Warum Predictive Analytics und CRM den Umsatz steigern

Entdecken Sie in diesem Artikel die Synergie von Predictive Analytics und CRM, bei der datengetriebene Erkenntnisse Kundenbeziehungen transformieren. Tauchen Sie ein in die Welt der prädiktiven Möglichkeiten – vom Entschlüsseln des Kundenverhaltens bis zur Stärkung der Markenloyalität. Erkunden Sie die Schnittstellen von Daten, Technologie und menschlicher Expertise, die Unternehmen befähigen, im digitalen Zeitalter vorherzusagen, zu personalisieren und zu wachsen.

Warum Predictive Analytics und CRM den Vertrieb verbessern

In diesem Artikel erfahren Sie, was Predictive Analytics im Kontext von CRM (Customer Relationship Management) bedeutet und wie Sie diese beiden Bereiche zu Ihrem Vorteil nutzen können. Wir erklären, wie Sie diese Bereiche miteinander verknüpfen, damit sie für Sie arbeiten – und wie Sie so Beziehungen zu Ihren Kunden besser verstehen und vertiefen können.

In den vergangenen Jahren haben Nutzer den Wert ihrer Daten zunehmend erkannt. Diese Erkenntnis sollte auch Unternehmen dazu veranlassen, ihre Strategien zu überdenken, um langfristig erfolgreich zu bleiben. Der Einsatz von mathematisch getriebenem Predictive Analytics und den daraus abgeleiteten Strategien hat maßgeblich dazu beigetragen, dass der FC Liverpool seine Spitzenposition im Fußball zurückerobert hat.

Definition Predictive Analytics

Traditionell stützt sich beispielsweise das Marketing auf eher deskriptive Statistiken, die die Vergangenheit erklären und daraus intuitives Verhalten ableiten. Ein Beispiel: „Chips und Fußball schauen passen gut zusammen – also bewerben wir Chips." Diese Herangehensweise ist nicht datengetrieben, sondern basiert auf dem Bauchgefühl.

Doch was ist Predictive Analytics? Predictive beantwortet die Frage: „Was könnte in der Zukunft passieren?" Predictive Analytics nutzt dabei eine erhebliche Menge relevanter Daten – einschließlich Big Data –, um Vorhersagen abzuleiten. Dazu zählen die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Ereignisses, die Prognose zukünftiger Trends oder Ergebnisse. In unserem Kontext ermöglicht es Unternehmen, künftige Markt- und Kundenbewegungen zu antizipieren und darauf zu reagieren.

Dazu werden vergangene Daten aus Unternehmensaktivitäten, deren Ergebnissen und dem Nutzerverhalten analysiert und ausgewertet. Aus diesen Daten lassen sich Muster und Zusammenhänge zwischen Nutzergruppen ableiten. Auf dieser Basis werden die Daten mit statistischen Methoden, mathematischen Modellen oder Machine Learning – einschließlich Künstlicher Intelligenz (KI) – sowie aktuellen Informationen kombiniert und analysiert, um Vorhersagen über zukünftiges Verhalten, Ereignisse, Trends und Ergebnisse zu treffen. Dies ermöglicht fundierte Entscheidungen, Maßnahmen und Prognosen.

Was ist Predictive Analytics im Kontext von CRM?

Predictive Analytics hebt den Einsatz von Customer Relationship Management (CRM) auf ein deutlich höheres Niveau. Durch die Nutzung von CRM- und weiteren Daten lassen sich Vorhersagen über Kundenverhalten und -präferenzen sowie Muster in Kundendaten ableiten, die zur Verbesserung von Kundenbeziehungen genutzt werden können.

In diesem Prozess werden Daten wie Kaufhistorie, demografische Informationen sowie Daten zu Interessen und Interaktionen verwendet, um Nutzer und Kunden zu segmentieren. Die Nutzung dieser First-Party-Daten ermöglicht einen 360-Grad-Blick auf die Kunden. Wenn Predictive Analytics in ein CRM-System integriert wird, können datengetriebene Entscheidungen getroffen und das Verhalten sowie die Präferenzen von Kundensegmenten aus den Segmenten heraus präziser prognostiziert und gesteuert werden.

