Was ist Predictive Analytics? Vorteile, Beispiele und mehr

Hättest du manchmal gerne eine Glaskugel oder ein Tarot-Kartendeck zur Hand, um deine Marketing-Entscheidungen zu treffen?

Laut aktueller Studien erwarten 74 % der Verbraucher*innen personalisierte Erlebnisse von B2C-Marken. Ein Blick in die Zukunft wäre da sicher hilfreich.

Du brauchst aber keine hellseherischen Fähigkeiten, um deinem Unternehmen einen Vorsprung zu verschaffen. Predictive Analytics übernimmt diese Aufgabe für dich: Es hilft dir, das Kundenverhalten vorherzusagen und relevantere Online-Shopping-Erlebnisse zu gestalten.

Diese zukunftsorientierten Erkenntnisse basieren auf deinen Kundendaten und werden durch künstliche Intelligenz (KI) angetrieben – bis auf die Profilebene einzelner Kund*innen herunter.

Und wenn du diese Erkenntnisse in deine Marketing-Strategie einfließen lässt, kannst du mehr Kundenengagement erzielen, die Abwanderung reduzieren und die Kundenbindung stärken.

Was ist Predictive Analytics und wie funktioniert es?

Als einer der 4 Haupttypen der Datenanalyse hilft Predictive Analytics Unternehmen dabei, Muster in ihren Daten zu erkennen und zukunftsorientiertes Wachstum voranzutreiben.

Während die diagnostische Analyse sich auf die Vergangenheit konzentriert und nach den Ursachen von Datentrends sucht, nutzt Predictive Analytics KI und maschinelles Lernen, um nach vorne zu schauen – und zu sehen, wie sich die heutigen Trends, Muster und Zusammenhänge in den Daten voraussichtlich entwickeln werden.

Predictive Analytics ist keine Glaskugel – die Prognosen, die auf Basis deiner vorhandenen Daten erstellt werden, sind keine Garantie. Aber indem historische Daten genutzt werden, um wahrscheinliche Zukunftsszenarien zu ermitteln, unterstützt es zukunftsorientiertere Entscheidungen.

Predictive-Analytics-Tools, die KI-Erkenntnisse einbeziehen, gehen noch einen Schritt weiter und ermöglichen umfassendere Prognosen.

Von der Idee über die Umsetzung bis hin zur automatischen Optimierung – alles mit den leistungsstarken KI-Tools, die direkt in Klaviyo integriert sind.

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Drei zentrale Vorteile von Predictive Analytics

Als Marketer*in ist dein Ziel, Umsatz zu erzielen, um dein Unternehmen zu skalieren und weiterzuentwickeln. Das gilt für Unternehmen jeder Branche gleichermaßen. KI-gestützte Erkenntnisse helfen dir, bei deinen wichtigsten Geschäftsprioritäten voranzukommen und letztendlich Wachstum zu erzielen. So geht's:

Predictive Analytics kann die Gewinnmargen verbessern

Optimiere deine Rabatt- und Promotion-Strategie und verabschiede dich von pauschalen Rabatten. Mit Predictive Analytics kannst du Rabatte und Anreize gezielter gestalten – basierend nicht nur auf dem bisherigen Verhalten deiner Kund*innen, sondern auch auf deren voraussichtlichem zukünftigen Verhalten.

Predictive Analytics kann die Abwanderung reduzieren

Erkenne Abwanderungsrisiken frühzeitig, indem du vorhersagst, ob Kund*innen wahrscheinlich wieder kaufen werden, wann und wie viel sie voraussichtlich ausgeben werden. Mit Tools, die dir helfen, proaktiv einzugreifen, bevor Kund*innen abspringen, kannst du die Abwanderung reduzieren und die Zahl deiner Stammkund*innen erhöhen.

Predictive Analytics kann die Kundenbindung stärken

Du weißt bereits, welche Kund*innen deine Marke lieben. Aber KI kann dir dabei helfen, zu erkennen, wer deine Marke in Zukunft lieben wird – damit du dich darauf konzentrieren kannst, diese Personen zu echten Markenfans zu entwickeln. Sprich Kund*innen mit einem hohen prognostizierten Customer Lifetime Value (CLV) gezielt mit Treueprogrammen, Prämien, Empfehlungsaktionen und Anfragen nach Social Proof an.

Predictive Analytics im Marketing: Beispiele für B2C

Predictive Analytics stellt dir eine Reihe neuer Metriken der Marketing-Automatisierung zur Verfügung, mit denen du den Zustand deiner Kund*innen und deines Unternehmens einschätzen kannst. Bevor du jedoch davon profitieren kannst, musst du verstehen, was jede Erkenntnis dir sagt. Hier findest du Predictive-Analytics-Beispiele und Anwendungsfälle für jede Metrik in deiner eigenen Kundenbindungsstrategie.

Durchschnittliche Zeit zwischen Bestellungen

Diese Metrik gibt an, wie viel Zeit zwischen Bestellungen im Durchschnitt vergeht. Mögliche Anwendungsfälle:

• Exportiere diese Daten für deine wichtigsten Segmente, um die durchschnittliche Zeit zwischen Bestellungen für bestimmte Gruppen deines Kundenstamms zu vergleichen.
• Erstelle Segmente, um Kund*innen mit ähnlichen Kaufzyklen zu gruppieren. Sprich dann diejenigen, die nicht häufig kaufen, mit Angeboten an, die zu häufigeren Käufen anregen.

Durchschnittlicher Bestellwert

Diese Metrik gibt an, wie viel Kund*innen im Durchschnitt pro Bestellung ausgeben. Mögliche Anwendungsfälle:

• Exportiere diese Daten für deine wichtigsten Segmente, um den durchschnittlichen Bestellwert (AOV) deiner VIP-Kund*innen mit dem AOV anderer Segmente zu vergleichen.
• Segmentiere deine Kund*innen nach AOV und entwickle dann gezielte Maßnahmen, um den AOV bei denen zu steigern, die bisher wenig ausgeben.
• Verzweige deine Flows nach AOV und ermutige Kund*innen, die normalerweise keine großen Bestellungen aufgeben, mehr Artikel in den Warenkorb zu legen.

Prognostizierte Anzahl von Bestellungen

Klaviyo zeigt die bisherige Anzahl der Bestellungen sowie eine Prognose, wie viele weitere Bestellungen in den nächsten 12 Monaten wahrscheinlich aufgegeben werden. Aufgrund der Berechnungsmethode kann die prognostizierte Bestellanzahl in einem Profil eine Dezimalzahl sein.

Mögliche Anwendungsfälle:

• Baue dein eigenes Treue-Framework in Klaviyo auf Basis der bisherigen Bestellanzahl auf. Erstelle dazu verschiedene Segmente, die Kund*innen nach ihrer historischen Bestellanzahl gruppieren.
• Erstelle Segmente basierend darauf, wie viele weitere Bestellungen wahrscheinlich aufgegeben werden, um vorauszusehen, wer erneut kaufen wird und wer nicht. Löse Flows auf Basis dieser Segmente aus oder schalte Retargeting-Anzeigen bei Facebook Ads oder Google Ads für alle, die wahrscheinlich wieder kaufen werden.

KI-gestützte A/B-Tests helfen dir nicht nur dabei, deine Zielgruppe zum leistungsstärksten Inhalt zu lenken – sie berechnen auch die statistische Signifikanz deiner Testergebnisse und liefern dir Schätzungen zur Gewinnwahrscheinlichkeit.

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Voraussichtliches Datum der nächsten Bestellung

Diese datumsbasierte Eigenschaft zeigt dir, wann Kund*innen voraussichtlich das nächste Mal kaufen werden. In Klaviyo ist dies das erwartete Datum ohne Intervention – du hast jedoch die Möglichkeit, es zu beeinflussen.

Hier ist unser bevorzugter Anwendungsfall für diese Metrik, beschrieben von Anna Khomenko, Product Managerin bei Klaviyo:

"Das voraussichtliche Datum der nächsten Bestellung sollte zur Personalisierung und in Kombination mit anderen Eigenschaften genutzt werden. Warum? Schauen wir uns drei verschiedene Kundenbeispiele an.

• Kunde A hat in den letzten 2 Jahren jeden Monat etwas bei deiner Marke gekauft. Bei einem Kauf im März liegt das voraussichtliche Datum der nächsten Bestellung im April.
• Kunde B kauft seit 4 Jahren alle 6 Monate einmal bei deiner Marke. Bei einem Kauf im März liegt das voraussichtliche Datum der nächsten Bestellung im August.
• Kunde C hat nur einmal bei deiner Marke gekauft – vor 5 Monaten im September. Das voraussichtliche Datum der nächsten Bestellung war November (weil Kund*innen in diesem Unternehmen typischerweise ihre zweite Bestellung innerhalb von 60 Tagen aufgeben).

Das sind sehr unterschiedliche Szenarien, und jedes erfordert andere Inhalte, um Kund*innen zum nächsten Kauf zu bewegen.

• Für Kunde A musst du möglicherweise vor dem voraussichtlichen Datum der nächsten Bestellung gar nichts versenden, da der Kauf so regelmäßig erfolgt. Stattdessen könntest du auf dein Treueprogramm aufmerksam machen.
• Für Kunde B musst du nicht bis zum voraussichtlichen Datum der nächsten Bestellung warten – du kannst versuchen, früher eine Conversion zu erzielen. Sende Kampagnen mit A/B-getesteten Nachrichten, um herauszufinden, was diese Person schneller zum Kauf animiert.
• Für Kunde C ist das voraussichtliche Datum der nächsten Bestellung bereits verstrichen, ohne dass ein Kauf stattgefunden hat. Das ist kein Grund zur Sorge. Du kannst diese Person trotzdem identifizieren und mit Kampagnen- oder Newsletter-Inhalten ansprechen, um die Beziehung zu deiner Marke zu stärken. Oder vielleicht gab es ein Problem mit der letzten Bestellung. Hat dein Service-Team das angemessen gelöst? Gibt es eine Möglichkeit, das zu klären?"

So funktioniert es in der Praxis: Als die Männerpflegemarke Every Man Jack ihren Wiederaufstockungs-Flow so angepasst hat, dass Nachrichten zum oder kurz vor dem prognostizierten Datum der nächsten Bestellung versendet wurden, war das Teil einer umfassenderen KI-gestützten Marketing-Strategie, die dazu beigetragen hat, den Umsatz aus Flows um 25 % im Jahresvergleich zu steigern.

"Ich vertraue auf Klaviyo AI und schätze sie sehr, weil sie mir Zeit spart, mir hilft, unsere Kundendaten zu nutzen, um unser E-Mail-Timing und unsere Strategien zu personalisieren, und weil ich vor allem die vollständige Kontrolle darüber behalte, wie und wann sie eingesetzt wird", sagt Troy Petrunoff, Senior Retention Marketing Manager bei Every Man Jack.

Customer Lifetime Value

In einem Klaviyo-Profil findest du eine Aufschlüsselung der folgenden Metriken:

• Historischer CLV: der Wert dessen, was Kund*innen über die gesamte bisherige Kundenbeziehung ausgegeben haben
• Prognostizierter CLV: wie viel Klaviyo prognostiziert, dass sie in den nächsten 365 Tagen ausgeben werden
• Gesamter CLV: die Summe aus historischem und prognostiziertem CLV

Mögliche Anwendungsfälle:

• Exportiere diese Daten für deine wichtigsten Segmente, um den CLV deiner VIP- und besten Kund*innen mit dem CLV anderer Segmente zu vergleichen.
• Erstelle Segmente basierend auf dem CLV und nutze diese Segmente, um über Lookalike-Zielgruppen bei Facebook Ads oder ähnliche Zielgruppen bei Google Ads neue Kund*innen zu gewinnen.
• Schalte Retargeting-Anzeigen bei Facebook Ads oder Google Ads für Kund*innen mit einem hohen prognostizierten CLV.
• Verzweige Flows basierend auf dem prognostizierten CLV, um maßgeschneiderte Angebote und Anreize zu liefern.

[FLAG FOR HUMAN REVIEW: Dollar-Beträge im folgenden Absatz (500 $ und 150 $) – bitte prüfen und ggf. in lokale Währung/Format anpassen]

So funktioniert es in der Praxis: The Willow Tree Boutique nutzt diese Metrik zusammen mit dem AOV, um Kampagnen mit teureren Bekleidungsstücken an Segmente mit nachgewiesener Kaufkraft zu senden – Kund*innen mit einem prognostizierten CLV von über 500 $ oder einem AOV von über 150 $. In den ersten 6 Monaten mit Klaviyo Predictive Analytics steigerten sie den Umsatz aus Kampagnen um 53,1 % im Halbjahresvergleich.

"Seit ich mit Klaviyos Predictive Analytics arbeite, versende ich kaum noch eine Kampagne ohne sie", sagt Jade Richardson, E-Mail-Strategin bei Willow Trees Digital-Marketing-Agentur Agital.

Abwanderungsrisiko-Prognose

Diese prozentuale Berechnung zeigt, wie wahrscheinlich oder unwahrscheinlich es ist, dass ein Profil einen weiteren Kauf tätigt. Da die meisten Kund*innen in den meisten Branchen ein- oder zweimal kaufen, wird ein Großteil deiner Kund*innen wahrscheinlich eine Abwanderungsrisiko-Prognose von über 50 % haben. Ein niedrigerer Prozentsatz beim Abwanderungsrisiko deutet auf eine höhere Wahrscheinlichkeit hin, dass erneut gekauft wird.

Mögliche Anwendungsfälle:

• Exportiere diese Daten für deine wichtigsten Segmente, um das durchschnittliche Abwanderungsrisiko zwischen den Gruppen zu vergleichen. Es kann zum Beispiel hilfreich sein zu wissen, wie hoch das durchschnittliche Abwanderungsrisiko deiner VIP-Kund*innen im Vergleich zum Durchschnitt deines gesamten Kundenstamms ist.
• Kombiniere das Abwanderungsrisiko mit dem voraussichtlichen Datum der nächsten Bestellung, um besser zu verstehen, welche Art von Marketing am besten ankommt, und um deine Inhalte zu personalisieren – zum Beispiel, ob du Kund*innen mit einer Rückgewinnungskampagne ansprechen solltest oder ob es sich um treue Kund*innen handelt, die besser auf regelmäßige Kommunikation reagieren.

Bester Cross-Selling-Zeitpunkt

Dieser Wert gibt an, wann der beste Zeitpunkt für Cross-Selling ist, basierend auf dem Kaufverhalten ähnlicher Profile. Mögliche Anwendungsfälle:

• Löse einen Flow basierend auf dem besten Cross-Selling-Zeitpunkt aus, um zu sehen, ob du den nächsten Kauf beschleunigen kannst.
• Verzweige Flows basierend auf dem besten Cross-Selling-Zeitpunkt, um unnötige monetäre Anreize für Personen zu vermeiden, die ohnehin wahrscheinlich kaufen werden.
• Erstelle On-Site-Formulare, die Website-Besucher*innen ansprechen, deren bester Cross-Selling-Zeitpunkt bald bevorsteht, und präsentiere ihnen ein Angebot zur Steigerung des AOV (z. B. ein Bundle-Angebot oder ein Kauf-zwei-erhalte-eins-gratis-Angebot).
• Personalisiere E-Mails, Textnachrichten oder Push-Benachrichtigungen mit dynamischen Inhalten basierend auf dem besten Cross-Selling-Zeitpunkt.

Nächstes passendes Produkt

Diese Metrik prognostiziert das nächste passende Produkt, basierend auf dem zuletzt gekauften Artikel. Wenn weitere Bestellungen aufgegeben werden, aktualisiert sich diese Eigenschaft automatisch.

Mögliche Anwendungsfälle:

• Personalisiere E-Mails, Textnachrichten oder Push-Benachrichtigungen mit dynamischen Inhalten basierend auf dem nächsten empfohlenen Produkt.
• Nutze Klaviyos Zielgruppensynchronisierung, um Retargeting-Anzeigen auf Social-Media-Plattformen für das nächste empfohlene Produkt zu schalten.

Wichtiger Hinweis: In Klaviyo basieren alle Predictive-Analytics-Erkenntnisse auf einem 365-Tage-Prognosefenster. Wenn du Klaviyo Marketing Analytics zusätzlich zu Klaviyo Marketing verwendest, hast du die Möglichkeit, dein CLV-Berechnungsfenster anzupassen, um es je nach deinen Geschäftsanforderungen kürzer oder länger zu gestalten. Bester Cross-Selling-Zeitpunkt und Nächstes passendes Produkt sind zudem exklusiv für Kund*innen von Klaviyo Marketing Analytics und Advanced KDP verfügbar.

So vermeidest du verzerrte Predictive-Analytics-Ergebnisse

Um Muster und Trends zuverlässig erkennen zu können, braucht Predictive Analytics eine ausreichende Datenbasis. Damit du den Predictive-Analytics-Bereich in deinen Klaviyo-Profilen sehen kannst, sind folgende Voraussetzungen erforderlich:

• Mindestens 500 Kund*innen, die eine Bestellung bei deinem Unternehmen aufgegeben haben
• Mindestens 180 Tage Bestellhistorie mit Bestellungen innerhalb der letzten 30 Tage
• Mindestens einige Kund*innen, die drei oder mehr Bestellungen aufgegeben haben

Mit dieser verlässlichen Datenbasis kann Klaviyo genauere Prognosen für die Zukunft erstellen. Je mehr historische Daten zur Verfügung stehen, desto präziser werden die erkannten Muster und Trends.

Die besten Predictive-Analytics-Ergebnisse basieren auf einer 360-Grad-Sicht auf das individuelle Kundenverhalten über einen langen Zeitraum. Wenn du viele Einzellösungen nutzt und die Daten nicht in einer zentralen Single Source of Truth konsolidierst – oder dies nicht nahezu in Echtzeit tust – sind deine Predictive-Analytics-Erkenntnisse auf die Daten beschränkt, auf die sie Zugriff haben.

Deshalb verbindet sich Klaviyo mit mehr als 350 Tools und Plattformen aus den Bereichen Einzelhandel, Gastronomie, Hotellerie und Wellness. Und Klaviyo löscht niemals Kundendaten. Was du sammelst, speichert Klaviyo – es sei denn, du bittest ausdrücklich darum, es zu entfernen.

Die besten Predictive Analytics nutzen ganzheitliche, historische Kundendaten. Genau das bietet Klaviyo.

Wie Klaviyo dir hilft, Kundenverhalten vorherzusagen und zu personalisieren

Klaviyo stellt Predictive Analytics direkt einsatzbereit bereit, sodass du sofort Muster in deinen Daten erkennen und Ideen für Segmentierungen, Flows und Kampagnen entwickeln kannst, um Muster für bestimmte Kundengruppen zu fördern oder gezielt gegenzusteuern.

Mit Klaviyos erweitertem Marketing Analytics kannst du jedoch Prognosefenster anpassen und auf neue Predictive-Analytics-Erkenntnisse zugreifen, wie den besten Cross-Selling-Zeitpunkt und das nächste empfohlene Produkt. Das macht es einfach, die gesamte Customer Journey, Produktkaufmuster und die Unternehmens-Performance zu verstehen und darauf zu reagieren – für eine smartere Zielgruppenansprache, gezieltes Merchandising, 1:1-Personalisierung und Marketing-Optimierung.

Hier ist ein kurzer Überblick darüber, wie sich die in Klaviyo enthaltenen Analysen von unserem erweiterten Marketing Analytics unterscheiden – und wo Predictive Analytics in diesen Angeboten zu finden ist.

Konsolidiere deinen Technologie-Stack aus Marketing-Automatisierung, Kundenservice, Analytics und deiner Datenplattform.

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