Predictive Analytics

B2B-Markenbindung durch Predictive Analytics

| Autor / Redakteur: Amelie Timm* / Julia Krause

Daten bilden die Basis für erfolgreichen Einsatz von Predictive Analytics im B2B-Marketing
Daten bilden die Basis für erfolgreichen Einsatz von Predictive Analytics im B2B-Marketing (Bild: gemeinfrei / Unsplash)

Im B2B-Marketing, speziell bei Cloud-Lösungen und SaaS-Marken drohen Kundenbeziehungen anonymer zu werden. Predictive Analytics verspricht hier die Brücke zwischen automatisierter und persönlicher Kundenansprache zu schlagen.

Unternehmen sollten kritische Punkte der Customer Journey – wie im Pre- oder After-Sales – mit vorausschauenden Strategien abfangen, um Kunden langfristig und nachhaltig an das Unternehmen zu binden. Predictive Analytics, ein Verfahren, welches Techniken wie Data Mining, Statistik, maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz nutzt, um Wahrscheinlichkeiten potenzieller Handlungen vorherzusagen, erscheint hier neue Wege zur Überwindung der anonymer gewordenen Kundenbeziehung aufzeigen zu können. Unternehmen werden damit befähigt, näher und persönlicher am Kunden zu sein, und gleichzeitig Werbemaßnahmen effizient da einzusetzen, wo deren Erfolgswahrscheinlichkeit am höchsten ist.

Kundenbindung als steigende Herausforderung für B2B-Marketer

Unternehmen, die erklärungsbedürftige und komplexe Produkte anbieten, befinden sich in der Kundenbetreuung in einem wachsenden Dilemma: Einerseits wollen und müssen sie ansprechbar sein – besonders im hochpreisigen B2B-Enterprise-Bereich wünschen sich Kunden oft eine individuelle Betreuung. Die persönliche Beratung schafft dabei das nötige Vertrauen, nicht nur für eine Kaufentscheidung, sondern auch für eine darüberhinausgehende auf Augenhöhe empfundene Kundenbeziehung. Andererseits müssen Unternehmen ihre Ressourcen im Blick behalten und können vor allem reine Serviceanfragen nicht mehr für jeden Kunden persönlich bearbeiten. Es wird also zunehmend schwerer, Kunden individuell anzusprechen und langfristig zu binden.

Automatisierung als Chance für personalisiertes B2B-Marketing

Unternehmen setzen daher im Kundenservice und After Sales verstärkt auf Automatisierung. Das heißt, in der Vergangenheit ausgeführte Handlungen der Nutzer können maschinell ausgewertet werden, um daraus Wahrscheinlichkeiten für zukünftige Handlungen abzuleiten. Je nach Komplexität können automatisch individuelle Maßnahmen ausgelöst werden: Das Chatfenster geht zur richtigen Zeit auf, E-Mails kommen im genau richtigen Moment mit dem passenden Inhalt an oder der Kundenberater ruft exakt dann an, wenn „sein” Kunde ein Problem hat, das ein persönliches Gespräch unabdingbar macht. Das Verfahren dahinter nutzt Predictive Analytics und ermöglicht durch dessen Nutzung die Gestaltung einer guten Kundenbeziehung, denn verfügbare Kapazitäten werden gezielt und kosteneffizient dort eingesetzt, wo sie den größten Hebel haben.

Predictive Analytics und KI bringen Struktur in Big Data

Nicht zuletzt seit der Fanwelle rund um „Big Data” haben Unternehmen Daten aus dem Nutzerverhalten der Kunden gesammelt. Einige wissen nun, wie die Öffnungsraten ihres Newsletter sind, wie oft und wie lange bestimmte Kanäle genutzt oder welche Bereiche auf der Website besonders häufig besucht werden. Diese anonymisierten Informationen werden jetzt miteinander kombiniert und es entstehen mithilfe von Predictive Analytics Muster von Wahrscheinlichkeiten, aus denen Handlungsempfehlungen für die Ausgestaltung der Customer Journey abgeleitet werden können. Durch Profiling können dann verschiedene Verhaltensweisen und Präferenzen festgehalten und zu spezifischen Nutzerprofilen zusammengefasst werden. Eine lernende, datengetriebene Künstliche Intelligenz (KI) stellt die Basis all dieser Optimierungen dar. Wenn alle Daten zu Warenbeständen und Kunden widerspruchsfrei in einer zentralen Datenbasis zusammengeführt werden, kann die KI sie automatisiert auslesen.