In der Kombination von Predictive Analytics und CRM bestehen die Ziele darin, wertbasierte Kundenbeziehungen aufzubauen und Churn zu minimieren. Künftig wird es unerlässlich sein, Nutzern einen klaren Mehrwert für ihre Daten zu bieten, da sie sich deren Wert zunehmend bewusst sind. Predictive Analytics erhöht die Intelligenz des CRM und ist mittlerweile ein integraler Bestandteil moderner CRM-Strategien. Dabei muss jedoch sichergestellt werden, dass Nutzer motiviert sind, ihre Informationen zu teilen.

Welche Vorteile bietet der Einsatz von Predictive Analytics mit einem CRM-System?

Je nach CRM-Strategie und -Zielen kann die Integration von Predictive Analytics schnell erhebliche Vorteile bringen, da sie das CRM auf ein neues und umfassendes Niveau hebt. Sie erleichtert die Verbindung zwischen Customer/Client Relationship Management, Product Management und Brand Management und versetzt Unternehmen in die Lage, relevante Interaktionen für Kunden zu steuern. Netflix hat Predictive Analytics beispielsweise erfolgreich eingesetzt, um die Hitserie „Stranger Things" zu vermarkten – durch die Ansprache verschiedener Nutzergruppen mit hochgradig personalisierten Streaming-Inhalten.

Insgesamt ermöglicht die Integration von Predictive Analytics mit einem CRM-System Unternehmen, ein tieferes Verständnis von Kundenverhalten und -präferenzen zu erlangen, was zu verschiedenen CRM-Vorteilen führt: verbesserte Kundenbeziehungen, steigende Wiederkaufquoten und Umsatzwachstum – einschließlich kurzfristiger Umsatzprognosen.

Insgesamt ermöglicht die Integration von Predictive Analytics mit einem CRM-System Unternehmen, ein tieferes Verständnis von Kundenverhalten und -präferenzen zu erlangen, was zu verschiedenen CRM-Vorteilen führt: verbesserte Kundenbeziehungen, steigende Wiederkaufquoten und Umsatzwachstum – einschließlich kurzfristiger Umsatzprognosen.

Predictive Analytics kann über Customer-Relationship-Management-Maßnahmen genutzt werden, um die Ressourcenzuteilung zu optimieren – etwa bei Vertriebsmitarbeitern und Marketingbudgets. Durch die Identifizierung der profitabelsten Kundensegmente und deren gezielte Ansprache können Unternehmen die Kundenbindung stärken. Darüber hinaus lassen sich gefährdete Kunden identifizieren, sodass proaktive Maßnahmen zur Kundenbindung ergriffen werden können – was angesichts steigender Neukundengewinnungskosten zunehmend entscheidend ist.

Wenn Nutzer beispielsweise regelmäßig ihren wöchentlichen Wasservorrat bei einem Getränkelieferdienst bestellt haben, dies jedoch plötzlich über mehrere Wochen ausbleibt, können verschiedene Gründe wie Sommer, Urlaub, Krankheit oder ein Umzug eine Rolle spielen. Reaktive Maßnahmen wie das Anbieten von Gutscheinen können helfen, diese Nutzer zurückzugewinnen oder – insbesondere nach einem Umzug – neue Informationen zu sammeln.

Dies trägt zur Steigerung des Customer Lifetime Value (CLV) bei. CRM-Projekte können schneller amortisiert werden oder in kürzerer Zeit stärkere Umsätze und Erträge generieren. Mitarbeiter erhalten ein unverzichtbares Werkzeug für modernes Marketing und Kundenmanagement, was zu einem verbesserten Customer Engagement durch Mustererkennung und Vorhersagen von Kundeninteraktionen führt. In der Folge verbessern sich die gesamte Customer Experience (CX) und die Kundenzufriedenheit. Ein Maß dafür ist die Personalisierung von Inhalten, Produktangeboten und Preisgestaltung. Durch die Verknüpfung von Content-Datenbanken (z. B. Notion) mit Predictive Analytics und CRM lässt sich die Wirkung des Content Marketings erheblich steigern.

