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Prädiktive Kampagnen nutzen historische Daten, um das Kundenverhalten vorherzusagen und Strategie sowie nächste Schritte proaktiv anzupassen. KI unterstützt dabei maßgeblich, denn sie hilft, überwältigende Datenmengen in kurzer Zeit zu verarbeiten und präzisere Prognosen zu erstellen. In diesem Artikel tauchen wir tief in das Thema ein und beleuchten alle Aspekte der KI-Optimierung: Wie genau sie Ihrem Marketing zugutekommt, für welche Anwendungsfälle KI nötig ist, welche Tools sich eignen und welche Herausforderungen auftreten können.
Wie KI prädiktive Kampagnen auf die nächste Stufe hebt
Prädiktive Kampagnen entstanden nicht erst mit KI. Sie gab es schon lange zuvor und sie stützten sich auf die Analyse historischer Daten, um Möglichkeiten vorherzusagen. Allerdings basierten sie auf einfacher Segmentierung, regelbasierter Logik sowie der manuellen Identifizierung von Verhaltensmustern und Prognosen. Sie waren nicht personalisiert, und Sie mussten viel Zeit darauf verwenden, die Daten zu organisieren, bevor Sie sie zur Analyse in Apps und Plattformen einspeisen konnten. Da Apps nur historische Daten nutzten und aktuelle Veränderungen nicht berücksichtigten, konnten sie ihre Vorhersagen nicht dynamisch an die Gegenwart anpassen. Komplexe Muster gingen ebenso wie Genauigkeit oft verloren, insbesondere bei der Skalierung.
Das Aufkommen von KI hat alles verändert. Machine-Learning-Modelle analysieren nicht nur viel mehr Informationen schneller. Sie können sowohl mit strukturierten als auch mit unstrukturierten Daten umgehen, sodass Sie Daten nicht mehr vorher organisieren müssen. Und sie berücksichtigen nicht nur historische Daten, sondern auch die aktuelle Situation, um Veränderungen dynamisch vorherzusagen und dabei ihre Prognosen sowie die Marketingstrategie anzupassen. Mit der Zeit werden solche Modelle noch genauer, weil sie trainieren und lernen. Sie können verborgene Muster erkennen und analysieren, was Apps ohne KI nicht können, und zahlreiche Dinge vorhersagen:
- Kaufwahrscheinlichkeit
- Abwanderungsrisiko
- Nächster bester Inhalt/Kanal/Angebot
- Optimaler Versandzeitpunkt
- Preissensibilität
Kurz gesagt hilft KI bei Folgendem:
- Präzise Segmentierung
Früher haben Sie allgemeine Segmente wie “In den letzten 30 Tagen gekauft” erstellt. KI aktualisiert die Segmentierung automatisch auf Grundlage des aktuellen Verhaltens.
- Hochwertige Personalisierung
KI unterstützt Sie mit maßgeschneiderten Empfehlungen für jeden Kunden, einschließlich Produktempfehlungen, Kommunikationston, besten Kanälen und Timing. Empfehlungen von Netflix oder YouTube sind Beispiele dafür. Ihre Algorithmen lernen, was Sie ansehen und mögen, berechnen, wie viel Zeit Sie mit unterschiedlichen Inhalten verbringen, und passen die Empfehlungen anschließend daran an.
- Neukundengewinnung
Die Gewinnung eines neuen Kunden folgt demselben Prinzip: Identifizieren Sie Ihre besten 5% der Kunden nach LTV (Kundenlebenszeitwert) und richten Sie Ihre Kampagnen auf ähnliche Personen aus. Früher geschah das jedoch auf dem Niveau “Sie sind im gleichen Alter”, und eine solche Zielgruppenansprache war oft ungenau. Heute suchen KI-Algorithmen über zahlreiche Variablen hinweg nach Personen mit denselben Verhaltensmustern. Die Wahrscheinlichkeit, dass sie bei Ihnen kaufen, steigt, und CAC (Kundenakquisitionskosten) sinkt.
