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Zukunftsvorhersagen gibt es seit Menschengedenken. Und der Blick in die Glaskugel begeistert nach wie vor. Insbesondere Unternehmen wünschen sich, künftige Entwicklungen vorhersagen zu können, um somit komplexe Zusammenhänge besser zu verstehen und Entscheidungen zielgerichteter zu treffen.

Die digitale Transformation macht sich diese Faszination zunutze. Durch „Internet of Things" und „Big Data" ist das heutige Marketing zu einer immer technologischeren Disziplin geworden, als es noch vor ein paar Jahren der Fall war. Überall fallen Daten an und überall tauschen Gegenstände, Maschinen, Systeme und Software diese Daten aus. Predictive Analytics trägt zielgerichtete Prognosen und Unmengen an Daten zusammen: In diesem Artikel erklären wir, wie Sie Predictive Analytics für Ihr Unternehmen gewinnbringend einsetzen.

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics wird oft im Kontext mit Data Mining genannt. Ein Bereich, der sich mit der Vorhersage von künftigen Ereignissen und Trends befasst. Ebenso häufig dabei erwähnt: Business Intelligence (BI) und Business Analytics (BA). Beide Disziplinen unterscheiden sich in der Herangehensweise: BI beantwortet gegenwärtige Fragen und Fragen bezüglich vergangener Ereignisse, gestützt auf bereits erfasste Unternehmensdaten. BA hingegen vergrößert diese Datenmenge, benutzt statistische Analysen und konzentriert sich auf Fragen nach den Ursachen, Wechselwirkungen und Folgen von bestimmten Ereignissen. Bestimmte Szenarien können mit Methoden der BA konstruiert und somit Handlungsalternativen ausgelotet werden.

Predictive Analytics ist ein Teil von BA und verwendet u.a. Ansätze der Spieltheorie und bestimmte Simulations- und Analyseverfahren. Auch Text-Mining-Techniken, basierend auf Algorithmen, kommen dabei zum Einsatz und machen nicht-strukturierte Textdaten, z. B. aus Artikeln, Blogs und Facebook-Posts, zu sinnvollen und nachvollziehbaren Strukturen. Zusammengefasst: Mehrere dieser sogenannten „Prädikatoren" werden miteinander verflochten, um Wahrscheinlichkeiten von Nutzerverhalten zu bestimmen.

Predictive Analytics sammelt Daten, erstellt Szenario-Modelle und Prognosen und validiert diese kontinuierlich, wenn weitere nützliche Daten erfasst werden.

Vorteile von Predictive Analytics für B2B

Auf dem Markt gibt es Predictive Analytics-Lösungen schon seit einigen Jahren. Bisherige Lösungen setzen jedoch ein relativ weitreichendes mathematisches und statistisches Wissen voraus – was die Einbindung in bestehende unternehmerische Prozesse erschwert und Anwender abschreckt.

Aktuelle Tools umgehen diese Hemmschwelle, indem branchenspezifische Eigenschaften, Effekte und Standards berücksichtigt und eingebettet werden. So ist es auch ohne weitreichendem Know-how der Anwender möglich, diese Lösungen schnell in den unternehmerischen Alltag zu integrieren.

Weitere Vorteile auf einen Blick:

  • Trends und Entwicklungen können Sie und Ihr Sales-Team nicht nur vorhersagen, sondern rechtzeitig Handlungsalternativen aufstellen. Dies steigert die Effizienz Ihrer Lead-Generierung immens.
  • Sie müssen nicht mehr das Ende eines Verkaufszyklus abwarten, um eine abgelaufene Kampagne und deren Performance zu bewerten. Predictive Analytics macht es möglich, in Echtzeit den ROI nachzuvollziehen. So können Sie geplante Investments anpassen und neue Maßnahmen kreieren.
  • Die Profile Ihrer Kunden können Sie mit Predictive Analytics optimieren und deren Nachfrage prognostizieren. Zielgenaue Kampagnen, genau auf den passenden Kunden zugeschnitten, lassen sich nun bequem erstellen.

Predictive Analytics und Predictive Marketing

Was will der Kunde morgen? Und übermorgen? Predictive Analytics spielt seine Stärken auch im Predictive Marketing aus. Aber um das nutzen zu können, muss eine bestimmte Menge an Daten existieren und verfügbar sein. Vorzugsweise werden diese aus internen wie externen Quellen (z. B. aus E-Mail- und CRM-Systemen) gesammelt, nach Verhaltensweisen und -mustern untersucht und zu statistischen Personas zusammengesetzt.

Mit Predicitive Marketing erhalten Sie einen umfangreichen Informationsbestand über das Verhalten Ihrer Kunden, den Sie in vielen Marketing-Bereichen ausschöpfen können:

  • Definieren Sie Buyer Personas nun detaillierter,
  • setzen Sie das Budget für Marketing-Maßnahmen zielgerichteter für bestimmte Gruppen ein,
  • erkennen Sie Eigenschaften qualifizierter Leads auch im B2B,
  • und bestimmen Sie die Wünsche Ihrer Kunden.

Predictive Lead Scoring vs. Traditional Lead Scoring

Predictive Analytics-Tools eignen sich auch, um qualifizierte Leads zu identifizieren. Marketer nutzen dafür die Methode des Lead Scoring, um Leads mit bestimmten Merkmalsausprägungen zu erfassen und anschließend an das Vertriebsteam zu vermitteln. Aufgrund mathematischer Berechnungsmodelle wird so zu jeder Kundenanfrage eine statistische Kaufwahrscheinlichkeit zugeordnet.

Predictive Lead Scoring ist ein Methode-Tool, das basierend auf Algorithmen Lead-Vorhersagen trifft. Entscheidender Unterschied zum Traditional Lead Scoring ist die richtige Bewertung und Zuordnung des Lead-Verhaltens. Denn die alleinige Analyse von Daten reicht nicht aus bzw. ist nicht zielführend, um die Kaufabsichten eines qualifizierten Leads vorherzusagen. Vielmehr müssen die Handlungen und Interessen des Leads im passenden Kontext betrachtet werden. Ob ein Lead nun an einem Webinar teilnimmt oder ein White Paper von der Website herunterlädt sagt zwar etwas über sein generelles Interesse am jeweiligen Produkt bzw. der Marke aus. Erst, wenn jedoch dieses Nutzerverhalten mit entsprechenden Daten, demographischen Informationen und auch Inhalten aus den sozialen Netzwerken unterfüttert wird, lassen sich exaktere Absichten des Leads und auch das exakte Maß seines Engagements bestimmen.

Konsistenz, Zuverlässigkeit und Personalisierung: Das sind die entscheidenden Vorteile des Predictive Lead Scoring.

Personalisierte Kundenerfahrungen

Mit Predictive Analytics ist es möglich, das Verhalten und die Interessen von Kunden in Echtzeit zu erfassen und Marketing-Maßnahmen fortlaufend zu optimieren. Gehen Sie für Ihr Business dabei systematisch vor:

  • Erstellen Sie zunächst umfangreiche Kundenprofile,
  • analysieren Sie die Verhaltensmuster, persönlichen Informationen, Standorte und gesuchten Begriffe,
  • identifizieren Sie just in time erfolgreiche Online-Kampagnen,
  • erstellen Sie individuell zugeschnittenen Content (auch hinsichtlich Stil und Tonalität) und versenden Sie personalisierte Kaufempfehlungen,
  • verbessern Sie die Conversion Rate fortlaufend,
  • planen Sie automatisierte Marketing-Maßnahmen,
  • begeistern Sie Ihre Kunden kanalübergreifend mit einer individuellen Customer Experience.

Ganz gleich, ob Sie Daten zu Verhaltensweisen aufspüren, um Kundeninteressen abzuleiten, Ihre nächsten Inhalte gestalten oder personalisierte Mitteilungen kanal- und geräteübergreifend versenden möchten – mit Predictive Analytics gelingt es Ihnen, von Ihnen gesteckte Marketing-Ziele effizienter zu erreichen.

Fazit

Predictive Analytics ist gefragt. Bei der diesjährigen Anwendertagung des BARC-Centers sind 94% der 210 befragten Unternehmen der Ansicht, dass Analysemethoden mit dieser Methode immer wichtiger für den künftigen Unternehmenserfolg werden.
Um Predictive Analytics erfolgreich in die bestehenden Geschäftsprozesse zu implementieren, ist es zwingend notwendig, alle Prozesse der Abteilungen genauestens zu verstehen. Eine weitere Herausforderung: in der Flut an Daten die jeweils relevanten aufzuspüren.

Aber eines steht fest: Predictive Analytics-Lösungen sind mächtige Instrumente, mit denen selbst kleine B2B-Unternehmen schnell wachsen und ihr Potenzial nachhaltig ausschöpfen können. Ehe Sie also mit Predictive Analytics starten, sollten Sie zunächst folgende Frage beantworten:

  • Welche Verhaltensmerkmale meiner Kunden führen zu einem Kauf?
  • Auf welche Nachfrage muss sich mein Unternehmen künftig einstellen?
  • Mit welchen Strategien und Maßnahmen kann ich das Verhalten meiner Kunden in naher Zukunft positiv beeinflussen?

Die damit verbundene Transparenz ist eine immense Chance, die eigene Glaskugel zu erschaffen. Unternehmen, denen es gelingt, Predictive Analytics effektiv einzusetzen, können bessere und schnellere Entscheidungen treffen: womöglich der entscheidende Wettbewerbsvorteil.

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