Wie wäre es, auf veränderte Kundenwünsche zu reagieren, noch bevor der Kunde selbst von diesen Wünschen weiss? Was zuerst unwahrscheinlich klingt, ist heute dank der fortschrittlichen Methoden in der KI-Forschung und des maschinellen Lernens tatsächlich möglich. Die Stichworte lauten Predictive Analytics und Next Best Action. Was sich dahinter verbirgt und wie du die Vorhersageanalyse für dich nutzen kannst, erfährst du hier.
Alle Unternehmen stehen unabhängig von der Branche vor der Herausforderung, mit stetig wachsenden Datenmengen umzugehen. Das gilt gerade für den B2B Bereich. Wie schaffst du es, im Marketing weiterhin datengestützt die besten Entscheidungen zu treffen, auch wenn die Datenmengen rasant wachsen? Künstliche Intelligenz (KI) ist hier der Schlüssel zum Erfolg, denn sie macht Datenmengen handhabbar, die längst jeden Menschen überfordern.
Die Predictive Analytics oder Vorhersageanalysen beziehen sich auf historische und aktuelle Daten und machen Vorhersagen über die zukünftigen Kundenbedürfnisse. Next Best Action konkretisiert diese Vorhersage darauf, was die nächstbeste Handlung im Marketing ist. Was musst du als Nächstes tun, um den Erwartungen, Wünschen und Bedürfnissen deines B2B Kunden optimal zu entsprechen?
Die Reaktionsfähigkeit ist im Marketing immer ein entscheidender Faktor. Du möchtest den Kunden nicht nur die richtigen Inhalte und Angebote unterbreiten, das muss auch zum richtigen Zeitpunkt geschehen.
Der Vorteil der Vorhersageanalyse und der Next Best Action Modelle besteht darin, dass du die Änderungen im Marketing einleiten kannst, noch bevor sich das Verhalten des Kunden tatsächlich ändert.
Damit sinkt die Reaktionszeit praktisch auf Null. Du machst dem Kunden bereits das passende Angebot in dem Moment, in dem er sich umentscheidet.
Das Next Best Offer bezieht sich nicht auf die nächstbeste Handlung, sondern auf den besten Zeitpunkt für das nächste Angebot. Die Analyse klärt darüber auf, ob der Kunde für ein neues Angebot bereit ist.
Business Intelligence beschäftigt sich ebenfalls mit Lösungen für das Datenmanagement in den Unternehmen. Der Schwerpunkt liegt hier aber anders als bei der Vorhersageanalyse auf der Quantität und der Qualität der Daten und wie sich letztere verbessern lassen.
Die Business Intelligence befasst sich mit dem Sammeln der Daten und deren Auswertung und Darstellung.
Fragen der Datengewinnung und -darstellung spielen bei der Vorhersageanalyse eine untergeordnete oder keine Rolle. Hier geht es vielmehr um den spezifischen Algorithmus, mit dem du die Analyse der Daten vornimmst. An dieser Stelle setzt das maschinelle Lernen an, wobei es sich um einen überlegenen Ansatz aus der KI-Forschung handelt. Dank dieser sogenannten ML-Algorithmen ist es möglich, aus den vorliegenden und häufig riesigen Datenmengen zu den Kunden und deren Verhalten sowie aus deren Kaufhistorie Schlüsse für die Zukunft zu ziehen.
Mit der Vorhersageanalyse sind einige grundlegende Vorteile verbunden, die du kennen solltest. Das sind die wichtigsten:
Erhöhung der Reaktionsfähigkeit: Du kannst deine Marketingmassnahmen schneller an veränderte Kundenbedürfnisse anpassen.
Höhere Kundenzufriedenheit: Die Kunden sehen, dass das Unternehmen besser auf ihre Bedürfnisse reagiert und zeigen sich zufriedener mit dem Service.
Bessere Kundenbindung: Next Best Offer ermöglicht es, das Abspringen von Kunden zu verhindern. Meldet die Vorhersageanalyse, dass ein Kunde bald abspringen möchte, kannst du ihn mit dem perfekten Angebot zum richtigen Zeitpunkt noch daran hindern.
Höhere Umsätze: Durch den Einsatz von Predictive Analytics ergeben sich neue Chancen für Cross- und Upselling.
