Heutzutage wird digitales Marketing immer mehr von künstlicher Intelligenz (KI) getrieben. Dank der KI hat das Marketing die Personalisierung von Inhalten und Werbung auf ein völlig neues Niveau gebracht. Darüber hinaus halfen KI-Technologien, die Praxis der Marketinganalyse zu verbessern.
Das Verständnis von Marketinganalysen ist von entscheidender Bedeutung, da diese Daten Marketingfachleuten dabei helfen, die Marketingleistung zu messen, zu verwalten und zu analysieren, um deren Wirksamkeit zu maximieren und den Return on Investment (ROI) zu optimieren. Infolgedessen ermöglicht die Marketinganalyse den Marketingfachleuten, effizienter zu sein. Dieser Prozess kann jedoch durch den Einsatz KI noch verstärkt werden.
Was sind die wichtigsten Trends für Marketinganalysen?
KI-Marketing-Tools für verschiedene Marketing-Disziplinen wie z. B. Content Curation, E-Mail-Marketing oder die Generierung von Inhalten, haben sich bereits „ zu KI gewandt“. Dies hat es Marketingfachleuten ermöglicht, ihren Arbeitsalltag effizienter zu gestalten, da sie sich nicht mehr auf repetitive Aufgaben konzentrieren müssen, wie z. B. Berichterstattung, Leistungsüberwachung oder Organisation und Analyse von Marketingdaten.
Auch die Analytik im Marketing hat sich im Laufe der Jahre verändert, insbesondere durch die Einführung von prädiktiven Analytikmethoden in der digitalen Marketingwelt. Mithilfe vorausschauender Analytik können Marketingfachleute Trends erkennen und Einschätzungen über die voraussichtliche Leistung ihrer Marketingkampagnen erhalten. Diese Informationen können für Marketingfachleute von großem Nutzen sein, da ihre Bemühungen nicht umsonst sind. Sie erhalten die Möglichkeit, notwendige Änderungen vorzunehmen, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass das gesetzte Ziel für eine Marketingkampagne rechtzeitig erreicht wird.
Historische Daten sind der Schlüssel der prädiktiven Analytik
Die Algorithmen der prädiktiven Analytik basieren auf historischen Daten, welche von verschiedenen Marketingkanälen und -instrumenten bezogen werden . Diese Daten sind von hoher Bedeutung, um hochwertige Algorithmen zu erzeugen und qualitativ hochwertige Vorhersagen zu erhalten. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie der Algorithmus implementiert wird und welche Methoden verwendet werden können.
Entweder durch ausgefeilte künstliche Intelligenz-Modelle wie Deep Learning, oder mithilfe einfacheren Bayes’schen Funktionen. Die Qualität der Endresultate hängt stark von den Daten und der Auswahl des besten Modells ab. Wir geben Ihnen hier einen kurzen Einblick in die allgemeinen Schritte, welche dafür erforderlich sind:
Der Prozess zur Implementierung der prädiktiven Analytik:
1. Datenerfassung und Reinigung
Zuerst müssen die historischen Daten gesammelt werden. Die meisten Daten, die in der prädiktiven Analytik verwendet werden, basieren auf Zeit, also bestimmte Zahlen, die im Laufe der Zeit auftreten. Diese sind auch als „Zeitreihen“ bekannt. In diesem Schritt muss sichergestellt werden, dass wir alle Daten an einem Ort erfassen und diese entsprechend reinigen.
2. Transformation und Auswahl
Im zweiten Schritt werden alle verschiedenen Zeitreihen in dasselbe Format transformiert, bevor im Anschluss die sinnvollen Zeitreihen ausgewählt und schließlich kombiniert werden. Es ist sinnvoll, mehrere Zahlen miteinander zu kombinieren, um einen bestimmten Wert vorherzusagen. Dieser Zwischenschritt wird als Multi-Varianten-Vorhersage bezeichnet und ermöglicht es uns meistens, die Qualität der Vorhersagen zu verbessern.
3. Modellauswahl und Training
Anschließend wählen wir das beste Modell für unsere prädiktive Analyse aus. Dies variiert stark von Fall zu Fall und hängt davon ab, wie Ihre Daten „aussehen“. Bei nexoya ermitteln wir automatisch das Muster Ihrer Zeitreihen und wählen das beste Modell für Sie aus, was von der Messung selbst (z. B. ob Mails oder Eindrücke auf Ihrem Blog geöffnet wurden) sowie verschiedenen anderen Faktoren abhängt.
4. Optimierung
Zum Schluss messen wir die Qualität unserer Vorhersage und beginnen den Algorithmus stetig zu verbessern oder das Modell bei Bedarf anzupassen oder zu ändern.
