Kundenkommunikation mit Predictive Analytics

Nur schnell sein reicht heute nicht aus. Unternehmen müssen ihren Blick in die Zukunft richten und vorausschauendes Marketing betreiben, um die zunehmend anspruchsvollen Kunden zu begeistern. Konkret bedeutet das, den Trends und Wünschen der Verbraucher einen Schritt voraus zu sein und schon heute zu wissen, was Konsumenten morgen möchten. Möglich wird das mithilfe einer aussagekräftigen Datenbasis, smarten Analysen und Predictive Analytics. Welche Voraussetzungen Unternehmen dafür schaffen müssen, und wie diese Analyseverfahren sinnvoll eingesetzt werden können, lesen Sie hier.

Die Art und Weise, wie Verbraucher konsumieren, hat sich verändert. Die Einkaufsmöglichkeiten sind noch vielfältiger geworden, die Ansprüche deutlich höher. Konsumenten können aus einer schier endlosen Produkt- und Servicepalette auswählen – und das rund um die Uhr. Die Konsequenz ist ein harter Wettbewerb zwischen Anbietern. Um neben der vielfältigen Konkurrenz bestehen zu können, setzen Marketer zunehmend auf eine kundenzentrierte Kommunikation sowie innovative Analyse-Methoden wie Predictive Analytics. Sie ermöglichen es ihnen, das Verhalten der Verbraucher zu verstehen, künftige Veränderungen frühzeitig zu prognostizieren und Marketing-Kampagnen noch zielgerichteter auszuspielen. Wer könnte der nächste Kunde werden? Welche Incentivierungen und Kanäle aktivieren verschiedene Zielgruppen am besten? Wer erzielt echte Zusatzumsätze und wer ist eventuell abwanderungsgefährdet? Diese Fragen können mit vorausschauenden Analysen beantwortet und in der Kommunikation berücksichtigt werden.

Schritt 1: Daten, Daten, Daten – die Basis für erfolgreiches Marketing

Um ein vertieftes Kundenverständnis zu gewinnen, bedarf es aussagekräftiger Informationen. Im ersten Schritt gilt es daher, relevante Daten zu generieren. Hierfür können Unternehmen beispielsweise ein eigenes Kundenbindungsprogramm aufbauen oder sich einem bestehenden Multipartner-Bonusprogramm wie Payback oder DeutschlandCard anschließen.

Durch diese Partnerschaft können sie Konsumenten online, offline sowie mobil in verschiedenen Lebenssituationen begleiten und so relevante Informationen über mehrere Kanäle und Branchen hinweg erhalten.

Schritt 2: Smart auswerten ist das A und O

Daten allein reichen nicht aus. Diese müssen kanalübergreifend verknüpft und mit Machine Learning sowie KI-basierten Analysemodellen und Scores zielgerichtet ausgewertet werden. Erst so lassen sich echtes Kundenverständnis entwickeln sowie valide Voraussagen über die Wünsche und das Kaufverhalten der Konsumenten treffen. Um das zu bewerkstelligen, müssen die Informationen in leistungsfähigen Datenbanken datenschutzkonform gesammelt, sinnvoll miteinander verknüpft und somit nutzbar gemacht werden. Hierfür braucht es nicht zuletzt ein strukturiertes, effizientes Datenmanagement sowie Experten mit entsprechendem Fachwissen, um Daten in echtes Kundenwissen zu transformieren.

Schritt 3: Predictive Analytics steigern die Kundenloyalität, optimieren Marketingbudgets und senken Abwanderungsraten

Unternehmen müssen die Bedürfnisse und Interesse ihrer Kunden nicht nur kennen, sondern diese auch kontinuierlich berücksichtigen – beispielsweise in Form von maßgeschneiderten Angeboten, hochpersonalisierten Nachrichten oder individuellen Incentives. Durch Predictive Analytics können Händler zudem das Verhalten der Konsumenten in der Zukunft mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit vorhersagen, Kommunikationsaktivitäten darauf zeitlich und inhaltlich optimiert aussteuern und so die Customer Experience weiter optimieren. Und dieses Vorgehen lohnt sich. Durch die kontinuierliche Berücksichtigung der Kundenwünsche können die Umsätze erhöht sowie die Kundenloyalität nachhaltig gesteigert werden.

Eine Einsatzmöglichkeit sind Next-Best-Offer-Analysen. Dabei wird beispielsweise anhand der Kaufhistorie ermittelt, welche Produkte in der Zukunft zusätzliches Interesse wecken könnten. So können beispielsweise Kunden, die – neben anderen relevanten Faktoren – Bio-Gemüse, hochwertige Marken-Schokolade oder zertifizierte Bananen kaufen, über App-Pushaktionen oder Newsletter erfolgreich mit Angeboten für Bio-Fleisch oder Coupons für Premium-Kraftstoffe aktiviert und für weitere Produkte begeistert werden. Auch hier gilt: Je besser das Kundenverständnis, desto besser können Konsumenten mit für sie relevanten Angeboten angesprochen und entwickelt werden.

Mit Predictive Analytics Marketingbudgets zielgerichteter nutzen

Die Einsatzmöglichkeiten sind noch deutlich vielfältiger. So lässt sich mit Predictive Analytics unter anderem identifizieren, wann und an welcher Stelle Marketingausgaben stärker konzentriert oder reduziert werden sollten. Beispielsweise über eine Scoring-Engine kann ermittelt werden, welche Kundengruppen höchstwahrscheinlich auf eine Kampagne reagieren werden, welcher Kanal die höchste Einlösewahrscheinlichkeit aufweist oder welche Form und Höhe der Incentivierung die besten Ergebnisse erzielen wird. Doch nicht nur das: Darüber hinaus lässt sich analysieren, welche Zielgruppen durch Aktionen oder Kampagnen auch tatsächlich mehr kaufen – und Einkäufe nicht nur verlagern. Auf diese Weise ist es Unternehmen möglich, gezielt die Kundengruppen zu selektieren, die mit der höchsten Wahrscheinlichkeit reagieren und dabei Zusatzumsätze generieren. Kampagnenergebnisse belegen, dass Umsätze so deutlich erhöht, der ROI nachhaltig gesteigert und somit Budgets optimal eingesetzt werden können.

Drohende Abwanderungen erkennen und reduzieren

Mithilfe von Predictive Analytics können darüber hinaus frühzeitig Kunden identifiziert werden, die womöglich in die Inaktivität fallen. Dabei werden unter anderem die Einkaufsfrequenz sowie die durchschnittliche Bonhöhe betrachtet. Vergrößern sich die Abstände zwischen den Einkäufen? Wird pro Einkauf weniger eingekauft? Dies sind nur zwei mögliche Faktoren, die auf eine drohende Inaktivität hindeuten. Um Abwanderungen entgegenzuwirken, können individuelle Warnsysteme implementiert werden, die anschlagen, sobald sich das Kundenverhalten negativ verändert. Abhängig von den individuellen Interessen werden in der Folge automatisiert Kampagnen angestoßen, die den Kunden weiterhin begeistern sollen. Dabei ist der Zeitpunkt enorm wichtig. Denn die Erfolgschancen, einen Kunden zu halten, der noch nicht in die Inaktivität gefallen ist, sind deutlich höher als bei Reaktivierungskampagnen.