Was ist prädiktives B2B-Marketing: Ein vollständiger Leitfaden
Proaktiv statt reaktiv: Prädiktives Marketing nutzt Datenanalysen, um Kundenverhalten und -bedürfnisse vorherzusagen, und ermöglicht dadurch proaktive statt reaktive Marketingstrategien.
Anwendungsfälle im Alltag: Zu den häufigsten Anwendungsfällen gehören die Vermeidung von Kundenabwanderung, die Nachfrageprognose, die prädiktive Lead-Bewertung und die Personalisierung von Inhalten.
Hochwertige Daten sind entscheidend: Um prädiktives Marketing erfolgreich umzusetzen, sollten Sie sich auf hochwertige Daten, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, kontinuierliche Tests und leistungsfähige Analysetools konzentrieren.
Prädiktives Marketing im B2B-Bereich kann zu bemerkenswerten Ergebnissen führen. So stellte Trend Micro auf eine durch prädiktive Analysen unterstützte ABM-Kampagne um und verzeichnete eine Vervierfachung des Engagements neuer Accounts.
Prädiktives Marketing ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Marketingverantwortliche haben häufig Schwierigkeiten mit komplexen Integrationen. Auch der Nachweis des ROI gegenüber Stakeholdern kann schwierig sein. Eine weitere Hürde sind Daten von geringer Qualität.
Selbst bei hochwertigen Datensätzen sind nicht alle Ihre Erkenntnisse umsetzbar: Peter Shafer, VP für Vertrieb und Marketing bei The Prosper Group, schätzt, dass „wahrscheinlich etwa 60 % der [Daten] Rauschen erzeugen und vielleicht 40 % tatsächlich etwas generieren, das wirklich nützlich und hilfreich ist.“
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Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie das Rauschen durchdringen und prädiktive B2B-Marketingprogramme entwickeln, die echte Geschäftsergebnisse erzielen. Wir behandeln alles – von der Auswahl der richtigen Tools bis zum Aufbau datengestützter Prozesse, die mit Ihrem Unternehmen skalieren – und konzentrieren uns dabei darauf, Ihnen zu helfen, Ihre Marketingorganisation von reaktiv zu prädiktiv zu transformieren.
Was ist prädiktives B2B-Marketing?
Prädiktives Marketing verwandelt Ihre historischen Daten in umsetzbare Erkenntnisse über das künftige Kundenverhalten. Da Sie mit prädiktivem Marketing einschätzen können, welche Marketingstrategien wahrscheinlich am erfolgreichsten sind, führt es zu kosteneffizienteren Kampagnen.
So beschreibt Amit Bivas, ehemaliger VP of Global Marketing bei Optimove, den Einsatz von prädiktivem Marketing im Arbeitsalltag während seiner Zeit im Unternehmen:
In der Praxis könnte dies bedeuten, automatisch ein personalisiertes Angebot an Unternehmenskonten mit hoher Kaufabsicht auszulösen oder Ihre Werbeausgaben in Echtzeit anhand der prognostizierten Konversionsraten anzupassen.
Prädiktives Marketing kann Ihnen auch dabei helfen, Fragen zu beantworten wie:
- Welche Accounts werden in den nächsten 30 Tagen am wahrscheinlichsten konvertieren?
- Welcher Preis ist für jedes Marktsegment optimal?
- Welche Kunden zeigen erste Warnsignale für eine Abwanderung?
- Wo sollten wir unser Marketingbudget einsetzen, um den maximalen ROI zu erzielen?
Nach der Anwendung eines prädiktiven Marketingansatzes werden Marketingentscheidungen letztlich von Daten und nicht von Vermutungen bestimmt – und Sie können Kundenbedürfnissen zuvorkommen, statt lediglich auf sie zu reagieren.
Warum prädiktives B2B-Marketing einsetzen?
Wenn Sie sich bei Marketingentscheidungen auf Ihr Bauchgefühl verlassen, entgeht Ihnen wahrscheinlich Umsatz.
