Marketing nimmt einen zentralen Platz im Entscheidungsprozess eines Unternehmens ein. Die genaue Analyse der Bedürfnisse der Verbraucher und das Verständnis der Zielsegmente, die es beinhaltet, ermöglichen eine effektive und kohärente Strategie.
Das weltweite Datenvolumen wird bis 2025 voraussichtlich um das 3,7-fache auf 175 Zettabytes ansteigen. Diese Datenexplosion ermöglicht eine Zunahme der gesammelten Kundendaten. Dies ist heute eine fast unerschöpfliche Ressource, die nützlich ist, um den Markt, in dem sich das Unternehmen bewegt, richtig zu verstehen. Diese Ressource muss jedoch nutzbar sein und genutzt werden.
Hier kommt die Notwendigkeit von Data Science im Marketing ins Spiel.
Was genau ist Data Marketing?
Beim Datenmarketing geht es um die Erstellung von Datenauswertungsmodellen, die mit den Bedürfnissen des Unternehmens übereinstimmen, aber auch um das Verständnis der Herausforderungen und der Nutzung der Data Science.
In diesem Artikel zeigen wir dir vier direkte Auswirkungen der Datenwissenschaft auf das Marketing von heute.
Auf dem Programm stehen:
- Produktempfehlung
- Verkaufsprognosen
- Kundenbindung und Abwanderungsrisiko
- Kundenbindung
Produktempfehlung
Eine der Stärken des Data Marketing ist das Verständnis des Verbraucherverhaltens durch die Analyse vergangener Verhaltensweisen und die Vorhersage zukünftiger Verhaltensweisen.
Zwei Strategien werden üblicherweise verfolgt:
- cross-selling
- das Up-Selling.
1. Cross-Selling findet vor dem Abschluss des Kaufs statt und besteht darin, Produkte anzubieten, die die Produkte, nach denen der Verbraucher sucht, ergänzen oder gleichwertig sind. Ein Kaffee, der am Ende eines Essens angeboten wird, kann als Cross-Selling betrachtet werden.
Angewandt auf Data Marketing kann dies die Form von „Häufig zusammen gekauften Produkten“ annehmen, die man auf Amazon sehen kann.
Der Kauf von OP-Handschuhen zieht den Vorschlag nach sich, eine OP-Maske oder ein hydroalkoholisches Gel zu kaufen.
2. Das Ziel des Up-Selling ist es, den Verbraucher dazu zu bringen, das Produkt oder die Dienstleistung aus dem höheren Sortiment zu bevorzugen, um die Gewinnspanne des Verkäufers zu maximieren.
Diese beiden Strategien, die man bei den E-Commerce-Giganten findet, werden in Form von Empfehlungen präsentiert, die auf dem Verhalten anderer Verbraucher basieren.
Netflix erklärt in einer ihrer Berichte Die Algorithmen von Netflix konzentrieren sich auf die Vorlieben der Nutzer und ihre Sehgewohnheiten, um ein relevantes Vorhersagemodell für die Personalisierung ihres Angebots zu entwickeln.
Verkaufsprognosen
Die Verkaufsprognose oder Forecast ist ein weiterer Aspekt des Marketings, der bei der Entwicklung der Unternehmensstrategie hilft.
Mithilfe von Machine Learning und dem Einsatz von künstlicher Intelligenz ist es für eine E-Commerce-Website möglich, ihre Verkäufe täglich vorherzusagen.
Dies ist der Fall bei Sephora, das 2018 behauptete, seine Verkäufe vorhersagen zu können. auf ihrer Website zu sehen. Die mühsame und zeitraubende Arbeit wurde durch den Einsatz von Algorithmen zur Analyse des kurz-, mittel- und langfristigen Verhaltens des Data-Teams von Sephora optimiert. Die Teams können mehrere Marketingpläne vorschlagen und die Programme geben einen detaillierten Forecast.
Marketingberufe werden nicht automatisiert oder durch Daten ersetzt, aber sie werden durch verwertbare Daten unterstützt.
Marketingfachleute behalten die Vorhersagen im Auge und treffen die Entscheidungen, die am besten mit den Bedürfnissen des Unternehmens übereinstimmen.
Kundenbindung und Abwanderungsrisiko
Neben dem Ziel, neue Kunden zu gewinnen, muss das Unternehmen auch seinen bereits etablierten Kundenstamm erhalten.
So können prädiktive Algorithmen für jeden Kunden das Abwanderungsrisiko, d. h. das Risiko einer Abwanderung, abschätzen.
Mit dem Begriff „Churn“ wird der Anteil der Kunden bezeichnet, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums verloren gehen. Zu den Branchen, die am meisten auf Abwanderung achten, finden wir die Mobiltelefonie oder den Bankensektor.
Damit du verlorene Kunden nicht durch neue ersetzen musst, was Geld und Zeit kostet, ist es notwendig, die Gründe für ihre Unzufriedenheit genau zu verstehen.
Hierfür gibt es verschiedene Strategien, wie z. B. die Überwachung von Konkurrenzangeboten, die Berechnung der Häufigkeit von Neukäufen oder Kündigungen oder die Überwachung von Verbrauchermeinungen.
Kundenbindung
Die Auswertung der Daten ermöglicht eine bessere Kundensegmentierung oder sogar eine in Echtzeit aktualisierte Segmentierung. Diese Cluster werden verwendet, um die Kundenbindungsstrategie zu optimieren. Loyale Kunden können z. B. von personalisierten Werbeangeboten profitieren. Die Kundenbetreuung und das E-Mailing gewinnen an Effizienz.
Ziel ist es, den Gesprächspartner zu kennen, um ihm ein Erlebnis zu bieten, das seinen persönlichen Erwartungen so nahe wie möglich kommt.
Die Marketingberufe entwickeln sich ständig weiter, und das hängt in erster Linie von der Analyse der explosionsartigen Zunahme an Daten ab, die ihnen zur Verfügung stehen. Wir können jedoch Folgendes feststellen drei Hauptschwierigkeiten bis heute :
- Mangel an analytischen Fähigkeiten innerhalb des Unternehmens
- Das Fehlen von Werkzeugen zur Verarbeitung von Daten
- Ein zu geringer Fokus auf vorausschauende Datenanalyse
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