Um weitere Informationen zur Datenaufbereitung und zum Aufbau eines KI-Modells zu erhalten, lesen Sie unsere vorherigen Blogposts „Der Prozess des Aufbaus eines KI-Modells“ und „Erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten in nur 5 einfachen Schritten für KI vorbereiten können“.
Warum möchten Marketingfachleute predictive analytics einsetzen?
Marketingfachleute haben Zugriff auf eine enorme Menge historischer Daten. Erfahrene Marketingfachleute möchten alle verfügbaren Daten verstehen und diese zu ihrem Vorteil nutzen, um das Beste aus ihnen machen. Dies beinhaltet Einsicht in zukünftige Entwicklungen und Trends ihrer Marketingbemühungen und -kanäle zu erhalten.
Mit der Unterstützung von prädiktiver Analytik können Marketingfachleute besser verstehen, welche Kanäle funktionieren und wie sich ihre Zahlen entwickeln. Dies ermöglicht es ihnen, die Bedürfnisse ihrer Kunden sowie ihr digitales Verhalten im Voraus zu verstehen.
Die Vorteile der prädiktiven Analytik im Marketing (Infografik)
Nachfolgend finden Sie eine Infografik mit den Vorteilen der predictive analytics im Marketing:
Mithilfe von predictive analytics können Marketingfachleute ganz offensichtlich sehr profitieren und ihre Entscheidungen auf Argumente stützen, welche wiederum auf Daten basieren. Nexoya bietet predictive analytics für digitale Marketingfachleute, welche mithilfe von nexoya Marketingkampagnen optimieren und Trends der wichtigsten KPIs frühzeitig identifizieren können.
Infografik – Predictive analytics in Marketing(Text version)
Verbesserte Marketingleistung dank erhöhter datengetriebener Entscheidungen (anstatt einem Bauchgefühl)
2. Bessere Planung des Marketingbudgets
3. Optimierte/Bessere Kampagnen und ausführende CPC-Modelle
4. Erhalt von mehr Leads aufgrund von Kanaloptimierungen
5. Erhöhte Kundeninformationen
6. Konkretere Customer Lifetime Value
7. Konkreter, personalisierter Inhalt
8. Prognostizierte Abwanderung
Wie man predictive analytics für eine bessere Marketing-Performance einsetzt
Die predictive analytics wird nach und nach in den Marketing Alltag übernommen, und viele Unternehmen verzeichnen bereits positive Ergebnisse.
Wir haben eine Liste der beliebtesten Predictive Analytics-Anwendungen erstellt, welche eine bessere Marketingleistung gewährleisten.
Digitale Marketer können von Predictive Analytics profitieren, indem sie sie in den folgenden Marketingprozessen anwenden:
Dank Predictive Analytics können Marketer ihre Zielgruppe und deren Verhalten auf der Grundlage der Analyse historischer Daten besser verstehen. Dies bringt die Personalisierung auf die nächste Stufe und gewährleistet eine effektivere Kommunikationsstrategie mit potenziellen und bestehenden Kunden. Infolgedessen verbessert es die Kundenakquisitions- und Kundenbindungsprozesse.
Marketingexperten können die predictive analytics zur Optimierung ihrer Marketingbudgets für eine effizientere Leistung nutzen. Werfen Sie einen Blick auf die Fallstudie, in der die Budgetzuweisung auf der Grundlage prädiktiver Analysen die Konversionsrate um 70 % verbesserte.
Effizienterer Kundenakquiseprozess
Dank Predictive Analytics können digitale Vermarkter ihren Kundenakquiseprozess verbessern, da potenzielle Kunden beispielsweise auf der Grundlage von Benchmark-Daten oder Open-Source-Daten erreicht werden können. Lesen Sie hier mehr über Kundenakquise mit Predictive Analytics.
Mit Predictive Analytics können Sie unvorhersehbare Ereignisse in Ihren Daten in einer frühen Phase erkennen und sofort reagieren. Beispielsweise kann ein Marketer sehen, dass die CTR für eine bestimmte Landing Page gestiegen ist, was im Allgemeinen ein gutes Zeichen ist.
Nichtsdestotrotz war auch die Absprungrate für dieselbe Landing Page deutlich gestiegen. Daher bringt eine Erhöhung der CTR allein nicht so viel, wenn zugleich die Bounce-Rate steigt. Der Blick auf viele verschiedene KPIs, die einen besseren Überblick über die Gesamtsituation geben, wird dem Marketer helfen, solche Details zu verbessern, die auf den ersten Blick vielleicht nicht sichtbar sind.
