Predictive Marketing Analytics verstehen und wie Sie es in Ihrem Unternehmen implementieren können

Es gibt keine schlechte Idee. Aber im Geschäftsleben sind einige Ideen eindeutig besser als andere. Wenn Ihre Ideen auf soliden Daten und Recherchen basieren, die dabei helfen, die Bedürfnisse Ihrer Kunden vorherzusehen, sind sie Gold wert. Predictive Marketing Analytics ermöglicht es Geschäftsinhabern und Vermarktern, sich auf ihre besten Ideen zu konzentrieren und sich auf Wachstum zu konzentrieren.

Was ist Predictive Marketing Analytics?

Predictive Marketing Analytics ist ein Zweig der Marketinganalyse, bei dem Daten, statistische Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens verwendet werden, um zukünftige Ergebnisse und Trends bei Marketingkampagnen und Kundenverhalten vorherzusagen. Ziel ist es, datengesteuerte Erkenntnisse zu nutzen, um fundiertere Entscheidungen zu treffen und Marketingstrategien für eine verbesserte Leistung und einen höheren ROI (Return on Investment) zu optimieren.

Wenn prädiktive Marketinganalysen kompliziert klingen, machen Sie sich keine Sorgen. Wahrscheinlich machen Sie das schon seit geraumer Zeit.

Wenn Sie bei der Planung Ihrer Kampagnenstrategie für die nächste Saison schon einmal auf saisonale Daten (z. B. zu Feiertagen ) zurückgegriffen haben, haben Sie sich bereits mit prädiktiven Marketinganalysen beschäftigt. Doch wie bei allen anderen Marketingstrategien gilt auch hier: Je ausgefeilter Ihr Ansatz für prädiktive Marketinganalysen ist, desto größer sind Ihre Chancen, deren Wirkung zu optimieren.

Die 4 Phasen der Predictive Marketing Analytics

Predictive Marketing Analytics versucht, die folgenden Fragen zu beantworten:

1. Was geschah (deskriptive Analyse): Deskriptive Analyse bezieht sich auf die Analyse historischer Daten, um vergangene Ereignisse, Trends und Muster zu verstehen und zusammenzufassen. Es ist die grundlegende Phase des Analyseprozesses und liefert wertvolle Einblicke in das, was in der Vergangenheit passiert ist.

2. Warum „X“ passiert ist (Diagnostic Analytics): Diagnostic Analytics ist die Phase der Datenanalyse, die sich auf das Verständnis der Gründe für vergangene Ereignisse und Ergebnisse konzentriert. Diagnostic Analytics hilft Marketingfachleuten und Analysten, Korrelationen und kausale Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen aufzudecken, um tiefere Einblicke in die Marketingleistung und das Kundenverhalten zu gewinnen.

3. Wann „X“ eintreten wird (Predictive Analytics): Predictive Analytics ist ein Zweig der erweiterten Analyse, der zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse oder Trends auf der Grundlage historischer Daten und statistischer Algorithmen verwendet wird. Dabei werden verschiedene statistische und maschinelle Lerntechniken eingesetzt, um Muster, Beziehungen und Korrelationen innerhalb von Daten zu identifizieren, die für Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Verhaltensweisen verwendet werden können.

4. Wie kann „X“ passieren (Prescriptive Analytics): Prescriptive Analytics ist die fortschrittlichste Stufe der Datenanalyse. Es geht über Descriptive Analytics und Predictive Analytics hinaus, um umsetzbare Empfehlungen und optimierte Entscheidungsstrategien auf der Grundlage der prognostizierten Ergebnisse bereitzustellen.

