Auch wenn jeder aktuell \u00fcber das Wunderkind „Generative KI“ redet, wollen wir den Hype zur\u00fcck zu einem erprobten Klassiker lenken: Predictive Analytics bieten datenbasierte Handlungsempfehlungen, um Ihre Subscription-Erfolge zu messen und zu steigern.<\/p>\n\n\n\n
Am einfachsten kann man Predictive Analytics (zu deutsch „vorhersagende Analyse“) in ihrer Funktion und Anwendung definieren, indem man \u00fcber das Wetter redet.<\/p>\n\n\n\n
Denn die Wettervorhersage basiert auf Predictive Analytics. Dabei werden riesige Mengen historischer Daten verwendet, um das Wetter vorherzusagen. Je pr\u00e4ziser die historischen Daten zum gew\u00fcnschten Ergebnis passen (z.B. Ort, Jahreszeit, Wetterkonditionen) und je n\u00e4her der Zeitraum der Vorhersage ist, desto genauer sind die Resultate.<\/p>\n\n\n\n
Deshalb ist der Regenradar oft unglaublich akkurat, wenn es darum geht, Schauer in der unmittelbaren Nachbarschaft in den n\u00e4chsten 30-60 Minuten vorherzusagen. Das ist teilweise so genau, dass man seinen regenfreien Sprint zum Bus auf die Minute genau planen kann.<\/p>\n\n\n\n
Wenn jedoch der Wettermoderator am Montag Sonne f\u00fcr das Wochenende vorhersagt, ist dies nur eine sehr grobe Einsch\u00e4tzung, die sp\u00e4testens am Freitag jegliche Glaubw\u00fcrdigkeit verloren haben k\u00f6nnte.<\/p>\n\n\n\n
Predictive Analytics nutzen also gro\u00dfe Mengen an historischen Daten, um Wahrscheinlichkeiten zu errechnen. Wenn der Computer also eine Vorhersage macht, hat er lediglich das Ergebnis gew\u00e4hlt, das mit der h\u00f6chsten Wahrscheinlichkeit eintritt.<\/p>\n\n\n\n
Das bedeutet jedoch auch, dass diese Vorhersagen nicht immer eintreten werden. Sie basieren lediglich auf Daten vergangener Ereignisse. Man kann es mit dem erfahrungsbezogenen Instinkten eines Experten vergleichen, nur dass die Vorhersage nicht auf Erfahrungen, sondern auf riesigen Datenmengen basiert.<\/p>\n\n\n\n
Gerade deshalb ist die Qualit\u00e4t der Daten grundlegend, um gute Vorhersagen zu t\u00e4tigen. Und das ist auch der Grund, warum ein Predictive Analytics-System<\/a> immer besser wird, je mehr Daten es sammeln und verarbeiten kann (ob nun aus Ihrem eigenen oder anderen, \u00e4hnlichen Unternehmen).<\/p>\n\n\n\n PS: Es ist daher auch m\u00f6glich, Daten zu kaufen. Dabei muss jedoch beachtet werden, dass sie zu Ihrem Unternehmen, Ihren Kundenst\u00e4mmen, Ihrem Markt, Standort, usw. passen. Ansonsten riskieren Sie, \u00c4pfel mit Birnen zu vergleichen, indem Sie Ihre Vorhersagen f\u00fcr \u00c4pfel auf Birnendaten basieren.<\/p>\n\n\n\n Erhalten Sie Vorhersagen \u00fcber das Verhalten von Kundengruppen oder Leads, wenn es um Kampagnen, E-Mails oder andere Aktivit\u00e4ten geht.<\/p>\n\n\n\n So k\u00f6nnen Sie beispielsweise nur Leads oder Kunden ansprechen, die mit h\u00f6chster Wahrscheinlichkeit positiv auf die Kampagne reagieren.<\/p>\n\n\n\n Sie k\u00f6nnen auch Kunden oder Leads mit Predictive Analytics segmentieren, die beispielsweise nur mit einer Rabatt-Kampagne<\/a> einen Einkauf t\u00e4tigen. Indem Sie Kunden nicht ansprechen, die auch ohne Rabatt Ihre Produkte kaufen w\u00fcrden, machen Sie nicht nur Umsatz, sondern Sie sparen auch noch.<\/p>\n\n\n\n F\u00fcr viele Abonnement-Unternehmen sind Predictive Analytics insbesondere wichtig, um Retention (Kundenbindung) und Churn-Verhalten<\/a> vorherzusagen. Dadurch k\u00f6nnen beispielsweise fr\u00fchzeitig Kunden identifiziert werden, deren Verhalten identisch mit dem Verhalten von abgesprungenen Kunden (vor dem Absprung) ist. Mit diesem Wissen k\u00f6nnen Sie proaktiv Gegenma\u00dfnahmen durchf\u00fchren, bevor die Kunden \u00fcberhaupt bewusst daran denken, das Abo zu k\u00fcndigen.<\/p>\n\n\n\nWie k\u00f6nnen Sie Predictive Analytics f\u00fcr Ihr Subscription-Unternehmen nutzen?<\/h2>\n\n\n\n
Kundenverhalten (inklusive Churn-Vorhersagen)<\/h3>\n\n\n\n