Wie kann Predictive Analytics mit einem CRM-System eingesetzt werden?

Der Einsatz von Predictive Analytics hängt von der spezifischen Situation und Infrastruktur des jeweiligen Unternehmens ab. Für Start-ups oder Unternehmen ohne CRM-System empfiehlt es sich, beide Systeme gleichzeitig einzuführen. Bestehende CRM-Systeme können jedoch mit Predictive Analytics verknüpft werden, um moderne Customer Data Platforms (CDPs) zu schaffen.

In der Praxis sollte der erste Schritt eine klare Analyse der Ist-Situation in Verbindung mit Projekt- und CRM-Zielen, Anforderungen (Technologie und Daten), Erwartungen und relevanten Parametern umfassen.

Um Predictive Analytics in Verbindung mit CRM erfolgreich einzuführen und zu nutzen, sollten folgende Voraussetzungen erfüllt sein:

• Datenschutzkonforme Erhebung und Verarbeitung großer Datenmengen nahezu in Echtzeit
• Aufbau notwendiger Daten- und Analyseschichten, ggf. unter Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen (einschließlich neuronaler Netze und KI, sofern relevant)
• Analyse bestehender Daten und Transformation von Kundendaten in nutzbare Kundensegmente und Behavioral Targeting für die Anwendung
• Integration zusätzlicher Tools, um entdeckte Muster und Erkenntnisse in Methoden, Maßnahmen und automatisierte Kampagnen zu überführen
• Sicherstellung robuster und leistungsstarker Schnittstellen (APIs) zu anderen Subsystemen (E-Mail-Marketing, Personalisierung, Supply Chain, Content-Planung etc.)
• Integration des Kundenservice

Während der Implementierung und des dauerhaften erfolgreichen Einsatzes von Predictive Analytics CRM sind der Customer Lifetime Value (CLV) und der Customer Lifecycle zentrale Elemente – und zugleich eine der größten Herausforderungen. Der (Predictive) CLV ist der Kapitalwert aller zukünftigen „Erträge" eines Kunden abzüglich aller damit verbundenen Kosten.

Der Customer Lifecycle repräsentiert die Bemühungen, die Beziehung zu Kunden durch CRM und ein hohes Serviceniveau aufzubauen und aufrechtzuerhalten. Predictive Analytics kann in diesem Prozess Flywheel-Effekte erzeugen. Dabei ist es wesentlich zu berücksichtigen, ob es sich um den ersten oder einen wiederholten Zyklus zwischen Nutzer/Kunden und Unternehmen handelt. In frühen Phasen einer jungen Beziehung kann der Einsatz personalisierter oder gar hyperpersonalisierter Maßnahmen nicht ratsam sein, da er schnell als übergriffig wahrgenommen werden kann. Höhere Erfolgschancen liegen in Maßnahmen, die Vertrauen und eine positive CX fördern.

Zur Vereinfachung einige allgemeine Beispiele:

• Awareness – Marketingkampagnen für spezifische Kundensegmente auf Basis von Verhaltens- und Interessenprognosen in der Attract-Phase
• Consideration – Relevante Informationen, Guides, personalisierte Inhalte und Empfehlungen, relevante/personalisierte Suchergebnisse, Bewertungen und Rezensionen für den Übergang in die Engage-Phase
• Purchase – Unterstützung des Kaufprozesses auf Basis bevorzugter Zeitpunkte und Kanäle, z. B. Steuerung von Preisgestaltung und Promotions, relevante Kommunikationskanäle, relevante Services – Ziele sind Kundengewinnung und Beziehungsaufbau
• Retention – Bereitstellung relevanter Hilfestellungen, Support, After-Sales-Services und Beratung für Kundensegmente zur Bedarfserfüllung, Sammlung spezifischen Feedbacks zur kontinuierlichen Optimierung – Ziele sind Kundenbegeisterung und -bindung
• Advocacy – Ermöglichung und Stärkung von Loyalitätsmaßnahmen, Belohnungssystemen, Förderung von Kundenempfehlungen in deren Communities sowie Übergang in einen neuen Zyklus durch segment-spezifische/personalisierte Maßnahmen
  

