4 Möglichkeiten, wie Predictive Marketing Kundenkäufe lenken kann

Die Macht des vorausschauenden Marketings hat dazu beigetragen, Amazons kometenhaften Aufstieg an die Spitze des E-Commerce-Marktes voranzutreiben. Amazon dominiert in seinem Bereich und besitzt einen beispiellosen E-Commerce-Marktanteil von 40 %, der in naher Zukunft voraussichtlich noch zunehmen wird. Der Umsatz des Unternehmens erreichte allein im Jahr 2020 386 Milliarden US-Dollar, und es wird geschätzt, dass bis zu 35 % der Produktverkäufe ein direktes Ergebnis der auf Vorhersagen basierenden Empfehlungsmaschine von Amazon sind.

Mit über 100 Millionen Amazon Prime-Abonnenten sammelt Amazon eine unergründliche Menge an Verhaltensdaten seiner Kunden. Kunden geben freiwillig Informationen an den Einzelhandelsgiganten weiter, indem sie einfach Produkte durchsuchen und Amazon-CEO Andy Jassy und dem Unternehmen genauso viel mitteilen, was sie nicht auf eine Seite klicken, wie mit den Links, die sie tun. Die Daten werden dann durch Predictive-Analytics-Software geleitet, um die Produkte zu identifizieren, die Kunden am wahrscheinlichsten kaufen – und von dort aus geht es nur noch darum, diesen Kunden die fraglichen Artikel zu zeigen.

Man erwartet von einem Giganten wie Amazon, dass er sowohl über die Daten als auch über die Kraft verfügt, die für die Implementierung eines erfolgreichen Predictive-Marketing-Programms erforderlich sind. Es sind jedoch nicht nur die Amazonen dieser Welt, die von der Überzeugungskraft datengestützter Vorhersagen profitieren werden. Als Vermarkter können und sollten Sie diese wichtigen prädiktiven Marketingtaktiken implementieren, um fundierte Vorschläge für Ihre hochwertigen Kunden zu machen – und das alles, indem Sie Erkenntnisse nutzen, die aus ihrem eigenen Kaufverhalten extrapoliert wurden. Auf diese Weise können Sie die Konversionsraten und den Kraftstoffverkauf steigern und ein personalisierteres Kundenerlebnis schaffen.

1. Verwenden Sie Predictive Marketing, um „nur einmalige“ Käufer in wiederkehrende Kunden umzuwandeln

Predictive Marketing kann die Wahrscheinlichkeit prognostizieren, dass ein Kunde wieder zum Kauf zurückkehrt, sodass Marketingexperten Botschaften und Angebote personalisieren können, um Wiederholungskäufe zu fördern. Kunden werden mit größerer Wahrscheinlichkeit zu beständigen Wiederholungskäufern, wenn sie mindestens zweimal bei einem Unternehmen einkaufen , aber es wird geschätzt, dass nur 20 % der Kunden den Sprung vom einmaligen zum zweimaligen Kauf schaffen.

Unternehmen verlassen sich oft auf ein positives Kundenerlebnis und die Zufriedenheit mit dem gekauften Produkt, um wiederkehrende Verkäufe zu fördern, aber ein versierter Vermarkter kann Predictive Marketing zu seinem Vorteil nutzen. Indem sie die bestehenden Kundendaten eines Unternehmens nehmen und sie durch Predictive-Analytics-Software laufen lassen, können Vermarkter Kunden auf der Grundlage wahrscheinlicher zukünftiger Verhaltensweisen gruppieren, nicht nur vergangener Verhaltensweisen. Ein Vorhersagemodell könnte darauf hindeuten, dass eine Kohorte, die innerhalb einer Stunde nach der Produktlieferung eine „Dankeschön“-E-Mail erhalten hat, statistisch gesehen mit größerer Wahrscheinlichkeit erneut kauft, sodass Unternehmen ihre Prozesse und Nachrichten entsprechend anpassen können.

Die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, dass eine Person oder Kohorte reif für eine Konversion ist, ist nur die halbe Miete. In einer perfekten Welt werden 100 % der Kunden wieder einkaufen, aber es ist weder realistisch noch kosteneffektiv, für ein so unglaublich unwahrscheinliches Szenario eine Strategie zu entwickeln. Stattdessen können Vorhersagen dabei helfen, vorherzusagen, wie viel ein Kunde für ein Unternehmen ausgeben wird und wie lange er wahrscheinlich Kunde bleiben wird – der Lifetime Value des Kunden – und ob es sich lohnt, einen bestimmten Kunden in einen Wiederholungskäufer umzuwandeln.

Indem sie den Lebenszeitwert eines Kunden vorhersagen, können Vermarkter Konversionskampagnen selbst in die Hand nehmen. Ein Unternehmen könnte eine Kampagne durchführen, die auf „nur einmalige“ Käufer abzielt und die die höchste Wahrscheinlichkeit einer Konversion zeigt, wenn ihnen ein Produktrabatt präsentiert wird. Anstatt darauf zu hoffen, dass ein Kunde aufgrund der wahrgenommenen Qualität eines Angebots konvertiert, können Vermarkter ihr Geld in Strategien investieren, die sich auf Erkenntnisse aus dem Verhalten ihrer eigenen Kunden stützen.

