Predictive Analytics

Predictive Analytics wird zu den Data Mining Methoden gezählt, obwohl sich die Vorhersage zukünftigen Verhaltens oder zukünftiger Trends bereits seit Langem mittels klassischer statistischer Prognoseverfahren berechnen liess.

Prognosemodelle helfen in jeder Phase des Kundenbindungszyklus dabei, die im Rahmen ihrer Marketingstrategie festgelegten Marketingsmassnahmen effizienter zu gestalten und die mehrdimensionalen Zusammenhänge besser zu verstehen:

  • Kundenakquise: Ermittlung Ihres Kundenpotenzials für die Neukundengewinnung
  • Kundenentwicklung: Intensivierung der Kundenbeziehung durch Cross- und Up-Selling
  • Kundenbindung: Ermittlung der Folgekaufwahrscheinlichkeiten und der Retention-Chancen
  • Kundenrückgewinnung: Reaktivierung von Kunden mit früher hohem Deckungsbeitrag
  • Reagiereranalyse: Marketing-Controlling, Effizienzsteigerung der Zielgruppenansprache und Verifikation der Kanalwahl

Data Mining, Scoringmodelle und multivariate Analysen geben Antworten auf Fragen nach den besten Kundenadressen, dem optimalen Mengengerüst oder dem adressatengerechten Produktangebot.
Prognosemodelle können auch in Ihre operativen CRM Prozesse integriert werden, damit mittels Trigger beim Auftreten von spezifischen Mustern in den Kundendaten automatische Aktivitäten ausgelöst werden, z.B. eine E-Mail verschickt wird. Unsere CRM Beratung unterstützt Sie gerne bei solchen Fragestellungen!

Der Kampagnenerfolg muss unbedingt kontrolliert werden. Reagiereranalysen liefern dabei einen immens wichtigen Input, z.B. zur Bewertung der Kanaleffizienz oder zur Auflagengrösse.

In der Kontinuität von Optimierung, Umsetzung und Reaktionsbewertung liegt das Erfolgsrezept der optimalen Kampagnengestaltung. Dieser Prozess kann durch Marketing Automatisation Lösungen stark unterstützt werden.