Ratgeber

Predictive Marketing: Der Blick in die Glaskugel

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Statistik: Von Profiling bis Warenkorbanalyse

Eine andere Vorgehensweise, das Profiling, vergleicht einen Nutzer mit der Grundgesamtheit oder einer vorher geclusterten Stichprobengruppe von Kunden. Anhand seiner Verhaltensweise kann geprüft werden, welche Eigenschaften beim jeweiligen Kunden über- oder unterrepräsentiert sind. Das ermöglicht entsprechende Voraussagen darüber, was den Kunden – analog zu anderen Kunden mit denselben Ausprägungen – interessieren könnte oder was er wahrscheinlich kauft. Besonders verbreitet und insbesondere durch Amazon seit rund 20 Jahren populär ist die Warenkorb- oder Assoziationsanalyse. Hier wird anhand spezieller Muster anderer Kunden die Wahrscheinlichkeit dafür ermittelt, was der Kunde noch kaufen könnte – das klassische „Kunden, die diesen Artikel kauften, interessierten sich auch für …“. Allerdings kommt es gerade hier zu statistischen Fehlschlüssen, selbst bei großen Datenmengen.

Anders herum analysiert die logistische Regression vom Produkt ausgehend – eine Strategie, die im Marketing für Produkte üblich ist. Getroffene Aussagen sind beispielsweise, dass ein Produkt von Männern oder Frauen einer bestimmten Altersgruppe oder einer bestimmten Einkommenssituation mit einer bestimmten Häufigkeit oder Wahrscheinlichkeit gekauft wird.

Predictive Marketing: Die Zukunft hat gerade erst begonnen

All diese Strategien setzen aber neben der bereits eingangs genannten Datengrundlage und der hohen Rechnerleistung voraus, dass ein Unternehmen über Datenanalysten mit hervorragenden Statistikkenntnissen und guten Programmierfähigkeiten verfügt. Daher sind Datenanalysten aktuell verzweifelt gesucht. Davon abgesehen wird im Predictive Marketing künstliche Intelligenz in den nächsten Jahren noch für deutlich bessere und treffsicherere Voraussagen sorgen. Erste Cases aus den USA zeigen, dass der europäische Markt hier noch einige Schritte hinterher ist. Zum neuen Mekka für das Predictive-Thema könnte sich übrigens auch China entwickeln. Hier sind einige große Unternehmen anzutreffen, die dadurch, dass sie noch über weniger gewachsene Strukturen verfügen, auf die Voraussagekraft statistischer Formate angewiesen sind.

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