2. Antizipieren Sie den Bedarf an ergänzenden Produkten, Services und Upgrades

Produktvermarkter können Predictive Marketing nutzen, um Kunden mit der höchsten Wahrscheinlichkeit anzusprechen, dass sie ein bestimmtes Produkt benötigen. Einzelne Kunden können von Unternehmen mit personalisierten Nachrichten angesprochen werden, basierend auf A) einem Produkt, das sie bereits gekauft haben, und B) den Produkten, die voraussichtlich in naher Zukunft benötigt werden. Unternehmen können Geld ausgeben, um Kunden mit Waren anzusprechen, die ihnen aufgrund ihres eigenen Verhaltens bereits gefallen haben.

Vorausschauende Vorschläge fallen in eine von mehreren Kategorien. Beispiel: Ein Kunde bestellt bei einem Online-Händler eine Zahnbürste. Zu den personalisierten Vorschlägen können gehören:

Eher ein bestimmtes Produkt

Hersteller von Zahnpflegeprodukten empfehlen, alle drei bis vier Monate eine neue Zahnbürste zu kaufen. Mit diesem Wissen (und dem Verständnis der Wahrscheinlichkeit, dass Menschen dies tun) könnte ein Vermarkter Vorhersagen über die Wahrscheinlichkeit treffen, dass eine Kohorte von Kunden innerhalb der nächsten sechs Monate eine neue Zahnbürste kauft. Wenn die Ergebnisse wünschenswert sind, könnte der Vermarkter die Kohorte entsprechend ansprechen.

Ähnliche thematische Produkte

Einige Produkte fallen unter dieselbe Kategorie oder dasselbe Thema wie ein gekaufter Artikel, auch wenn sie nicht genau dieselbe Aufgabe erfüllen. Ein Produktvermarkter könnte sich fragen, ob ein Kunde, der eine Zahnbürste kauft, eher Zahnaufheller wünscht – und Vorhersagen könnten dem Gedankengang eine datenbasierte Korrelation hinzufügen.

Ergänzende Produkte

Manchmal funktioniert ein Produkt besser als Teil eines Gesamtpakets. Die meisten Kunden, die eine Zahnbürste ohne Zahnpasta kaufen, werden enttäuscht sein. Ein Vermarkter kann helfen, diese schlechten Erfahrungen zu vermeiden, indem er mithilfe von Predictive Marketing Software Vorschläge macht, die auf der Wahrscheinlichkeit basieren, dass ein Kunde einen Artikel kauft, um einen anderen zu ergänzen.

Während der Hauptvorteil solcher Vorschläge in der erhöhten Wahrscheinlichkeit einer Umsatzsteigerung besteht, erwarten die Kunden zunehmend eine individuelle Gestaltung ihres Einkaufserlebnisses. Neunzig Prozent der Kunden finden ein verantwortungsvolles Maß an Personalisierung zumindest einigermaßen ansprechend, sodass gezielte Vorschläge sowohl für Einzelhändler als auch für Kunden eine Win-Win-Situation darstellen.

3. Konzentrieren Sie Vorschläge auf Kundenverhalten und -präferenzen

Predictive Marketing kann Produktvermarktern Verkaufschancen aufzeigen, die über „nur“ vergangene Käufe hinausgehen. Vorhersagemodelle verarbeiten Verhaltensdaten, um zu zeigen, welche Produkte und Dienstleistungen ein Kunde wahrscheinlich konsumieren wird, obwohl er sie nie gekauft hat.

Um ein Gefühl dafür zu bekommen, wie es funktioniert, betrachten Sie einfach Amazon. Amazon verfügt über die Daten von Hunderten Millionen Kunden – Daten, die aus weit mehr als Kaufhistorien und in Warenkörben oder Wunschlisten zurückgelassenen Artikeln bestehen. Das Unternehmen archiviert auch die Daten der nicht begangenen Straßen, einschließlich der überfahrenen Links und der durchsuchten, aber nie gekauften Artikel.

Die meisten Unternehmen haben keine Daten auf Amazon-Ebene zur Verfügung, aber die Daten, die sie besitzen , können genutzt werden, um Vorhersagen auf der Grundlage von untersuchten, aber nie gekauften Interessen zu treffen. Vermarkter können die Wahrscheinlichkeit vorhersagen, dass ein bestimmter Kunde ein bestimmtes Produkt genießen wird, basierend auf dem historischen Verhalten anderer Mitglieder ihrer Kohorte, die sich ähnlich verhalten haben. Vermarkter können sogar Vorhersagemodelle verwenden, um festzustellen, ob ein einzelner Kunde lieber mit einem bestimmten Lieferanten oder Lieferantentyp zusammenarbeitet, was eine gezieltere Kommunikation ermöglicht.

