Predictive Analytics für Marketing-Automatisierung
Wissen Sie, was Ihre Kunden tun werden, bevor sie es tun. Prognostizieren Sie Churn, sagen Sie Conversions voraus und erkennen Sie wertvolle Kunden automatisch. Machine Learning, das Verhaltensdaten in umsatzstarke Kampagnen verwandelt.
Predictive Marketing – ohne Data-Science-Team
Bewerten Sie jeden Kunden automatisch nach Churn-Risiko, Conversion-Wahrscheinlichkeit und Customer Lifetime Value. Starten Sie Kampagnen, bevor Kunden abwandern, bevor sie das Interesse verlieren und bevor sie gehen.
Was Predictive Analytics leistet
Churn vorhersagen, bevor er passiert
Erkennen Sie Kunden 30 bis 60 Tage vor dem Abwandern an frühen Warnsignalen im Verhalten. Starten Sie Retention-Maßnahmen, solange Sie Kunden noch halten können – nicht erst, wenn sie weg sind. Churn-Modelle markieren gefährdete Kunden mit 85 % Genauigkeit, und proaktive Kampagnen halten 60 % von ihnen.
Jeden Kunden nach Conversion bewerten
Machine Learning bewertet jeden Nutzer nach seiner Wahrscheinlichkeit, zu kaufen, upzugraden oder eine wichtige Aktion abzuschließen. Konzentrieren Sie Ihr Budget auf Nutzer mit hoher Wahrscheinlichkeit statt auf solche, die kaum konvertieren. Das Segment mit hohen Scores konvertiert 4-mal besser als der Durchschnitt: gleiches Budget, 4-facher Umsatz.
Lifetime Value vorhersagen
Prognostizieren Sie, welche Neukunden mit der Zeit besonders wertvoll werden, und erkennen Sie aufsteigende Stars früh. Kunden mit hohem prognostiziertem LTV werden innerhalb der ersten 7 Tage mit 78 % Genauigkeit identifiziert, und eine frühe VIP-Behandlung steigert den LTV um 35 %.
Next Best Action automatisieren
KI bestimmt anhand des prognostizierten Verhaltens die optimale nächste Kampagne für jeden Kunden: richtige Nachricht, richtiger Zeitpunkt, richtiges Angebot. Die Automatisierung der Next Best Action steigert den Kampagnen-ROI um 45 % gegenüber manueller Kampagnenplanung.
Prognosemodelle für Marketer
Sechs Modelle bewerten jeden Kunden fortlaufend und fließen direkt in Ihre Kampagnen ein. Kein Feature Engineering, kein Tuning, kein Statistikstudium.
Churn-Prognose
Bewertet jeden Kunden auf einer Skala von 0 bis 100 nach seiner Wahrscheinlichkeit, in den nächsten 30, 60 und 90 Tagen abzuwandern.
Verhaltenssignale
Sinkende Sitzungshäufigkeit, kürzere Sitzungen, geringere Funktionsnutzung, weniger Käufe, mehr Support-Kontakte, Auffälligkeiten beim Login und ein fallender Engagement-Score.
Ergebnis
Churn-Risiko-Score, Risikostufe, wichtigste Churn-Treiber, prognostiziertes Abwanderungsdatum und eine empfohlene Maßnahme.
In Kampagnen
Ein Score über 70 löst sofort eine Retention-Kampagne aus. 40 bis 70 führt in die Reaktivierung, unter 40 bleibt es bei der Standard-Betreuung. Beispiel: Ein Spieler hat sich seit 4 Tagen nicht eingeloggt und seine Ausgaben sind um 80 % gesunken – das Churn-Risiko steigt auf 82, und eine dringende Rückgewinnungskampagne startet.
Genauigkeit
85 % Präzision bei der Erkennung abwandernder Kunden 30 Tage vor ihrem Weggang.
Conversion-Prognose
Bewertet jeden Nutzer nach seiner Wahrscheinlichkeit, eine bestimmte Aktion abzuschließen: Kauf, Upgrade, Abo oder Registrierung.
Verhaltenssignale
Häufigkeit von Produkt- und Funktionsaufrufen, Verweildauer auf der Preisseite, Warenkorbzugänge, E-Mail-Engagement, Tiefe der Funktionsnutzung, Suchverhalten und Vergleichsaktivität.
Ergebnis
Conversion-Wahrscheinlichkeit, prognostiziertes Zeitfenster, Trigger-Empfehlung, optimales Angebot und bevorzugter Kanal.