Dank der Vorhersageanalyse fällt es leichter, die Customer Journey vorherzusagen und den Kunden mit Informationen zu versorgen, die eine hohe Resonanz hervorrufen. Mit diesem Instrument kannst du auch Klickraten und Conversions erhöhen, weil du besser verstehst, was dein Kunde als Nächstes erwartet.
Das Gute vorweg: In die Vorhersageanalyse kann jeder sofort einsteigen, denn die dafür erforderlichen Daten sind auch in deinem Unternehmen bereits vorhanden. Diese stammen zum Beispiel aus dem ERP und CRM und finden sofort für die Analyse Verwendung. Aus dem ERP stammen etwa Daten aus den Verkaufstransaktionen und das CRM liefert Account-Informationen über die Kunden und viele weitere Daten. Diese kannst du für die Predictive Analytics verwenden und den Algorithmus darauf ansetzen.
In der praktischen Umsetzung spielen Automatisierungen eine wichtige Rolle. Individualisierte Aktionen im Next Best Action Marketing lassen sich häufig automatisiert ausführen. Das ist wichtig, denn nicht nur die Datenmengen sind gross, auch die Zahl der Kunden kann im B2B eine manuelle Ausführung der erforderlichen Aktionen als ungeeignet erscheinen lassen.
Dank der Automatisierung sinkt die Reaktionszeit weiter, der Kunde erhält umgehend die nächste wichtige E-Mail, einen Rückruf vom Service oder profitiert von einer beliebigen anderen Handlung.
Für die Vorhersageanalyse spielt es keine Rolle, ob die Daten in strukturierter oder unstrukturierter Form vorliegen. Die Software Lösungen in diesem Bereich können mit sehr unterschiedlichen Datenquellen umgehen. Und sie bieten mittlerweile Möglichkeiten der Visualisierung an, die es einem immer grösseren Kreis von Stakeholdern erlaubt, Zugriff auf die Daten zu erhalten.
Für die B2B Unternehmen ist der Übergang von den Messekontakten hin zu Online Leads eine der wesentlichen Entwicklungen. Die Pandemie wirkt hier als Beschleuniger. Eine Herausforderung ist, dass Online Leads anders funktionieren und andere Herangehensweisen im Marketing erfordern.
Der Fokus liegt heute auf der schnelleren Leadgenerierung und der Weiterentwicklung dieser Leads zu zahlenden Kunden. Das kann nur funktionieren, wenn du über die gesamte Customer Journey hinweg an den Touchpoints die passenden kundenindividuellen Inhalte lieferst und die Bedürfnisse deiner B2B Kunden exakt vorhersagen kannst. Genau dafür dürfte die hier vorgestellte Vorhersageanalyse eine immer wichtigere Rolle spielen.
Die KI erlaubt es, das Kundenerlebnis beständig zu verbessern und das Marketing schneller neu zu positionieren.
Als Marketing Verantwortlicher solltest du dir bereits jetzt darüber Gedanken machen, ob deine Teams auf den Umgang mit den Online Leads optimal vorbereitet sind. Hier sind neue Kompetenzen gefragt, um alle digitalen Kanäle gewinnbringend nutzen und neue Methoden aus der KI-Forschung zielführend implementieren zu können.
Für den B2B Marketer ist es nichts Neues, sich zum Experten für die Kundenbedürfnisse zu entwickeln. Denn das gehörte im B2B Marketing schon immer zu den Prioritäten. Predictive Analytics und die damit verbundene Vorhersage von Ereignissen und Trends kennen wir bereits aus vielen Bereichen der Wirtschaft. Im B2C E-Commerce nutzen Unternehmen sie für selbstlernende Empfehlungssysteme und Maschinenbauer verwenden die Analysen für das vorausschauende Planen von Wartungen. Es ist daher an der Zeit, dass du in deinem B2B Geschäft ebenso konsequent auf die Predictive Intelligence setzt.
Predictive Intelligence bietet dir neue Methoden im Umgang mit diesen Daten, die dir den Blick in die Zukunft eröffnen. B2B Kunden sind anspruchsvoll und reagieren sensibel auf Informationsbeschaffungsprozesse, die aus ihrer Sicht nicht reibungslos funktionieren. Dank Predictive Intelligence und Next Best Action erhältst du die Möglichkeit, Veränderungen im Kundenverhalten zuvor zu kommen und immer die nächstbeste Aktion zu wählen. Hier bietet KI eine immense Unterstützung, auf die keine Marketingabteilung in den B2B Unternehmen heute noch verzichten sollte.