What it Is & Find out how to Leverage It

Nach monatelanger Arbeit an einer Marketingkampagne ist nichts schlimmer als zu erkennen, dass Sie nicht die erwarteten Ergebnisse sehen.

Leider waren viele von uns dort. Wir haben all unsere kreativen Anstrengungen, Zeit und zahlreichen Ressourcen in eine Kampagne gesteckt, die sich nach einer großartigen Idee anhörte, aber bei weitem nicht den erwarteten ROI oder Engagement hatte. Zusätzlich zum Scheitern unseres Projekts mussten wir uns mit dem unangenehmen Szenario auseinandersetzen, schlechte Leistungsdaten mit unseren Teams zu teilen.

Unabhängig davon, wie sehr Sie sich bemühen, ist es unmöglich, genau zu wissen, wie gut eine Kampagne funktioniert, bevor Sie sie ausführen. Es gibt jedoch eine Strategie, die ziemlich nahe kommt.

Es heißt Predictive Marketing.

Was ist Predictive Marketing?

Predictive Marketing umfasst die Nutzung von Daten zum Publikumsverhalten, zur historischen Verbraucherforschung, zur Kaufhistorie, zur Website-Analyse und zu anderen Bereichen, um die Ergebnisse von Marketingtaktiken vorherzusagen.

Während Predictive Marketing wie eine futuristische Technologie klingt, die Sie nur in einer Show wie Westworld sehen würden, ist die Verwendung von Daten zur Schätzung eines Ergebnisses nicht neu.

Predictive Marketing wird durch Predictive Analytics angetrieben, die bis in die 1930er Jahre zurückreichen. Es ermöglichte Mathematikern und Computern, die möglichen Erfolge, Misserfolge und Ergebnisse verschiedener Szenarien zu berechnen und zu analysieren – beispielsweise Gesundheits- oder Wetterbedingungen.

Später, in den 1990er Jahren, als Analysetools für Marken verfügbarer wurden, begannen Vermarkter von Unternehmen wie eBay und Amazon, Marketingdaten mit ähnlichen Formeln oder Algorithmen zu kombinieren, um potenzielles Verbraucherverhalten, Käufe und die Leistung von Marketingkampagnen vorherzusagen und zu strategisieren.

In den frühen 2000er Jahren, mit dem Vorhandensein von “Big Data”, setzten viele weitere Marken und Online-Werbeplattformen auf Predictive Analytics und Marketing-Technologie.

Predictive Marketing ist jetzt überall um uns herum. Im Folgenden finden Sie nur einige Beispiele dafür sowie Erklärungen, wie Marken sie nutzen können.

Beispiele für Predictive Marketing

1. Vorausschauende Produktvorschläge

Haben Sie jemals darüber nachgedacht, ein Produkt zu kaufen, es recherchiert und dann dasselbe oder ein sehr ähnliches Produkt in einer Werbung gesehen, die in einem Social-Media-Feed, in Ihrem E-Mail-Posteingang, auf der Streaming-Plattform oder im Banner einer anderen Website angezeigt wurde? ? Du bist nicht allein.

E-Commerce-Site-Algorithmen sammeln regelmäßig Daten über Ihre Produktinteressen, basierend auf dem, was Sie bei ihnen angesehen oder gekauft haben. Diese Algorithmen verwenden diese Daten dann, um vorherzusagen, welche Produkte Sie am wahrscheinlichsten als Nächstes kaufen werden. Diese Daten werden dann in der E-Commerce-Anzeige oder Werbung verwendet, die ein potenzieller Kunde sieht.

Benötigen Sie ein Beispiel? Unten finden Sie eine EyeBuyDirect-Anzeige, die in meinem Facebook-Newsfeed geschaltet wurde.

Beispiel für ein vorausschauendes Marketing von Eyebuydirect

Als EyeBuyDirect-Kunde habe ich viele Brillen mit ähnlichen Stilen, Formen oder Mustern gekauft wie in der obigen Anzeige. Zum Vergleich hier zwei meiner letzten Einkäufe:

Auf EyeBuyDirect gekaufte BrilleBrille von EyeBuyDirect Predictive Marketing vorgeschlagen

Wenn ich eine neue Brille benötige, würde mich die Anzeige von EyeBuyDirrect sehr ansprechen, da sie Produktangebote zeigt, die ich sehr wahrscheinlich sehen oder kaufen werde.