- Analyse des Conversion-Pfads
Menschen kaufen selten nach einer einzigen Interaktion. Sie sehen Ihre Anzeige, besuchen Ihre Website, sehen die Anzeige erneut und erhalten dann Ihre E-Mail. Dann kann ein Kauf erfolgen. Doch welche dieser Kanäle führen zu einem Kauf und welche waren nutzlos? Früher erhielten alle Kontaktpunkte die gleiche Gewichtung. Heute berechnet KI dies mithilfe von Kettenmodellierung, Media-Mix-Modellierung usw. Im Grunde experimentiert und simuliert sie unterschiedliche Situationen, indem sie beispielsweise einen der Kanäle entfernt. Stellen Sie sich vor: Sie sehen, dass 70% Ihrer Käufer vor dem Kauf mit YouTube interagiert haben, aber nur 5% von ihnen direkt über die Plattform konvertiert sind. Mit dem klassischen Modell hätten Sie YouTube nicht mehr genutzt. KI-Simulationen zeigen Ihnen jedoch, wie groß oder klein der Rückgang bei den Conversions sein könnte, sodass Sie entscheiden können. KI hilft, solche indirekten Signale zu erkennen, und verhindert eine Unter- oder Überfinanzierung von Kanälen.
- Automatisierte Entscheidungsfindung
KI bestimmt für jede einzelne Person selbst die “nächste beste Aktion” und spart Ihnen Zeit.
Diese Erkenntnisse verbessern, wen Sie ansprechen, wie Sie vorgehen, welche Kanäle Sie einsetzen und wie Sie Ihr Budget investieren.
Die besten KI-Tools für prädiktive Kampagnen
Es gibt viele Werkzeuge, und die Wahl hängt stark von Ihrer Branche, etwa SaaS oder eCommerce, und Ihrem Budget ab. Einige Schwergewichte nehmen jedoch die Spitzenposition ein. Der Übersichtlichkeit halber gruppieren wir sie nach Kategorien.
Marketing-Automation-Plattformen
Salesforce Marketing Cloud mit Einstein
Die KI heißt nicht ohne Grund Einstein: Sie ist nativ in CRM integriert. Das Tool bietet eine 360-Grad-Kundensicht, Journey Builder mit prädiktiven Aufteilungen, Empfehlungen für die Personalisierung von Inhalten und Produkten sowie eine tiefe Integration mit anderen Clouds, etwa Sales und Service. Dadurch erhalten Sie ein klares Verständnis des CTV von Kunden, der Kaufwahrscheinlichkeit, des Abwanderungsrisikos und des nächsten besten Schritts. Außerdem führt es Segmentierung und Scoring in Echtzeit durch.
Adobe Experience Platform mit Sensei
Dies ist eine Lösung auf Unternehmensebene für die Personalisierung von Inhalten und Erlebnissen. Sie profiliert Kunden in Echtzeit und berechnet die Kaufwahrscheinlichkeit. Das Tool eignet sich besonders gut für kanalübergreifendes Marketing. Die Integration mit Adobe Analytics und Campaign vermittelt Ihnen ein vollständiges Verständnis der Wirksamkeit Ihrer Maßnahmen.
Diese Plattform wurde für E-Commerce-Marken im Mittelstand entwickelt und bietet einfache Integrationsoptionen für Shopify/Magento. Sie liefert wichtige Prognosen wie LTV, Abwanderungsrisiko oder das voraussichtliche Datum der nächsten Bestellung. Prädiktive Segmente werden in visuellen Dashboards angezeigt.
Kundendatenplattformen (CDPs)
Die Plattform sammelt Daten aus verschiedenen Touchpoints, von Websites bis zu CRMs. Sobald ein Kunde eine Aktion ausführt, sei es ein Klick oder eine Anmeldung, aktualisiert das Tool das Kundenprofil, führt Benutzer-ID, E-Mail usw. in einem einheitlichen Profil zusammen und sendet diese aktuellen Daten für Prognosen an KI-Modelle. Segment lässt sich für Tech-Teams leicht mit anderen Systemen verbinden und unterstützt, da es mit Werbe- und KI-Plattformen verbunden ist, dabei, Ihren idealen Kunden zu identifizieren und die Zielgruppe zu finden.