In Kampagnen
Über 70 % erhalten einen Anstoß, weil sie bereit sind. 40 bis 70 % erhalten einen Anreiz, der sie überzeugt. 20 bis 40 % erhalten Informationen, die Einwände ausräumen. Unter 20 % bleiben in der Betreuung. Beispiel: Ein Nutzer hat diese Woche dreimal die Preise angesehen – die Wahrscheinlichkeit steigt auf 78 %, und eine Angebotskampagne startet.
Genauigkeit
72 % Genauigkeit bei der Vorhersage von Conversions innerhalb des prognostizierten Zeitfensters.
Prognose des Customer Lifetime Value
Prognostiziert den Gesamtumsatz, den ein Kunde über seine Lebensdauer erzielen wird – berechnet aus frühen Verhaltenssignalen.
Verwendete Signale
Engagement-Tiefe in den ersten 7 Tagen, Wert und Kategorie des ersten Kaufs, Geschwindigkeit der Funktionsnutzung, Support-Historie, Community-Engagement, Empfehlungsverhalten und Reaktion auf Kampagnen.
Ergebnis
Prognostizierter LTV nach 6, 12 und 24 Monaten, eine LTV-Stufe, ein Score für das Wachstumspotenzial und eine Investitionsempfehlung.
In Kampagnen
Ein hoher prognostizierter LTV schaltet Premium-Onboarding und VIP-Behandlung frei. Ein mittlerer erhält Standard-Betreuung plus Upselling. Ein niedriger läuft ausschließlich über effiziente Automatisierung. Beispiel: Ein neuer Nutzer ist in 3 Tagen intensiv aktiv und gibt 50 € aus – der prognostizierte 12-Monats-LTV liegt bei 850 €, und eine VIP-Onboarding-Journey startet.
Genauigkeit
71 % Genauigkeit bei der LTV-Prognose nach 6 Monaten.
Next-Best-Action-Prognose
Bestimmt für jeden Kunden die optimale nächste Marketingmaßnahme auf Basis seines aktuellen Zustands und des prognostizierten Verhaltens.
Berücksichtigte Faktoren
Aktueller Engagement-Status, jüngste Interaktionen, Kampagnenhistorie und Reaktionen, prognostiziertes nächstes Verhalten, verfügbare Angebote und Kanalpräferenzen.
Ergebnis
Empfohlener Kampagnentyp, Kanal, Zeitpunkt, Angebot und ein Score für die erwartete Wirkung.
Beispielhafte Entscheidungen
Ein Nutzer mit Churn-Signalen, der gerade einen Rabatt abgelehnt hat, erhält eine Kampagne zu Funktionen statt eines weiteren Rabatts. Ein Nutzer mit hoher Wahrscheinlichkeit und Artikeln im Warenkorb erhält eine Push-Benachrichtigung mit Dringlichkeit. Ein wenig engagierter Nutzer, der früher auf Social Proof reagiert hat, erhält eine Community-E-Mail.
Sehen Sie alles zusammen auf der Pushwoosh-Analytics-Plattform.
Produktempfehlungen
Sagt voraus, mit welchen Produkten, Funktionen oder Inhalten sich jeder Nutzer am wahrscheinlichsten beschäftigt oder welche er kauft.
Verwendete Signale
Kaufhistorie, Browsing- und Ansichtshistorie, Verhalten ähnlicher Nutzer (Collaborative Filtering), Kategorie-Affinität, Preissensibilität und saisonale Muster.
Ergebnis
Gerankte Empfehlungen pro Nutzer, ein Konfidenz-Score pro Empfehlung und der beste Kanal für die Zustellung.
Beispiele
Laufschuhe gekauft – Empfehlung: Laufsocken, GPS-Uhr und Proteinriegel. Schaut Horrorfilme – Empfehlung: ein neuer Horrorfilm und ähnliche Regisseure. Spielt Strategiespiele – Empfehlung: verwandte Titel, Erweiterungen und kompetitive Events.
Wirkung
35 % bis 45 % höhere Klickrate bei prognostizierten Empfehlungen im Vergleich zur manuellen Auswahl.
Optimierung der Versandzeit
Sagt für jeden einzelnen Nutzer den optimalen Versandzeitpunkt jeder Nachricht voraus, um das Engagement zu maximieren.
Verwendete Signale
Individuelle Engagement-Historie nach Stunde und Tag, Nutzungsmuster des Geräts, Reaktionszeiten, historische Öffnungs- und Klickzeiten sowie Zeitzone und Standort.
Ergebnis
Ein optimales Versandfenster pro Nutzer, ein Konfidenz-Score und alternative Fenster, falls das primäre verpasst wird.
