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Marketing der Zukunft Wie Predictive Intelligence das B2B Marketing verändert

| Redakteur: Lena Müller

Zu wissen, was Kunden genau wollen ist eine der größten Herausforderungen für B2B Marketer. Wenn Sie schon wissen, was Ihre Kunden wollen, bevor diese überhaupt selbst wissen, dass sie es wollen, ist das keine Kunst, sondern Predictive Intelligence (PI). Dieser Beitrag erklärt Ihnen, was Predictive Intelligence ist und wie es Marketing auf ein neues Level bringt.

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Predictive Intelligence gehört die Zukunft! Das Wissen, wie sich Ihre Kunden morgen, nächsten Monat oder nächstes Jahr mit hoher Wahrscheinlichkeit verhalten werden, ist ein enormer Pluspunkt gegenüber Wettbewerbern
Predictive Intelligence gehört die Zukunft! Das Wissen, wie sich Ihre Kunden morgen, nächsten Monat oder nächstes Jahr mit hoher Wahrscheinlichkeit verhalten werden, ist ein enormer Pluspunkt gegenüber Wettbewerbern
(Bild: gemeinfrei / Pexels )

Die Analyse von Daten gehört zu einer der wichtigsten Aufgaben in der modernen Wirtschaftswelt. Nie zuvor war es für Unternehmen so einfach, Daten im großen Rahmen zu erfassen. Doch eine Datenbank voller Informationen allein reicht nicht, um diese auch sinnvoll nutzen zu können. Hier kommt Predictive Intelligence ins Spiel.

Was ist Predictive Intelligence?

Unter dem Begriff versteht man die Methode, mit der künstliche Intelligenz einzigartige Kundenerlebnisse schafft, indem präzise Voraussagen über das wahrscheinliche Verhalten der Kunden und die zukünftigen Entwicklungen des Marktes getroffen werden.

Bei PI wird das Verhalten jedes einzelnen Kunden durch Data Mining beobachtet und analysiert. Unter Data Mining versteht man das systematische Sammeln, Protokollieren und Auswerten von Daten mit dem Ziel, darin Muster zu finden. Aus den gewonnenen Informationen werden durch Predictive Intelligence individuelle Kundenprofile erstellt, die einen genauen Überblick zu Präferenzen und Bedürfnissen geben. Außerdem werden Webseiten, Blogs und soziale Medien in die Analyse mit aufgenommen. Durch Text Mining - ein Vorgang, bei dem die Methoden von Data Mining auf das geschriebene Wort übertragen werden - lassen sich ebenfalls Trends erkennen.

Die erstellten Kundenprofile stellen sicher, dass Sie dem Kunden immer einen Schritt voraus sind, um individuell angepasstes Marketing in Echtzeit liefern zu können. Ihr Kunde erhält die richtigen Inhalte zur richtigen Zeit. Das Ergebnis sind einzigartige Empfehlungen mit hoher Resonanz. PI ist auch unter dem Namen Predictive Analytics geläufig. Die beiden Begriffe sind synonym verwendbar und beschreiben die gleiche Methode.

Mit Predictive Intelligence das B2B Marketing revolutionieren

Ein immer wiederkehrendes Thema im B2B Bereich ist die Verarbeitung von Leads im Vertrieb. Oft wird zu viel Zeit in Verkaufschancen gesteckt, die keinen Umsatz bringen. Predictive Analytics-Tools schaffen es, auf der Grundlage bestimmter Daten, heiße Leads zu generieren. Das schafft dem Verkauf nicht nur mehr Ressourcen und Kapazitäten, auch der Auftragseingang wird erhöht sowie die Verkaufszyklen gekürzt, was wiederum eine Umsatzsteigerung mit sich bringt.

Im Detail wirkt sich das Implementieren von Predictive Intelligence im B2B Online-Marketing wie folgt positiv auf Unternehmen aus:

  • Steigerung des Umsatzes in Online-Shops
  • Steigerung der Klickrate von automatisierten E-Mails wie Newsletter
  • Steigerung der Conversion Rate bei E-Mails
  • Verkürzung der Zykluszeiten
  • Steigerung der Verkaufstrefferquote

