Predictive Marketing Analytics

Unter Predictive Marketing Analytics versteht man die Methodik und den Prozess der Nutzung von Daten, statistischen Modellen und Algorithmen, um zukünftige Trends und Ergebnisse im Marketing vorherzusagen. Ziel ist es, Unternehmen mit den Informationen zu versorgen, die sie benötigen, um strategische Entscheidungen zu treffen und ihre Marketingkampagnen zu optimieren. Hier sind einige Schlüsselaspekte der prädiktiven Marketinganalyse:

1. Datenerhebung und -verarbeitung:

   • Die Anfangsphase umfasst Sammlung verschiedener Datenim Zusammenhang mit Marketingkampagnen, Verbraucherverhalten, Wettbewerbern, dem wirtschaftlichen Umfeld und anderen Faktoren, die das Geschäft beeinflussen.

2. Predictive Marketing Analytics. Datenanalyse und Recherche:

   • Predictive Analytics nutzt statistische Analysen und Techniken des maschinellen Lernens, um Daten zu verarbeiten und zu interpretieren. Dazu gehört das Erkennen von Mustern, Zusammenhängen und Trends.

3. Aufbau von Prognosemodellen:

   • Auf Grund Datenanalyse erstellt Vorhersagemodelle. Dies können Zeitreihen, Regressionsmodelle, Modelle des maschinellen Lernens, neuronale Netze und andere Prognosemethoden sein.

4. Predictive Marketing Analytics. Prognose der Ergebnisse von Marketingkampagnen:

   • Vorhersagemodelle können verwendet werden, um die Ergebnisse aktueller und zukünftiger Marketingkampagnen vorherzusagen, einschließlich der Messung der Werbewirksamkeit, der Konversion, des Publikumsengagements und anderer Kennzahlen.

5. Optimierung des Marketingbudgets:

   • Prognosen helfen Unternehmen dabei, ihre Marketingausgaben zu optimieren, indem sie die besten Kanäle und Strategien identifizieren, um ihre Ziele zu den niedrigsten Kosten zu erreichen.

6. Predictive Marketing Analytics. Analyse des Kundenverhaltens:

   • Durch die Vorhersage des Kundenverhaltens können Sie Ihr Marketing genauer anpassen Strategie, unter Berücksichtigung der individuellen Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden.

7. Anpassung an Marktveränderungen:

   • Prognosen helfen Unternehmen, schnell auf Veränderungen im Marktumfeld zu reagieren und ihre Marketingstrategien an neue Bedingungen anzupassen.

8. Risikobewertung:

   • Zu Prognosen gehört auch die Bewertung möglicher Risiken und Unsicherheiten, die es einem Unternehmen ermöglichen, fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Prädiktive Marketinganalysen werden in dynamischen Märkten immer wichtiger und helfen Unternehmen, ihre Marketingbemühungen flexibler und effektiver zu gestalten.

Wenn Sie scheitern, könnten Kunden zu anderen Unternehmen wechseln.

 

 

Für Sie erstellen Zielgruppe Um die bestmögliche Käuferreise zu erreichen, müssen Sie sie zunächst gut kennen und ihr Verhalten und Handeln an verschiedenen Berührungspunkten verstehen.

Nur dann können Sie ein wirklich personalisiertes, nahtloses Erlebnis schaffen, das Ihre Interessenten erfolgreich durch den Verkaufstrichter führt. Wenn Sie diese Fähigkeit beherrschen, werden Sie Ihre digitalen Marketingbemühungen kontinuierlich verbessern und online Markentreue aufbauen.

Formen im Design.

Eine effektive Möglichkeit, Ihren Kunden ein einzigartiges Erlebnis zu bieten, ist der Einsatz von Predictive Analytics. Verwendung von kritisch Verbraucherdaten können Ihnen dabei helfen, zukünftiges Kundenverhalten vorherzusagen. Wenn Sie wichtige Erkenntnisse, die Ihnen ein tieferes Verständnis der Verbrauchertrends vermitteln, in Ihre Marketingstrategien integrieren, können Sie sich von der Konkurrenz in Ihrer Branche abheben.

Die Predictive-Analytics-Branche wächst mit einer Rate von 23,2 % pro Jahr, was bedeutet, dass Unternehmen diesen Trend schnell erkennen. Wenn Sie nicht damit beginnen, diese Strategien in Ihr Marketing zu integrieren, geraten Sie schnell ins Hintertreffen gegenüber Ihren Mitbewerbern.