Der Online-Händler Stitch Fix hat Vorhersagen in das Herz seines Geschäftsmodells eingebaut. Kunden des Einzelhändlers erstellen anhand eindeutiger Details (z. B. einer bestimmten Größe und einer Reihe gewünschter Stile) ein Profil, das als Grundlage für die Vorhersagen von Stitch Fix dient. Der Vorhersagealgorithmus des Unternehmens gleicht Kundenpräferenzen mit Daten ab, die von Bekleidungslieferanten bereitgestellt werden, was zu einer Kleidungsauswahl führt, die auf die Wünsche eines einzelnen Kunden zugeschnitten ist. Mit Millionen von Abonnenten und einem Umsatz von 2 Milliarden US-Dollar im letzten Geschäftsjahr veranschaulicht Stitch Fix die transformative Kraft, die datenbasierte Vorhersagen für Vertrieb und Marketing haben.

Die Nutzung von Kundendaten erfordert keine Einhaltung von Vorhersagen auf Stitch-Fix-Niveau. Vermarkter können Amplitude Recommend verwenden, um Kunden basierend darauf zu segmentieren, wie wahrscheinlich es ist, dass sie sich in Zukunft auf eine bestimmte Weise verhalten. Sobald die gewünschte Kohorte identifiziert ist, können Nachrichten und Vorschläge personalisiert werden, um zu den Produkten und Dienstleistungen zu passen, von denen prognostiziert wird, dass sie die höchste Conversion-Wahrscheinlichkeit aufweisen.

4. Legen Sie basierend auf dem Kundenverhalten intelligentere Preispunkte fest

Das Letzte, was ein Vermarkter tun möchte, ist, einem Kunden, der bereit ist, ein Produkt zum vollen Preis zu kaufen, einen Rabatt anzubieten. Vermarkter erzielen größeren Erfolg, wenn sie erkennen, welche Kunden mehr Überzeugungskraft durch Rabatte benötigen – und welche Kunden mit sanfteren oder gar keinen Anstupsern konvertiert werden können. Eine Vorhersage könnte auf eine Kohorte mit hohem Customer Lifetime Value hindeuten. Eine andere Vorhersage könnte eine Gruppe von Benutzern innerhalb derselben Kohorte zeigen, die mit einem angemessenen, gewinnfreundlichen Rabatt konvertieren würden, was es Marketingfachleuten ermöglicht, eine Strategie zu entwickeln, die der Konvertierung förderlich ist.

Ein besseres Verständnis der Kundenwünsche führt zu intelligenteren Ausgaben und besseren Verkäufen, und es ist kein Gedankenlesen erforderlich, um die Vorlieben eines Kunden zu entdecken. Predictive Marketing hilft Unternehmen, die Wahrheit über ihre eigenen Daten zu erkennen: Es zeigt bereits, was ihre Kunden als nächstes wollen. Mit Hilfe von Predictive Analytics können Unternehmen in diesen Daten enthaltene potenzielle Vorschläge erschließen, um unzählige Wachstumsmöglichkeiten zu finden. Kunden sagen Unternehmen, was sie denken, und es liegt an den Produktvermarktern, genau zuzuhören.

Predictive Marketing in einer datengetriebenen Zukunft

Daten sind ein heißes Gut. Unternehmen wissen seit langem, wie wichtig es ist, den Namen, die Adresse und die E-Mail-Adresse eines potenziellen Kunden für Marketing- und Kundenbindungszwecke zu erhalten. Jetzt geben Verbraucher ihre persönlichen Daten in beispiellosem Umfang freiwillig preis und bieten Unternehmen noch genauere Einblicke in ihre Vorlieben und Verhaltensweisen als je zuvor. Der genaue finanzielle Wert von Kundenverhaltensdaten für ein bestimmtes Unternehmen ist schwer genau zu berechnen, aber er ist wertvoll genug, um Unternehmen wie Netflix, Apple und Amazon an die Spitze ihrer jeweiligen Branche zu treiben.

Im Moment sitzen Vermarkter auf einer Goldmine an Kundendaten. Einige erkennen nicht einmal seinen Wert oder haben nie darüber nachgedacht, wie hart andere Unternehmen daran arbeiten, jede mögliche Interaktion zu erfassen. Andere nutzen ihre Daten bereits, um ihre Predictive-Marketing-Engine anzutreiben, und geben Kunden genau das, was sie wollen, bevor sie überhaupt merken, dass sie es wollen. Es ist nicht nötig, die Auswirkungen von Predictive Marketing vorherzusagen – es verändert bereits jetzt das Spiel, und Vermarkter und Kunden werden gleichermaßen von einer datengesteuerten Zukunft profitieren.

Starten Sie noch heute mit Ihrem Predictive-Marketing-Spiel, indem Sie Amplitude Recommend vorführen, die branchenführende Lösung, um Ihre personalisierten Marketingbemühungen voranzutreiben.