Darüber hinaus ist es entscheidend, Herausforderungen auf Entscheidungsebene und die Investitionsbereitschaft auf Basis eines grundlegenden Verständnisses der Ziele und potenziellen Erfolge aller Stakeholder zu berücksichtigen.

Welche Herausforderungen bestehen bei der Implementierung von Predictive Analytics mit CRM-Systemen?

Die Herausforderungen auf dem Weg zum Predictive-Analytics-Unternehmen liegen – wie bei allen daten- und technikorientierten Projekten – in drei wesentlichen Bereichen:

1. Daten – Verfügbarkeit & Infrastruktur

Predictive Analytics ist auf große Datenmengen angewiesen, deren Qualität und Quantität entscheidend sind. Ungenaue oder inkonsistente Daten können Prognosen beeinträchtigen und zu fehlerhaften CLV-Berechnungen führen. Die Qualitätssicherung bestehender CRM-Daten ist unerlässlich. Mehrfacheinträge oder erhebliche Lücken in der Datenerfassung müssen bereinigt und vermieden werden.

Bei der Einführung von Predictive Analytics ist es essenziell, den Aufbau der Grundlagen für Tracking und Datenerfassung unter Einhaltung der Datenschutzrichtlinien besonders in den Fokus zu rücken. Wie bei jeder Arbeit mit personenbezogenen Daten müssen Datenerhebung und -verarbeitung strikt den Datenschutz- und Datensicherheitsgesetzen entsprechen. Die sichere Erfassung und Speicherung von Daten ist dabei von zentraler Bedeutung.

2. Technologie-Stack und Entwicklung

Die Integration von Predictive Analytics mit einem CRM-System kann komplex sein und technisches Fachwissen erfordern, was zu Schwierigkeiten bei der effektiven Zusammenarbeit beider Systeme sowie weiterer verbundener Systeme führen kann. Verfügt der Technologie-Stack über moderne Schnittstellen, und ist die Kommunikation zwischen den Systemen klar und eindeutig? Sind die Verbindungen robust? Haben die Systeme ausreichende Speicher- und Verarbeitungskapazitäten? Bieten die Systeme nutzerfreundliche Anwendungen? Diese und weitere Fragen müssen geklärt werden.

3. Personal – Zugang, Schulung, Expertise

Für eine saubere und erfolgreiche Arbeit mit Predictive Analytics und CRM bedarf es des Aufbaus einer gut ausgebildeten und motivierten Belegschaft (intern/extern) mit fundiertem Fachwissen und kontinuierlicher Weiterentwicklung. Da CRM-Systeme, Predictive Analytics und ihre Projekte an den Schnittstellen der digitalen Transformation angesiedelt sind, liegt eine wesentliche Herausforderung in der Kulturintegration und der Begleitung von Prozess- und Workflow-Veränderungen. Funktionsübergreifende Teams aus Experten und Spezialisten bilden dabei ein solides Fundament.

Unternehmen, die bereits über ein CRM-System verfügen, stehen beim Upgrade mit Predictive Analytics in der Regel vor größeren Herausforderungen. Gegenüber Unternehmen ohne Legacy-Systeme und deren Altlasten haben diese einen klaren Vorteil hinsichtlich Implementierungszeit, Projektkomplexität und Ergebnissen.

Welche Branchen profitieren am meisten vom Einsatz von Predictive Analytics mit CRM?