 

 

Predictive Marketing Analytics

Sobald Sie Ihre aktuellen und potenziellen Kunden gut kennen, binden Sie sie immer wieder ein – nicht nur, indem Sie sie dorthin bringen, wo sie sind, sondern indem Sie sie dorthin bringen, wohin sie als nächstes wollen.

• Heutzutage konkurrieren 90 % der Unternehmen hauptsächlich um Qualität des Kundenservice.
• Predictive Analytics kann Ihnen dabei helfen, auf einer tieferen Ebene mit Kunden in Kontakt zu treten, sodass Sie sich von der Masse abheben und der Konkurrenz einen Schritt voraus sein können.
• Bei der prädiktiven Analyse werden Daten verwendet, um zukünftiges Benutzerverhalten, Ereignisse und Ergebnisse vorherzusagen.
• Sie können genaue Prognosen erstellen, indem Sie historische und aktuelle Daten und Statistiken studieren.
• Reduzieren Sie das Risiko, indem Sie viele Rätselraten aus Ihren Prozessen und Strategien eliminieren. Genauere Prognosen können zu weniger Fehlern, schnellerem Wachstum und Verbesserungen führen Kapitalrendite zu Ihrem Unternehmen.

Was ist prädiktive Marketinganalyse?

Predictive Marketing Analytics nutzt Daten, um Vorhersagen über das Nutzerverhalten sowie zukünftige Ereignisse und Ergebnisse zu treffen. Um Vorhersagen über Ihre Kunden und Marketingergebnisse zu treffen, analysiert Predictive Analytics Daten und nutzt eine Kombination aus Statistiken, prädiktiver Modellierung, künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen. Sie können genaue Vorhersagen treffen oder bestimmen, wie wahrscheinlich es ist, dass etwas in der Zukunft passiert, indem Sie aktuelle und historische Muster in den Daten untersuchen.

Drei Haupttypen Wirtschaftsanalysten:

• Beschreibende Analyse: Um zukünftige Ereignisse vorherzusagen, können Sie mit deskriptiven Analysen – historischen Daten und Leistung – beginnen, um festzustellen, was bereits passiert ist.
• Prädiktive Analysen. Schauen Sie sich dann die prädiktive Analyse an, um herauszufinden, was in der Zukunft passieren könnte. Dazu gehört die Betrachtung vergangener Daten und der Einsatz von Algorithmen zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse.
• Präskriptive Analytik: Schließlich können Sie basierend auf dem, was Sie bereits getan haben oder bereits passiert sind, entscheiden, was als Nächstes zu tun ist. Bestimmen Sie die beste Vorgehensweise, indem Sie darüber nachdenken, was am wahrscheinlichsten passieren wird.

Wie funktioniert der Predictive-Analytics-Prozess?

Der effektive Einsatz von Predictive Analytics erfordert einen mehrstufigen Prozess. Das folgende Diagramm gibt Ihnen einen Überblick über den Ablauf dieses Prozesses (für dessen Durchführung möglicherweise ein Techniker oder Datenanalyst erforderlich ist).

• Beginnen Sie mit den richtigen Fragen: Bestimmen Sie, welche Fragen Sie beantworten möchten oder welches Ergebnis Sie erreichen möchten. Klare Fragen helfen Ihnen dabei, den richtigen Weg zu den Antworten zu finden, nach denen Sie suchen. Ein Beispiel könnte sein: „Welche Marketing Qualified Leads (MQLs) werden diesen Monat am wahrscheinlichsten einen Kauf tätigen?“
• Sammeln Sie die richtigen Daten: Entwickeln Sie einen Plan zum Sammeln und Organisieren von Daten, der Ihnen Antworten auf Ihre Fragen gibt. Möglicherweise müssen Sie historische Daten, demografische Informationen und firmografische Merkmale verwenden.
• Analysieren Sie die gesammelten Daten: Analysieren Sie Ihre Daten, um nützliche Informationen zu erhalten, die Ihnen helfen, Schlussfolgerungen zu Ihren Fragen zu ziehen (z. B. deskriptive Analysen). Sie können tiefer gehen, indem Sie hier spezifischere Fragen stellen und in den Daten nach Antworten suchen.

Prädiktive Marketinganalysen.