Beispiele
Nutzerin A öffnet E-Mails werktags zwischen 7 und 8 Uhr, also wird ein Versand am Dienstag für 7:15 Uhr geplant. Nutzer B öffnet samstagnachmittags, also wird die Nachricht bis Samstag 14 Uhr zurückgehalten, auch wenn die Kampagne am Montag startet.
Wirkung
18 % bis 25 % mehr Engagement im Vergleich zu einer einheitlichen Versandzeit.
Machine Learning ohne Data-Science-Team
Verbinden Sie Ihre Daten, und die Modelle arbeiten automatisch. Prognosen stehen nach 24 bis 48 Stunden bereit – ohne manuelle Feature-Auswahl und ohne Tuning.
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Datenerfassung und -vereinheitlichung
Verhaltens-Events, Kampagneninteraktionen, Kundenattribute, Transaktionen und Support-Historie fließen über das Pushwoosh SDK, die API, CRM- und Data-Warehouse-Anbindungen ein. Über 100 Verhaltenssignale pro Nutzer speisen die Modelle automatisch. Vereinheitlichen Sie alles in der Customer Data Platform.
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Modelltraining
Die Modelle trainieren auf Ihren historischen Daten und lernen die Muster, die abgewanderte von gehaltenen Kunden und Konvertierende von Nicht-Konvertierenden unterscheiden. Ab 1.000 Kunden laufen Basismodelle; ab 10.000 Kunden und 90 Tagen Historie steigt die Genauigkeit. Keine Konfiguration nötig.
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Score-Berechnung
Jeder Kunde wird in Echtzeit bewertet, und die Scores ändern sich mit dem Verhalten. Loggt sich ein Kunde nach 14 Tagen Abwesenheit ein, wird sein Churn-Score sofort von 85 auf 42 neu berechnet. Scores stehen in der Segmentierung, per API, über Webhook-Trigger und als Export in Ihr CRM oder Data Warehouse zur Verfügung.
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Integration in Kampagnen
Segmentieren Sie nach Score-Bereichen, lösen Sie Kampagnen aus, wenn ein Score einen Schwellenwert überschreitet, und personalisieren Sie Inhalte und Angebote nach prognostiziertem Wert. Zum Beispiel löst ein Churn-Risiko über 70 eine Retention-Kampagne aus, eine Conversion-Wahrscheinlichkeit über 80 eine Push-Benachrichtigung mit Dringlichkeit und eine hohe LTV-Stufe ein VIP-Onboarding.
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Messen und verbessern
Verfolgen Sie Prognosegenauigkeit, Raten falsch-positiver und falsch-negativer Ergebnisse, Kampagnenwirkung und Modelldrift über die Zeit. Die Modelle werden wöchentlich mit neuen Daten nachtrainiert, und Kampagnenergebnisse fließen zurück. Eine modellgesteuerte Retention-Kampagne hält 60 % der gefährdeten Nutzer, gegenüber 28 % beim manuellen Ansatz.
Predictive Analytics für Ihre Branche
Dieselben Modelle passen sich an die Signale und Ergebnisse an, die in Ihrer Branche zählen.
Sagen Sie das nächste Kaufdatum voraus, unterscheiden Sie preissensible von markentreuen Kunden, prognostizieren Sie die saisonale Nachfrage pro Kunde, bewerten Sie die Kaufbereitschaft beim Browsen und erkennen Sie die Rücksendewahrscheinlichkeit nach dem Kauf.
Beispiel: Eine E-Mail 3 Tage vor dem prognostizierten Kaufdatum steigert die Conversion um 35 %.
Sagen Sie die Conversion von Whales aus frühem Verhalten voraus, prognostizieren Sie Spieler-Churn nach Spielphase, erkennen Sie Spieler, die bereit für ein In-App-Kaufangebot sind, sagen Sie die Turnierteilnahme voraus und bewerten Sie das Risiko bei täglich aktiven Nutzern.
Beispiel: Eine Whale-Prognose in den ersten 48 Stunden bringt 45 % mehr ROI bei der VIP-Behandlung.
Sagen Sie die Wahrscheinlichkeit der Funktionsnutzung voraus, prognostizieren Sie die Conversion von der Testphase zum Bezahlplan, bewerten Sie die Bereitschaft für Expansion Revenue, erkennen Sie Churn 60 Tage im Voraus und sagen Sie die Wahrscheinlichkeit von Support-Tickets voraus.
Beispiel: Eine Churn-Prognose 60 Tage im Voraus verschafft dem Customer Success 3-mal mehr Zeit zum Eingreifen.
Sagen Sie die Verlängerungswahrscheinlichkeit voraus, prognostizieren Sie die Upgrade-Bereitschaft, erkennen Sie Downgrade-Risiken, bevor sie eintreten, bewerten Sie die Wahrscheinlichkeit von Pausieren gegenüber Kündigen und sagen Sie das Empfehlungspotenzial voraus.
Beispiel: Ein Downgrade-Risiko-Score plus ein vorbeugendes Angebot hält 22 % der gefährdeten Abonnenten in ihrem vollen Tarif.
Sagen Sie Vertragskündigungen voraus, prognostizieren Sie die Upgrade-Bereitschaft, erkennen Sie das Risiko eines Wechsels zum Wettbewerb, bewerten Sie Möglichkeiten zur Tarifoptimierung und sagen Sie den Zeitpunkt für ein neues Gerät voraus.
Beispiel: Ein Wechselmodell markiert 15.000 gefährdete Abonnenten, und eine Retention-Kampagne hält 60 % von ihnen.
Sagen Sie versäumte Termine voraus, prognostizieren Sie Lücken in der Vorsorge, bewerten Sie das Engagement-Risiko von Patienten, sagen Sie die Therapietreue bei Medikamenten voraus und erkennen Sie Gelegenheiten für Vorsorgeuntersuchungen.
Beispiel: Eine No-Show-Prognose plus proaktive Erinnerungen an Patienten mit hohem Risiko senkt versäumte Termine um 40 %.
Segmente, die sich selbst aktualisieren
Prognose-Scores treiben dynamische Segmente an, die Nutzer automatisch hinzufügen und entfernen, sobald sich ihr Verhalten ändert. Erstellen Sie sie in der Customer Data Platform.
Fünf Segmente, null manueller Pflegeaufwand
- Kurz vor dem Churn
Churn-Score über 70 in den letzten 7 Tagen. Tritt in eine Retention-Kampagne ein und verlässt sie, sobald der Score unter 50 fällt. - Bereit zur Conversion
Conversion-Score über 75, stündlich aktualisiert. Löst innerhalb einer Stunde aus, weil Scores nach 24 bis 48 Stunden an Aussagekraft verlieren. - Künftige VIPs
Neue Nutzer mit prognostiziertem LTV in den oberen 20 %. Löst eine VIP-Onboarding-Journey aus; tatsächlicher und prognostizierter LTV werden über die Zeit verglichen. - Bereit zur Reaktivierung
Inaktive Nutzer mit einem Reaktivierungs-Score über 60. Löst eine Rückgewinnungssequenz aus, abgestimmt auf den Score-Höchststand jedes Nutzers. - Bereit zum Upgrade
Aktive Nutzer mit einem Upgrade-Score über 65. Löst ein gezieltes Angebot aus, das 28 % konvertiert – gegenüber 8 % bei einer Pauschalkampagne.
Prognosemodelle in Tagen starten
Von der Datenanbindung bis zur ersten aktiven prädiktiven Kampagne in weniger als zwei Wochen.
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Tag 1 bis 3: Daten verbinden
Installieren Sie das Pushwoosh SDK, konfigurieren Sie das Event-Tracking für wichtige Verhaltensweisen und verbinden Sie optional Ihr CRM und Data Warehouse. Schon 3 erfasste Events (Sitzung, Kauf, Kündigung) liefern genug Daten für grundlegende Churn- und Conversion-Modelle.
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Tag 3 bis 7: Modelle trainieren automatisch
Die Plattform übernimmt historische Daten, und die Modelle trainieren auf Ihren Kundenmustern. Erste Scores erscheinen nach 24 bis 48 Stunden, und bis Tag 7 liegt ein Genauigkeitsbericht mit rund 82 % Präzision vor.
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Woche 2: erste prädiktive Kampagne starten
Beginnen Sie mit dem Segment mit hohem Churn-Risiko (Score über 70) und einer Retention-Kampagne über Push und E-Mail, gemessen gegen eine Kontrollgruppe. Die erste Kampagne hält typischerweise 60 % der Nutzer mit hohem Risiko, gegenüber 25 % in der Kontrollgruppe.
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Ab Monat 1: weitere Modelle ergänzen
Ergänzen Sie Conversion- und Upgrade-Kampagnen, dann LTV- und VIP-Segmentierung, dann Empfehlungen und die vollständige Automatisierung der Next Best Action. Rechnen Sie mit messbar weniger Churn ab Monat 1 und einer Verbesserung wichtiger Kennzahlen um 30 % bis 50 % bis Monat 6.
Beginnen Sie, Kundenverhalten vorherzusagen
Sehen Sie, wie Predictive Analytics Churn-Risiken, Conversion-Chancen und wertvolle Kunden automatisch sichtbar macht. Fordern Sie eine Demo an und betrachten Sie Ihre Daten aus prädiktiver Perspektive.
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