Vorhersage des Verbraucherverhaltens mit Datenanalyse
Es ist keine Überraschung, dass Unternehmen Millionen von Euros für die Durchführung von Marktforschung ausgeben, bevor sie eine neue Dienstleistung oder ein neues Produkt entwickeln. Trotzdem ist es wichtig, zu erkennen, dass sich das Endprodukt nicht von selbst verkauft und dass es tatsächlich die richtigen Marketinginstrumente benötigt, um sich für die potenziellen Verbraucher sichtbar zu machen. Dies auf herkömmliche Weise zu tun, ist gleichbedeutend mit dem Eingehen des richtigen Maßes an Risiko – aber leider können es sich Unternehmen nicht leisten, nach der Methode “Versuch und Irrtum” zu arbeiten. Dies war schon immer eine schwierige Aufgabe, aber heute steht noch mehr auf dem Spiel, da die Verbraucher ständig mit neuen Technologien, Produkten und ständig wechselnden “Must-Haves” konfrontiert werden. Mit Millionen von Kaufoptionen, die uns zur Verfügung stehen, flackert das Verhalten der Verbraucher dieser Ära immer wieder auf! Dank des M-Commerce ist der Kauf einer einfachen Dienstleistung oder eines Produkts keine einfache Aufgabe mehr; der Verbraucher muss eine Menge abwägen, bevor er den Kauf schließlich tätigt.
Das ist jedoch nicht alles. Selbst wenn ein Produkt zufällig das beste ist, wird es oft im Einkaufswagen liegen gelassen, weil der Käufer höchstwahrscheinlich irgendwo anders ein besseres Angebot oder eine preiswertere Alternative gefunden hat. Obwohl es für die Unternehmen entmutigend ist, potentielle Kunden zu verlieren, ist nicht alle Hoffnung verloren. Und genau hier kommt die Datenanalyse ins Spiel.
Digitale und geschäftlich versierte Vermarkter von heute setzen ihr Geld und ihr Vertrauen lieber in Datenanalysen, um ein besseres Verständnis ihrer Kunden und ihres Verhaltens zu erhalten. In einer Ära der digitalen Überbelichtung erfordert die Umwandlung eines potenziellen Käufers in einen loyalen Kunden eine eingehendere Untersuchung der Präferenzen, Motivationen, des Verhaltens und der Kaufgewohnheiten der Benutzer. Daher dreht sich eine intelligente Marketingstrategie darum, die digitalen Fußabdrücke der potenziellen Kunden mit Hilfe intelligenter Werkzeuge zu verfolgen und dabei Daten als Treibstoff zu nutzen.
Heute werfen wir einen kurzen Blick in die Welt der Analytik und erklären, warum wir proaktiv statt reaktiv sein müssen und wie die prädiktive Analytik uns helfen kann, das Verbraucherverhalten in der heutigen Zeit vorherzusagen.
Was verstehen Sie unter ‘Analytik’?
Analytik ist die systematische rechnerische Analyse von Daten oder Statistiken, um aussagekräftige Muster zu erhalten, und der Prozess der Umsetzung dieser Muster, um effektive Entscheidungen zu treffen.
Es gibt drei Arten der Analytik:
- Beschreibend
- Vorhersagend
- Präskriptiv
Der Schwerpunkt dieser Diskussion wird jedoch auf der prädiktiven Analyse liegen. Wie der Name schon sagt, ist die prädiktive Analytik also der Prozess der Verwendung von Daten oder Statistiken, um aussagekräftige Muster zu erhalten, die zur Vorhersage der Zukunft verwendet werden können. Während die deskriptive Analytik die Vergangenheit beschreibt, hilft die präskriptive Analytik bei der Planung des besten Vorgehens.
Unternehmen haben immer noch Schwierigkeiten, diese neue Form der Analyse zu interpretieren und zu implementieren, da die Fähigkeiten zur Datenanalyse auf eine kleine Anzahl von Datenwissenschaftlern beschränkt sind, die oft keine Ahnung vom konzeptionellen Hintergrund dessen haben, was das Unternehmen tut, wenn es darum geht, das Verhalten ihrer Verbraucher vorherzusagen. Man sollte sich davon jedoch nicht einschüchtern lassen. Eine von Forbes durchgeführte Umfrage behauptet:
Die überwiegende Mehrheit der Führungskräfte, die seit mindestens zwei Jahren (86%) prädiktive Marketingmaßnahmen beaufsichtigt haben, berichten über eine erhöhte Kapitalrendite (ROI) als Ergebnis ihres prädiktiven Marketings.
Auch wenn sich die Verwendung dieser neuen Form der Analyse etwas beängstigend anhört, kann man Forbes in diesem Fall also vertrauen und erwägen, sich direkt in sie zu stürzen.