Der unübersehbare Mehrwert von Predictive Analytics führt dazu, dass immer mehr Unternehmen in die Methode investieren. Eine Studie von IDG Research Services aus dem Jahr 2018 hat ergeben, dass 17,8 Prozent der befragten Unternehmen die Relevanz von PA als sehr groß einstufen, während 10,3 Prozent die Relevanz als sehr niedrig sehen (29,0 Prozent: große Relevanz, 19,8 Prozent eher große Relevanz, 16,0 Prozent eher geringe Relevanz, 7,3 Prozent: geringe Relevanz). 66 Prozent aller Unternehmen schätzen den Einfluss von Predictive Analytics bis 2021 als wichtig oder sehr wichtig ein. Jedes dritte der befragten Unternehmen hat bereits Projekte dahingehend umgesetzt. Diese scheinen sich auch zu lohnen: 59 Prozent waren mit den Ergebnissen zufrieden, nur 11 Prozent unzufrieden. Auffallend dabei ist, dass vor allem kleine Unternehmen stark von Predictive Intelligence profitieren. 90 Prozent unter ihnen äußern sich positiv über ihre PI-Projekte. Als Erklärung dafür wird die relative Überschaubarkeit der Daten bei kleinen Betrieben genannt. Die vorausschauende Auswertung führt besonders schnell zum messbaren Erfolg.

Eine Studie hat ergeben, dass 17,8 Prozent der befragten Unternehmen die Relevanz von PA als sehr groß einstufen.
Eine Studie hat ergeben, dass 17,8 Prozent der befragten Unternehmen die Relevanz von PA als sehr groß einstufen.
(Bild: marconomy)

PI vs. Marketing Automation: Welche Daten werden zur Analyse herangezogen?

Bisher haben Sie in diesem Artikel gelernt, dass mit PI individuelle Nutzerprofile erstellt werden, um Kunden einen individuellen Einkaufprozess zu ermöglichen. Sie haben Recht wenn Sie sagen: „Moment mal, das kann Marketing Automation aber auch.“ Wo genau liegt der Unterschied? Während Marketing Automation Lösungen nur Daten aus den im System angebundenen Kanälen verwenden, umfassen Predictive Analytics Tools einen breiteren Datenstamm und tauchen noch tiefer in die Datenanalyse ein. Intern gesammelte Daten (Kundenprofile) werden mit externen Daten verknüpft (zum Beispiel öffentliche Datenbanken und soziale Netzwerke).

Je mehr wertvolle Daten das Analyse-Tool erhält, desto präziser werden die Prognosen. PI greift dabei auf Prozesse zurück, die auch in den Bereichen Market Intelligence (Daten, die über den Markt als Ganzes informieren, zum Beispiel Sozialgeografische Daten, Mediadaten) und Customer Intelligence (Daten über den Kunden selbst, beispielsweise Kaufhistorie, Touchpoints) von Interesse sind.

PI nutzt all diese Daten für die Analyse und stellt sie in den richtigen Kontext. Statistisches Fachwissen ist nicht mehr notwendig, die künstliche Intelligenz übernimmt die Arbeit. Die Ergebnisse müssen lediglich richtig interpretiert werden.

Predictive Intelligence im B2B Vertrieb richtig umsetzten: Beispiele aus der Praxis

Für die konkrete Anwendung der PI Methode finden sich im Bereich Business-to-Customer auf Anhieb viele praktische Beispiele. Ein Kunde kauft etwa in einem Online-Shop ein Fitnessgerät und bekommt prompt eine E-Mail mit der dazu passenden Sportbekleidung. Der Algorithmus wählt jenes Produkt aus, welches den Kunden aufgrund seines Geschlechts, seiner Kaufhistorie, der Altersgruppe und weiteren Daten am ehesten ansprechen wird. Im B2B Vertrieb sind die vielen Einsatzgebiete der PI-Methode auf den ersten Blick weniger offensichtlich. Folgende Beispiele webbasierter und klassischer Marketingwege sollen Ihnen dabei helfen, die zahlreichen Möglichkeiten für Ihr Unternehmen zu entdecken.

Beispiel 1: Kunden offline effizient begegnen

Ein Key Account Manager in Ihrem Unternehmen betreut 100 Kunden und ist zudem für die Akquise neuer, lukrativer Kundenbeziehungen verantwortlich. Um im Außendienst möglichst effizient, zeitsparend und kostenoptimiert arbeiten zu können, sollen im kommenden Monat jene Bestandskunden besucht werden, die eher oder sehr wahrscheinlich neue Bestellungen in Auftrag geben.

In diesen Fällen setzen viele Key Account Manager oft auf einige wenige Daten aus der Kaufhistorie sowie das eigene Bauchgefühl. Zudem werden meist so viele Kunden wie möglich in kürzester Zeit besucht. Die Methode kostet Zeit, Energie und trägt einen Zufallsfaktor in sich. Anders das Vorgehen mittels Predictive Analytics: Die vorhandenen Daten werden per PI Software genau analysiert und jene 15 Kunden aufgelistet, deren Wahrscheinlichkeit für eine Bestellung am höchsten ist. Der Key Account Manager investiert seine Energie in Gespräche mit hohem Erfolgsfaktor. Zudem kann er sich für jedes Meeting mehr Zeit nehmen, was die Chancen auf einen Vertragsabschluss weiter erhöht.