Predictive Analytics in Kombination mit CRM kann und wird in nahezu allen Branchen und Sektoren eingesetzt, in denen Vorhersagen oder Mustererkennung in Daten erforderlich sind, um CRM-Maßnahmen abzuleiten. Beispiele:

• Banking & Finance: Identifizierung potenziellen Betrugs, Vorhersage von Kreditrisiken und Prognose der finanziellen Performance.
• Transport: Optimierung von Logistik und Lieferketten, Vorhersage von Wartungsbedarf und Steigerung der Flottenperformance.
• Healthcare: Identifizierung von Patienten mit Risiko, bestimmte Erkrankungen zu entwickeln, und Optimierung der Patientenbehandlung.

Predictive Analytics im Vertrieb – ob B2B oder B2C – wird eingesetzt, um Prognosen und Maßnahmen zur Kundengewinnung und -bindung durch optimiertes Kundenbeziehungsmanagement zu entwickeln. Darüber hinaus wird Predictive Analytics für Umsatzprognosen und Bestandsoptimierung genutzt.

• Möbelbranche: Bereitstellung relevanter und kundensegmentspezifischer Beratung zu Einrichtungsstilen, hochwertiger Services rund um passende Möbelstücke sowie Folgekäufe.
• Modebranche: Überführung des durch Influencer-Marketing generierten Erstkontakts in eine Community mit engen, intensiven Kundenbeziehungen.

Die konkreten Anwendungen von Predictive Analytics können je nach Branche variieren, die grundlegenden Prinzipien und Techniken sind jedoch weitgehend ähnlich.

Beispiele für Unternehmen, die Predictive Analytics erfolgreich mit ihren CRM-Systemen einsetzen

Der erfolgreiche Einsatz von Predictive Analytics im CRM lässt sich bei vielen Unternehmen beobachten. Einige Beispiele für Unternehmen, die mit Predictive Analytics im CRM ihre Kundenbindung verbessern:

• Spotify: Personalisierung von Musik, Podcasts und anderen Inhalten für Nutzer durch Algorithmen und Empfehlungen – für höheres Customer Engagement und Kundenzufriedenheit sowie einen einzigartigen Wettbewerbsvorteil.
• Uber: Einsatz von Predictive Analytics zur Optimierung des Fahrdienst-Angebots, einschließlich Nachfrageprognosen, Fahrerverhalten und Verbesserung der gesamten Customer Experience.
• Lufthansa: Nutzung von Predictive Analytics zur Optimierung der Flugpläne auf Basis von Kundenverhalten, Interessen und Nachfrage sowie zur Verbesserung und Personalisierung von Marketing und Kundenservice.
• Douglas: Einsatz von Predictive Analytics in Verbindung mit CRM und Kundenbindungsprogrammen zur Personalisierung von Marketing- und Kundenbindungsmaßnahmen sowie zur Optimierung des Filialbetriebs – mit dem Potenzial, den Customer Lifetime Value zu verdoppeln, insbesondere beim Übergang zu Omnichannel-Kunden.
• In der Möbelbranche hat porta.de die Kundenbindung innerhalb eines Jahres verdoppelt und den Customer Lifetime Value durch eine Kombination aus Predictive Analytics und eCRM signifikant gesteigert.

Tools für die Implementierung von Predictive Analytics mit CRM-Systemen

Aus technischer Sicht umfassen die wesentlichen Faktoren für die Implementierung von Predictive Analytics CRM-Lösungen: Datenerhebung, Datenanalyse, Segmentierung, die systematische Bereitstellung von Predictive- und Recommendation-Outputs sowie die CRM-seitige Verarbeitung dieser Outputs mitsamt den verwalteten Kanälen.

