Ein Marketingmitarbeiter, der auf drei verschiedene Dashboards starrt, kann nicht einfach erkennen, welche Kunden kurz davor sind zu kaufen und welche kurz davor sind abzuspringen.
Die E-Mail-Öffnungsquoten erzählen eine Geschichte, die Kaufhistorie eine andere und die Website-Aktivität eine dritte; und Muster in allen drei manuell zu erkennen, kostet Zeit, die keine Kampagne übrig hat. Das ist der tägliche Alltag für Teams, die versuchen, mit dem Kundenverhalten über jeden Kanal hinweg Schritt zu halten, und genau dieses Problem sollten prädiktive KI-Analysen lösen.
Die prädiktive Segmentfunktion von Mailchimp basiert auf Algorithmen des maschinellen Lernens, um historische und aktuelle Daten zu sortieren und ein prädiktives KI-Modell zu erstellen, das Kunden nach Signalen wie Kaufwahrscheinlichkeit, prognostiziertem Lifetime Value, Abwanderungsrisiko und nächstem Bestelldatum gruppiert.
Anstatt sich auf das Bauchgefühl zu verlassen, erhalten Marketer ein trainiertes Modell, das potenzielle zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage echter Signale und nicht von Annahmen vorhersagt. Mit Mailchimp lernst du deine Zielgruppe bei jedem Signal besser kennen.
Was genau sind prädiktive KI-Analysen, und wie verwandeln sie verstreute Zahlen in Entscheidungen, auf deren Grundlage Marketer umgehend handeln können?
Was sind prädiktive KI-Analysen?
KI-gestützte prädiktive Analysen nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um historische und aktuelle Daten zu untersuchen und vorherzusagen, was im Vertrieb, im Kundenverhalten oder im Geschäftsbetrieb wahrscheinlich als Nächstes passieren wird.
Prädiktive Analysen selbst sind nicht neu; Unternehmen nutzen sie bereits seit Beginn der Datenerfassung. Die KI sorgt nur für mehr Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. Anstatt ein Team Stunden damit zu verbringen, ein paar hundert Datenpunkte zu durchforsten, kann ein prädiktives KI-Modell Millionen davon in Minuten verarbeiten und Rohinformationen in Prognosen umwandeln, auf die Unternehmen sofort reagieren können.
Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und prädiktiver Analyse
Prädiktive Analytik ist eine Art von KI. Prädiktive Analytik ist nur eine Anwendung der künstlichen Intelligenz, genauso wie Bilderkennung oder Verarbeitung natürlicher Sprache; KI ist der übergeordnete Bereich, und bei der prädiktiven Analytik geht es konkret darum, anhand von Daten vorherzusagen, was als Nächstes passiert.
Die Unterscheidung ist wichtig, weil die beiden Begriffe synonym verwendet werden, was die tatsächliche Bedeutung der einzelnen Begriffe verwischt. Prädiktive Analytik gab es schon vor der KI. Analysten erstellten Modelle von Hand und verarbeiteten jeweils einige hundert Datenpunkte.
Was KI verändert hat, sind Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. Ein Modell für maschinelles Lernen kann Millionen von Datenpunkten verarbeiten und innerhalb von Minuten eine Prognose liefern, wodurch eine Aufgabe, die früher Stunden dauerte, auf fast nichts reduziert wird.
Anwendungen für prädiktive KI-Analysen
Die künstliche Intelligenz hat sich in einer Reihe von Bereichen durchgesetzt. Für Organisationen, die regelmäßig prädiktive Analysen verwenden, kann der Einsatz von KI in diesem Prozess ihre Ergebnisse und ihre Gesamteffektivität verbessern.
Im Folgenden findest du Beispiele, wie verschiedene Branchen prädiktive KI-Analysen einsetzen:
Marketing und Vertrieb
Unternehmen können die Vorteile prädiktiver Analysen ideal durch den Einsatz von Website-Analysetools nutzen. Ein Unternehmen kann die von Website-Benutzern gesammelten Daten zur Entwicklung eines Marketingplans heranziehen, der direkt auf bestimmte Personen ausgerichtet ist.
Mit prädiktiven KI-Analysen können verschiedene Tarife schnell bewertet werden, um festzustellen, welche Lösung für die einzelnen Benutzer am effektivsten ist. Die spezifische Marketinglösung kann auch in Echtzeit im Hinblick auf Benutzer implementiert werden, die eine Website duchsuchen.
