Was ist B2B Predictive Marketing: Ein umfassender Leitfaden
Proaktiv statt Reaktiv: Predictive Marketing nutzt Datenanalysen, um das Verhalten und die Bedürfnisse von Kunden vorherzusagen. So sind proaktive statt rein reaktive Marketingstrategien möglich.
Anwendungsbeispiele aus dem Alltag: Typische Einsatzbereiche sind Churn-Prävention, Bedarfsprognosen, prädiktives Lead-Scoring und personalisierte Inhalte.
Hochwertige Daten sind entscheidend: Um Predictive Marketing erfolgreich umzusetzen, sollten Sie Wert auf hochwertige Daten, regulatorische Konformität, kontinuierliches Testen und leistungsstarke Analysetools legen.
Predictive Marketing im B2B-Bereich kann zu bemerkenswerten Ergebnissen führen. Zum Beispiel wechselte Trend Micro zu einer auf prädiktiver Analytik basierenden ABM-Kampagne und verzeichnete eine Vervierfachung des Engagements neuer Accounts.
Doch Predictive Marketing ist nicht frei von Herausforderungen. Marketingverantwortliche kämpfen häufig mit komplexen Integrationen. Es kann außerdem schwierig sein, den ROI gegenüber Stakeholdern nachzuweisen. Eine weitere Hürde sind minderwertige Daten.
Selbst mit qualitativ hochwertigen Datensätzen werden nicht alle Erkenntnisse umsetzbar sein: Peter Shafer, VP of Sales and Marketing bei The Prosper Group, schätzt, dass „wahrscheinlich etwa 60% der [Daten] nur Lärm erzeugen und vielleicht 40% davon wirklich etwas Nützliches und Hilfreiches generieren.“
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In diesem Leitfaden zeigen wir Ihnen, wie Sie das Rauschen durchdringen und prädiktive B2B-Marketingprogramme entwickeln, die echte Geschäftsergebnisse liefern. Wir behandeln alles von der Auswahl der richtigen Tools bis zum Aufbau datengetriebener Prozesse, die mit Ihrem Unternehmen skalieren – alles mit dem Ziel, Ihre Marketingorganisation von reaktiv zu prädiktiv zu transformieren.
Was ist prädiktives Marketing im B2B?
Prädiktives Marketing wandelt Ihre bisherigen Daten in umsetzbare Einsichten über das zukünftige Kundenverhalten um. Da Sie mithilfe von prädiktivem Marketing abschätzen können, welche Marketingstrategien am erfolgversprechendsten sind, führt das zu kosteneffizienteren Kampagnen.
So beschreibt Amit Bivas, ehemaliger VP Global Marketing bei Optimove, den Einsatz von prädiktivem Marketing im Tagesgeschäft während seiner Zeit im Unternehmen:
In der Praxis könnte das bedeuten, dass beispielsweise ein personalisiertes Angebot automatisch an Unternehmenskunden mit hoher Kaufabsicht ausgespielt wird oder Ihr Werbebudget in Echtzeit anhand vorhergesagter Conversion-Raten angepasst wird.
Prädiktives Marketing hilft Ihnen auch, Antworten auf Fragen wie diese zu finden:
- Welche Accounts werden in den nächsten 30 Tagen mit hoher Wahrscheinlichkeit konvertieren?
- Welcher Preispunkt ist für jedes Marktsegment optimal?
- Welche Kunden zeigen bereits frühe Warnsignale für eine Abwanderung?
- Wo sollten wir unser Marketing-Budget einsetzen, um den maximalen ROI zu erzielen?
Nach Anwendung eines prädiktiven Marketing-Ansatzes werden Marketingentscheidungen durch Daten statt durch Bauchgefühl gesteuert – und Sie können Kundenbedürfnisse antizipieren, anstatt nur darauf zu reagieren.
Warum sollten Sie sich mit prädiktivem Marketing im B2B beschäftigen?
Wenn Sie sich bei Marketingentscheidungen auf Ihr Bauchgefühl verlassen, lassen Sie wahrscheinlich Geld auf dem Tisch liegen.