Arten von Daten, die in Predictive Marketing Analytics abgefragt werden

Es gibt einen guten Grund, warum Marketingdaten oft als „Big Data“ bezeichnet werden. Die Verfügbarkeit von Informationen für Marketingentscheidungen ist enorm. Es wäre unmöglich, alle Datenquellen und -verwendungen in diesem kurzen Blogbeitrag aufzulisten. Im Folgenden erhalten Sie jedoch einen allgemeinen Überblick:

• First-Party-Daten: Hierbei handelt es sich um Daten, die direkt aus den Interaktionen Ihrer Kunden über die verschiedenen Marketingkanäle, die Sie besitzen, erfasst werden. First-Party-Daten sollten Ihnen in Ihrem gesamten MarTech-Stack, einschließlich aller E-Mail-Marketing-, Marketing-Automatisierungs-, CRM- und Analyseplattformen, jederzeit zur Verfügung stehen.
• Echtzeitdaten: Dies wird verwendet, wenn der sofortige Zugriff auf die neuesten Informationen entscheidend ist, um zeitnahe Entscheidungen zu treffen oder schnelle Maßnahmen zu ergreifen. Angenommen, Echtzeitdaten zeigen, dass eine Kampagne nicht das erwartete Engagementvolumen gemäß den Zielen des Marketingteams liefert. In diesem Fall kann die Kampagne pausiert und Maßnahmen zur Optimierung ergriffen werden, bevor zu viel Geld verschwendet wird.
• Historische Daten: Dies stellt eine Aufzeichnung von Ereignissen, Transaktionen, Messungen oder Beobachtungen dar, die in der Vergangenheit stattgefunden haben und zur Analyse aufbewahrt wurden. Historische Daten sind bei der Festlegung von Marketingzielen von entscheidender Bedeutung.
• Kontextbezogene Daten: Hierbei handelt es sich um Informationen, die den notwendigen Hintergrund oder die Umstände im Zusammenhang mit einem bestimmten Ereignis liefern. Diese Daten können sich auf den Zeitpunkt und Ort einer bestimmten Marketingveranstaltung oder auf andere Einflussfaktoren wie das Wetter, die Wirtschaft oder die Wettbewerbslandschaft beziehen.

Prädiktive Analysen und Messmodelle

So wie es mehrere Datenquellen gibt, stehen Marketingfachleuten auch viele verschiedene Predictive-Analytics-Messmodelle zur Verfügung. Der Einsatz jedes Modells wird im Großen und Ganzen die Komplexität der Marketingorganisation widerspiegeln, die prädiktive Analysen als Strategie einsetzt.

Zu den gängigen Analytics-Messmodellen gehören:

• Clusteranalyse: Eine Technik, mit der ähnliche Datenpunkte basierend auf ihren Ähnlichkeiten in Bezug auf Merkmale oder Attribute gruppiert werden. Durch die Erstellung von Clustern von Datenpunkten mit ähnlichen Eigenschaften können Vorhersagemodelle auf bestimmte Segmente oder Untergruppen zugeschnitten werden, was zu genaueren Vorhersagen und besseren Erkenntnissen führen kann.
• Neigungsanalyse: Diese Art der prädiktiven Modellierung zielt darauf ab, die Wahrscheinlichkeit oder Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines bestimmten Ereignisses oder Verhaltens bei einer Einzelperson oder Entität zu bestimmen. Im Marketing wird es häufig verwendet, um die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Aktion vorherzusagen, z. B. einen Kauf zu tätigen, auf eine Anzeige zu klicken, einen Dienst zu abonnieren oder abzuwandern.
• Empfehlungsfilterung: AKA-Empfehlungssysteme. Dieses Modell zielt darauf ab, die Artikel oder Inhalte vorherzusagen, an denen ein Benutzer wahrscheinlich interessiert ist, mit dem Ziel, die Benutzererfahrung zu verbessern, das Engagement zu steigern und Verkäufe oder Conversions zu steigern.
• Prognoseanalyse: Dieses Messmodell ist eine Art prädiktiver Modellierung, mit der zukünftige Werte oder Trends auf der Grundlage historischer Daten vorhergesagt werden. Prognosen werden üblicherweise in der Zeitreihenanalyse angewendet, bei der Daten über regelmäßige Zeitintervalle, beispielsweise täglich, monatlich oder jährlich, erfasst werden.
• Zeitreihenanalyse: Bei der Zeitreihenanalyse werden Datenpunkte chronologisch aufgezeichnet und jede Beobachtung ist einem bestimmten Zeitstempel oder Zeitraum zugeordnet. Prädiktive Zeitreihenanalysen sind besonders wertvoll, um Muster, Trends und saisonale Schwankungen in Daten zu verstehen und zukünftige Werte auf der Grundlage historischer Trends vorherzusagen.