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Impulsgetriebene Szenarios punkten zur richtigen Zeit

Interessant werden Verknüpfungen zwischen unterschiedlichen Marketingkanälen, wenn zum Beispiel durch bestimmte Auslöser automatische E-Mails oder Chatbot-Fenster aktiviert werden. Sobald ein User etwa auf der Website platzierte Leadmagneten wie Whitepaper und Webinarangebote nutztoder auch bestimmte Zonen der Website wie den Hilfebereich mehrfach aufruft, werden Daten gesammelt. Vordefinierte Szenarien ermöglichen es der KI, diese Trigger in Echtzeit zu erkennen und damit auf Kundenbedürfnisse zu reagieren. Kunden erhalten dadurch die jeweils attraktivsten, weil genau passenden Angebote. Das Gleiche gilt für Werbemaßnahmen, die mit relevantem Content individualisiert Nutzer in ihren aktuellen Bedürfnissen abholen. Unternehmen können sich also auf bestimmte Touchpoints konzentrieren, ohne ihr Werbebudget mit der Gießkanne einzusetzen.

Den Kunden im Blick: Langfristige Kundenbeziehungen mittels Profiling gestalten

Es geht bei Predictive Analytics also nicht zuletzt auch um User Centricity, die besonders im B2B-Bereich für eine langfristig angelegte Kundenbindung wichtig ist. Im Geschäftskundenbereich sind Leadgenerierungs-Maßnahmen besonders kosten- und vor allem auch zeitintensiv. Nicht selten ziehen sich Einkaufsprozesse von Unternehmen über einen Zeitraum von einem Jahr oder mehr hin. Umso wichtiger ist die Bindung von Bestandskunden. Mittels Data Analytics lassen sich auf Basis des Kundenverhaltens zum Beispiel auch Rückschlüsse über die Funktionalitäten und den Gebrauch von Software ziehen. Kundenbedürfnisse können erkannt werden und in zukünftige Produktentwicklungen einfließen. Oder – um die Anonymität von automatisierten Kundenbeziehungen zu überwinden – können Schwierigkeiten in der Bedienung frühzeitig aufgedeckt und eine drohende Kündigung durch rechtzeitige, persönliche Kontaktaufnahme abgewendet werden.

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Aus der Praxis: Kundenbindung bei Cloud-Abos punktet durch Markengefühl

Obwohl bei E-Mail-Kampagnen und Profiling die Gedanken zunächst zu typischen B2C-Produkten wie Fast Moving Consumer Goods (FMCG) wandern, sind Programme zur Kundenbindung besonders auch im B2B-Bereich essenziell. Kundenbindungsprogramme bei Cloud-Lösungen für Unternehmen gewinnen für eine langfristig ausgelegte Kundenbeziehung immer mehr an Bedeutung, da Cloud-Abos Gefahr laufen, tendenziell als austauschbarer und unverbindlicher gegenüber On-Premise-Lösungen wahrgenommen zu werden. Gerade hier liegt für Predictive Analytics großes Potenzial. Beispielsweise etabliert sich Digital Asset Management als SaaS-Lösung zunehmend als einfach und schnell einzuführende Enterprise-Lösung in der Marketing-Praxis. Hier müssen Maßnahmen dafür sorgen, dass das Markengefühl stärker in den Vordergrund rückt. Markenbindung, Vertrauen und ein authentisches Markenerlebnis festigen gerade in sehr rational geprägten Umfeldern die Kundenbindung. Vor allem der After-Sales-Prozess bei Cloud-Lösungen kann so gestaltet werden, dass rechtzeitig die Einleitung von automatisierten Gegenmaßnahmen, beispielsweise bei nahendem Auslaufen eines Vertrags, erfolgt. Chatbots und E-Mail-Automation können zielgerichtet und persönlich zugeschnitten sowohl an Touchpoints der Customer Journey als auch vor und nach dem Abschluss eingesetzt werden.

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* Amelie Timm ist Direktor Marketing bei Canto.

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