„Vor allem: Raten ist schlecht“, sagt Katie Robbert, CEO des Data-Science-Unternehmens Trust Insights. „Wenn Sie Ihre eigenen Daten nicht für die Entscheidungsfindung nutzen, schleichen sich höchstwahrscheinlich unbewusste Vorurteile ein.“
Ein weiteres typisches Problem klassischer Marketingmethoden sind verschwendete Ressourcen, berichtet Katie Robbert:
„Prädiktive Prognosen zeigen Ihnen, wo Sie Ihr Geld investieren sollten: wann Sie aufstocken, wann Sie reduzieren, wann Sie in Werbung investieren und wann nicht. Das Schlechteste, das man tun kann, ist, einfach alles gleichzeitig auszuprobieren und zu hoffen, dass etwas davon funktioniert – denn das klappt so gut wie nie.“
Zahlen belegen dies. Unternehmen, die prädiktives Marketing einsetzen, erzielen bis zu 500% höhere Rentabilität, indem sie die richtigen Kunden zur richtigen Zeit mit den passenden Angeboten ansprechen – etwas, das mit traditionellen Marketingansätzen nicht möglich ist.
Zu den Vorteilen von prädiktivem Marketing gehören:
- Strategische Entscheidungsfindung: Nutzen Sie Datenanalysen für klügere, schnellere und strategischere Entscheidungen.
- Bessere Lead-Qualität: Identifizieren Sie Ihr ideales Kundenprofil durch fortschrittliche Segmentierung.
- Sinnvolle Personalisierung: Versenden Sie zielgerichtete Nachrichten (und passende Angebote), die jede Nutzerpersona auf Grundlage ihres Verhaltens zur Handlung motivieren sollen.
- Effiziente Ressourcenallokation: Setzen Sie Marketingmaßnahmen basierend auf vorhergesagtem ROI ein.
- Verbesserte Umsatzprognosen: Erstellen Sie genauere Prognosen, indem Sie Kaufsignale erkennen und den Kundenlebenszeitwert vorhersagen.
4 Häufige Anwendungsfälle von Predictive Marketing im B2B-Bereich
Es gibt unzählige Möglichkeiten, Predictive Marketing anzuwenden – aber nicht alle lohnen sich. Hier sind vier bewährte Strategien.
1. Abwanderungsprävention
Kein SaaS-Unternehmen ist vor Kundenabwanderung gefeit, aber die erfolgreichsten erkennen gefährdete Kund:innen, bevor sie kündigen. Ein Beispiel ist Hydrant: Durch den Einsatz von prädiktiver KI zur frühzeitigen Erkennung gefährdeter Accounts erreichten sie eine um 260 % höhere Konversionsrate und steigerten den Umsatz pro Kunde um 310 %.
Der Schlüssel ist der Wechsel von reaktiven zu proaktiven Bindungsstrategien. Wie Dr. Cristina Tran, Marketingberaterin, erklärt, kann Predictive Analytics:
„…hilft Unternehmen, die zugrunde liegenden Ursachen der Kundenabwanderung zu identifizieren und diese auf systemischer Ebene anzugehen. Durch die Analyse von Daten zu Kundeninteraktionen, Kaufhistorie, Demografie und sogar Social-Listening-Daten erhalten Unternehmen Einblicke darin, welche Faktoren am engsten mit Abwanderung verbunden sind. So können sie gezielt Bereiche identifizieren, in denen Verbesserungen nötig sind, wie Kundenservice, Produktqualität, Preisgestaltung und Verkaufsinteraktionen.“
Nehmen wir beispielsweise an, Sie betreiben eine SaaS-App und möchten Abwanderung frühzeitig erkennen. Sie können KI im App-Marketing und Predictive Marketing nutzen, um Kundendaten aus verschiedenen Quellen wie CRM-Systemen, Nutzungsmetriken und Support-Interaktionen zu analysieren.
