Predictive Analytics nutzt historische Daten sowie statistische oder Machine-Learning-Modelle, um abzuschätzen, was wahrscheinlich als Nächstes passieren wird – etwa welche Kunden wieder kaufen, welche Leads konvertieren oder wie die Verkäufe auf eine Budgetänderung reagieren. In Kundenkampagnen besteht die Aufgabe darin, Entscheidungen von „Was ist passiert?“ zu „Was wird wahrscheinlich passieren, wenn wir das tun?“ zu verlagern.
Das klingt großartig, aber die nützlichsten Vorhersagen im Marketing sind bescheiden. Wird dieser Besucher in der nächsten Woche konvertieren? Ist es wahrscheinlich, dass dieser Kunde abwandert? Wie viel Umsatz sollten wir vom Plan für nächsten Monat erwarten? Diese Antworten einigermaßen richtig zu treffen und zu wissen, wie ungenau sie sind, ist das ganze Handwerk.
Was kann Predictive Analytics im Marketing vorhersagen?
Die gängigen Anwendungsfälle lassen sich in einige Gruppen unterteilen. Jeder erfordert unterschiedliche Daten und einen unterschiedlichen Aufwand, daher ist es hilfreich zu wissen, welche Frage Sie stellen, bevor Sie ein Tool auswählen.
- Kaufneigung: die Wahrscheinlichkeit, dass ein Nutzer oder Kunde innerhalb eines festgelegten Zeitfensters kauft.
- Abwanderungsrisiko: die Wahrscheinlichkeit, dass ein Abonnent kündigt oder ein Wiederholungskäufer aufhört zu bestellen.
- Customer Lifetime Value: erwarteter Umsatz eines Kunden über einen definierten Zeitraum.
- Lead-Scoring: die Chance, dass ein Lead zu einer qualifizierten Gelegenheit oder einem Verkauf wird.
- Nachfrage- und Umsatzprognose: erwartete Verkäufe nach Woche, Produkt oder Region.
- Budgetreaktion: wie sich Conversions ändern, wenn die Ausgaben in einem Kanal steigen oder fallen.
Google Analytics 4 bietet bereits prädiktive Metriken wie Kaufwahrscheinlichkeit, Abwanderungswahrscheinlichkeit und prognostizierten Umsatz für Properties, die seine Datenschwellenwerte erfüllen. Werbeplattformen führen ihre eigenen Vorhersagen innerhalb der Gebotsabgabe durch. Benutzerdefinierte Modelle kommen ins Spiel, wenn ein Unternehmen Vorhersagen benötigt, die diese integrierten Tools nicht bieten.
Welche Daten benötigen Sie, bevor Sie beginnen?
Die Qualität der Vorhersage hängt weit mehr von den Daten als von den Algorithmen ab. Ein einfaches Modell auf sauberen, verbundenen Daten schlägt ein ausgefeiltes Modell auf lückenhaft getrackten Ereignissen. Vor jeder Modellierung prüfen wir, ob der Kunde Marketingdaten mit Ergebnissen verknüpfen kann.
- Kunden- oder Bestelldatensätze mit Daten, Werten und einer stabilen Kundenkennung.
- Marketing-Touchpoints: Anzeigenklicks, Kampagnen-Tags, E-Mail-Engagement, Website-Sitzungen.
- Ergebnisdaten: Verkäufe, Verlängerungen, Stornierungen, CRM-Phasenänderungen.
- Ausreichend Historie: normalerweise mindestens ein volles Jahr, um Saisonalität zu erfassen.
- Einwilligungsdatensätze, sodass nur Daten verwendet werden, die der Kunde rechtmäßig verarbeiten darf.
Wie funktioniert der Prozess Schritt für Schritt?
1. Die Entscheidung einrahmen
Jedes Modell beginnt mit einer Entscheidung, die es verändern wird. „Abwanderung vorhersagen“ ist keine Entscheidung. „Sende ein Rückgewinnungsangebot an die 10 Prozent der Abonnenten, die am wahrscheinlichsten nächsten Monat kündigen“ ist eine. Die Rahmung sagt uns, was vorhergesagt werden soll, wie weit im Voraus und wie genau es sein muss, um nützlich zu sein.
2. Eine Baseline erstellen
Wir versuchen zuerst die einfachste Methode, die funktionieren könnte: eine Regel basierend auf Aktualität, Häufigkeit und Bestellwert oder eine einfache Regression. Diese Baseline setzt die Messlatte. Ein komplexeres Modell muss sie deutlich schlagen, um den zusätzlichen Wartungsaufwand zu rechtfertigen.
3. Modellieren und validieren
Modelle werden mit älteren Daten trainiert und in einem späteren Zeitraum getestet, den das Modell nie gesehen hat. Diese zeitbasierte Aufteilung ist wichtig, da zufällige Aufteilungen zukünftige Informationen preisgeben und die Genauigkeit besser aussehen lassen können, als sie in der Praxis sein wird. Wir berichten Fehler in Geschäftsbegriffen, wie zum Beispiel, wie viele der Kunden mit dem höchsten Score tatsächlich gekauft haben.
