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Letzten Monat haben wir über Personalisierung gesprochen. Wir haben super Feedback erhalten und beschlossen, uns heute auf die prädiktive Analyse zu konzentrieren. Es ist ein Thema im vollen Wachstum, das jedoch nur wenige Unternehmen bisher in ihren Strategien nutzen… Zu Recht oder zu Unrecht?
Was ist prädiktive Analyse?
Das Ziel des prädiktiven Marketings ist es, folgende Frage zu beantworten:
„Wie kann ich die zukünftigen Bedürfnisse meiner Interessenten/Kunden antizipieren und darauf reagieren, noch bevor sie diese äußern?“
Konkret umfasst dies die Techniken zur Verarbeitung und Modellierung des Kundenverhaltens, die es ermöglichen, zukünftige Aktionen auf Basis des gegenwärtigen und vergangenen Verhaltens zu antizipieren.
Dieser Ansatz basiert auf der Nutzung und Analyse einer großen Datenmenge… da haben wir das berühmte „Big Data“! 😊 Diese Daten stammen aus verschiedenen Quellen, insbesondere von der Website des Unternehmens.
Prädiktives Marketing ermöglicht es Unternehmen, ihre Angebote zu personalisieren, indem sie das richtige Produkt oder die richtige Dienstleistung zum richtigen Zeitpunkt dem richtigen Kunden anbieten.
Nicht weniger als das! Die Zeiten, in denen man alle Besucher gleich angesprochen hat, sind also vorbei, und wir müssen uns jetzt auf eine Strategie konzentrieren: ein einzigartiges Kundenerlebnis zu bieten.
Prädiktives Marketing: Wie kann man 2024 den Unterschied machen?
Stellen Sie sich Folgendes vor: Sie wissen genau, welche Kunden kaufbereit sind und welche anderen Gefahr laufen, Ihre Marke zu verlassen. Den Erstgenannten senden Sie ein personalisiertes Geschenk, um ihnen für ihre Treue zu danken und sie zum Kauf zu ermutigen. Den Letztgenannten bieten Sie einen speziellen Rabattcode an, um sie zur Rückkehr zu bewegen. Parallel dazu analysieren Sie die Gespräche mit Ihrem Kundenservice, um die Momente zu erkennen, in denen die Frustration steigt, um sie sofort mit einer passenden und personalisierten Antwort zu beruhigen.
Das ist prädiktives Marketing. Es geht nicht mehr nur darum, auf das vergangene Verhalten der Kunden zu reagieren, sondern deren zukünftige Handlungen zu antizipieren und jede Interaktion entsprechend zu personalisieren. Auch wenn dieses Konzept 2024 nicht neu ist, liegt die eigentliche Neuheit in der Demokratisierung von Machine-Learning-Tools (ML) und großen Sprachmodellen (LLMs).
1 - Prädiktives Targeting: identifizieren, antizipieren und handeln:
Diese Technologien, die früher großen Unternehmen mit spezialisierten technischen Teams vorbehalten waren, sind heute für alle Unternehmen zugänglich, selbst für solche mit begrenzten Ressourcen. Diese Zugänglichkeit ermöglicht es einer größeren Anzahl von Marken, leistungsstarke prädiktive Marketingstrategien umzusetzen, ohne dass ausgeprägte Data-Science-Kenntnisse erforderlich sind.
Lösungen wie Google Analytics 4 (GA4) und BigQuery ML machen diese Technologie für alle Unternehmen zugänglich.
Vielleicht wissen Sie es nicht, aber GA4 bietet kostenlos 4 prädiktive Zielgruppen an. Sie ermöglichen es, automatisch Nutzer mit hohem Kaufpotenzial oder solche mit Abwanderungsrisiko zu identifizieren. Media-Kampagnen und das Onsite-Targeting können entsprechend angepasst werden, indem beispielsweise gefährdeten Nutzern gezielte Promotionen oder potenziellen Käufern personalisierte Angebote angeboten werden.
BigQuery ML wiederum ermöglicht es, personalisierte prädiktive Modelle basierend auf Ihren internen Daten zu erstellen, für noch feiner abgestimmte Segmente, ohne in die Komplexität der Algorithmen eintauchen zu müssen. Diese Mainstream-Tools ermöglichen es also, prädiktive Segmente zu nutzen und Ihre Marketingstrategien proaktiv anzupassen, ohne Machine-Learning-Kenntnisse zu benötigen.
Zu den Tools, die prädiktives Targeting demokratisieren, zählt auch Emotion AI von AB Tasty, mit dem die Emotionen der Nutzer in Echtzeit analysiert werden können, um Botschaften und Angebote an ihren emotionalen Zustand anzupassen. Dieser Ansatz verstärkt die Personalisierung von Kampagnen, indem das Engagement basierend auf den unmittelbaren Empfindungen der Besucher optimiert wird.
2 - Inhaltspersonalisierung: Bedürfnisse verstehen und antizipieren
Die zweite Herausforderung 2024 im Bereich prädiktives Marketing betrifft unserer Meinung nach die Personalisierung von Inhalten. Hier geht es nicht nur darum, zu wissen, wann und an wen eine Nachricht gesendet werden soll, sondern auch darum, wie der Inhalt relevant und kontextbezogen personalisiert werden kann. Genau hier kommen die LLMs (große Sprachmodelle) ins Spiel.
Analyse von Emotionen und Bedürfnissen mit LLMs
LLMs wie GPT-4 ermöglichen die Analyse großer Textmengen, sei es Kundenfeedback, Gespräche mit dem Kundenservice oder sogar Kommentare in sozialen Netzwerken. Diese Modelle sind in der Lage, nicht nur Absichten, sondern auch die Emotionen zu identifizieren, die jeder Interaktion zugrunde liegen.
Nehmen wir ein Beispiel: Sie analysieren die Transkripte der Interaktionen mit dem Kundenservice, um Anzeichen von Frustration oder Unzufriedenheit zu erkennen. Darauf aufbauend können Sie die Empfehlungen oder den Ton Ihrer Kommunikation anpassen, um unzufriedene Kunden zu beruhigen und ihnen personalisierte Lösungen anzubieten, was ihre Zufriedenheit und Loyalität stärkt. Bei Welyft nutzen wir diese Datenmodelle bereits, um die Transkripte von Usertests zu analysieren und emotionale Insights herauszuarbeiten, die unser Verständnis der Customer Journeys bereichern.
Hyperpersonalisierte Empfehlungen mit Konversationsagenten
Besonders glänzen LLMs bei der Schaffung wirklich 1:1-Erlebnisse, bei denen der Nutzer mit Ihrer Marke auf eine extrem natürliche und personalisierte Weise interagieren kann.
Dank dieser Fähigkeit, Inhalte zu generieren, ermöglichen LLMs die Schaffung einzigartiger Customer Journeys, bei denen jeder Produkt- oder Inhaltsvorschlag auf einem tiefen Verständnis der Bedürfnisse und Emotionen des Nutzers basiert. Man befindet sich nicht mehr nur in der Verhaltenssegmentierung, sondern in einem vollständigen und Echtzeit-Verständnis jedes einzelnen Kunden, was die Chancen auf Conversion und Retention maximiert.
CRO-Akteure wie Dynamic Yield haben sich beispielsweise mit Shopping Muse damit auseinandergesetzt, indem sie diese Modelle nutzen, um Produktempfehlungen vorzuschlagen, die sich in Echtzeit an die Vorlieben der Nutzer anpassen.
Technische, strategische und ethische Herausforderungen
Auch wenn prädiktives Marketing unglaubliche Chancen bietet, bleibt es mit mehreren Herausforderungen konfrontiert, die berücksichtigt werden müssen, um seine Wirksamkeit zu gewährleisten.
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1 - Technische Herausforderungen: Datenqualität an erster Stelle
Die Datenqualität ist entscheidend für jedes prädiktive Modell. Ohne saubere, konsistente und gut strukturierte Daten werden Machine-Learning-Algorithmen und LLMs weniger effektiv sein. Es muss daher darauf geachtet werden, dass Ihr Tracking-Plan gut etabliert, standardisiert ist, mit klaren Konventionen und einer rigorosen Echtzeit-Datenverfolgung. Dies stellt sicher, dass die Modelle über präzise Informationen verfügen, auf denen sie ihre Vorhersagen stützen können.
Aber Vorsicht: Damit diese Vorhersagen wirklich effektiv sind, ist es unerlässlich, über saubere und strukturierte Daten zu verfügen. Tools wie GA4 erleichtern die Echtzeit-Datenerfassung, aber damit ihre prädiktiven Algorithmen korrekt funktionieren, muss der Tracking-Plan rigoros standardisiert sein. Die Nomenklatur der Ereignisse und Variablen muss klar und einheitlich sein, damit die Algorithmen die Informationen korrekt interpretieren können. Ohne einen gut definierten Tracking-Plan riskieren die Vorhersagen, verzerrt und wenig zuverlässig zu sein.
2 - Strategische Herausforderungen: klare Ziele definieren
Prädiktives Marketing, so leistungsstark es auch sein mag, kann ohne klare Ziele nicht erfolgreich sein. Sie müssen wissen, was Sie optimieren möchten: Ist es Ihre Conversion-Rate? Ihre Kundenbindung? Der Churn? Jeder Anwendungsfall erfordert eine spezifische Strategie und angemessene Maßnahmen. Es geht nicht darum, Vorhersagen zum Selbstzweck zu nutzen, sondern sie in eine Gesamtvision zu integrieren, die präzisen Bedürfnissen entspricht.
3 - Ethische Herausforderungen: Vertraulichkeit und Erwartungen der Kunden respektieren
Schließlich bleibt eine zentrale Herausforderung der Schutz personenbezogener Daten und die Wahrung der Vertraulichkeit. Bei der Nutzung von prädiktiven Technologien, die auf Nutzerdaten basieren, müssen Unternehmen transparent bleiben, wie diese Informationen erhoben und verwendet werden. Es ist unerlässlich, Vorschriften wie die DSGVO einzuhalten und das Vertrauen der Nutzer niemals zu gefährden.
Warum ist das also so kompliziert?
Wir befinden uns also nicht in der Zauberei, aber zu wenige Marken arbeiten an diesen Herausforderungen. Es ist eine echte Herausforderung, die ohne Ressourcen und Kompetenzen komplex umzusetzen sein kann.
Einige Tools ermöglichen es, diese Lücke zu schließen, und das kann von großem Nutzen sein, aber auch hier kann sich der Mangel an Ressourcen bemerkbar machen.
Das ist eine unserer liebsten Empfehlungen: klein anfangen, bevor man durch Strukturierung beschleunigt. Dieser Rat gilt besonders für prädiktives Marketing, wo die ersten Meilensteine entscheidend sind!
Arbeitest du in deinem Unternehmen an diesen Themen? Zögere nicht, mich zu kontaktieren, ich würde mich sehr freuen, mit dir darüber zu sprechen!
