Prädiktive Analyse zur Förderung
einer verbesserten User Experience
Was ist eine prädiktive Analyse?
Die in der prädiktiven Analyse eingesetzte Technologie in Form von Algorithmen des maschinellen Lernens, Statistik und Data-Mining-Techniken hilft Like Reply bei der Entwicklung von Modellen und der Entwicklung von Trends in den gesammelten Daten.
Mit Hilfe der prädiktiven Analyse entwickelt das Like Reply-Team eine Positionierungsstrategie für das Unternehmen, die den Vorteil der Intuition und der Interpretation von Online- und Offline-Phänomenen bietet.
Multikanal- und zentraler Kundenfokus zur Vorhersage latenter Bedürfnisse
Im aktuellen Wettbewerbsumfeld erfordern die unterschiedlichen Multikanal- und Zentralisierungsschwerpunkte der Kunden neue Wege der Datennutzung, um die latenten Bedürfnisse der Kunden zu antizipieren.
Unternehmen, die über Tools zum Lesen und Interpretieren von Daten verfügen, werden bei der Bewältigung schwieriger Entscheidungen unterstützt und erzielen effizientere Ergebnisse: bei der Gewinnung und Bindung von Kunden und bei der Maximierung von Gewinnen.
Unsere Ziele
Empfehlungsdienste
Empfehlungsdienste werden mit dem Ziel entwickelt, die Interessen der Kunden vorherzusagen (was sie kaufen oder sich ansehen wollen) und ihnen konkrete Vorschläge zu machen. Dies geschieht mit Hilfe von Statistiken und Algorithmen des maschinellen Lernens mit dem Ziel der Gewinnmaximierung. Wenn ein Kunde ein Produkt kauft oder Interesse daran zeigt, empfiehlt das System automatisch ein Produkt oder eine Dienstleistung, die es für diesen Kunden als relevant erachtet. Empfehlungssysteme basieren beispielsweise auf den Konzepten des kollaborativen Filterns oder des inhaltsbasierten Filterns, d. h. der Möglichkeit, Vorschläge durch die Identifizierung ähnlicher Benutzer auf der Grundlage der gezeigten Interessen zu machen.
Ziel von Marketingkampagnen
Mit der prädiktiven Analyse werden digitale Marketingkampagnen so gestaltet, dass sie auf den Kunden ausgerichtet sind, indem die Werbung auf Segmente mit hohem Potenzial für den Nutzer eingegrenzt wird. Like Reply kann – entweder einem Interessenten oder einem bereits akquirierten Kunden – eine Kategorie zuweisen, die die Wahrscheinlichkeit einer Konvertierung auf der Grundlage mehrerer Faktoren angibt, die vom prädiktiven Algorithmus analysiert werden (Dauer der Sitzung, Anzahl der besuchten Seiten, Quelle des Traffics, Stadium des Fortschritts durch den Funnel, Wahl der Werbeaktion, CRM-Informationen, usw.). Durch die Erstellung eines effektiven Predictive Model für die Klassifizierung von Kunden auf der Grundlage der höchsten Konversionswahrscheinlichkeit kann das Team diese Segmente in die Tools exportieren, die Werbekampagnen ausliefern, und so den Return on Investment, die Rentabilität, die Konversionsrate und die Kundenzufriedenheit steigern.
Attribution zu Online- und Offline-Marketingkanälen
Die Attributionsanalyse in Bezug auf Gewinn und Konversion über Medienkanäle stößt bei traditionellen, deterministischen Modellen (insbesondere dem des „letzten Klicks“) an ihre Grenzen. Diese Modelle bieten nur sehr selten die Möglichkeit, den effektiven Beitrag zu analysieren, da die Konversionspfade der Nutzer in der Regel mehrere Stufen umfassen und verschiedene Phasen des Aufstiegs durch den Funnel beinhalten. Die Verwendung dieser Modelle kann manchmal zu einer kurzsichtigen Herangehensweise führen, die dazu neigt, Momente der Konversion auszuschließen, in denen Medienkanäle häufig eine bestimmte und nicht berücksichtigte Rolle spielen. Darüber hinaus berücksichtigen solche Modelle nicht die geräteübergreifende Erfahrung und die Auswirkungen traditioneller Marketingkanäle (Fernsehen, Presse, Radio usw.), die mit den digitalen Kanälen integriert sind. Daher bietet Like Reply einen strukturierten Ansatz für den Übergang von einem deterministischen Modell zu einem Predictive Model, um das Medienbudget zu optimieren und den Gewinn zu maximieren. Die Attributionsmethode basiert auf der Anwendung ausgefeilter Algorithmen auf die gesammelten Datensätze. Dabei wird den Marketing-Touchpoints, die effektiv zur Konversion beitragen, eine teilweise Konversionsgutschrift zugewiesen, unabhängig von ihrer Position innerhalb des Funnels.
Customer Lifetime Value
Der Customer Lifetime Value (LTV) ist ein Indikator, der auf einem Predictive Model basiert, das zeigt, wie lohnenswert es ist, eine Beziehung zu einem bestimmten Kunden über einen längeren Zeitraum aufrechtzuerhalten. Er gibt den Wert des zukünftigen Gewinns an, der erzielt werden kann, wenn die Beziehung zum Kunden aufrechterhalten wird. Es ist eine wichtige Kennzahl, die schwer zu berechnen ist, da sie verschiedene Variablen berücksichtigt, darunter die Costs of Customer Acquisition (CAC), die Kundenbindungsrate, die Abwanderungsrate, wiederholte Käufe usw. Der Customer Lifetime Valueermöglicht es, den Geschäftsverlauf zu überwachen und entsprechende strategische Entscheidungen zu treffen. In der Tat ist es für ein Unternehmen oft vorteilhafter, die eigenen Marketinganstrengungen auf bereits erworbene Kundensegmente zu konzentrieren, die langfristig profitabel sein können, als neue Kunden zu akquirieren, die es dem Unternehmen nur ermöglichen, kurz- oder mittelfristige Ziele zu erreichen.
Alarmsysteme
Personalisierung und Optimierung der Customer Journey
Nachdem das Unternehmen genügend Daten über die Handlungen seiner Kunden gesammelt hat, ermöglicht die prädiktive Analyse die Identifizierung ähnlicher Muster im Nutzerverhalten und erleichtert so die Personalisierung des Erlebnisses, sei es in Bezug auf die angebotenen Inhalte oder Änderungen an dem digitalen Interface, das dem Nutzer angezeigt wird.
Die prädiktive Analyse ergänzt die Techniken des CRO, der experimentellen Forschungsmethodik zur Optimierung der Konversionsrate digitaler Anwendungen, um eine weitere Ebene. Mittels prädiktiver Analyse wertet Like Reply alle Pfade aus, die von Nutzern auf einer digitalen Plattform durchlaufen werden, und identifiziert die Inhalte, die Nutzer am häufigsten besuchen, bevor sie eine bestimmte Konversion (z.B. Registrierung, Lead, Kauf) durchführen. Diese Art der Analyse wäre mit deskriptiven Analysewerkzeugen unmöglich, da die Möglichkeiten, Abläufe und Modi, durch die der Nutzer mit einer Plattform interagieren kann, vielfältig und im Voraus nur schwer vorhersehbar sind.
Lassen Sie uns gemeinsam Ihre digitale Landschaft umgestalten
Schöpfen Sie das volle Potenzial Ihrer digitalen Präsenz mit unseren fachkundigen Marketingstrategien aus, um Wachstum, Engagement und Konversion zu fördern. Setzen Sie sich noch heute mit uns in Verbindung, um Ihre Vision in Erfolg zu verwandeln.