Branchen, die Predictive Analytics für das Marketing nutzen

Es gibt wirklich keine Grenzen für die Art von Organisation, die von den Erkenntnissen der Predictive Marketing Analytics profitieren kann.

Unabhängig davon, ob Sie im Finanzwesen, im Gesundheitswesen, im Hochschulwesen, im Gastgewerbe oder im Einzelhandel tätig sind, gibt es immer Daten, die Sie nutzen können, um zukünftiges Engagement vorherzusagen und Marketingziele festzulegen.

Ganz gleich, in welcher Branche Ihr Unternehmen tätig ist: Wenn Sie nicht tiefer in Ihre verfügbaren Daten eintauchen, lassen Sie bares Geld auf dem Tisch . Schlimmer noch: Sie werfen Ihr Geld in den Abfluss.

Vorteile von Predictive Analytics im Marketing

Wissen ist Macht. Predictive Analytics nimmt Ihnen bei Ihrer Marketingstrategie einen Großteil des Rätselratens ab. Dieser Ansatz hilft Ihnen, effizientere Marketingkampagnen zu planen und durchzuführen und Verschwendung zu reduzieren.

Sie können prädiktive Marketinganalysen verwenden, um:

• Erstellen Sie Nachrichten, die Ihr Publikum ansprechen
• Reduzieren Sie den Zeitaufwand für die Ansprache der falschen Personen
• Verbessern Sie die Praktiken zur Lead-Priorisierung durch Lead-Scoring
• Verbessern Sie die Kundenakquise
• Verbessern Sie die Kundenbindungsraten und prognostizieren Sie Abwanderungsraten
• Schutz vor dem Verlust von Cookies
• Optimieren Sie den Kampagnenerfolg
• Steigern Sie die Teameffizienz
• Beeinflussen Sie die zukünftige Produktentwicklung

Der Prozess der Implementierung von Predictive Marketing Analytics

Während Predictive Marketing Analytics eine unglaublich ausgefeilte Marketingstrategie ist, steht sie Unternehmen und Marketingorganisationen jeder Art und Größe zur Verfügung.

Wie alle großartigen Marketingstrategien beginnt die Implementierung prädiktiver Marketinganalysen mit einem einfachen Ziel.

Während der Projektdefinitionsphase möchten Sie eine Prioritätenliste erstellen und dann herausfinden, was wünschenswert und was möglich ist, bevor Sie die interne Zustimmung einholen. Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie nicht alles schnell hintereinander von Ihrer Liste abhaken können. Erfolgreiches Marketing ist oft ein Prozess, bei dem geringfügige Gewinne erzielt werden.

Die nächsten Schritte auf Ihrer Reise umfassen:

• Datensammlung
• Datenverarbeitung
• Modellieren
• Deutung
• Optimierung

Dann heißt es nur noch: Spülen und wiederholen, dabei darauf achten, aus früheren Iterationen zu lernen und besser wieder aufzubauen. Während des gesamten Prozesses erfahren Sie, wo es Lücken in Ihrem MarTech-Stack und im Wissen Ihres Marketingteams gibt, die im weiteren Verlauf behoben werden müssen.

Erfahren Sie mehr

Um mehr darüber zu erfahren, wie die Marketinganalyse-Experten von emfluence Ihnen helfen können, mit prädiktiven Marketinganalysen kreativer und produktiver zu werden, kontaktieren Sie uns noch heute unter [email protected] .