Die Herausforderungen des vorausschauenden Marketings im Jahr 2024

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Was ist Predictive Analytics?

Das Ziel von Predictive Marketing ist es, die Frage zu beantworten:

"Wie kann ich die zukünftigen Bedürfnisse meiner Interessenten / Kunden antizipieren und erfüllen, noch bevor sie diese äußern?"

Konkret werden damit Techniken zur Verarbeitung und Modellierung des Kundenverhaltens zusammengefasst, die es ermöglichen, anhand des gegenwärtigen und vergangenen Verhaltens zukünftige Handlungen der Kunden zu antizipieren.

Dieser Ansatz beruht auf der Auswertung und Analyse einer großen Menge an Daten - da ist es, das berühmte "Big Data"! 😊 Diese Daten stammen aus verschiedenen Quellen und insbesondere von der Website des Unternehmens.

Predictive Marketing ermöglicht es Unternehmen, ihre Angebote zu personalisieren, indem sie das richtige Produkt oder die richtige Dienstleistung zur richtigen Zeit dem richtigen Kunden anbieten.

Nichts anderes als das! Die Zeiten, in denen man mit allen Besuchern auf die gleiche Weise sprach, sind also längst vorbei, und man muss sich jetzt auf eine Strategie konzentrieren können: die Strategie, ein einzigartiges Kundenerlebnis zu schaffen.

Predictive Marketing: Wie kann man im Jahr 2024 aus der Masse herausstechen?

Stellen Sie sich Folgendes vor: Sie wissen genau, welche Kunden bereit sind, etwas zu kaufen, und welche möglicherweise Ihre Marke verlassen werden. Den ersteren schicken Sie ein persönliches Geschenk, um ihnen für ihre Treue zu danken und sie zum Handeln zu bewegen. Den anderen bieten Sie einen speziellen Gutscheincode an, um sie zu überzeugen, wiederzukommen. Parallel dazu analysieren Sie die Gespräche mit Ihrem Kundenservice, um zu erkennen, wann die Frustration steigt, um sie dann sofort mit einer passenden und personalisierten Antwort wieder zu beruhigen.

Genau das ist vorausschauendes Marketing. Es geht nicht mehr nur darum, auf das vergangene Verhalten der Kunden zu reagieren, sondern ihre zukünftigen Handlungen zu antizipieren und jede Interaktion entsprechend zu personalisieren. Auch wenn dieses Konzept im Jahr 2024 nicht neu ist, liegt die eigentliche Neuheit in der Demokratisierung von Tools für maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) und große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs).

1 - Predictive Targeting: identifizieren, antizipieren und handeln :

Früher waren diese Technologien nur großen Unternehmen mit spezialisierten technischen Teams vorbehalten, heute sind sie für alle Unternehmen zugänglich, auch für solche mit begrenzten Ressourcen. Diese Zugänglichkeit ermöglicht es einer größeren Anzahl von Marken, erfolgreiche vorausschauende Marketingstrategien zu implementieren, ohne dass sie dafür spezielle Kenntnisse in Data Science benötigen.

Lösungen wie Google Analytics 4 (GA4) und BigQuery ML machen diese Technologie für jedes Unternehmen erreichbar.

Sie wissen es vielleicht nicht, aber GA4 bietet kostenlos 4 Predictive Audiences an. Diese identifizieren automatisch Nutzer mit hohem Kaufpotenzial oder solche, die Gefahr laufen, zu churrieren. So können Medienkampagnen und Onsite-Targeting entsprechend angepasst werden, z. B. durch gezielte Werbeaktionen für gefährdete Nutzer oder personalisierte Angebote für potenzielle Käufer.

BigQuery ML hingegen ermöglicht es Ihnen, auf der Grundlage Ihrer internen Daten personalisierte Vorhersagemodelle für noch verfeinerte Segmente zu erstellen, ohne in die Komplexität der Algorithmen eintauchen zu müssen. Diese Tools für den Massenmarkt ermöglichen es Ihnen also, prädiktive Segmente zu nutzen und Ihre Marketingstrategien proaktiv anzupassen, ohne dass Sie Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens benötigen.

Zu den Tools, die das Predictive Targeting demokratisieren, gehört auch Emotion AI von AB Tasty, das die Emotionen der Nutzer in Echtzeit analysiert und Botschaften und Angebote entsprechend ihrem emotionalen Zustand anpasst. Dieser Ansatz verstärkt die Personalisierung von Kampagnen, indem er das Engagement auf der Grundlage der unmittelbaren Gefühle der Besucher optimiert.

2 - Personalisierung von Inhalten: Bedürfnisse verstehen und antizipieren

Die zweite Herausforderung 2024 des Predictive Marketings betrifft unserer Meinung nach die Personalisierung von Inhalten. Hier geht es nicht nur darum, wann und an wen eine Nachricht gesendet wird, sondern auch darum, wie der Inhalt auf relevante und kontextbezogene Weise personalisiert werden kann. Hier kommen die LLMs (Large Language Models) ins Spiel.

Analyse von Emotionen und Bedürfnissen mit LLMs

Mit LLMs wie GPT-4 lassen sich große Textmengen analysieren, sei es Kundenfeedback, Gespräche mit dem Kundenservice oder sogar Kommentare in sozialen Netzwerken. Diese Modelle sind in der Lage, nicht nur die Absichten, sondern auch die Emotionen zu identifizieren, die jeder Interaktion zugrunde liegen.