Darauf aufbauend können Sie eine Bindungskampagne konzipieren, die Kund:innen nach ihrer Abwanderungswahrscheinlichkeit segmentiert. Wie im folgenden Beispiel sollten Sie jeder prädiktiven Gruppe unterschiedliche Botschaften zukommen lassen:
Quelle: moengage
Profi-Tipps:
- Bauen Sie ein zentrales Dashboard zur Verfolgung von Produktnutzung und Kundengesundheit auf
- Richten Sie automatisierte Maßnahmen ein, die durch Risikosignale ausgelöst werden
- Konzentrieren Sie Ihre Bindungsressourcen auf die am stärksten gefährdeten Accounts
2. Nachfrageprognose
Predictive Marketing ist zwar keine Kristallkugel, ermöglicht Ihnen jedoch wichtige Ressourcenentscheidungen auf Basis von Nachfrageprognosen. „Predictive Analytics bedeutet, aus historischen Daten vorauszusehen, was in der Zukunft passieren wird“, erklärt Katie Robbert von Trust Insights. „Das erlaubt Unternehmen, Nachfrage vorherzusehen, Bestände zu optimieren und ihre Ressourcen entsprechend auszurichten.“
Durch die Verbindung klassischer Daten mit Echtzeit-Marktsignalen und Kaufinteressendaten können Sie zukünftige Entwicklungen mit hoher Präzision vorhersagen. So entwickelte das Data-Science-Beratungsunternehmen Statworx eine Prognose-Engine, die in der Lage ist, die Nachfrage für Tausende Produkte bis zu 24 Monate in die Zukunft zu schätzen. Das Modell steigerte zudem die Genauigkeit der Nachfrageprognosen um 10 %.
Profi-Tipps:
- Kombinieren Sie Erstanbieterdaten mit Marktinformationen für einen umfassenderen Kontext (hierbei kann KI in der Wettbewerbsanalyse helfen)
- Erstellen Sie mehrere Prognoseszenarien (konservativ, erwartet, aggressiv)
- Richten Sie regelmäßige Prognose-Reviews mit Vertriebs- und Produktteams ein, um Vorhersagen zu validieren
3. Lead-Scoring
Klassisches Lead-Scoring lässt oft Potenzial ungenutzt. Während grundlegende demografische und firmografische Daten Aufschluss darüber geben, wer Ihre Leads sind, zeigt das prädiktive Lead-Scoring, welche Leads tatsächlich kaufbereit sind.
Durch die Analyse von Tausenden von Datenpunkten können prädiktive Lead-Scoring-Modelle die Qualität von Leads verbessern und es Ihrem Marketingteam ermöglichen, sich auf die Accounts zu konzentrieren, die mit der höchsten Wahrscheinlichkeit abschließen. Beispielsweise verzeichnete der E-Mail-Marketing-Anbieter ActiveTrail nach der Einführung eines prädiktiven Lead-Scoring-Systems eine Steigerung der Chancen um 25 % und eine 20% höhere Abschlussrate.
Mit einem zuverlässigen Lead-Scoring-System können Sie noch einen Schritt weiter gehen und für jede Lead-Kategorie individuelle Konversionsstrategien entwickeln. Anstatt beispielsweise jedem das gleiche Angebot zu machen, bieten Sie verschiedene Rabatte je nach Konversionswahrscheinlichkeit der jeweiligen Lead-Gruppe an.
So sieht das in der Praxis aus:
Quelle: moengage
Profitipps:
- Scoring-Modelle mit Umsatzwirkung und nicht nur Aktivitäten verknüpfen
- Verhaltens- und Intent-Signale mit Basisdaten kombinieren
- Scoring-Systeme mithilfe von direktem Feedback des Vertriebsteams ausrichten
4. Content-Personalisierung
Generische Inhalte funktionieren im B2B-Bereich nicht mehr. Mit Content-Personalisierung können Sie mithilfe von prädiktiver Analytik genau erkennen, an welchem Punkt im Kaufprozess sich jedes Unternehmen befindet, vor welchen Herausforderungen es steht und welche Informationen es als Nächstes benötigt. So können Sie automatisch die passenden Inhalte zum passenden Zeitpunkt über den richtigen Kanal bereitstellen.