„Zuallererst ist Raten schlecht“, sagt Katie Robbert, CEO des Datenwissenschaftsunternehmens Trust Insights. „Wenn Sie Ihre eigenen Daten nicht für die Entscheidung nutzen, führen Sie wahrscheinlich irgendeine Form unbewusster Verzerrung ein.“
Ein weiteres häufiges Problem des traditionellen Marketings sind verschwendete Ressourcen, sagt Katie Robbert:
„Prädiktive Prognosen sagen Ihnen, wofür Sie Ihr Geld ausgeben sollten: wann Sie aufstocken, wann Sie reduzieren, wann Sie Geld für Anzeigen ausgeben und wann nicht. Das Schlimmste, was Sie tun können, ist, einfach überall Geld hineinzustecken und zu hoffen, dass etwas davon Wirkung zeigt, denn das funktioniert nur äußerst selten.“
Die Zahlen bestätigen das. Unternehmen, die prädiktives Marketing einsetzen, erzielen durch die Ansprache der richtigen Kunden mit den richtigen Angeboten zum richtigen Zeitpunkt eine bis zu 500 % höhere Rentabilität – etwas, das mit traditionellen Marketingansätzen nicht möglich ist.
Zu den Vorteilen des prädiktiven Marketings gehören:
- Strategische Entscheidungsfindung: Nutzen Sie Datenanalysen für klügere, schnellere und strategischere Entscheidungen.
- Bessere Lead-Qualität: Ermitteln Sie Ihr ideales Kundenprofil mithilfe einer ausgefeilten Segmentierung.
- Bedeutungsvolle Personalisierung: Senden Sie auf jede Nutzerpersona zugeschnittene Nachrichten (und Angebote), die auf Grundlage ihres Verhaltens wahrscheinlich zu einer Handlung anregen.
- Effiziente Ressourcenverteilung: Verteilen Sie Marketingmaßnahmen auf Grundlage des prognostizierten ROI.
- Verbesserte Umsatzprognosen: Erstellen Sie genauere Prognosen, indem Sie Kaufsignale erkennen und den Kundenlebenszeitwert vorhersagen.
4 gängige Anwendungen für prädiktives B2B-Marketing
Es gibt unzählige Möglichkeiten, prädiktives Marketing einzusetzen, aber nicht alle sind Ihre Zeit wert. Hier sind vier bewährte Ansätze.
1. Vermeidung von Kundenabwanderung
Kein SaaS-Unternehmen ist vor Kundenabwanderung gefeit, aber die erfolgreichsten Unternehmen erkennen sie, bevor sie eintritt. Nehmen wir zum Beispiel Hydrant: Durch den Einsatz von prädiktiver KI zur frühzeitigen Erkennung gefährdeter Konten erzielte das Unternehmen eine um 260 % höhere Konversionsrate und steigerte den Umsatz pro Kunde um 310 %.
Der Schlüssel liegt im Wechsel von reaktiven zu proaktiven Kundenbindungsstrategien. Wie Dr. Cristina Tran, eine Marketingberaterin, erklärt, kann prädiktive Analytik:
"…Unternehmen dabei helfen, die zugrunde liegenden Ursachen der Kundenabwanderung zu erkennen und sie auf systemischer Ebene zu beheben. Durch die Analyse von Daten zu Kundeninteraktionen, Kaufhistorie, demografischen Merkmalen und sogar Daten aus dem Social-Media-Monitoring können Unternehmen Erkenntnisse darüber gewinnen, welche Faktoren am engsten mit der Kundenabwanderung zusammenhängen. Dies kann ihnen helfen, konkrete Bereiche zu identifizieren, in denen sie sich verbessern müssen, beispielsweise Kundenservice, Produktqualität, Preisgestaltung und Verkaufsinteraktionen."
Nehmen wir zum Beispiel an, Sie betreiben eine SaaS-App und möchten Kundenabwanderung frühzeitig erkennen. Sie können KI im App-Marketing und prädiktives Marketing einsetzen, um Kundendaten aus verschiedenen Datenquellen zu analysieren, etwa aus CRM-Systemen, Nutzungsmetriken und Support-Interaktionen.