4. Vorhersagen in die Tat umsetzen
Ein Score in einer Tabelle ändert nichts. Vorhersagen müssen in die Systeme fließen, die darauf reagieren: Zielgruppenlisten in Google Ads oder Meta, Segmente in der E-Mail-Plattform oder ein Prioritätsfeld im CRM. Geplante Aktualisierungen halten Scores aktuell.
Woher wissen Sie, ob eine Vorhersage hilft?
Der ehrliche Test ist ein kontrollierter Vergleich. Teilen Sie die Zielgruppe auf, handeln Sie für die eine Hälfte nach Vorhersagen und fahren Sie für die andere wie gewohnt fort, dann vergleichen Sie die Ergebnisse. Ohne diese Kontrollgruppe ist es leicht, dem Modell Kunden zuzuschreiben, die ohnehin gekauft hätten.
Modell-Drift ist die andere Überprüfung. Das Kundenverhalten ändert sich mit Preisen, Jahreszeiten und Wettbewerbern. Ein Modell, das im Frühjahr funktionierte, kann bis zum Herbst an Genauigkeit verlieren, daher verfolgen wir seinen Fehler jeden Monat und trainieren neu, wenn er ein vereinbartes Limit überschreitet.
Die Berichterstattungskadenz ist genauso wichtig wie der Test selbst. Ein Modell, das nur einmal im Jahr überprüft wird, kann monatelang unbemerkt seinen Vorsprung verlieren. Wir bevorzugen eine kurze monatliche Überprüfung mit drei Zahlen: wie viele der Gruppe mit dem höchsten Score konvertiert sind, wie das im Vergleich zur Kontrollgruppe abschneidet und ob sich die Score-Verteilung verschoben hat. Wenn alle drei stabil sind, muss niemand das Modell anfassen.
Was sind die Grenzen und Risiken?
- Kleine Datenmengen: Ein Geschäft mit ein paar hundert Bestellungen pro Jahr unterstützt selten zuverlässige Modelle auf individueller Ebene.
- Feedbackschleifen: Wenn Sie nur Kunden mit hohem Score ansprechen, erfahren Sie nie etwas über die anderen.
- Voreingenommenheit: Modelle, die auf vergangener Zielgruppenansprache trainiert wurden, wiederholen vergangene Entscheidungen, einschließlich blinder Flecken.
- Datenschutz: Profiling-Regeln gemäß KVKK und DSGVO können Transparenz und in einigen Fällen eine Einwilligung erfordern.
- Übermäßiges Selbstvertrauen: Eine präzise aussehende Zahl kann eine große Unsicherheit verbergen.
Wir präsentieren Prognosen nach Möglichkeit als Bereiche. „Zwischen 380 und 460 Bestellungen im nächsten Monat“ lädt zur richtigen Diskussion ein. „412 Bestellungen“ lädt zu falscher Sicherheit ein.
Wie Alien Road Predictive Analytics in der Praxis anwendet
Ein typisches Engagement beginnt mit einem Datenaudit von zwei bis drei Wochen: Wir bilden ab, wo Kunden-, Bestell- und Kampagnendaten leben, wie sie zusammengehören und was fehlt. Oft ist das erste Ergebnis gar kein Modell, sondern ein festes Tracking und eine saubere Kundentabelle, da ohne diese nichts Nützliches aufgebaut werden kann.
Die Einrichtung zielt dann auf eine Entscheidung ab, wie z. B. eine hochwertige Lookalike-Zielgruppe für Paid Social oder ein Abwanderungsrisiko-Segment für E-Mails. Vorhersagen werden nach einem Zeitplan aktualisiert und mit der Plattform synchronisiert, die sie verwendet. Die Messung umfasst immer eine Kontrollgruppe, und monatliche Berichte zeigen die Modellgenauigkeit, den Lift gegenüber der Kontrollgruppe und jeden Drift, der eine Neuschulung auslöste.
Wo man diese Woche anfangen sollte
Wählen Sie eine wiederkehrende Entscheidung, die Ihr Team instinktiv trifft, z. B. wer einen Rabatt erhält oder welche Leads der Vertrieb zuerst anruft. Schreiben Sie auf, welche Daten Sie benötigen würden, um das Ergebnis vorherzusagen, und prüfen Sie, ob Sie diese heute exportieren können.
- Exportieren Sie 12 Monate an Bestellungen oder Leads mit Daten und Werten.
- Prüfen Sie GA4, um zu sehen, ob prädiktive Metriken für Ihre Property verfügbar sind.
- Erstellen Sie ein einfaches Segment für Aktualität und Häufigkeit als Baseline.
- Planen Sie eine kleine Kontrollgruppe, bevor Sie nach einem Score handeln.
Wenn Sie Kunden noch nicht mit Ergebnissen verknüpfen können, beheben Sie das zuerst. Es ist der Schritt, von dem jedes spätere Modell abhängt.
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