Was ist prädiktives B2B-Marketing: Ein vollständiger Leitfaden
Prädiktives B2B-Marketing nutzt Daten und Analysen, um vorherzusagen, bei welchen Kundenkonten die Wahrscheinlichkeit für Interaktion und Konversion am höchsten ist, damit Sie Ihre Zeit und Ressourcen auf die Bereiche konzentrieren können, in denen sie am wichtigsten sind.
In diesem Artikel zeige ich Ihnen, wie Sie sich durch das Rauschen hindurcharbeiten, Daten- und Integrationsherausforderungen überwinden und skalierbare prädiktive Marketingprogramme aufbauen, die echte Geschäftsergebnisse erzielen und Ihr Marketing intelligenter, schneller und effektiver machen.
Was ist prädiktives B2B-Marketing?
Prädiktives Marketing verwandelt Ihre historischen Daten in umsetzbare Erkenntnisse über das zukünftige Kundenverhalten. Da Sie prädiktives Marketing nutzen können, um einzuschätzen, welche Marketingstrategien wahrscheinlich erfolgreich sein werden, führt es zu kosteneffizienteren Kampagnen.
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So beschreibt Amit Bivas, ehemaliger VP für globales Marketing bei Optimove, während seiner Zeit im Unternehmen den täglichen Einsatz von prädiktivem Marketing:
In der Praxis könnte dies bedeuten, automatisch ein personalisiertes Angebot an Unternehmenskunden mit hoher Kaufabsicht auszulösen oder Ihre Werbeausgaben in Echtzeit auf Grundlage der vorhergesagten Konversionsraten anzupassen.
Prädiktives Marketing kann Ihnen außerdem dabei helfen, Fragen wie diese zu beantworten:
- Welche Kundenkonten konvertieren in den nächsten 30 Tagen wahrscheinlich am ehesten?
- 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 basiert das Ergebnis auf datengetriebenen Marketingentscheidungen statt auf Vermutungen – und Sie können Kundenbedürfnissen zuvorkommen, anstatt lediglich auf sie zu reagieren.
Warum sollten Sie prädiktives B2B-Marketing einsetzen?
Wenn Sie sich bei Marketingentscheidungen auf Ihr Bauchgefühl verlassen, lassen Sie wahrscheinlich Geld ungenutzt.
„In erster Linie ist Raten schlecht“, sagt Katie Robbert, CEO des Datenwissenschaftsunternehmens Trust Insights. „Wenn Sie Ihre eigenen Daten nicht für die Entscheidung nutzen, führen Sie wahrscheinlich eine Art unbewusste 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 mehr investieren, wann Sie weniger investieren, wann Sie Geld für Anzeigen ausgeben sollten und wann nicht. Das Schlimmste, was Sie tun können, ist, einfach überall Geld hineinzustecken und zu hoffen, dass etwas davon funktioniert, denn das geht nur selten gut aus.“
Die Zahlen bestätigen dies. Unternehmen, die prädiktives Marketing einsetzen, erzielen durch die Ansprache der richtigen Kunden mit den richtigen Angeboten zum richtigen Zeitpunkt eine um bis zu 500 % höhere Profitabilität – etwas, das mit traditionellen Marketingansätzen nicht möglich ist.
Zu den Vorteilen des prädiktiven Marketings gehören:
- Strategische Entscheidungsfindung: Nutzen Sie Datenanalysen für intelligentere, schnellere und strategischere Entscheidungen.
- Bessere Interessentenqualität: Identifizieren Sie Ihr ideales Kundenprofil mithilfe einer ausgefeilten Segmentierung.
- Relevante Personalisierung: Senden Sie auf Grundlage ihres Verhaltens zielgerichtete Nachrichten (und Angebote), die bei jeder Nutzerpersona wahrscheinlich eine Handlung auslösen.
- Effiziente Ressourcenverteilung: Richten Sie Ihre Marketingmaßnahmen am vorhergesagten ROI aus.
- Verbesserte Umsatzprognosen: Erstellen Sie genauere Prognosen, indem Sie Kaufsignale identifizieren und den Kundenlebenszeitwert vorhersagen.
4 gängige Anwendungen des prädiktiven B2B-Marketings
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 Hydrant als Beispiel: Durch den Einsatz prädiktiver KI zur frühzeitigen Erkennung gefährdeter Konten erzielte das Unternehmen eine 260 % höhere Konversionsrate und steigerte den Umsatz pro Kunden um 310 %.
