing ein leistungsfähiges Instrument für E-Commerce-Unternehmen, die den Customer Lifetime Value (Kundenwert) erhöhen, ihre Marketingausgaben optimieren und ihren Kunden personalisierte, relevante Marketingbotschaften zukommen lassen. Durch das Sammeln und Analysieren von Daten über das Kundenverhalten, das Entwickeln und Trainieren eines Vorhersagemodells und die Implementierung dieses Modells in Ihre Marketingbemühungen können Sie die Ergebnisse steigern und die Kundenzufriedenheit verbessern.
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