Wie man den Umsatz mit Predictive Analytics steigern kann

5 Maßnahmen zur Steigerung der Absatzzahlen durch Predictive Analytics

1. Erstellen Sie spezifische Produktempfehlungen für unterschiedliche Kundengruppen. Die Kaufhistorie Ihrer Bestandskunden ist nur ein kleiner Teil der Informationen, die Sie zum Vorteil Ihres Unternehmens nutzen können. Nutzen Sie also alle Daten, die Ihnen über das Kaufverhalten Ihrer Kunden vorliegen, um ihnen ähnliche Produkte anzubieten und neue Produkte zu empfehlen, die ihnen mit hoher Wahrscheinlichkeit gefallen. Sie bringen dadurch Ihre Kunden nicht nur dazu längerfristig bei Ihnen anstatt bei der Konkurrenz zu kaufen, sondern es wird so auch der durchschnittliche Verkaufspreis deutlich gesteigert.
2. Optimieren Sie die Preise Ihrer Kampagnen. Predictive Analytics stellt einen wesentlichen Bestandteil von Price-Intelligence- sowie Dynamic-Pricing-Strategien dar. Wie das möglich ist? Mithilfe der Daten aus vorangegangenen Kampagnen und Wettbewerbsbeobachtungen können Strukturen geschaffen werden, mit denen Sie die besten Preise für zukünftige Ereignisse ermitteln können. So maximieren Sie Ihren Umsatz bei Nachfragespitzen und bleiben auch dann wettbewerbsfähig, wenn die Prognose nicht so gut ist. Ein gutes Beispiel dafür ist die Preissimulationssoftware von Reactev. Sie ermöglicht Ihnen eine detaillierte und realistische Planung Ihrer Preisstrategie anhand der gesammelten Daten über das Marktgeschehen der vergangenen Saisons.
3. Segmentieren Sie Ihre Kunden nach ihrem Verhalten beim Online-Shopping. Wenn Sie wissen, wie aktiv Ihre Nutzer sind, können Sie ihnen entsprechend ihrer Kaufbereitschaft einen Wert zuweisen. Bilden Sie anhand dieser Ergebnisse Gruppen, um gezielte Maßnahmen für jeden einzelnen zu ergreifen und ihm genau das anbieten zu können, was er braucht. Untersuchen Sie, welche Produkte ihre Kunden wie oft ansehen und zu welchen Zeitpunkten sie am ehesten bereit sind zu kaufen - das sind die wichtigsten Punkte für die Anwendung von Predictive Analytics.
4. Bewältigen Sie Nachfrageeinbrüche. Wenn man weiß, welche Marktschwankungen zu erwarten sind, ist bereits im Voraus absehbar, wann mit einem Umsatzrückgang zu rechnen ist und gezielte Verkaufsförderungsmaßnahmen durchführen. In diesem Fall müsste man versuchen, das Konsumverhalten so zu beeinflussen, dass ein Abwärtstrend durch gezieltes Marketing gestoppt wird.
5. Kontrollieren Sie Ihre Bestände regelmäßig. Vermeiden Sie Lieferengpässe in Ihrem E-Commerce mithilfe der Umsatzprognose, die sich aus den Analyseergebnissen ergibt. Saisonale Schwankungen und der Bedarf der Kunden sind immer ein Hinweis darauf, wie viele Artikel Sie zur Deckung der Nachfrage Ihrer Kunden vorrätig haben sollten.

Personalisierung des Nutzererlebnisses mit Predictive Analytics

Der Ansatz von Predictive Analytics im Onlinegeschäft ist genau der gleiche wie der von personenbezogenen Daten. Die Big-Data-Techniken ermöglichen es bereits, alle Daten über Ihre potenziellen Kunden sehr genau zu ermitteln, und zwar unabhängig davon, ob es sich um demografische Daten (wie z.B. Alter, Herkunft oder Geschlecht) oder um verhaltensbezogene Daten (wie z.B. Interessen, Nutzungsdauer von Online-Plattformen, Profile in sozialen Netzwerken etc.) handelt. Und genau das ist der Schlüssel, der es uns heute ermöglicht, ein personalisiertes Benutzererlebnis zu bieten, wobei das Ad-hoc-Angebot jeden Tag ein Stück mehr an Bedeutung gewinnt.

Nutzer des Internets werden täglich mit Tausenden von Eindrücken, Informationen und Nachrichten konfrontiert, von denen sie die allermeisten allerdings bewusst übersehen. Umso wichtiger ist es für Ihr Unternehmen, zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu sein.

Mit Predictive Analytics können Sie Ihren Kunden, je nach Bedarf, die besten Produkte, auf die richtige Art und Weise und zu den besten Konditionen anbieten, je nachdem, wo sich Ihre Kunden in ihrer Customer Journey gerade befinden. Brauchen Sie noch mehr Gründe, um Predictive Analytics einzusetzen?