Der Schlüssel liegt im Wechsel von reaktiven zu proaktiven Kundenbindungsstrategien. Wie Dr. Cristina Tran, Marketingberaterin, erklärt, kann prädiktive Analytik:
"…Unternehmen dabei helfen, die zugrunde liegenden Ursachen der Kundenabwanderung zu identifizieren und sie auf systemischer Ebene zu beheben. Durch die Analyse von Daten zu Kundeninteraktionen, Kaufhistorie, demografischen Merkmalen und sogar Daten aus der Überwachung sozialer Medien können Unternehmen Erkenntnisse darüber gewinnen, welche Faktoren am engsten mit der Kundenabwanderung verbunden sind. Dies kann ihnen helfen, konkrete Bereiche zu identifizieren, in denen sie sich verbessern müssen, etwa Kundenservice, Produktqualität, Preisgestaltung und Vertriebsinteraktionen."
Angenommen, Sie betreiben eine SaaS-App und möchten Kundenabwanderung frühzeitig erkennen. Sie können KI im App-Marketing und prädiktives Marketing nutzen, um Kundendaten aus verschiedenen Quellen wie CRM-Systemen, Nutzungskennzahlen und Support-Interaktionen zu analysieren.
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 eine einheitliche Übersicht zur Erfassung von Produktnutzung und Kundenzufriedenheit
- Richten Sie automatisierte Maßnahmen ein, die durch Risikoindikatoren ausgelöst werden
- Konzentrieren Sie Ihre Ressourcen zur Kundenbindung auf Konten mit dem höchsten Risiko
2. Nachfrageprognose
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, Lagerbestände zu optimieren und ihre Ressourcen entsprechend auszurichten.“
Durch die Kombination herkömmlicher Daten mit Echtzeit-Marktsignalen und Daten zur Kaufabsicht können Sie zukünftige Entwicklungen mit bemerkenswerter Präzision prognostizieren. Statworx, eine Beratung für Datenwissenschaft, entwickelte beispielsweise eine Prognosemaschine, 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:
- Kombinieren Sie eigene Daten mit Marktinformationen für einen umfassenderen Kontext (dabei kann KI für Wettbewerbsinformationen helfen)
- Entwickeln Sie mehrere Prognoseszenarien (konservativ, erwartet, offensiv)
- Planen Sie regelmäßige Prognoseüberprüfungen mit Vertriebs- und Produktteams ein, um die Vorhersagen zu validieren
3. Bewertung von Interessenten
Die herkömmliche Bewertung von Interessenten lässt Geld ungenutzt. Während grundlegende demografische und unternehmensbezogene Daten Ihnen möglicherweise verraten, wer Ihre Interessenten sind, zeigt die prädiktive Bewertung von Interessenten, welche davon tatsächlich kaufbereit sind.
Durch die Analyse Tausender Datenpunkte können prädiktive Modelle zur Bewertung von Interessenten die Qualität der Interessenten verbessern und Ihrem Marketingteam dabei 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 Bewertungssystems für Interessenten einen Anstieg der Verkaufschancen um 25 % sowie eine Steigerung der Abschlussraten um 20 %.
Sobald Sie ein zuverlässiges Lead-Scoring-System eingerichtet haben, können Sie noch einen Schritt weitergehen und individuelle Konversionsstrategien für jedes Lead-Segment entwickeln. Anstatt beispielsweise allen dieselben Anreize zu bieten, können Sie je nach Konversionsneigung der einzelnen Lead-Kohorte unterschiedliche Rabatte anbieten.
So sieht das in der Praxis aus:
Quelle: moengage
Profi-Tipps:
- Richten Sie Scoring-Modelle an den Auswirkungen auf den Umsatz aus, nicht nur an Aktivitäten
- Ergänzen Sie grundlegende demografische Daten um Verhaltens- und Absichtssignale
- Kalibrieren Sie Scoring-Systeme mithilfe von direktem Feedback Ihres Vertriebsteams
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, an welcher Stelle der Kaufreise sich jedes Konto 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 stellt die Personalisierungs-Engine für Inhalte die Produkte bereit, an denen jeder Besucher höchstwahrscheinlich interessiert ist. Das Ergebnis ist eine Steigerung um 73 % der Besucher-Konversionsrate von Gemini sowie ein Anstieg des Umsatzes pro Besucher um 128 %.
Profi-Tipps:
- Passen Sie die Kommunikation in Echtzeit anhand von Engagement-Signalen an
- Nutzen Sie maschinelles Lernen für intelligente Inhaltsempfehlungen
- Führen Sie kontinuierliche Experimente durch, um Personalisierungsstrategien zu optimieren
Empfohlene Lektüre: 7 Beispiele für prädiktive Analysen, die Ihren nächsten Schritt inspirieren
Best Practices für prädiktives B2B-Marketing
Der Erfolg prädiktiven Marketings hängt von vier zentralen Säulen ab: einer soliden Datenerfassung, regelkonformen Systemen, kontinuierlichen Tests und leistungsstarken Analysetools. So gehen Sie bei jeder dieser Säulen vor.