Beispiel 2: E-Mail-Marketing optimieren

Ähnlich wie bei B2C-Unternehmen läuft auch im Bereich B2B heutzutage ein riesiger Teil der Marketing-Kommunikation über E-Mails ab. Mit Predictive Intelligence werden diese Mails strategisch personalisiert, um den Return on Investment (ROI) so hoch wie möglich zu gestalten. Ein Kunde Ihres Unternehmens hat bereits zweimal Ware bestellt. Die PI Datenanalyse berechnet, zu welchem Zeitpunkt sich der Warenbestand beim Kunden wahrscheinlich dem Ende zuneigt. Es wird eine automatisierte E-Mail versendet, die den Kunden daran erinnert, eine weitere Bestellung zu tätigen.

Dieses Vorgehen reduziert das Risiko einer Bestellung bei der Konkurrenz. Der Kunde wird von Ihrem Unternehmen an sein Bedürfnis nach einer erneuten Warenbestellung erinnert, anstatt selbst aktiv nach Angeboten zu suchen.

Beispiel 3: Big Data über den Tellerrand hinaus nutzen

PI analysiert nicht nur die eigenen Kundendaten und Verkaufszahlen, sondern kann dank maschineller Textanalyse und Cloud-basierten Tools viele weitere, wichtige Erkenntnisse heranziehen. Nehmen wir an, Ihr Unternehmen stellt Büroartikel her. Nun gibt ein Kunde von Ihnen per Pressemitteilung bekannt, einen weiteren Standort zu eröffnen oder er stellt eine ganze Reihe an Stellenanzeigen auf bekannte Karriere-Plattformen (das kann eine klassische Marketing Automation Lösung nicht erfassen, wenn die entsprechenden Kanäle nicht an das System angebunden sind – PI kann das). PI sorgt dafür, dass diese Chancen nicht übersehen werden. Ihr Unternehmen kann den nun potentiell deutlich größeren Kunden proaktiv kontaktieren und ein Angebot unterbreiten. PI geht dabei über den eigenen Kundenstamm hinaus. Aus der riesigen Menge an Daten werden ersichtliche Trends in den für Sie relevanten Branche herausgearbeitet. Einer errechneten hohen Nachfrage - etwa durch außergewöhnlich viele Stellenanzeigen an Ihrem Standort - blicken Sie so mit ausreichend Waren, Ressourcen und der richtigen Strategie entgegen.

Innovative PI Technologien für das B2B Marketing

Der erste Schritt für eine erfolgreiche Arbeit mit Predictive Intelligence ist die Wahl des richtigen Tools. Als Unternehmen steht Ihnen gleich eine Reihe an Software-Lösungen zur Verfügung. Es empfiehlt sich die absoluten Must-Haves für die eigenen Ziele zu notieren und diese mit Nice-to-haves zu ergänzen. Die Liste an Anforderungen wird dann mit den Lösungen auf dem Markt verglichen. Viele Tools erlauben Anpassungen und auch die Erstellung eines ganz individuellen Tools über Drittanbieter ist möglich. Dieser Schritt ist mit deutlich mehr Zeitaufwand und Kosten verbunden.

Folgende Funktionen sind die Basics eines jeden PI Tools:

  • Zugriff auf Daten im Format Excel, XML, CSV, ...
  • Filterfunktionen
  • Tabellarische Berichte
  • Visualisierung durch diverse Diagrammformen
  • Features zum Exportieren
  • Datensicherheit

Noch junge, in den letzten Jahren entstandene Predictive Intelligence Tools arbeiten auf Cloud-Basis und versprechen eine schnellere und unkompliziertere Vorgehensweise als die klassische Variante auf den eigenen Servern. Installation und Wartung werden vom Anbieter der Software durchgeführt, die Daten sind auch von unterwegs jederzeit einsehbar, das Teilen von Ergebnissen wird einfacher und Self Service Analytics lassen sich besser umsetzen.

Fazit

Predictive Intelligence gehört die Zukunft! Das Wissen, wie sich Ihre Kunden morgen, nächsten Monat oder nächstes Jahr mit hoher Wahrscheinlichkeit verhalten werden, ist ein enormer Pluspunkt gegenüber Wettbewerbern. Wer bei dieser Form der Datenanalyse nicht mit einsteigt, kann schnell abgehängt werden. Vor allem Cloud-basierte Tools machen Predictive Analytics für einen noch größeren Kreis an Unternehmen interessant, was zu einem neuerlichen Aufschwung führen sollte.

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