• Verwenden Sie Statistiken, um Hypothesen zu bilden: Nachdem Sie den Fragenkatalog ausgefüllt und Hypothesen erstellt haben, verwenden Sie Statistiken, um die von Ihnen entwickelten Schlussfolgerungen zu erstellen und zu testen. Testen Sie jede Hypothese und vertrauen Sie den erhaltenen Daten.
• Erstellen Sie ein Vorhersagemodell: Nachdem Sie jede Hypothese anhand Ihrer statistischen Daten getestet und anschließend getestet oder eliminiert haben, können Sie ein Vorhersagemodell erstellen. Auch hier verwenden Sie Statistiken, um zukünftige Ereignisse, Ergebnisse oder Kundenverhalten vorherzusagen. Für diesen Schritt benötigen Sie möglicherweise einen Techniker oder Datenanalysten.
• Stellen Sie Ihr neues Modell bereit: Nutzen Sie Ihre Daten, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und zukünftige Marketing- und Vertriebsstrategien und -kampagnen zu steuern.
• Verfolgen Sie Ihr Modell im Laufe der Zeit: Verfolgen und überwachen Sie neue Taktiken und Kampagnen, die Sie einsetzen und über die Sie berichten ihre Wirksamkeit im Laufe der Zeit. Passen Sie ggf. neue Modelle an und erstellen Sie diese. Bedenken Sie, dass externe Variablen (z. B. saisonale Schwankungen) Ihre Daten verzerren können. Daher müssen Sie Ihr Modell möglicherweise von Zeit zu Zeit anpassen oder ersetzen, um die Genauigkeit zu gewährleisten.

Es gibt drei Hauptklassen von Vorhersagemodellen. Prädiktive Marketinganalysen.

• Clustermodellierung: Dieses Vorhersagemodell kann Ihnen helfen, Kunden auf der Grundlage mehrerer Variablen in verschiedene Gruppen zu unterteilen. Mithilfe der Cluster-Modellierung können Sie auf der Grundlage von Verhaltensdaten, früheren Produktkäufen oder Markeninteraktionen bestimmte Personen oder Zielgruppen gezielt ansprechen.
• Propensity-Modellierung: Mithilfe dieses Modells können Sie ermitteln, wie wahrscheinlich es ist, dass verschiedene Verbraucher Maßnahmen ergreifen oder Ihre Marke aufgeben. Zu den wertvollen Daten kann die Kauf-, Konvertierungs-, Abwanderungs-, Bindungs- oder Abbruchneigung eines Kunden gehören Abonnementssowie der prognostizierte Lifetime-Wert.
• Kollaborative (oder empfohlene) Filterung: Anhand des bisherigen Kundenverhaltens können Sie ein Modell entwickeln, um neue Verkaufschancen zu identifizieren. Verwenden Sie dieses Modell, um Ihrer Zielgruppe relevante Anzeigen, Produkte und Dienstleistungen zu empfehlen. Dies ist nützlich für Upselling und Cross-Selling an bestehende Kunden.

10 praktische Möglichkeiten, Predictive Analytics im Marketing einzusetzen

Hier sind zehn konkrete Möglichkeiten, Predictive Analytics zu nutzen, um Ihre Marketingbemühungen zu verbessern und Ihr Geschäft auszubauen.

1. Targeting und Segmentierung Ihrer Zielgruppe. Prädiktive Marketinganalysen.

Mithilfe von Verhaltens- und demografischen Informationen können Sie Ihre Interessenten und Kunden segmentieren, um neue Kampagnen zu erstellen, die auf die Position Ihrer Zielgruppe auf der Käuferreise zugeschnitten sind. Durch die Erstellung spezifischer, zielgerichteter Kampagnen können Sie potenzielle Kunden effektiv durch den Verkaufstrichter leiten und bestehende Kunden stärker ansprechen.

 

 

Es gibt im Wesentlichen drei Möglichkeiten, Predictive Analytics zu nutzen, um Ihre Zielgruppe anzusprechen und zu segmentieren:

• Affinitätsanalyse: Bei dieser Methode werden Kunden anhand gemeinsamer Attribute segmentiert.
• Simulation der Reaktion: Indem Sie sich ansehen, wie Kunden auf bestimmte Reize reagieren, können Sie vorhersagen, wie wahrscheinlich es ist, dass zukünftige Kunden auf ähnliche Weise reagieren werden.
• Analyse Abfluss : Die Abwanderungsanalyse, auch Abwanderungsrate genannt, gibt Aufschluss darüber, wie viel Prozent der Kunden Sie in einem bestimmten Zeitraum verloren haben. Sie können auch ermitteln, wie viel potenzieller Umsatz oder welche Chance Sie durch den Verlust dieser Kunden verloren haben.