Kundenservice
Da Unternehmen versuchen, das Kundenerlebnis durch personalisierte Dienstleistungen zu verbessern, hat der Einsatz von KI und prädiktiven Analysen neue Möglichkeiten zur Nutzung von Kundendaten eröffnet. Durch den Einsatz von KI im Hinblick auf bereits vorhandene Kundendaten sowie auf Angaben von Neukunden kann ein Unternehmen schnell eine Lösung schaffen, die die Zufriedenheit steigert.
Vorteile von prädiktiven KI-Analysen
Prädiktive KI-Analysen verändern die Art und Weise, wie Entscheidungen getroffen werden, wie effizient Teams arbeiten und wie Kunden eine Marke erleben. Unternehmen, die auf diese Tools setzen, verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil gegenüber denen, die sich noch immer auf ihr Bauchgefühl verlassen. Die Vorteile der Nutzung prädiktiver Analysemodelle zur Datenanalyse sind:
- Verbesserte Entscheidungsfindung: Wenn ein Unternehmen seine Entscheidungen mit Daten statt mit Vermutungen untermauern kann, sind diese Entscheidungen mit deutlich weniger Risiko verbunden. Prognosemodelle nutzen historische und aktuelle Daten, um aufzuzeigen, welche Optionen sich mit hoher Wahrscheinlichkeit auszahlen, sodass Führungskräfte weniger Zeit damit verbringen, ihre Entscheidungen infrage zu stellen.
- Höhere Effizienz: Die manuelle Datenanalyse frisst Stunden, die prädiktive KI in Minuten erledigen kann. Anstatt ein Team mit dem Durchforsten von Tabellen zu beauftragen, nimmt die prädiktive KI-Analyse die Hauptlast ab und gibt den Mitarbeitern die Möglichkeit, sich auf die Strategie zu konzentrieren, anstatt mit Zahlen zu arbeiten.
- Verbesserte Kundenerfahrungen: Prädiktive Modelle können anzeigen, was ein einzelner Kunde wahrscheinlich als nächstes haben möchte, sei es eine Produktempfehlung oder eine zeitlich gut abgestimmte E-Mail. Die Unternehmen, die in Echtzeit auf diese Signale reagieren, verzeichnen in der Regel eine stärkere Kundenzufriedenheit und mehr Folgeaufträge.
- Geringeres Risiko: Ein Problem zu erkennen, bevor es eintritt – ob ein Kunde kurz vor der Abwanderung steht oder eine Sendung wahrscheinlich verspätet ankommt –, gibt einem Unternehmen die Möglichkeit, frühzeitig zu reagieren. Eine solche frühzeitige Warnung ist ohne KI-gestützte Prognosen schwer.
Prädiktive Segmente und KI-Analysen: So funktionieren sie zusammen
Prädiktive Segmente und KI-Analysen sind so konzipiert, dass sie ineinander übergehen.
Prädiktive Segmente nutzen alte und aktuelle Daten, um Kunden danach zu gruppieren,was sie wahrscheinlich als Nächstes tun werden: Wer ist bereit zum Kauf und wer könnte abwandern? KI-Analysen setzt dort an, untersucht, warum diese Muster auftreten, und empfiehlt, was du dagegen tun kannst, zum Beispiel eine Sendezeit anzupassen, ein Segment zu aktualisieren oder ein Angebot zu ändern, damit du die Entscheidung treffen und sie umsetzen kannst.
In Kombination verwandeln die beiden einen einzelnen Datenpunkt in eine vollwertige Entscheidung. Der eine macht auf die Gelegenheit aufmerksam; der andere erläutert sie und gibt Hinweise auf die nächsten Maßnahmen. Für Marketingfachleute, die mehrere Kanäle unter einen Hut bringen müssen, reduziert diese Kombination den Aufwand für die manuelle Datenanalyse, die früher Zwischeninstanz zwischen einer Vermutung und einer Maßnahme darstellte.
Geschäftsabläufe mit prädiktiven KI-Analysen optimieren
Egal, ob dein Team bereits auf prädiktive Analysen setzt oder gerade erst damit anfängt – der nächste Schritt besteht darin, KI einen größeren Teil der Arbeit übernehmen zu lassen. Prädiktive Segmente und KI-Analysen basieren auf derselben Idee: Kenne deine Zielgruppe bis ins kleinste Detail. Gemeinsam verwandeln sie verstreute Datenpunkte in Prognosen und Maßnahmen, die ein Marketingteam sofort umsetzen kann.
Mailchimp integriert diese Funktionen direkt in die Plattform, zusammen mit einer vollständigen Reihe von Marketingtools für E-Mail, Automatisierung und Kundensegmentierung. Ganz gleich, an welcher Stelle der Datenstrategie sich dein Unternehmen gerade befindet – Mailchimp bietet dir eine praktische Möglichkeit, prädiktive Analysen einzusetzen.