Predictive Models sind ein effektives Mittel zur Kundenbindung. Sie erlauben es, mithilfe von probabilistischen Methoden das zukünftige Kundenverhalten zu prognostizieren. Dadurch können Marketing-Strategien abgeleitet und Budgets gezielter eingesetzt werden. In unserem Webinar zeigen Philippe Take, Co-Founder und CRO von Gpredictive, und Manuel Hinz, Geschäftsführer und Gründer von CrossEngage, wie Predictive Models in einer Customer-Data-Plattform (CDP) für innovative CRM-Ansätze genutzt werden können. Aufgrund ihrer Erfahrung mit verschiedensten Unternehmenstypen und Ausgangssituationen, geben sie wertvolle Tipps und Hilfestellungen für jeden Use-Case.

Mit Predictive Models Kundenwerte steigern und Churn verhindern

Mit Predictive Models lassen sich beispielsweise der voraussichtliche Customer-Lifetime-Value (CLV) und Churn-Score berechnen. Der CLV-Score bewertet Kunden darauf hin, wie wertvoll sie für das Unternehmen sind. Das erlaubt es Marketern, sie gezielt und abhängig von ihrem Potential mit Inhalten zu bespielen und so den Kundenwert individuell zu steigern. Der Churn-Score beschreibt, wie abwanderungsgefährdet ein Kunde ist. Konkret kann dies etwa an den Warenkörben und der Kauffrequenz eines Kunden erkannt werden. Der Churn-Score ermöglicht es, proaktiv an Engagement, Produktadaption oder Loyalität zu arbeiten und so zu verhindern, dass der Kunde abwandert.

Wie Predictive Models mit einer CDP innovatives CRM möglich machen

Mit den 360-Grad-Profilen einer CDP können Marketer Kunden individuell verstehen und in Echtzeit auf ihre Interessen und Bedürfnisse reagieren. Wer mehr darüber erfahren möchte, was CDPs sind, kann sich in unserem CDP-Leitfaden informieren. Predictive Models erlauben es unter anderem, in einer CDP Kundensegmente zu erstellen, die beispielsweise auf dem prognostizierten CLV oder dem Churn-Score basieren. So können nicht nur Daten aus der Vergangenheit und der Gegenwart, sondern auch Daten aus der prognostizierten Zukunft für Marketing-Maßnahmen genutzt werden. Wie genau das funktioniert und noch mehr sehen Sie im Video:

  • Welche Defizite gängige Ansätze zur Kundensegmentierung haben (bspw. das RFM-Modell
  • Welche Vorteile Predictive Models im CRM bieten
  • Wie diese in einer CDP zur Kundensegmentierung und Kampagnenplanung genutzt werden
  • Wie sich Kampagnen anhand konkreter Beispiele umsetzen lassen
  • Welche Fehler typischerweise begangen werden und wie sich diese für die meisten Unternehmen leicht vermeiden lassen.

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