2. Verbreitung zielgerichteter Inhalte

Wenn Sie wissen, welche Arten von Inhalten bei Ihrem Publikum (oder verschiedenen Zielgruppensegmenten) am besten ankommen und welche Kanäle es am häufigsten nutzt, können Sie zukünftige Content-Marketing-Entscheidungen treffen. Indem Sie Ihre Content-Erstellungs- und Vertriebsstrategien individuell anpassen, können Sie Ihren Interessenten ein personalisierteres Erlebnis bieten und so die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass sie den Verkaufstrichter durchlaufen und sie in Kunden umwandeln.

3. Vorhersage des Kundenverhaltens. Prädiktive Marketinganalysen.

Durch die Kombination von Daten aus vergangenen Kampagnen mit den demografischen Informationen, die Sie über Ihre Kunden gesammelt haben, können Sie ein Modell erstellen, mit dessen Hilfe Sie zukünftiges Kundenverhalten vorhersagen können. Bewerten Sie Kunden anhand der Wahrscheinlichkeit, dass sie einen Kauf tätigen oder eine bestimmte Aktion ausführen, damit Sie wissen, wann und wie Sie sie mit Marketingmaßnahmen ansprechen müssen.

4. Voraussichtlicher Lead-Score.

Ohne einen ordnungsgemäßen Prozess könnten Sie viel Zeit und Ressourcen damit verschwenden, Menschen zu jagen, die nicht einmal an Ihrem Angebot interessiert sind. Lead-Scoring kann Ihnen dabei helfen, dies zu vermeiden, indem wir Leads anhand ihres Interesses, ihrer Dringlichkeit und ihrer Kaufberechtigung qualifizieren und priorisieren.

Beim Lead-Scoring werden Personen Werte (Scores) zugewiesen, je nachdem, wo sie sich auf der Käuferreise (oder im Verkaufstrichter) befinden. Je höher die Bewertung, die Sie einer Führungskraft geben, desto qualifizierter ist sie. Zu den Daten, die Sie zum Generieren von Lead-Scores verwenden, können die Informationen gehören, die Ihnen offiziell zugesandt werden, die von ihnen ergriffenen Maßnahmen und die Art und Weise, wie sie über verschiedene Kanäle mit Ihrer Marke interagieren.

Einholen von Bewertungen für verschiedene Arten von Interessenten Kunden können Ihren Marketingabteilungen helfen und Vertrieb, um die richtigen zu priorisieren und sich auf diejenigen zu konzentrieren, die am wahrscheinlichsten zukünftige Kunden werden. Durch die Antizipation zukünftiger Kaufgewohnheiten kann Ihr Team potenzielle Kunden dort treffen, wo sie sich befinden, und sie effektiv zur nächsten Phase ihrer Reise führen. Prädiktive Marketinganalysen.

Sie können leistungsstarke Leads direkt an Ihr Vertriebsteam senden. Einträge mit niedriger Punktzahl ergeben möglicherweise überhaupt keinen Sinn. Diejenigen mit einem GPA benötigen möglicherweise einen Anstoß in die richtige Richtung (z. B. die Teilnahme an strategisch Marketingkampagne, die sie in den Trichter führt).

 

 

5. Prognose des Customer Lifetime Value

Mit den gleichen Methoden, die im Abschnitt „Ansprechen und Segmentieren Ihrer Zielgruppe“ beschrieben sind, können Sie auch die Lebensdauer vorhersagen den Wert Ihres Kunden (CLV). Anhand historischer Daten können Sie ermitteln, welche Kunden am profitabelsten sind und welche Marketingaktivitäten den größten Gewinn bringen Kapitalrendite und welche Segmente Ihrer Zielgruppe am treuesten sind.

Wenn Sie Ihren CLV kennen, erfahren Sie, wie wertvoll ein Kunde für Ihr Unternehmen im Laufe seiner Beziehung zu Ihnen ist. Es kann Ihnen auch dabei helfen, abzuschätzen, wie wertvoll sie in Zukunft sein werden. Sie können die voraussichtliche Dauer Ihrer Beziehung und das damit verbundene Einkommen vorhersagen. Sie verstehen dann, wie viel es kostet, neue Kunden zu gewinnen, und können Ihr Geschäft entsprechend planen. Werbehaushalt, Werbebudget und erwarteter Kapitalrendite.

6. Neue Kunden gewinnen. Prädiktive Marketinganalysen.

Sobald Ihre Zielgruppe segmentiert ist, können Sie anhand von Kundendaten Identitätsmodelle erstellen. Ihr Ziel besteht hier darin, Interessenten zu identifizieren, die Ihren aktuellen Kunden ähneln, damit Sie sie effektiv ansprechen und in Leads und Kunden umwandeln können.