Anstatt jedem Publikum dieselbe Anzeige oder dasselbe Produkt zu präsentieren, können Sie mithilfe von Predictive Marketing-Tools Kunden zu Produkten leiten, an denen sie möglicherweise am meisten interessiert sind.

Wenn Sie planen, Ihr Unternehmen online zu schalten und Predictive Marketing nutzen möchten, um mehr Umsatz zu erzielen, können Sie mit mehreren erschwinglichen E-Commerce-Tools prädiktive Produktvorschläge an Ihre Zielgruppe senden. Hier können Sie mehr darüber erfahren.

2. Predictive Lead Scoring

Predictive Marketing hört nicht erst auf, nachdem Sie einen Kontakt, einen Kunden oder einen Lead erhalten haben.

Sobald Sie Ihre Kontaktliste erstellt haben, möchten Sie das Marketing für diese fortsetzen oder sie möglicherweise an einen Vertriebsmitarbeiter weiterleiten. Wenn Sie jedoch versuchen, Ihre Marke kontinuierlich an jeden einzelnen Ihrer neuen Kontakte zu vermarkten, verschwenden Sie möglicherweise ernsthafte Zeit, wenn diese nicht ernsthaft Ihr Produkt kaufen oder sich für weitere Inhalte anmelden.

Um zu vermeiden, dass unqualifizierten Leads zu viel Zeit eingeräumt wird, können Marken Tools wie die Predictive Lead Scoring-Funktion von HubSpot verwenden, um Kontaktdatenprofile zu analysieren und abzuschätzen, welche potenziellen Kunden in Zukunft am wahrscheinlichsten einen Deal abschließen werden.

Predictive Marketing Tools auf HubSpot

Wenn Sie über eine große Datenbank mit Kontakten mit unterschiedlichem Interesse an Ihrem Produkt, Ihrer Marke oder Ihrer Dienstleistung verfügen, können Sie anhand der oben genannten vorausschauenden Lead-Scoring-Daten einen Einblick erhalten, welche potenziellen Kunden bei Ihren Marketing- oder Vertriebsanstrengungen zuerst priorisiert werden müssen. Dies könnte Ihnen wiederum einen Vorsprung gegenüber Marken verschaffen, die entscheidende Zeit und Ressourcen für Geschäfte verschwenden, die niemals stattfinden.

3. Automatisierte Vorschläge für soziale Medien

Eine Handvoll Social-Media-Tools, einschließlich HubSpot Marketing Hub, verwenden Predictive Analytics und Publikumsdaten, um die besten Zeiten für die Veröffentlichung Ihrer Inhalte auf einem bestimmten Kanal zu schätzen und vorzuschlagen.

Zusätzlich zu einfachen Vorschlägen für das Timing von Inhalten gehen einige Tools noch tiefer mit Vorhersagen von Inhalten in sozialen Medien. Wenn Social Media-Manager beispielsweise zwei oder mehr Bilder in das Social Media-Planungstool Cortex hochladen, ermittelt die Plattform anhand historischer Daten, welche Farben des Fotos für Follower am auffälligsten sind.

Cortex Social Post Dashboard unterstützt von AI

Bildquelle

Neben den Social-Media-Tools, die Strategien vorschlagen können, die auf prognostizierten Ergebnissen basieren, bieten soziale Kanäle wie Facebook, Twitter und Pinterest auch einige Prognosetools auf ihren Anzeigenplattformen an.

Zum Beispiel erhielten Nachrichtenagenturen im Jahr 2018 Dokumente von Facebook, aus denen hervorgeht, dass sie heimlich eine Funktion “Predictive Loyalty” in ihren Anzeigen eingeführt haben. Die Funktion analysiert Berichten zufolge das Verhalten, die Interessen, die Seiten-Likes und andere Datenpunkte von Facebook-Nutzern, um Anzeigen an Personen zu verteilen, bei denen die Wahrscheinlichkeit des Klickens am höchsten war, anstatt Anzeigen nur an die Zielgruppen einer Marke zu richten.