Beispielsweise nutzt Gemini Sound, eine E-Commerce-Marke, personalisiertes Marketing, um die Kaufabsicht anhand des Echtzeitverhaltens (und der Ähnlichkeiten mit bestehenden Kunden) vorherzusagen. Die Content-Personalisierungs-Engine präsentiert dann Produkte, für die sich jeder Besucher mit hoher Wahrscheinlichkeit interessiert. Das Ergebnis ist eine 73 %ige Steigerung der Besucherkonversionsrate und ein Anstieg des Umsatzes pro Besucher um 128 % bei Gemini.
Profitipps:
- Passen Sie Botschaften in Echtzeit anhand von Engagement-Signalen an
- Nutzen Sie maschinelles Lernen für intelligente Inhalts-Empfehlungen
- Führen Sie kontinuierliche Experimente durch, um Personalisierungsstrategien zu optimieren
Empfohlene Lektüre: 7 Beispiele für prädiktive Analytik, die Sie inspirieren werden
Best Practices für B2B Predictive Marketing
Der Erfolg von Predictive Marketing basiert auf vier wesentlichen Säulen: robuster Datenerhebung, konformen Systemen, kontinuierlichem Testen und leistungsstarken Analyse-Tools. So gehen Sie dabei vor.
1. Qualitativ hochwertige Daten sammeln
Ihre prädiktiven Modelle sind nur so gut wie die Daten, die sie antreiben. Deshalb sollte beim Aufbau eines Predictive Marketing-Programms die Datenqualität Ihre oberste Priorität sein. Es gibt eine riesige Menge an Daten, die Sie erfassen könnten – konzentrieren Sie sich auf die wichtigsten positiven und negativen Signale.
Auf der positiven Seite sollten Sie eine regelmäßige Interaktion mit Marketingkampagnen, häufige App- oder Webseitenbesuche und produktspezifische Suchanfragen überwachen. Zu den hoch bewerteten Verhaltensweisen zählen auch eine konstante monatliche Nutzung, rege Antwort auf Benachrichtigungen, Warenkorb-Ergänzungen und eigenständige Preisinformationen.
Ebenso wichtig sind Risikosignale, die auf mögliche zukünftige Probleme hinweisen können. Achten Sie auf längere Inaktivität, unregelmäßige Nutzungsmuster und systematisches Wegklicken von Benachrichtigungen. Weitere Warnsignale sind mangelndes Engagement bei E-Mails und SMS, Abmeldungen von Kommunikation, problematische Support-Anfragen und negatives Feedback.
Profitipps:
- Erstellen Sie systematische Prozesse zur Datenerfassung über alle Kanäle hinweg
- Integrieren Sie Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich CRM, sozialen Netzwerken und Intent-Signalen
- Verknüpfen Sie historische Muster mit Echtzeit-Signalen
2. Entwickeln Sie Datenerfassungssysteme, die den Datenschutzbestimmungen entsprechen
Regelungen wie DSGVO und CCPA haben die Anforderungen an die Datenerfassung erhöht. Die gute Nachricht: Unternehmen, die konform handeln, profitieren doppelt – sie vermeiden teure Compliance-Probleme und schaffen durch transparente Datenpraktiken Vertrauen bei den Kunden. (Dieses Vertrauen kann auch zu einer höheren Datenqualität führen, da Kunden eher bereit sind, Informationen zu teilen.)
Der Schlüssel zur Einhaltung der Datenschutzbestimmungen ist die Schaffung klarer Einwilligungsmechanismen, die genau erklären, wie Kundendaten genutzt werden. Ebenso müssen Sie Daten-Governance-Strukturen gestalten, die sensible Informationen nachverfolgen und schützen sowie regelmäßige Audits durchführen.