7. Bestimmung des am besten geeigneten Produkts oder der am besten geeigneten Dienstleistung

Mithilfe einer Kombination aus Kundenverhaltensdaten, Lead-Informationen und historischen Kaufdaten können Sie besser verstehen, was Ihre aktuellen Kunden von Ihnen erwarten. Mithilfe dieser Informationen können Sie dann vorhersagen, was Ihre Kunden in Zukunft sonst noch wollen oder brauchen. Entwickeln Sie neue Produkt- und Serviceideen, die besser auf die Wünsche und Bedürfnisse Ihres Kundenstamms abgestimmt sind.

8. Upselling und Cross-Selling an bestehende Kunden. Prädiktive Marketinganalysen.

Sie können die von Ihnen gesammelten Daten über das Kaufverhalten Ihrer Kunden auch für Quer- oder Zusatzzwecke nutzen Vertrieb Gewinne zu steigern. Indem Sie Verhaltensmuster erkennen, können Sie Ihre Produkte effektiver an bestehende Kunden vermarkten.

Identifizieren potenzieller Vertriebs-Leads – Typen und Quellen

Nehmen wir zum Beispiel an, Sie leiten eine Marketingfirma, die Content-Marketing-Software und ein Add-on-Tool dafür verkauft soziale Netzwerke. Sie haben herausgefunden, dass 40 % Ihrer Kunden, die zunächst Ihr Content-Marketing-Programm abonnieren, weitere Kunden gewinnen soziales Werkzeug Netzwerke in sechs bis zwölf Monaten. Sie beschließen, über einen Zeitraum von sechs Monaten eine spezifische Marketingkampagne zu erstellen, die sich an aktuelle Content-Marketing-Kunden richtet, um Ihr Upselling um bis zu 60 % zu steigern.

9. Reduzierung der Kundenabwanderung.

Die Abwanderungsrate ist die Rate, mit der Kunden aufhören, mit Ihnen Geschäfte zu machen. Dies wird normalerweise als Prozentsatz der Abonnenten ausgedrückt. Wenn Sie beispielsweise eine Marketingfirma leiten und Kunden über Jahresverträge gewinnen, kann dies als Prozentsatz der Stammkunden definiert werden, die Sie über einen bestimmten Zeitraum verlieren. Prädiktive Marketinganalysen.

Ziel ist eine höhere Wachstumsrate als die Abwanderungsrate. Mithilfe von Predictive Analytics können Sie auftretende Warnzeichen erkennen, bevor Sie überhaupt einen Kunden verlieren. Wenn es einen Trend gibt, können Sie erkennen, wo und wann Ihr Unternehmen schief läuft. Das Erkennen potenzieller Probleme kann Ihnen helfen, die Probleme Ihrer Kunden proaktiv zu lösen, bevor Sie sie verlieren.

10. Optimieren Sie zukünftige Marketingkampagnen. Prädiktive Marketinganalysen.

Je mehr Informationen Sie haben, desto besser können Sie Ihre Marketingkampagnen planen und umsetzen. Durch bessere Ausrichtung und Nachrichtenübermittlung können Sie wirkungsvollere und authentischere Kampagnen erstellen, die Interessenten und Kunden ansprechen. Dies sollte letztendlich zu erfolgreicheren Ergebnissen führen.

Predictive Analytics reduziert nicht nur das Risiko, indem es Ihnen viele Rätselraten aus Ihrem Prozess erspart, sondern kann auch zu einem schnelleren Wachstum und einem verbesserten ROI für Ihr Unternehmen führen. Der Einsatz dieser Taktiken ist zwar keine Garantie für den Erfolg, aber sie können Ihre Erfolgschancen erhöhen, indem sie Ihre zukünftigen Praktiken und Entscheidungen fundieren.

Erstellen Sie die richtigen Inhalte für aktuelle und zukünftige Kunden

Der Einsatz von Predictive Analytics wird Ihnen nur bedingt helfen. Sie benötigen außerdem hochwertiges Content-Marketing, um Verbraucher in jeder Phase der Käuferreise einzubinden. Es ist von entscheidender Bedeutung, Ihren Leads die richtigen Inhalte zur richtigen Zeit am richtigen Ort zur Verfügung zu stellen erfolgreiche Umsetzung Ihrer digitalen Marketingstrategie.

 

Druckerei АЗБУКА 

Thought Leadership ist gleichbedeutend mit Aufmerksamkeit