Der Predictive Analytics Vault des B2B-Vermarkters: Schlüsseltreiber und geschäftliche Bedeutung für 2021 und darüber hinaus

Die Vorhersage zukünftiger Aktivitäten ist für B2B-Vermarkter wichtig, da sie ihnen hilft, für die kommende Krise zu planen oder sich besser an dynamische B2B-Bedingungen anzupassen. