5 häufig gestellte Fragen zu Predictive Analytics

Matthew Kelleher | Chief Commercial Officer

Kürzlich endete eine 18-monatige Testreihe, mit der wir den Einfluss von Predictive Analytics auf das Multichannel-Marketing von Unternehmen erfassen wollten. Unser Fokus lag auf der Frage, inwiefern Predictive Analytics in Kombination mit Künstlicher Intelligenz die Customer Experience in den Schlüsselphasen des Kundenlebenszyklus verbessern kann: Erstkauf, Zweitkauf, Entwicklung zum Stammkunden oder gar VIP-Kunden sowie Abmeldungen/Abwanderungen zum Schluss. Unser strategisches Ziel bestand darin, die Marketing-Performance in allen Phasen zu optimieren, indem wir über Prognosemodelle die individuell bestmögliche Botschaft für jeden einzelnen Kunden ermittelten. Wenn die Marke die wahrscheinlich nächste Aktion eines Kunden kennt, kann sie dessen Entscheidungen durch gezielte Botschaften beeinflussen und - unterm Strich - den Kundenwert erhöhen.
 
Die Ergebnisse waren auf jeder Stufe des Kundenlebenszyklus ausgezeichnet. Beispielsweise konnte eine Marke mit Hilfe eines unserer Prognosemodelle die Zahl der Zweitkäufe um 83,5 % steigern. Diese und andere Fallstudien finden Sie hier.
 
Wir haben unsere Konzepte, Tools und Fallstudien im Zusammenhang mit Predictive Analytics bei einigen Messen, Kongressen und anderen Veranstaltungen in letzter Zeit präsentiert. Dabei stellten viele Zuschauer Fragen – die häufigsten gehörten möchten wir an dieser Stelle beantworten.

Wie hat sich die DSGVO auf Ihre Datenerhebung ausgewirkt? Was haben Sie gegen Abmeldungen getan?

 
Es mag sich für manchen wie eine Ewigkeit anfühlen, aber der 25. Mai ist noch gar nicht so lange her. Daher lassen sich die langfristigen Auswirkungen der neuen Datenschutzregeln noch gar nicht richtig einschätzen. Aktuell gehen wir davon aus, dass der Einfluss auf Einwilligungen und Abmeldungen überschaubar bleibt. Uns ist klar, dass viele Unternehmen bei dem Versuch, Abonnenten zu halten, desaströse Erfahrungen gemacht haben. Wir haben von einem Verteiler gehört, der von 500.000 Adressen auf 6.500 geschrumpft ist. Sollten Sie Ähnliches erlebt haben: Sie sind nicht alleine. Einige Unternehmen sind bei der heiklen Mission des Einholens der Einwilligungen etwas unglücklich vorgegangen – das mag sein. Aber ohne rechtsichere Einwilligungen stehen einfach keine Daten für Kommunikation oder gar Predictive Analytics zur Verfügung. Abgesehen vom rechtlichen Aspekt spielt auch die Datenmenge eine Rolle- Es gibt ein notwendiges Minimum an Daten, um Predictive Analytics ans Laufen zu bringen. Gerade Unternehmen mit kleineren Datenbanken sind also aus dem Spiel, und die Einführung der DSGVO hat diese Gruppe vergrößert.
 

Haben Sie ein Beispiel für den Einsatz von Predictive Analytics für die Rekrutierung neuer Kunden oder nur für die Wertsteigerung vorhandener Kunden?

    
RedEye hat bislang mit keinen Unternehmen oder Organisationen Akquisitions-Tools mit eingebauten Prognosemodellen entwickelt. Unsere Lösungen basieren allesamt auf folgendem Prinzip: Wir erfassen das vergangene bzw. aktuelle Kundenverhalten und leiten darauf Vorhersagen für das künftige ab. Auf diesem Wege verstehen Marketingentscheider jeden einzelnen Kunden und dessen Beziehung zur Marke besser. Wir erfassen so viele Interaktionen des Kunden an so vielen Touchpoints wie möglich. Anschließend vergleichen wir sein Verhalten mit dem von Kunden, die eine ähnliche Customer Journey bereits abgeschlossen haben. Diese Vorgehensweise lässt sich auf zahlreiche Branchen anwenden. Außerdem rechnet sie sich. Denn bestehende Kundenbeziehungen bieten in unserem gesättigten Markt häufig mehr Umsatzpotenzial als der Aufbau neuer.
 

Welche Maßnahmen folgen aus dem Prognosemodell zur Verringerung von Kundenabwanderungen? Wie werden diese Maßnahmen umgesetzt? 

 
Diese Frage muss unterschiedlich beantwortet werden – je nachdem, wer sie stellt. RedEye bietet Kunden eine hochentwickelte Plattform an, die Daten zusammenführt, aufbereitet und dem Marketingentscheider zur Verfügung stellt. Diese Entscheider kennen ihre Kunden besser als jeder andere und nehmen daher auch spezifische Weichenstellungen vor. Schauen Sie sich gerne an, wie die Baumarktkette Travis Perkins unsere Tools genutzt hat. Andere Unternehmen hätten es trotz des erfolgreichen Vorbilds anders gemacht. Lassen Sie sich einfach auf dieses Gedankenexperiment ein: Stellen Sie sich vor, vor Ihnen stünde ein Kunde, der wahrscheinlich nie wieder etwas von Ihnen kauft – was würden Sie sagen? Und glauben Sie, dass ein anderer Entscheider genau das gleiche vorbrächte? Unwahrscheinlich.
 

Wie ordnen sie Verhaltensdaten von der Webseite individuellen Profilen zu? Funktioniert das nur bei eingeloggten Nutzern?

 
Im Zentrum aller Personalisierungslösungen, die RedEye seit seiner Gründung entwickelt hat, steht das Browserverhalten eines Individuums. Dies ist auch der Kern unseres Predictive Analytics- Ansatzes. Die einzelnen Datensätze reichern wir mit weiteren Kanalinformationen, Transaktionsdaten und allen anderen Daten an, die wir über einen der 24 von uns genutzten Identifikatoren zuordnen können. Alle diese Daten fließen gesäubert in unserer Customer Data Platform zusammen und bilden die Basis für die Prognosemodelle. Die Nutzer müssen nicht eingeloggt sein, um von uns erkannt zu werden. Wir brauchen lediglich deren Einwilligung zur Datenerfassung und –nutzung.      
 

Musste einer Ihrer Kunden große Hürden überwinden, als er alle Daten aus isolierten und älteren Datentöpfen zusammenführte? Wenn ja, wie hat er das gemacht?    

 
Der Großteil der Unternehmen, mit denen RedEye zusammenarbeitet, musste beim Abbau von Datensilos interne Hürden überwinden. Einige Kunden, die mehr Daten in die CDP einspeisen wollten, wurden durch interne Systeme ausgebremst. Vorausgesetzt jedoch, dass die Daten irgendwo im Unternehmen verfügbar sind, helfen wir den Marketern bei der Lösung dieser Probleme – auf zwei Arten. Erstens bietet unsere CDP einfache Schnittstellen/Konnektoren an, über die sich Daten leicht importieren (und auch exportieren) lassen. Und zweitens stehen unsere Experten jederzeit mit Rat und Tat zur Verfügung. Gerade Kunden, die nicht über ausreichende personelle Ressourcen verfügen, nehmen unser Angebot an Extra-Manpower gerne in Anspruch.
 
Natürlich tauchten darüber hinaus noch eine ganze Reihe weiterer Fragen auf. Ein Spaßvogel wollte sogar wissen, welche CDP wir empfehlen würden. Ganz klar, unsere natürlich! Wem die obigen, eher oberflächlichen Antworten nicht ausreichen, empfehlen wir unser aktuelles Whitepaper „Predictive Analytics und Customer Data-Plattformen: Die Treiber erfolgreichen Marketings im 21. Jahrhundert“ zur Lektüre. Es kostet nichts, steckt aber voller wertvoller Insights.
 
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