4 KI-Kategorien mit Einfluss auf das Marketing: Predictive Analytics

In dieser vierteiligen Serie untersuchen wir vier Kategorien künstlicher Intelligenz (KI), wie sie sich sinnvoll auf Vermarkter und ihre Kunden auswirken können und was man möglicherweise vermeiden sollte. Teil eins (Generative KI) ist da.

In diesem zweiten Artikel befassen wir uns mit Predictive Analytics – Tools, die Daten wie das Benutzerverhalten (aggregiert und pro Kunde) und andere Faktoren nutzen, um Marketingfachleuten Vorhersagen über zukünftiges Verhalten und andere Trends zu liefern.

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics baut auf der Fülle an Daten auf, die Unternehmen über das Verhalten und die Handlungen ihrer Kunden sowie andere Trends und Informationen haben, die ihnen möglicherweise zur Verfügung stehen. Daher ist es die KI, die anhand historischer Daten in Kombination mit statistischer Modellierung, maschinellem Lernen und anderen Formen von Analysetools Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse trifft.

Während generative KI-Tools wie ChatGPT heutzutage die meiste Aufmerksamkeit auf sich ziehen, integrieren derzeit bis zu 95 % der Unternehmen irgendeine Art von prädiktiver Analyse in ihr Marketing.

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Kunden erleben die Auswirkungen dieser Art der Modellierung seit Jahren im und außerhalb des Marketings. Jeder, der beispielsweise eine Kreditkarte oder einen Kredit beantragt, hat seine Bonitätshistorie analysieren und auf sein Risiko und die Kreditwürdigkeit, die das Unternehmen für ihn einschätzt, beurteilt.

Predictive Analytics für das Marketing funktioniert ähnlich und hat eine Vielzahl von Anwendungen, darunter:

• Segmentierung von Kunden durch maschinelles Lernen unter Verwendung komplexer oder versteckter Beziehungen.
• Priorisieren Sie Leads, um die vielversprechendsten potenziellen Kunden zu ermitteln.
• Berechnung von Abwanderungs- oder Risikokunden.
• Ermittlung der Neigung eines aktuellen oder potenziellen Kunden dazu.
• Berechnung der optimalen Werbeausgaben, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

In ähnlicher Weise kann durch prädiktive Analysen ermittelt werden, welche Kunden wahrscheinlich abwandern oder woanders suchen. Diese Informationen können verwendet werden, um diese Person zum Bleiben zu bewegen, wenn sie bereits Kunde ist. Wenn sie noch kein Kunde sind, können dieselben Informationen darüber entscheiden, ob es sich lohnt, eine große Investition an Werbegeldern in die Conversion zu investieren.

Gehen Sie tiefer: Künstliche Intelligenz: Ein Leitfaden für Einsteiger

Predictive Analytics ist ein leistungsstarkes Tool, das versierte Vermarkter nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen, die besten potenziellen Kunden anzusprechen und Marketing- und Werbegelder effizienter zu nutzen.

Warum es sich lohnt, jetzt darauf zu achten  

Es gibt einige Gründe, der prädiktiven Analyse besondere Aufmerksamkeit zu schenken, wenn Sie die weitere Einführung von KI in Ihrem Marketingansatz in Betracht ziehen. Lassen Sie uns einige davon untersuchen.

Neue Möglichkeiten finden

Predictive Analytics ist gut geeignet, Kundentrends anhand großer Datenmengen oder besonders komplexer Datensätze zu erkennen. Mithilfe dieser Daten lässt sich extrapolieren und vorhersagen, was Kundengruppen voraussichtlich tun werden. Dies kann Folgendes umfassen:

• Neue und wertvolle Zielgruppensegmente finden.
• Bestimmen, wann ein Kunde am wahrscheinlichsten kauft.
• Entdecken Sie andere Möglichkeiten, die sich in einer greifbaren Rendite niederschlagen können.

Effizienter mit Ihren Ressourcen umgehen

Darüber hinaus können prädiktive Analysen Marketingfachleuten dabei helfen, Prioritäten zu setzen, worauf sie ihre Anstrengungen und ihr Geld konzentrieren sollten. Ein Beispiel: Optimierung der Werbeausgaben durch Berücksichtigung von Timing, Platzierung, Zielgruppensegmentierung und mehr.

Verhinderung unerwünschter Ergebnisse  

Predictive Analytics hilft Ihnen nicht nur dabei, neue Chancen zu entdecken und Ihre Marketingbemühungen effizienter zu gestalten, sondern auch dabei, entscheidende negative Momente oder Interaktionen zu vermeiden. Mithilfe dieser KI-Methoden können Sie Schritte zur Reduzierung der Abwanderung oder zur Rettung gefährdeter Kundenbeziehungen unternehmen und Maßnahmen ergreifen, um diese Folgen zu verhindern.

Wir verbinden prädiktive Analysen mit generativer KI

Auch wenn Vermarktern verschiedene Arten künstlicher Intelligenz zur Verfügung stehen, sagt niemand, dass man nicht mehrere Ansätze in einer einzigen Strategie kombinieren kann. Durch die Kombination prädiktiver Analysen mit generativer KI können beispielsweise rechtzeitig Marketingchancen erkannt und Inhalte erstellt werden, die dem jeweiligen Moment gerecht werden.

Wenn ein neues Zielgruppensegment, das von Ihren Vorhersagetools identifiziert wird, einen neuen Kampagnenansatz erfordert, können Sie generative KI-Tools verwenden, um den Inhalt für dieses Segment zu personalisieren. Das spart Zeit und Geld und nutzt eine Chance schnell und einfach.

Profitieren Sie vom kontinuierlichen Lernen

Und natürlich werden sich die Vorhersagen verbessern, wenn sie auf mehr Datenquellen zurückgreifen und im Laufe der Zeit dazulernen. Schließlich ist das der Sinn des maschinellen Lernens – dass es kontinuierlich dazulernt und mit der Zeit besser wird!

Worauf Sie achten sollten

Während Predictive Analytics ein spannender Bereich der KI ist, werden Menschen immer noch in einer strategischen Rolle benötigt. Menschen müssen die Kuratoren und Interpreten von KI-Vorhersagen sein. Künstliche Intelligenz kann nur Informationen liefern. Es erfordert, dass die Menschen entscheiden, wann, wo, wie und ob sie es verwenden. Achten Sie also darauf, dass Sie begründen können, warum Entscheidungen getroffen werden.

Achten Sie auch darauf, wie sich Voreingenommenheit in Ihr System einschleichen kann. Verzerrungen können subtil beginnen und mit der Zeit problematischer werden. Daher ist es wichtig zu sehen, wie Vorhersagen getroffen werden.

Abschluss

Wie Sie sehen, ist Predictive Analytics ein Bereich der KI, den es schon lange genug gibt, um in mehreren Bereichen ausgereift zu sein. Auch wenn dies kein Ersatz für die strategische Aufsicht durch Menschen sein sollte, sind bereits genügend Anwendungen im Einsatz, sodass wir sie in einem relativ weiten Sinne als typsicher bezeichnen können.

Dies ist auch ein Bereich, in dem es zu Verzerrungen kommen kann. Stellen Sie daher sicher, dass Sie Möglichkeiten finden, Transparenz darüber zu schaffen, wie die KI-Modelle Vorhersagen und Entscheidungen treffen.

Im nächsten Artikel dieser Reihe befassen wir uns mit einem weiteren Bereich, in dem künstliche Intelligenz die Arbeit von Vermarktern und den von ihnen erreichten Kunden beeinflusst: personalisierte Customer Journeys und Next Best Action.