Stell dir vor, du kannst das Verhalten deiner Kunden vorhersagen. Ganz ohne Glaskugel. Genau das verspricht Predictive Marketing. Und damit die Möglichkeit, zur richtigen Zeit das passende Angebot zu unterbreiten. Aber wie funktioniert das?
Kurz erklärt: Predictive Marketing
- Was ist das? Predictive Marketing nutzt Predictive Analytics, um aus historischen Daten Wahrscheinlichkeiten für zukünftiges Verhalten abzuleiten (z. B. Kauf, Churn, Response).
- Wozu? Damit du zur richtigen Zeit die richtige Botschaft an die richtige Person sendest – mit weniger Streuverlusten und mehr Conversions.
- Typische Use Cases: Lead Scoring, Next Best Offer, Churn Prediction, Produktempfehlungen, Budget-/Kanalprognosen.
- Welche Daten brauchst du? Mindestens: CRM-/Transaktionsdaten (Käufe, Vertragsstatus), Nutzungs- & Engagementdaten (Website, E-Mail, App), Produkt- & Kundensegmente – idealerweise sauber und konsistent.
- Wie läuft’s ab? Daten sammeln & bereinigen → Features ableiten (z. B. Recency/Frequency) → Modell trainieren → Scores ausspielen → Kampagnen automatisieren → laufend testen.
- Wichtig: Es sind Prognosen, keine Prophezeiungen. Gute Ergebnisse brauchen Datenqualität, klare Ziele (KPIs) und ein sauberes Test-Setup.
Was ist Predictive Marketing?
Wörtlich übersetzt ist Predictive Marketing (aka Predictive Analytics) so etwas wie vorausschauendes Marketing. Tatsächlich handelt es sich hier um keine eigenständige Marketing-Methode, sondern eher um ein Analytics-Konzept im Sinne von Data-Driven Marketing. Der Unterschied zu traditioneller Analytics („Business Intelligence“) ist der in die Zukunft gerichtete Blick.
Gewonnene Erkenntnisse können dabei helfen, Zielkunden besser zu verstehen und bessere Entscheidungen zu treffen. Perfekt für zeitgemäßes CRM.
Wie funktioniert Predictive Marketing?
Vorausschauendes Marketing – wenn Technologie und Daten verschmelzen. Wie sieht der Prozess aus? Es geht darum, die Menge an Daten, die bereits gesammelt wurden und fortlaufend gesammelt werden, in Beziehung zu deiner Zielgruppe auszuwerten.
- Welcher Kunde neigt zum Kauf?
- Welches Angebot hat beim Kunden die größte Erfolgschance (Next-best Offer)?
- Wie wertvoll ist ein Kunde (CLTV)?
- Welcher Kunde neigt zum Absprung (Churn)?
Die nahezu unheimlich relevanten Produktempfehlungen von Amazon zum Beispiel basieren auf Predictive Marketing bzw. Predictive Analytics. Er ist an unsere in der Vergangenheit getätigten Einkäufe geknüpft und ist so programmiert, dass fortlaufend immer besser eingeschätzt werden kann, was die Käufer als Nächstes kaufen werden.
Vorteile von Predictive Analytics im Marketing
Predictive Analytics revolutioniert das Marketing, indem es Entscheidungen nicht länger auf Annahmen, sondern auf datenbasierten Prognosen stützt. Der Mehrwert liegt dabei in Effizienz, Personalisierung und strategischer Vorausplanung:
- Höhere Conversion-Raten durch Personalisierung
Durch die Analyse von Verhaltensdaten lässt sich vorhersagen, was einzelne User interessiert. So entstehen hochrelevante, individualisierte Kampagnen mit messbar höherer Conversion Rate. - Effizientere Budgetverteilung
Marketingbudgets werden gezielter eingesetzt: Predictive Modelle helfen zu erkennen, welche Kanäle, Zeitpunkte oder Zielgruppen den größten ROI bringen – und wo sich Streuverluste vermeiden lassen. - Kundenbindung & Churn-Prevention
Durch Frühwarnsysteme für Abwanderungsrisiken (Churn Prediction) können proaktive Maßnahmen eingeleitet werden, bevor Kunden verloren gehen. Das erhöht den Customer Lifetime Value deutlich. - Verbesserte Lead-Qualifizierung
Mit Predictive Scoring lassen sich Leads priorisieren, die mit höherer Wahrscheinlichkeit konvertieren – ideal für Marketing-Automation und Sales Enablement. - Schnellere Reaktion auf Marktveränderungen
Dank kontinuierlicher Analyse kann das Marketing auf verändertes Kundenverhalten oder Markttrends in Echtzeit reagieren – etwa bei Saisonalität, neuen Interessen oder Krisensituationen. - Bessere Abstimmung von Marketing und Vertrieb
Mit einheitlichen Prognosen und KPIs arbeiten Marketing- und Vertriebsteams datenbasiert zusammen – anstelle voneinander losgelöster Maßnahmen.
Kurz gesagt: Predictive Analytics verwandelt das Bauchgefühl in belastbare Vorhersagen – und ermöglicht so strategisches Marketing mit maximaler Wirkung.
Der Treibstoff: Big Data
Big Data hat bereits großen Einfluss auf unseren Alltag. Wenn wir unser Smartphone benutzen, fallen massenhaft Daten an. Daten, aus denen man wiederum Schlüsse ziehen kann. Zum Beispiel über unser Mobilitätsverhalten mit Apps, die uns in Echtzeit über Bus- und Bahnabfahrten informieren oder verschiedene Smart-Gadgets wie Smartwatches, die unsere täglichen Aktivitäten tracken – all dies füttert die Festplatten und treibt Big Data.
Im Marketing werden Daten seit jeher angehäuft – das ist kein Geheimnis! Neu ist, dass eine enorme Rechenleistung heutzutage für jedermann bezahlbar ist. Das ermöglicht ganz neue Möglichkeiten. Zum Beispiel die richtige Botschaft zur richtigen Zeit an die richtige Person zu übermitteln.
Hohe Datenvolumina und Rechenleistung sind jedoch wertlos, wenn die Qualität der Daten gering ist. Ungültige, fehlende und doppelte Datensätze führen zu falschen Vorhersagen. Predictive Marketing funktioniert nur bei hoher Datenqualität.
Predictive Marketing Use Cases im Überblick
Predictive Marketing wird dann richtig wertvoll, wenn aus Prognosen konkrete Entscheidungen werden. Statt „alle bekommen alles“ steuerst du Kampagnen nach Wahrscheinlichkeiten: Wer ist kaufbereit? Wer droht abzuspringen? Welche Botschaft wirkt am ehesten?
Hier sind die wichtigsten Use Cases – inkl. typischer Datenquellen und dem direkten Marketing-Nutzen.
1) Predictive Lead Scoring
Priorisiert Leads nach Abschlusswahrscheinlichkeit, damit Sales und Marketing ihre Zeit auf die heißesten Kontakte verwenden.
- Daten: Website-Engagement, Formulare, Firmografie, E-Mail-Interaktionen, CRM-Status.
- Nutzen: höhere Conversion-Rate, kürzere Sales-Cycles, weniger „tote“ Leads in Nurtures.
2) Next Best Action (NBA)
Ermittelt die sinnvollste nächste Maßnahme pro Kontakt (z. B. Demo anbieten, Case Study senden, Beratungstermin vorschlagen).
- Daten: Touchpoints, Content-Nutzung, Produktinteressen, Funnel-Status.
- Nutzen: bessere Relevanz, weniger Reibung, mehr Fortschritt im Funnel.
3) Next Best Offer (NBO) & Produktempfehlungen
Sagt voraus, welches Angebot/Produkt am wahrscheinlichsten gekauft wird – ideal für Cross- und Upsell.
- Daten: Kaufhistorie, Warenkorb, Produktkategorien, Preisreaktionen, Nutzungsdaten.
- Nutzen: mehr Warenkorbwert, höhere Wiederkaufrate, personalisierte Angebote statt Rabatt-Gießkanne.
4) Churn Prediction & Retention Trigger
Erkennt Abwanderungsrisiken früh und löst passende Gegenmaßnahmen aus (Onboarding, Support, Incentives, Education).
- Daten: Nutzungsintensität, Support-Tickets, NPS/CSAT, Vertrags-/Abo-Daten, Login-Frequenz.
- Nutzen: weniger Kündigungen, höherer CLTV, bessere Kundenbindung.
5) Winback & Reaktivierung
Identifiziert inaktive Kunden mit hoher Rückkehrwahrscheinlichkeit und steuert Winback-Strecken effizient.
- Daten: Recency/Frequency, E-Mail-Engagement, letzte Käufe, Kategorien, Preispräferenzen.
- Nutzen: Reaktivierung ohne Spam-Gefühl, bessere Response-Raten, mehr Umsatz aus Bestandskunden.
6) Kampagnen- & Channel-Optimierung (Response/Propensity Modeling)
Prognostiziert, wer auf welchen Kanal und welches Messaging reagiert (E-Mail vs. Ads vs. Push, Content A vs. B).
- Daten: historische Kampagnenergebnisse, Kanalpräferenzen, Timing, Geräte-/Nutzungsverhalten.
- Nutzen: weniger Streuverluste, bessere Öffnungs-/Klickraten, effizientere Budgets.
7) Customer Lifetime Value (CLTV) Prognosen
Schätzt den erwarteten Kundenwert und ermöglicht Budgetsteuerung nach Potenzial (z. B. Akquise-CPA oder Retention-Invest).
- Daten: Kohorten, Wiederkaufrate, Warenkorbwerte, Marge, Vertragslaufzeiten.
- Nutzen: smartere Akquise, bessere Segmentierung, Fokus auf „wertvolle“ Kunden.
8) Dynamic Pricing & Angebotssteuerung
Unterstützt Preis- und Angebotsentscheidungen basierend auf Nachfrage, Wahrscheinlichkeit und Kontext (z. B. Saisonalität).
- Daten: Nachfragehistorie, Wettbewerbsdaten (falls vorhanden), Warenkorbdaten, Kontextsignale.
- Nutzen: bessere Marge, höhere Conversion, weniger unnötige Discounts.
So startest du pragmatisch
- Wähle 1 Use Case mit klarem Ziel (z. B. Churn senken oder Upsell steigern).
- Definiere ein Erfolgskriterium (z. B. Kündigungsrate, Conversion, Warenkorbwert) und ein Test-Setup.
- Nutze vorhandene Daten zuerst – Datenqualität schlägt Datenmenge (leider, aber fair).
Exkurs: Prädiktoren
Beim traditionellen Lead Scoring muss der Mensch im Vorwege bestimmen, welche Faktoren überhaupt in einem kausalen Zusammenhang mit der Kaufwahrscheinlichkeit stehen und sich für Vorhersagen eignen. Diese Faktoren werden auch Prädiktoren genannt.
Beispiel: Die vorhergesagte Tageshöchsttemperatur ist ein guter Prädiktor zur Kalkulation des Speiseis-Umsatzes.
So führst du Predictive Marketing Schritt für Schritt ein
Predictive Analytics zu implementieren ist mit viel Arbeit verbunden. Eine typische Vorgehensweise sieht wie folgt aus:
- Datenerfassung und Datenbereinigung
Zuerst müssen benötigte Datenquellen ausgewählt und angezapft werden. Hier ist großes Augenmerk auf die Datenqualität zu legen. Als Grundlage ist eine Datenstrategie zu empfehlen, die alle relevanten Aspekte (Data Governance, DSGVO etc.) abdeckt. - 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 („Multi-Varianten-Vorhersage“). - Modellauswahl und Training
Anschließend wählt man das beste Modell für die prädiktive Analyse aus. Dies variiert stark von Fall zu Fall und hängt davon ab, wie Deine Daten „aussehen“. - Optimierung
Zum Schluss misst man die Qualität der Vorhersagen und beginnt den Algorithmus zu verbessern oder das Modell anzupassen bzw. zu ersetzen.
Mit Predictive Analytics kannst Du im Laufe der Zeit ein tieferes Verständnis für deine Zielkunden gewinnen und sie in allen Phasen ihrer Customer Journey optimal bedienen.
Fazit
Predictive Marketing ist kein Buzzword, sondern ein Hebel für messbar mehr Relevanz: Du sprichst die richtigen Menschen zur richtigen Zeit mit dem richtigen Angebot an. Wer mit einem klaren Use Case startet (z. B. Churn oder Next Best Offer), Datenqualität ernst nimmt und konsequent testet, reduziert Streuverluste, steigert Conversions und verbessert nachhaltig die Customer Experience.
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Moin aus Hamburg!
Mein Name ist Frank und ich bin bereits seit Mitte der 1990er in der Digitalbranche unterwegs. Meine Schwerpunkte sind Content-Marketing, Workflow Automation und MarTech.