Anschließend können Sie eine Kundenbindungskampagne entwickeln, die Kunden nach ihrer Abwanderungswahrscheinlichkeit segmentiert. Wie im folgenden Beispiel sollten Sie jedem prädiktiven Segment unterschiedliche Botschaften anbieten:
Quelle: moengage
Profi-Tipps:
- Erstellen Sie ein einheitliches Dashboard zur Erfassung von Produktnutzung und Kundenzufriedenheit
- Richten Sie automatisierte Maßnahmen ein, die durch Risikokennzahlen ausgelöst werden
- Konzentrieren Sie Kundenbindungsressourcen auf die Konten mit dem höchsten Risiko
2. Nachfrageprognosen
Prädiktives Marketing ist zwar keine Kristallkugel, kann Ihnen aber dabei helfen, wichtige Entscheidungen zur Ressourcenverteilung auf Grundlage von Nachfrageprognosen zu treffen. „Bei prädiktiver Analytik geht es darum, auf Basis historischer Daten zu verstehen, was in Zukunft geschehen wird“, erklärt Katie Robbert von Trust Insights. „Sie ermöglicht es Unternehmen, die Nachfrage vorherzusehen, Bestände zu optimieren und ihre Ressourcen entsprechend auszurichten.“
Durch die Kombination traditioneller Daten mit Echtzeit-Marktindikatoren und Daten zur Kaufabsicht können Sie zukünftige Entwicklungen mit bemerkenswerter Präzision prognostizieren. So entwickelte Statworx, eine Beratung für Datenwissenschaft, eine Prognose-Engine, die in der Lage ist, die Nachfrage nach Tausenden von Produkten bis zu 24 Monate im Voraus zu schätzen. Das Modell erhöhte außerdem die Genauigkeit der Nachfrageprognosen um 10 %.
Profi-Tipps:
- Daten aus erster Hand mit Marktinformationen kombinieren, um einen umfassenderen Kontext zu erhalten (dabei kann KI in der Wettbewerbsanalyse helfen)
- Mehrere Prognoseszenarien entwickeln (konservativ, erwartet, aggressiv)
- Regelmäßige Prognoseüberprüfungen mit Vertriebs- und Produktteams einrichten, um Vorhersagen zu validieren
3. Lead-Bewertung
Bei der herkömmlichen Lead-Bewertung bleibt Umsatzpotenzial ungenutzt. Während grundlegende demografische und firmografische Daten Aufschluss darüber geben können, wer Ihre Leads sind, zeigt die prädiktive Lead-Bewertung, welche davon tatsächlich kaufbereit sind.
Durch die Analyse Tausender Datenpunkte können prädiktive Lead-Bewertungsmodelle die Qualität der Leads verbessern und gleichzeitig Ihrem Marketingteam helfen, sich auf die Konten zu konzentrieren, bei denen ein Abschluss am wahrscheinlichsten ist. ActiveTrail, ein Anbieter von E-Mail-Marketing, verzeichnete beispielsweise nach der Einführung eines prädiktiven Lead-Bewertungssystems einen Anstieg der Geschäftsabschlussquote um 20 % sowie 25 % mehr Verkaufschancen.
Sobald Sie ein zuverlässiges Lead-Bewertungssystem eingerichtet haben, können Sie noch einen Schritt weitergehen und individuelle Konversionsstrategien für jedes Lead-Segment entwickeln. Anstatt beispielsweise allen dieselben Anreize anzubieten, können Sie je nach Konversionsneigung der jeweiligen Lead-Kohorte unterschiedliche Rabatte gewähren.
In der Praxis sieht das so aus:
Quelle: moengage
Profi-Tipps:
- Bewertungsmodelle an den Umsatzauswirkungen und nicht nur an Aktivitäten ausrichten
- Verhaltens- und Absichtssignale zusätzlich zu grundlegenden demografischen Daten einbeziehen
- Bewertungssysteme mithilfe direkten Feedbacks Ihres Vertriebsteams kalibrieren
4. Personalisierung von Inhalten
Generische Inhalte reichen im B2B-Bereich nicht mehr aus. Mit der Personalisierung von Inhalten können Sie prädiktive Analysen nutzen, um genau zu verstehen, wo sich jedes Konto auf seiner Kaufreise befindet, welchen Herausforderungen es gegenübersteht und welche Informationen es als Nächstes benötigt. Anschließend können Sie automatisch die richtigen Inhalte über den richtigen Kanal zum richtigen Zeitpunkt bereitstellen.
