Predictive Analytics als Antwort auf veränderte Kundenanforderungen
Mithilfe von Predicitive Analytics erschließen Marketer zunehmend neue Wettbewerbsvorteile. Im folgenden Beitrag betrachten wir nicht nur, wodurch sich Predictive Analytics auszeichnen und welche Voraussetzungen für ihren Einsatz im Unternehmen erfüllt sein müssen, sondern werfen auch einen Blick auf ihre zukünftige Entwicklung.
Was sind Predictive Analytics?
Predictive Analytics werden im Marketing-Tagesgeschäft eingesetzt, um individuelle und relevante Kundenkommunikation zu kreieren. Bei Predictive Analytics handelt es sich um ein Prognoseverfahren, dessen Ziel es ist, zukünftige und unbekannte Ereignisse zu ermitteln. Dazu wird z.B. in Kundentransaktionsdaten nach sich wiederholenden Mustern gesucht, die es ermöglichen, belastbare Prognosen zu liefern. Die Ausgangsbasis für Predictive Analytics bilden daher immer möglichst große und aussagekräftige Datenmengen.
Abgrenzung von Predictive Analytics zu anderen Analysemethoden
Gartners Diagramm zu den 4 Phasen der Data Analytics Maturity zeigt, dass Predictive Analytics die Verbindung zwischen Erkenntnis und Vorhersage bilden und sich mit der Frage, was geschehen wird, befassen. Damit sind sie klar von den sog. Descriptive Analytics, die sich mit der Analyse dessen was geschehen ist und Diagnostic Analytics, die die Ursachen dieser Geschehnisse betrachten, abgegrenzt. Im nächsten Schritt werden mithilfe von Prescriptive Analytics Handlungsempfehlungen gegeben, um die vorhergesagte Entwicklung positiv oder negativ zu beeinflussen.
Voraussetzungen für Predictive Analytics
Um von den Vorteilen von Predictive Analytics entsprechend profitieren zu können, müssen Unternehmen einige Voraussetzungen erfüllen.
Entscheidend für den Erfolg des Analytics-Projekts ist die Datenqualität, denn wenn die Datenbasis ungenau, unvollständig oder veraltet ist, wird ein Algorithmus die falschen Ergebnisse vorhersagen. Vor der Implementierung eines Analytics-Projekts sollte daher ein Datenaudit durchgeführt werden, um die Datenqualität zu verstehen und eventuelle Schwachstellen zu beheben.
Darüber hinaus gilt es, die zur Verfügung stehenden Datenquellen zu identifizieren und alle vorhandenen Informationen optimal auszunutzen. Diese Datenquellen können z.B. das CRM-System, Web-Tracking Tools, Social Media Plattformen oder Kauf-Transaktionen sein.
Im nächsten Schritt ist die Verknüpfung der identifizierten Datenquellen zu einer 360-Grad-Kundenansicht zu empfehlen, da diese eine solide Grundlage für eine kundenzentrierte Marketing Strategie darstellt. Hierbei ist jedoch zum einen ein tiefes Verständnis von Datenschutz erforderlich („Was darf ich zusammenbringen“), zum anderen müssen technische Herausforderungen („Was kann ich technisch zusammenbringen“) überwunden werden.
Zuletzt ist das entsprechende Know-How, d.h. analytische Fähigkeiten, erforderlich. Durch den Aufbau eines eigenen Data-Scientist Teams können diese Fähigkeiten intern entwickelt werden. Dies kann jedoch sowohl zeit- als auch kostenintensiv sein. Alternativ können externe Spezialisten hinzugezogen werden. Dies ermöglicht einen schnelleren Start, während interne Fähigkeiten aufgebaut werden.
Zukunftsaussichten für Predictive Analytics
Durch die zunehmende Vereinfachung der Usability von Software können Marketer ohne technischen oder mathematischen Hintergrund heute zunehmend Aufgaben meistern, die vor einigen Jahren nur von IT- und Statistik-Experten bearbeitet werden konnten. Durch die sog. „Demokratisierung der Technologie“ können so viel mehr Unternehmen von Methoden wie Predictive Analytics profitieren und Kosten einsparen. Dieser Trend wird in den nächsten Jahren noch weiter zunehmen.
Darüber hinaus ist abzusehen, dass künstliche Intelligenz und somit auch Predictive Analytics immer entscheidender für den Marketing Erfolg werden. Unternehmen, die dieses Potenzial frühzeitig erkennen und die notwendigen Voraussetzungen schaffen können entsprechend früher davon profitieren.
Sie würden gerne mehr darüber erfahren, wie sich Predictive Analytics in der Praxis anwenden lassen und welche Methoden es gibt? In unserem Whitepaper „Predictive Analytics im Marketing“ stellen wir hierzu sieben gängige Methoden ausführlich vor.