Wie bereits beschrieben, ist auf dem Weg zum Predictive-Analytics-Unternehmen eine Bewertung der Voraussetzungen (technisch, monetär etc.), Anforderungen (Funktionen, Investitions- und Kostenvolumina), Ziele (wirtschaftlich, Nutzerfreundlichkeit, Anwendungsbereiche) und aller relevanten Rahmenbedingungen entscheidend. In der aktuellen Entwicklung sehen wir große Chancen, erste Teile oder MVPs mit Low-Code-Entwicklungsplattformen aufzubauen, um zu testen und zu lernen.

Die Tool-Landschaft reicht von lose gekoppelten Systemen über integrierte Best-of-Breed-Lösungen und umfassende Marketing-Cloud-Anbieter bis hin zu vollständigen In-house-Entwicklungen. In den vergangenen Jahren haben sich Customer Data Platforms (CDPs) – mit oder ohne Customer Engagement Platforms (CEPs) – etabliert. Auch CRM-Systemanbieter haben erhebliche Fortschritte gemacht und Predictive Analytics integriert. Best-of-Breed- und In-house-Entwicklungen haben den Vorteil, individuell auf die Bedürfnisse, Kapazitäten und den aktuellen Entwicklungsstand des Unternehmens zugeschnitten zu sein und eine entsprechende Skalierbarkeit zu ermöglichen.

Es gibt zahlreiche Tools, die die Kombination von Predictive Analytics mit CRM-Systemen ermöglichen. Hier einige Beispiele, geordnet von eher Best-of-Breed bis hin zu umfassenden Cloud-Anbietern:

• Snowflake – Semi-strukturierte Daten im Predictive Modeling.
• TensorFlow – Machine Learning aus Kundendaten.
• Alteryx Predictive und SAS – Datenanalyseplattform für die Arbeit mit Kundendaten, Prognosen und Integration in CRM-Systeme.
• Microsoft Azure – Cloud-basierte Plattform mit vielfältigen Tools für Datenanalyse, Machine Learning und Integration in CRM-Systeme.
• CrossEngage – Customer Data Platform & Customer Prediction Platform für KI-gestützte Zielgruppen- und Kundensegmenterstellung sowie automatisierte Aktivierung.
• Segment – Umfassende Customer Data Platform mit integrierten Analyse-, Segmentierungs- und Distributionsfunktionen.
• Salesforce – Inklusive Einstein für Predictive Analytics in Verbindung mit der Marketing Cloud als All-in-one-Lösung.

Fazit

Für erfolgreiche, zielgerichtete und relevante Customer-Relationship-Management-Maßnahmen ist der Einsatz von Predictive Analytics unverzichtbar. Er ermöglicht es Unternehmen, ihr Kundenverständnis erheblich zu vertiefen und unternehmerische Risiken zu minimieren. Mit Predictive Analytics können Unternehmen ihre Kunden von Beginn an besser verstehen, Vorhersagen treffen und ihre Maßnahmen und Kapazitäten besser steuern.

Die Implementierung von Predictive Analytics CRM muss nicht durch endlos große, kostspielige und zeitintensive Projekte erfolgen; sie kann durch eine geschickte Kombination und Skalierbarkeit von Subsystemen auch schrittweise und effizient wachsen.

Abschließend einige Quick Wins:

• Verstehen Sie initiale Zielgruppen und setzen Sie gezielte Marketingmaßnahmen – auch ohne sofortige Personalisierung – über E-Mail- und Social-Media-Marketing um. Das steigert schnell und kostengünstig Engagement- und Konversionsraten.
• Segmentieren Sie Kundenstämme auf Basis von Verhalten, Präferenzen und demografischen Informationen, um das Zielgruppen-Engagement zu verbessern.
• Nutzen Sie Churn-Prognosen, um Kunden mit Abwanderungsrisiko zu identifizieren, und versuchen Sie, diese durch personalisierte Kundenbindungskampagnen zu halten.
• Setzen Sie Empfehlungen, Bewertungen und Guide-Content ein, um Up-Selling und Cross-Selling für bestimmte Segmente mithilfe von Predictive Analytics zu verbessern.

Und das Wichtigste: Haben Sie Spaß beim Aufbauen, Testen und Lernen.