Seit den prädiktiven Werbe-News von Facebook hat Twitter auch anerkannt, dass es prädiktive Werbealgorithmen speziell für Filme, Fernsehen und Unterhaltungswerbung verwendet.

Neben dem Predictive Ad Targeting verwenden soziale Plattformen wie Facebook und Pinterest auch Algorithmen, um Vorhersagen im Zusammenhang mit multivariaten oder A / B-Tests zu treffen. Bei diesen Testtypen sendet eine Marke häufig zwei oder mehr Variationen ihrer Anzeige. Wenn die Anzeige geschaltet wird, analysieren die Social Media-Plattformen sofort, auf welche Variation am häufigsten geklickt wird, und sagen voraus, welche das beste Conversion-Ergebnis erzielen wird. Von dort aus werden in Social Media-Anzeigen die Gewinnvarianten angezeigt.

4. Tools zur Verhinderung von Kundenabwanderung

Während sich viele Vermarkter in erster Linie auf die Gewinnung neuer Kunden konzentrieren, konzentrieren sich einige möglicherweise auf die Erstellung von Inhalten und Angeboten, die weiterhin aktuelle Kunden binden, binden und sogar verkaufen.

Manchmal ist es jedoch schwierig zu sagen, wann Kunden neue, ansprechende Inhalte benötigen oder wann sie wahrscheinlich abwandern werden. Aus diesem Grund haben einige große Unternehmen Predictive Analytics sowie Marketingstrategien implementiert, um Kunden zu identifizieren und wieder zu binden, die kurz vor der Abwanderung stehen.

Nehmen wir zum Beispiel Sprint. Bereits im Jahr 2014, als der Handy-Riese eine so hohe Kundenabwanderungsrate verzeichnete, begannen Vermarkter und Servicemitarbeiter, Predictive Analytics-Tools zu verwenden, um festzustellen, welche Kunden ihren Service am wahrscheinlichsten kündigen. Sobald sie dies getan hatten, konnten sie diese Kunden mit Kommunikation, Messaging und Sonderangeboten ansprechen, die sie weiterhin auf dem Laufenden halten würden.

Laut einer Fallstudie führte die Prognosestrategie von Sprint innerhalb von 90 Tagen nach der Implementierung zu einem Rückgang der Kundenabwanderung um 10% und einem Anstieg der Upgrades um 800%.

Während Ihre Marke möglicherweise nicht in der Lage ist, komplexe Tools zur Vorhersage der Kundenabwanderung zu implementieren, gibt es andere Möglichkeiten, Daten zu verwenden, um verlorene Zielgruppen vorherzusagen und zu verhindern.

Wenn Sie beispielsweise die E-Mail-Engagement-Daten verfolgen und feststellen, welche Kontakte mit geringerer Wahrscheinlichkeit E-Mails öffnen oder darauf klicken, können Sie ein Listensegment von Kontakten erstellen, bei denen das Risiko besteht, dass Sie sich abmelden, und eine E-Mail mit erneutem Engagement wie das folgende senden:

C:  Benutzer  Disha Bhatt  Bilder  Reengage  Reengagement-E-Mail-Retail.jpg

5. Predictive SEO Tactics

Als Vermarkter besteht ein Großteil Ihrer Arbeit möglicherweise darin, Blog-Posts, Webseiten oder andere Online-Inhalte zu erstellen, um das Publikum anzulocken und zu konvertieren. Da Suchmaschinen Marken große Traffic-Gewinne und Markenbekanntheit bieten können, möchten Sie wahrscheinlich wertvolle Inhalte erstellen, die auf Seite 1 angezeigt werden.

Sobald Sie jedoch Ihre hohe Position auf der Suchergebnisseite erreicht und einen soliden organischen Traffic erzielt haben, können Sie Vorhersagedaten verwenden, um den zukünftigen Verlust Ihres Rankings und des damit verbundenen Traffics zu verhindern.