Nehmen wir ein Beispiel: Sie analysieren Transkripte von Interaktionen mit dem Kundenservice, um Signale für Frustration oder Unzufriedenheit zu erkennen. Auf dieser Grundlage können Sie Empfehlungen oder den Tonfall Ihrer Kommunikation anpassen, um unzufriedene Kunden wieder zu beruhigen und ihnen individuelle Lösungen anzubieten, wodurch Sie ihre Zufriedenheit und Loyalität stärken. Bei Welyft verwenden wir diese Datenmodelle bereits, um die Transkripte von Benutzertests zu analysieren und emotionale Einsichten zu gewinnen, die unser Verständnis der Reise bereichern.

Hyperpersonalisierte Empfehlungen mit Conversational Agents

Wo LLMs besonders glänzen, ist die Erzeugung von echten 1to1-Erlebnissen, bei denen der Nutzer auf hypernatürliche und personalisierte Weise mit Ihrer Marke interagieren kann.

Dank dieser Fähigkeit, Inhalte zu generieren, ermöglichen LLMs die Schaffung einzigartiger Kundenreisen, bei denen jeder Produkt- oder Inhaltsvorschlag auf einem tiefen Verständnis der Bedürfnisse und Emotionen des Nutzers basiert. Es geht nicht mehr nur um Verhaltenssegmentierung, sondern um ein umfassendes Echtzeitverständnis jedes einzelnen Kunden, was die Chancen auf Konversion und Kundenbindung maximiert.

CRO-Akteure wie Dynamic Yield haben sich z. B. mit Shopping Muse damit befasst, indem sie diese Modelle nutzen, um Produktempfehlungen zu geben, die sich in Echtzeit an die Vorlieben der Nutzer anpassen.

Technische, strategische und ethische Herausforderungen

Obwohl das vorausschauende Marketing unglaubliche Möglichkeiten bietet, ist es immer noch mit mehreren Herausforderungen konfrontiert, die berücksichtigt werden müssen, um seine Wirksamkeit zu gewährleisten.

1 - Technische Herausforderungen: Datenqualität an erster Stelle

Die Datenqualität ist für jedes Vorhersagemodell von entscheidender Bedeutung. Ohne saubere, konsistente und gut strukturierte Daten sind Machine-Learning-Algorithmen und LLMs weniger effektiv. Sie sollten daher darauf achten, dass Ihr Tracking-Plan gut aufgestellt und standardisiert ist, klare Konventionen hat und die Daten in Echtzeit streng überwacht werden. Dadurch wird sichergestellt, dass die Modelle über genaue Informationen verfügen, auf die sie ihre Vorhersagen stützen können.

Aber Vorsicht: Damit diese Vorhersagen wirklich effektiv sind, sind saubere und strukturierte Daten unerlässlich. Tools wie GA4 erleichtern das Sammeln von Echtzeitdaten, aber damit ihre Vorhersagealgorithmen richtig funktionieren, muss der Trackingplan streng standardisiert sein. Die Nomenklatur von Ereignissen und Variablen muss klar und einheitlich sein, damit die Algorithmen die Informationen richtig interpretieren können. Ohne einen klar definierten Trackingplan besteht die Gefahr, dass die Vorhersagen verzerrt und unzuverlässig sind.

2 - Strategische Herausforderungen: klare Ziele setzen

Predictive Marketing, so mächtig es auch sein mag, kann ohne klare Ziele nicht erfolgreich sein. Sie müssen wissen, was Sie optimieren wollen: Ist es Ihre Konversionsrate? Ihre Kundenbindung? Die Abwanderung? Jeder Anwendungsfall erfordert eine spezifische Strategie und geeignete Maßnahmen. Es geht nicht darum, Vorhersagen um ihrer selbst willen zu verwenden, sondern sie in eine Gesamtvision zu integrieren, die auf bestimmte Bedürfnisse eingeht.

3 - Ethische Herausforderungen: die Vertraulichkeit und die Erwartungen der Klienten respektieren

Schließlich bleibt eine zentrale Herausforderung der Schutz persönlicher Daten und die Wahrung der Privatsphäre. Bei der Verwendung von vorausschauenden Technologien, die sich auf Nutzerdaten stützen, müssen Unternehmen transparent bleiben, wie diese Informationen gesammelt und verwendet werden. Es ist von entscheidender Bedeutung, Vorschriften wie die DSGVO einzuhalten und das Vertrauen der Nutzer niemals zu gefährden.

Warum ist es dann so kompliziert?

Es handelt sich also nicht um Hexerei, aber zu wenige Marken arbeiten an diesen Herausforderungen. Es ist eine echte Herausforderung, die sich ohne Ressourcen und Kompetenzen nur schwer umsetzen lässt.

Einige Tools helfen dabei, diese Lücke zu schließen und können sehr hilfreich sein, aber auch hier kann sich der Mangel an Ressourcen bemerkbar machen.

Das ist eine unserer Lieblingsempfehlungen, klein anzufangen, bevor man sich durch Strukturierung beschleunigt. Dieser Rat gilt insbesondere für das Predictive Marketing, wo die ersten Meilensteine von entscheidender Bedeutung sind!

Arbeitest du in deinem Unternehmen an diesen Baustellen? Ich würde mich freuen, mit dir darüber zu sprechen!

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