Profi-Tipps:
- Dokumentieren Sie jeden Berührungspunkt, an dem Kundendaten erhoben und gespeichert werden
- Führen Sie regelmäßige Compliance-Überprüfungen durch und passen Sie Prozesse an neue Vorschriften an
- Implementieren Sie detaillierte Zugriffsrechte und Verschlüsselung für Daten
3. Implementieren Sie einen Test-und-Learn-Ansatz
In seinem Buch Predictive Analytics bringt es der Autor Eric Siegel auf den Punkt:
„Sobald Sie ein Modell entwickelt haben, sollten Sie sich noch nicht auf die Schulter klopfen. Vorhersagen bringen nichts, wenn Sie keine Handlungen daraus ableiten. Es sind nur Gedanken, nur Ideen ... Der Schlüssel ist, Ihre Modelle kontinuierlich mit realen Ergebnissen zu testen und zu verbessern.“
Selbst die ausgefeiltesten Vorhersagemodelle können über die Zeit an Aussagekraft verlieren, da sich Marktbedingungen und Kundenverhalten verändern. Ein "Test-und-Learn“-Ansatz ist daher notwendig, um Ihre Predictive-Marketing-Programme wirksam zu halten.
Beginnen Sie damit, Ihre Prognosemodelle regelmäßig mit aktuellen Daten zu validieren, um sicherzustellen, dass ihre Genauigkeit nicht nachlässt. Außerdem sollten Sie Leistungskennzahlen überwachen, die anzeigen, wenn Anpassungen der Modelle erforderlich sind.
Profi-Tipps:
- Planen Sie monatliche Validierungen Ihrer Algorithmen anhand aktueller Konversionsdaten
- Beobachten Sie Frühindikatoren, die auf Modelldrift hinweisen könnten
- Legen Sie einen festen Rhythmus für Modell-Updates fest
4. Nutzen Sie die besten Analytics-Tools
Ihre Predictive-Marketing-Strategie ist nur so leistungsstark wie die Tools, mit denen Sie sie umsetzen. Achten Sie bei der Auswahl insbesondere auf folgende kritische Faktoren:
- Nahtlose Integration: Ihre Predictive-Plattform muss Daten reibungslos aus CRM, Marketing-Automatisierung und Web-Analytics beziehen können. Stellen Sie sicher, dass sie perfekt mit Ihrer bestehenden Martech-Landschaft zusammenarbeitet.
- Modellierungsfähigkeiten: Ihre Analytics-Plattform sollte historische Daten analysieren, künftige Verhaltensweisen genau prognostizieren sowie individuelle Modelle und Workflows erstellen können.
- Unternehmensgerechte Sicherheit und Compliance: Wählen Sie Tools mit umfassenden Sicherheitsfunktionen und integrierter Konformität zu DSGVO, CCPA und anderen Datenschutzbestimmungen.
Ausführliche Tool-Empfehlungen finden Sie in unserer Liste der besten Marketing-Intelligence-Software.
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Erzielen Sie bessere Ergebnisse mit Predictive Marketing
Predictive Marketing bedeutet nicht nur bessere Prognosen – es geht darum, bessere Ergebnisse zu erzielen. Um noch einmal Katie Robbert zu zitieren :
„Das Ziel ist nicht, vorherzusagen, sondern Verhaltensweisen zu verändern, um Ergebnisse zu verbessern. Predictive Analytics soll Ihnen den richtigen Weg zeigen, damit Sie eine datenbasierte Entscheidung treffen können statt nur zu raten.“
Mit Predictive Marketing können Sie die Art und Weise, wie Sie mit Ihren Kunden interagieren, grundlegend verändern. Indem Sie sich von „Bauchgefühl“ verabschieden und proaktive, datengetriebene Strategien nutzen, steigern Sie Konversionsraten, festigen Kundenbeziehungen und erreichen effizienteres Wachstum.
Weitere Informationen zum Predictive Marketing finden Sie in unseren Leitfäden zu Marketing-Software-Trends und prädiktiver vs. präskriptiver Analytik. Vergessen Sie außerdem nicht, den The CMO Club Newsletter zu abonnieren, um Markttrends immer einen Schritt voraus zu sein und weitere strategische Einblicke speziell für Marketingverantwortliche zu erhalten.