Gemini Sound, eine E-Commerce-Marke, nutzt beispielsweise personalisiertes Marketing, um die Kaufabsicht anhand des Echtzeitverhaltens (und anhand von Ähnlichkeiten mit aktuellen Kunden) vorherzusagen. Anschließend präsentiert die Personalisierungs-Engine des Unternehmens jedem Besucher Produkte, für die er sich am wahrscheinlichsten interessiert. Das Ergebnis ist ein Anstieg der Besucher-Konversionsrate von Gemini um 73 % sowie eine Steigerung des Umsatzes pro Besucher um 128 %.
Profi-Tipps:
- Nachrichten in Echtzeit auf Grundlage von Engagement-Signalen anpassen
- Maschinelles Lernen für intelligente Inhaltsempfehlungen einsetzen
- Kontinuierliche Experimente durchführen, um Personalisierungsstrategien zu optimieren
Empfohlene Lektüre: 7 Beispiele für prädiktive Analysen als Inspiration für Ihren nächsten Schritt
Bewährte Verfahren für prädiktives B2B-Marketing
Der Erfolg prädiktiven Marketings hängt von vier zentralen Säulen ab: einer soliden Datenerfassung, konformen Systemen, kontinuierlichen Tests und leistungsstarken Analysetools. So gehen Sie bei jeder dieser Säulen vor.
1. Hochwertige Daten erfassen
Ihre prädiktiven Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren. Deshalb sollte Ihr erstes Ziel beim Aufbau eines prädiktiven Marketingprogramms ein kompromissloser Fokus auf Datenqualität sein. Sie könnten eine enorme Menge an Daten erfassen, daher müssen Sie sich auf die wichtigsten positiven und negativen Signale konzentrieren.
Auf der positiven Seite sollten Sie regelmäßige Interaktionen mit Marketingkampagnen, häufige Besuche in der App oder auf der Website sowie produktspezifische Suchanfragen beobachten. Zu den wertvollen Verhaltensweisen gehören außerdem konstante monatliche Aktivitäten, engagierte Reaktionen auf Benachrichtigungen, das Hinzufügen von Artikeln zum Warenkorb und eigenständige Preisrecherchen.
Ebenso wichtig sind die Risikindikatoren, die auf bevorstehende Probleme hindeuten können. Achten Sie auf längere Phasen der Inaktivität, unregelmäßige Nutzungsmuster und das systematische Wegklicken von Benachrichtigungen. Weitere Warnsignale sind nachlassendes Engagement bei E-Mails und SMS, Abmeldungen von der Kommunikation, problematische Interaktionen mit dem Support und negatives Feedback.
Profi-Tipps:
- Systematische Prozesse für die Datenerfassung über alle Kanäle hinweg erstellen
- Daten aus mehreren Quellen zusammenführen, einschließlich CRM-, Social-Media- und Absichtssignalen
- Historische Muster mit Echtzeitsignalen abgleichen
2. Datenerfassungssysteme entwickeln, die den Datenschutzbestimmungen entsprechen
Bestimmungen wie die DSGVO und der CCPA haben die Anforderungen an die Datenerfassung erhöht. Die gute Nachricht ist, dass konforme Unternehmen doppelt profitieren: Sie vermeiden kostspielige Compliance-Probleme und bauen gleichzeitig durch transparente Datenpraktiken Vertrauen bei ihren Kunden auf. (Dieses Vertrauen kann auch zu einer besseren Datenqualität beitragen, da Kunden möglicherweise eher bereit sind, Informationen zu teilen.)
Der Schlüssel zur Einhaltung von Datenschutzbestimmungen besteht darin, klare Einwilligungsmechanismen zu schaffen, die häufig über Plattformen zur Einwilligungsverwaltung verwaltet werden und genau erklären, wie Kundendaten verwendet werden. Außerdem müssen Sie Rahmenwerke für die Daten-Governance entwickeln, die vertrauliche Informationen erfassen und schützen, sowie regelmäßige Prüfungen durchführen.