Eine Lösung für große Unternehmen, die viele Kanäle nutzen: Diese Plattform ist flexibel und arbeitet in Echtzeit. Sie bereinigt und ergänzt eingehende Daten aus Touchpoints automatisch und aktualisiert anschließend Kundenprofile. Sie können außerdem Segmente erstellen und Zielgruppen in Echtzeit bewerten. Ein weiterer Vorteil von Tealium ist, dass es Nutzer über serverseitige Systeme, das Web und mobile Apps hinweg verfolgt.
Tools zur Medienoptimierung
Die kostenlose Plattform ist skalierbar und bietet wichtige prädiktive Metriken wie Kaufwahrscheinlichkeit, Abwanderungsrisiko und eine nahtlose Integration mit Google Ads.
Das Tool kombiniert deterministische und probabilistische Ansätze und liefert Analysen der Kanalbeiträge sowie Einblicke in die Budgetnutzung.
Werbung
Die Plattform nutzt KI, um Budgetausgaben zu optimieren und die besten Platzierungen sowie Creatives vorherzusagen. Zu ihren Funktionen gehören eine einheitliche Kampagnenstruktur und Absichtssignale für Prognosen. GPM funktioniert über Search, Display, Discover, Gmail und YouTube hinweg.
Plattformen für maschinelles Lernen
Diese Tools sind nicht zwingend erforderlich. Sie sind eine Option, wenn Sie individuelle Modellierung benötigen, die über die Standard-KI-Funktionen von Anbietern hinausgeht.
Das Tool verarbeitet enorme Datenmengen in einem System und hilft Ihnen, anspruchsvolle Modelle für Abwanderungsprognosen, LTV und die Berechnung des nächsten besten Angebots zu entwickeln. Im Grunde vereint es KI, Datenspeicherung und -verarbeitung. Dadurch eignet sich die App gut für die Zusammenarbeit im Team.
Dies ist eine Komplettlösung: Sie ermöglicht das Entwickeln, Trainieren und Bereitstellen von KI-Modellen, selbst wenn Sie Einsteiger sind. Die App arbeitet gut mit BigQuery-Daten, bietet viele Funktionen und stellt nicht technischen Teams die AutoML-Option bereit.
Herausforderungen der KI-Optimierung
Beim Einführen von KI in Ihren Workflow können einige Hürden auftreten:
- Datenqualität: Jedes Modell ist nur so gut wie die Daten, mit denen Sie es füttern. Präzise, verlässliche Daten sind das Ziel, doch sie zu erhalten, kann schwierig sein. Sind die Daten verzerrt, unvollständig, veraltet usw., sind sie nicht brauchbar.
- Unstrukturierte Daten: Informationen, die über verschiedene Systeme verstreut sind, sind deutlich weniger nützlich.
- Datenschutzbedenken: Beim Erheben und Nutzen von Daten sowie beim Trainieren Ihres Modells müssen Sie Datenschutzgesetze wie die DSGVO und andere beachten. In Europa kommt zudem der EU AI Act hinzu.
- Mangelnde Transparenz: Manchmal ist es schwer zu erklären oder zu verstehen, warum ein Modell diese oder jene Entscheidung getroffen hat.
- Probleme bei der Einführung: Sie müssen Ihre Teams schulen.
- Zusätzliche Kosten: Um KI nutzen zu können, benötigen Sie ML-Ingenieure und eine aktuelle technische Infrastruktur, was Investitionen erfordern kann.
Fazit
KI hebt prädiktive Kampagnen zweifellos auf eine neue Stufe und ermöglicht ein Maß an Genauigkeit und Skalierbarkeit, das mit klassischen Tools oder manueller Analyse unmöglich war. Allerdings entsteht dabei eine weitere Herausforderung: Daten. Sie benötigen hochwertige Daten, um Ihr Modell zu trainieren und ihm eine Grundlage für die Arbeit zu geben. Gleichzeitig müssen Sie beim Erheben, Nutzen und Speichern von Daten die Gesetze einhalten. Hier kann DataImpulse Sie unterstützen. Mit unseren ethisch gewonnenen, DSGVO-konformen Residential-Proxys ab $0.7 pro GB können Sie Daten reibungslos und schnell erfassen. Kontaktieren Sie unser Support-Team oder klicken Sie auf die Schaltfläche “Jetzt testen“, um zu starten.