1. Qualitativ 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 Programms für prädiktives Marketing ein kompromissloser Fokus auf Datenqualität sein. Sie könnten eine unglaubliche 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 zählen außerdem konstante monatliche Aktivitäten, engagierte Reaktionen auf Benachrichtigungen, das Hinzufügen von Artikeln zum Warenkorb und eigenständige Preisrecherchen.
Ebenso wichtig sind die Risikoindikatoren, die auf bevorstehende Probleme hindeuten können. Achten Sie auf längere Phasen der Inaktivität, unregelmäßige Nutzungsmuster und das systematische Verwerfen von Benachrichtigungen. Weitere Warnsignale sind eine nachlassende Interaktion mit E-Mails und SMS, Abmeldungen von der Kommunikation, problematische Interaktionen mit dem Support und negatives Feedback.
Profi-Tipps:
- Schaffen Sie systematische Prozesse für die Datenerfassung über alle Kanäle hinweg
- Beziehen Sie Daten aus mehreren Quellen ein, darunter CRM-, Social-Media- und Absichtssignale
- Bringen Sie historische Muster mit Echtzeitsignalen in Einklang
2. Datenerfassungssysteme aufbauen, die Datenschutzvorschriften entsprechen
Vorschriften 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 sich auch in einer besseren Datenqualität niederschlagen, da Kunden möglicherweise eher bereit sind, Informationen zu teilen.)
Der Schlüssel zur Einhaltung von Datenschutzvorschriften 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 sensible Informationen erfassen und schützen, sowie regelmäßige Prüfungen durchführen.
Profi-Tipps:
- Dokumentieren Sie jeden Kontaktpunkt, an dem Kundendaten erfasst und gespeichert werden
- Führen Sie regelmäßige Prüfungen der Compliance durch und aktualisieren Sie die Prozesse, wenn sich die Vorschriften weiterentwickeln
- Implementieren Sie differenzierte Zugriffskontrollen für Daten und Verschlüsselung
3. Einen Test-und-Lern-Ansatz etablieren
In seinem Buch Prädiktive Analysen bringt der Autor Eric Siegel es unmissverständlich 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 ausgefeiltesten prädiktiven Modelle können sich im Laufe der Zeit verändern, wenn sich die Marktbedingungen ändern und das Kundenverhalten weiterentwickelt. Das bedeutet, dass eine Philosophie des „Testens und Lernens“ notwendig ist, damit Ihre prädiktiven Marketingprogramme effektiv bleiben.
Beginnen Sie damit, Ihre Vorhersagemodelle regelmäßig anhand aktueller Daten zu validieren, um sicherzustellen, dass ihre Genauigkeit nicht nachgelassen hat. Außerdem sollten Sie Leistungskennzahlen im Blick behalten, die darauf hinweisen, wann Ihre Modelle angepasst werden müssen.
Profi-Tipps:
- Planen Sie monatliche Validierungsprüfungen der Algorithmen anhand aktueller Konversionsdaten
- Verfolgen Sie Frühindikatoren, die auf eine Abweichung des Modells hindeuten könnten
- Legen Sie einen regelmäßigen Zeitplan für Modellaktualisierungen fest
4. Die besten Analysetools verwenden
Ihre Strategie für prädiktives Marketing ist nur so leistungsfähig wie die Tools, mit denen Sie sie umsetzen. 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 Marketing-Automatisierungstools und Ihrer Webanalyse abrufen. 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 Tools mit robusten Sicherheitsmaßnahmen und integrierter Compliance mit der DSGVO, dem CCPA und anderen Datenschutzvorschriften.
Ausführliche Empfehlungen zu Tools finden Sie in unserer Liste der besten Software für Marketinganalysen.
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Mit prädiktivem Marketing bessere Ergebnisse erzielen
Beim prädiktiven Marketing geht es nicht nur um bessere Prognosen—es geht darum, bessere Ergebnisse zu erzielen. Um noch einmal Katie Robbert zu zitieren: ein weiteres Mal:
"Das Ziel besteht nicht darin, Vorhersagen zu treffen; das Ziel besteht darin, das Verhalten zu ändern, um Ergebnisse zu verändern. Prädiktive Analysen sollen Sie in die richtige Richtung lenken, damit Sie eine stärker datenbasierte Entscheidung treffen, anstatt einfach zu raten."
Sie können prädiktives Marketing nutzen, um die Art und Weise, wie Sie mit Kunden interagieren, grundlegend zu verändern. Indem Sie über das „Bauchgefühl“ hinausgehen und proaktive, datenbasierte Strategien einsetzen, können Sie höhere Konversionsraten, tiefere Kundenbeziehungen und effizienteres Wachstum fördern.
Weitere Informationen zu prädiktivem Marketing finden Sie in unseren Leitfäden zu Trends bei Marketingsoftware und zu präskriptiven und prädiktiven Analysen. 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 speziell für Marketingverantwortliche zu erhalten.