Profi-Tipps:
- Jeden Kontaktpunkt dokumentieren, an dem Kundendaten erfasst und gespeichert werden
- Regelmäßige Compliance-Prüfungen durchführen und Prozesse aktualisieren, wenn sich Bestimmungen weiterentwickeln
- Granulare Zugriffskontrollen für Daten und Verschlüsselung implementieren
3. Einen Test-und-Lern-Ansatz etablieren
In seinem Buch Prädiktive Analysen bringt es der Autor Eric Siegel unverblümt auf den Punkt:
„Sobald Sie ein Modell entwickelt haben, sollten Sie sich noch nicht selbst auf die Schulter klopfen. Vorhersagen helfen nicht, wenn Sie nichts mit ihnen anfangen. Sie sind nur Gedanken, nur Ideen ... Der Schlüssel liegt darin, Ihre Modelle kontinuierlich anhand von Ergebnissen aus der realen Welt zu testen und zu verfeinern.“
Selbst die fortschrittlichsten prädiktiven Modelle können sich im Laufe der Zeit verändern, wenn sich die Marktbedingungen wandeln und sich das Kundenverhalten weiterentwickelt. Das bedeutet, dass eine Philosophie des „Testens und Lernens“ notwendig ist, um die Wirksamkeit Ihrer Programme für prädiktives Marketing aufrechtzuerhalten.
Beginnen Sie damit, Ihre Vorhersagemodelle regelmäßig anhand aktueller Daten zu validieren, um sicherzustellen, dass ihre Genauigkeit nicht nachgelassen hat. Außerdem sollten Sie Leistungskennzahlen im Auge behalten, die signalisieren, wann Ihre Modelle angepasst werden müssen.
Profi-Tipps:
- Monatliche Prüfungen zur Algorithmusvalidierung anhand aktueller Konversionsdaten einplanen
- Frühindikatoren verfolgen, die auf eine Veränderung des Modells hindeuten könnten
- Einen regelmäßigen Zeitplan für Modellaktualisierungen festlegen
4. Die besten Analysewerkzeuge verwenden
Die Leistungsfähigkeit Ihrer Strategie für prädiktives Marketing hängt maßgeblich von den Werkzeugen ab, die Sie zu ihrer Umsetzung einsetzen. Achten Sie bei der Bewertung der Optionen auf diese entscheidenden Faktoren:
- Nahtlose Integration: Ihre Plattform für prädiktive Analysen muss Daten nahtlos aus Ihrem CRM, Ihren Marketingautomatisierungswerkzeugen und Ihren Webanalysewerkzeugen abrufen können. Stellen Sie sicher, dass sie reibungslos mit Ihrem bestehenden Marketing-Technologie-Stack funktioniert.
- Modellierungsfunktionen: Stellen Sie sicher, dass Ihre Analyseplattform historische Daten analysieren, zukünftiges Verhalten präzise prognostizieren sowie benutzerdefinierte Modelle und Workflows erstellen kann.
- Sicherheit und Compliance auf Unternehmensniveau: Wählen Sie Werkzeuge mit robusten Sicherheitsmaßnahmen und integrierter Konformität mit DSGVO, CCPA und anderen Datenschutzbestimmungen.
Ausführliche Empfehlungen zu Werkzeugen finden Sie in unserer Liste der besten Software für Marketing-Intelligenz.
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Bessere Ergebnisse mit prädiktivem Marketing erzielen
Beim prädiktiven Marketing geht es nicht nur um bessere Prognosen, sondern darum, bessere Ergebnisse zu erzielen. Um Katie Robbert noch einmal zu zitieren:
„Das Ziel ist nicht, Vorhersagen zu treffen; das Ziel ist, das Verhalten zu ändern, um Ergebnisse zu verändern. Prädiktive Analysen sollen Ihnen dabei helfen, die richtige Richtung einzuschlagen und eine stärker datenbasierte Entscheidung zu treffen, anstatt einfach zu raten.“
Mit prädiktivem Marketing können Sie grundlegend verändern, wie Sie mit Ihren Kunden interagieren. Indem Sie über bloße „Bauchgefühle“ hinausgehen und proaktive, datenbasierte Strategien einsetzen, können Sie höhere Konversionsraten, tiefere Kundenbeziehungen und effizienteres Wachstum fördern.
Weitere Informationen zum prädiktiven Marketing finden Sie in unseren Leitfäden zu Trends bei Marketingsoftware und zu präskriptiver und prädiktiver Analytik. Vergessen Sie außerdem nicht, den Newsletter von The CMO Club zu abonnieren, um den Markttrends immer einen Schritt voraus zu sein und weitere strategische Einblicke für Marketingverantwortliche zu erhalten.