Gründe für die Analyse des Verbraucherverhaltens
Stellen Sie sich vor, Sie wüssten, was Ihr Kunde will, sobald er Ihren Laden betritt, und – Sie haben diesen bestimmten Artikel nicht auf Lager. Nun, Sie könnten am Ende einen potentiellen Kunden verärgern und für immer verlieren. Wäre es nicht einfacher, wenn Sie bereits wüssten, was Ihre Kunden wollen und wann? Damit das geschieht, ist es entscheidend, das Verbraucherverhalten zu analysieren, um
- Gewinnen Sie Einsicht: Durch die Segmentierung der Kundendatenbank, um Verbrauchersegmente zu identifizieren.
- Potenzielle Kunden anziehen und binden: Durch die Analyse früherer Käufe und des Profils das Kundensegment mit relevanten Angeboten gezielt ansprechen.
- Verbessern Sie die Kundenbindung: Sie ermöglicht es Unternehmen, den Kundenwert zu bewerten und einen proaktiven Ansatz zur Kundenbindung zu verwenden.
Anwendung der prädiktiven Analyse auf das Marketing
Obwohl die Predictive Analytics eine Reihe anderer Geschäftsaktivitäten unterstützen kann, ist das Marketing heutzutage eine der besten Anwendungen der Predictive Analytics. Hier sind also einige Möglichkeiten, wie Predictive Analytics im Marketing eingesetzt werden kann:
Segmentierung
Bei der Segmentierung geht es um den Prozess der Aufspaltung eines Marktes in verschiedene Untergruppen mit ähnlichen Merkmalen wie Demografie, Geografie, Verhaltensweisen oder Einstellungen. Auf diese Weise kann der Geschäftsinhaber jede Gruppe individuell ansprechen und besser auf ihre Bedürfnisse eingehen.
Hier helfen die Daten bei der Entwicklung Ihrer Zielsegmente und bei der Entscheidung über die effektivste Positionierung für jedes einzelne Segment. Mit Hilfe der prädiktiven Analyse können Sie sogar die Segmente identifizieren, die am meisten “Geld einbringen”, und sie auf der Grundlage des historischen Verbraucherverhaltens innerhalb dieser Segmente entsprechend ausrichten.
Diese Daten werden von Marketingmanagern verwendet, um Ressourcen dort zuzuordnen, wo sie wirklich benötigt werden, d.h. um die profitabelsten Segmente zu erreichen.
Forecasting
Der Hauptzweck der prädiktiven Analyse besteht in der Entwicklung von Nachfragemodellen, die Verkäufe und Einnahmen vorhersagen, was für die Aufstellung eines Budgets von entscheidender Bedeutung ist.
Preisgestaltung der Nachfrage
Auch bekannt als Yield Management Demand Pricing, ist der Prozess der Preisgestaltung von Produkten und Dienstleistungen auf der Grundlage von Unterschieden in der Nachfrageelastizität zwischen den Verbrauchersegmenten. Beispielsweise berechnen Dienstleistungen wie Uber während der Stoßzeiten mehr, aber es kostet nicht jeden gleich viel. Bürofahrende sind bereit, für eine bequeme Fahrt mehr zu bezahlen als die gelegentlichen Fahrgäste, so dass diese Fahrten mehr berechnet werden können und der Preis für die andere Gruppe von Fahrgästen reduziert werden kann, um die ROI-Ziele (Return On Investment) zu erreichen, ohne bei den Verbrauchern unbeliebt zu werden.
Mit Hilfe der prädiktiven Analyse kann man Experimente entwerfen, die einem Unternehmen helfen können, die Faktoren herauszufinden, die den Einfluss des Preises auf die Nachfrage beeinflussen, was dazu beiträgt, die günstigsten Preisstrategien zu entwickeln, die das finanzielle Wachstum des Unternehmens maximieren.
Verbessern Sie die Kundenzufriedenheit
Wenn Sie an Ihren Kunden verkaufen, dann machen Sie es falsch! Wir haben das Jahr 2019, und Ihr Geschäft sollte sich mehr um den Dienst am Kunden drehen, als darum, ihm Geld aus der Tasche zu ziehen.
Die Kundenzufriedenheit hat einen erheblichen Einfluss auf die Kundenbindung und -loyalität. Ein zufriedener Kunde ist gleichbedeutend mit einem ausgezeichneten Geschäftsabschluss. Statistiken zeigen, dass der Verlust eines Kunden fünfmal teurer sein kann als die Bindung eines Kunden. Prädiktive Analysen können eine wesentliche Rolle bei der Kundenbindung spielen; Instrumente wie die Conjoint-Analyse ermöglichen es Unternehmen, festzustellen, welche Produkt-/Service-Verbesserungen zu einer deutlicheren Verbesserung der Kundenzufriedenheit führen.
Schlussfolgerung
Die prädiktive Analyse ist eine herausfordernde, aber leistungsstarke Technik, die, wenn sie fehlerfrei in die richtigen Marketingstrategien eingebettet ist, das Verbraucherverhalten effizient vorhersagen und Unternehmen bei der Maximierung des ROI unterstützen kann.
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