Im Marketing sind datenbasierte Strategien unerlässlich, um zu verstehen, wer Ihr Produkt wirklich benötigt. Von Kundenzufriedenheitswerten bis hin zur Verweildauer auf der Seite – Daten entscheiden über den Erfolg einer Marketingstrategie. Eine der aufwändigsten Strategien ist jedoch die Kundensegmentierung.
Kundensegmentierung erfordert umfassende Kundendaten, deren Aufbereitung und Analyse. Maschinelles Lernen vereinfacht diesen Prozess heutzutage erheblich. So trägt maschinelles Lernen zu einem besseren, strategischeren Marketing bei.
Was ist Kundensegmentierung?
Kundensegmentierung bezeichnet die Aufteilung Ihrer Kunden in mehrere Gruppen. Die Kriterien variieren in der Regel, basieren aber meist auf einer Kombination verschiedener Kategorien, wodurch Sie die Möglichkeit erhalten, jede Gruppe gezielt anzusprechen.
Die von Ihnen erstellten Kundensegmente sollten auf möglichst gemeinsamen Merkmalen basieren. Dazu gehören grundlegende demografische Daten, die Kaufhistorie oder das Online-Verhalten. So können Sie Ihr Marketingbudget auf die Kunden konzentrieren, die es am dringendsten benötigen.
Wenn Sie sich noch nicht sicher sind, ob Ihre Marketingstrategien zielführend sind, sollten Sie Ihre Kunden segmentieren. Dadurch verstehen Sie besser, wer Ihre Website besucht und warum.
Sie können ein integriertes System entwerfen. Omnichannel-Marketing Ein Plan, der sich mit diesen Informationen auf den richtigen Markt konzentriert. Die Segmentierung von Kunden in verschiedene Gruppen kann Ihnen beispielsweise helfen, einen engeren Markt anzusprechen und Ihre Konversionsraten zu steigern.
Früher musste man Experte für Statistik und Datenanalyse sein, um das zu bewerkstelligen. Jeder versierte Marketingexperte konnte seine Kategorien erstellen. Doch heute macht die Technologie das Ganze viel einfacher.
Wie hilft maschinelles Lernen?
Natürlich möchten Sie so wenig Zeit wie möglich mit der Erstellung aussagekräftiger Buyer Personas verbringen. Schließlich führen Sie ein Unternehmen und kein Data-Science-Unternehmen.
Hier kommen traditionelle Analysetools und künstliche Intelligenz ins Spiel. Die verwendeten Tools sollten viele der anfallenden Prozesse automatisieren können. Durch Automatisierung entfällt die Notwendigkeit, repetitive Aufgaben auszuführen, die sonst von einer Maschine, beispielsweise an einem Fließband, erledigt werden könnten.
Menschen tun sich bekanntermaßen schwer damit, andere in Gruppen einzuteilen, da die Abgrenzungen oft unklar oder nicht eindeutig sind. Daher fallen viele Menschen nicht in Ihre ideale Gruppe, darunter auch solche, deren finanzielle Situation Ihrem Unternehmen schadet.
Die Automatisierung der Kundendatenerfassung und -analyse ist einer der effektivsten Einsatzmöglichkeiten von KI. Anstatt Zeit mit der Generierung umsetzbarer Erkenntnisse zu verbringen, können Sie sich auf Ihre Kernkompetenz konzentrieren: die Pflege Ihrer Kundenbeziehungen. So können Sie besser mit Ihren Kunden kommunizieren und Ihre Marke weiterentwickeln.
Die Vorteile sind vielfältig. Echtzeit-Einblicke sind ein leistungsstarkes Werkzeug, insbesondere für Marketer. Interagiert ein Kunde zu einer bestimmten Tageszeit mit Ihren Kanälen, können Sie eine spezifische Aktion auslösen. Wichtig ist dabei, dass Sie dies mit Echtzeit-Einblicken tun.
Mithilfe integrierter Software, die Algorithmen nutzt, können Sie ermitteln, welche Inhalte welche Käufergruppen ansprechen. Mit diesen Informationen können Sie besser entscheiden, welche Inhalte Sie erstellen und wo Sie diese vermarkten.
Durch das Sammeln, Analysieren und Nutzen von Daten über einzelne Nutzer können Sie ein individuelles Profil erstellen und die Bedürfnisse jedes Nutzers ermitteln. So entsteht mit der Zeit eine wertvolle Datenbank, die Ihnen zukünftig Zeit und Geld spart.
Um optimale Ergebnisse zu erzielen, ist die effektive Nutzung Ihrer Daten unerlässlich. Ein präziser Datensatz liefert die besten Ergebnisse. Alle von Ihnen verwendeten Informationen sollten auf Fakten basieren. Darüber hinaus sollten Sie sich bewusst sein, dass die von Ihnen erstellten Algorithmen lediglich als Richtlinie dienen. Merkmale und Kriterien werden so konzipiert, dass sie sich ändern können.
Wie entwickelt man einen besseren Algorithmus?
Der Erfolg Ihrer Machine-Learning-Strategie hängt von der Genauigkeit Ihrer Daten ab. Leider können Sie nicht einfach Daten in Ihr System eingeben und erwarten, dass dies zu Ergebnissen führt. Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten Aspekte, die Sie berücksichtigen sollten, um ein besseres Bild von Ihren Zielen zu erhalten.
Diese Systeme optimieren Ihre Datenanalyse mithilfe komplexer Algorithmen und automatisierter Lernwerkzeuge. Sie liefern Ihnen präzise Informationen über Ihre Zielgruppe. Alle Erkenntnisse, die Sie über Ihre Bestandskunden gewinnen, lassen sich auf andere Kunden übertragen.
Je mehr Verkaufs- oder Kundendaten Sie gesammelt haben, desto deutlicher werden sich Muster abzeichnen. Die Kategorisierung und Speicherung dieser Daten ist die halbe Miete. Jetzt gilt es, diese Daten optimal zu nutzen.
Um auf unser vorheriges Beispiel zurückzukommen: Ihnen ist vielleicht aufgefallen, dass einige Ihrer Kunden bestimmte Kaufmuster aufweisen. Ihre Käufe sind vorhersehbarer. Beispielsweise kaufen manche Kunden mehr Produkte aus neuen Sortimenten. Manche kaufen regelmäßiger ein als andere.
Diese sogenannten Verhaltensmerkmale lassen sich leicht beobachten. Weitere Verhaltensmerkmale könnten beispielsweise sein, ob Ihr Kunde Kinder hat, schwanger ist oder kürzlich geheiratet hat. Diese Informationen helfen Ihnen, Ihre Daten präzise zu segmentieren.
Kundenprofile nutzen
Es gibt zwar kein allgemeingültiges Profil, aber mehr Wissen über Ihre Zielgruppe kann hilfreich sein. Wenn beispielsweise die meisten Ihrer Kunden Männer zwischen 30 und 40 Jahren sind, können Sie dort ansetzen. Beschreiben Sie Ihren idealen Kunden, um ihn gezielter anzusprechen. Das reduziert Ihren Arbeitsaufwand und erleichtert die Umsetzung Ihrer Strategie. richtiger Inhalt zur richtigen Zeit.
Anstatt sich darauf zu verlassen, dass Marketingfachleute ihre Kategorien selbst erstellen, können die Daten diese Arbeit übernehmen. Wie? Durch angewandte Analytik und maschinelles Lernen. Datengetriebene Strategien werden dank aussagekräftiger Algorithmen möglich, die die vorhandenen Daten sortieren, filtern und Trends erkennen.
Die Identifizierung und Kategorisierung dieser Personen ist ein guter Anfang, aber nicht ausreichend. Ein durchdachtes Nutzerprofil kann Ihnen viele Informationen liefern, beispielsweise über deren gesamte Bedürfnisse und die Wahrscheinlichkeit, dass sie bei Ihnen kaufen.
Sie können Ihre Abonnenten beispielsweise in verschiedene Kategorien einteilen. Eine Gruppe könnte beispielsweise Abonnenten mit einem niedrigeren durchschnittlichen Bestellwert haben, die sich vor allem für soziale Medien interessieren. Eine andere Gruppe liest gerne Modeblogs, kauft aber seltener ein.
Nachdem Sie ein Profil erstellt und es im Laufe der Zeit beobachtet haben, können Sie feststellen, welche Produkte sich besser verkaufen, welche seltener angeklickt werden und welche mehr Unterstützung benötigen. Diese Personalisierung ist dann Teil einer zielgerichteten Strategie, die Ihre potenziellen Kunden dort anspricht, wo sie sich aufhalten.
Sie können Ihre Inhalte daher so planen, dass sie genau auf die individuellen Bedürfnisse Ihrer Zielgruppe zugeschnitten sind. All dies wird durch maschinelles Lernen ermöglicht, wodurch der Prozess vereinfacht wird.
Fazit
Letztendlich ist der Einsatz der richtigen Werkzeuge der Schlüssel zu dieser neuen Welle von erfolgreiche, personalisierte Marketingstrategien. Einen eigenen Algorithmus zu erstellen oder erstellen zu lassen, ist einfacher denn je.
Durch die Nutzung prädiktiver Analysen lassen sich relevantere Produkte und Kampagnen entwickeln, die nicht nur den Wünschen, sondern auch den Bedürfnissen der Kunden entsprechen. Maschinelles Lernen bietet Marketern fantastische Vorteile.
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von Luke Craig