Bei diesem als Predictive SEO bezeichneten Prozess verwenden Content-Strategen mithilfe von Traffic- und Suchranking-Analysen, um festzustellen, ob für eine Webseite das Risiko besteht, dass sie von Suchmaschinen an Traffic-Dynamik verliert.

Für HubSpot umfasst unser vorausschauender SEO-Prozess die Verwendung unseres Risikoinhaltstools, mit dem Daten von SEMRush, Ahrefs und anderer Software analysiert werden, um festzustellen, wann wir unser Ranking auf Suchmaschinenseiten verlieren.

Wenn beispielsweise einer unserer Beiträge an erster Stelle auf einer Google-Suchergebnisseite angezeigt wird und dann stetig auf Platz drei oder vier sinkt, kennzeichnet unser Tool für gefährdete Inhalte den Beitrag möglicherweise als gefährdet, den Suchverkehr zu verlieren.

So sieht unsere Tabelle mit gefährdeten Inhalten aus. Wenn in einem Blog-Beitrag Rückgänge auftreten, die möglicherweise anhalten könnten, wird der Blog-Beitrag in der Tabelle “Status” rechts in einer Formel in der Tabelle als “gefährdet” gekennzeichnet:

HubSpot Predictive SEO Strategie

Wenn Sie ein Vermarkter sind, der sich hauptsächlich auf Webinhalte konzentriert, können Sie durch das Erstellen einer solchen Strategie proaktiv die Leistung vieler Webseiten gleichzeitig überwachen, erfahren, wann alte Inhalte wirklich aktualisiert werden müssen, oder alte Inhaltsstrategien oder -formate identifizieren, die benötigt werden überarbeitet werden – alles bevor Sie großen Suchverkehr verlieren.

Möchten Sie die oben genannte vorausschauende SEO-Strategie replizieren? Hier ist ein detaillierter Beitrag mit dem vollständigen Schritt-für-Schritt-Prozess, den wir verwendet haben.

Was Sie bei der Verwendung von Predictive Marketing wissen sollten

Während Predictive Marketing ein nützliches Instrument zur Rechtfertigung einer neuen Taktik oder Strategie sein kann, gibt es wichtige Dinge, die Vermarkter beachten sollten, wenn sie diese nutzen möchten.

  • Es ist nicht perfekt: Selbst wenn ein Algorithmus oder eine Marketingformel in 99% der Fälle genaue Schätzungen zu liefern scheint, kann die Tatsache, dass Marketingstrategien auf menschlichem Engagement beruhen, um erfolgreich zu sein, dazu führen, dass eine Vorhersage falsch ist. Während Sie prädiktive Marketingdaten verwenden können, um Investitionen oder vorgeschlagene Strategien zu rechtfertigen, sollten Sie einen Plan haben, was zu tun ist, wenn unerwartete Ergebnisse auftreten.
  • Es kann teuer sein: Während einige Prognosetools wie HubSpot für kleinere Marken erschwinglich und leicht zugänglich sind, können andere Tools und Prognosemarketingprojekte, bei denen große Datenmengen analysiert werden müssen, kostspielig werden. Beginnen Sie zuerst mit skalierbaren, erschwinglichen Vorhersage-Tools oder -Taktiken.
  • Es erfordert Daten: Während einige Tools wie Anzeigen- oder SEO-Software Zugriff auf historische Verbraucherdaten haben, müssen Sie für die Erstellung Ihrer eigenen Marketingstrategie von Grund auf möglicherweise über einen eigenen Datensatz verfügen. Das Sammeln, Bereinigen und Organisieren dieser Daten, damit ein Vorhersagewerkzeug oder -algorithmus sie nutzen kann, kann viel Zeit in Anspruch nehmen, die in Ihre Vorhersagestrategie integriert werden sollte.

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie Predictive Analytics und Daten Ihre Marketingstrategie vorantreiben können? Klicken Sie hier für einen praktischen Blog-Beitrag oder laden Sie die kostenlose Ressource unten herunter.

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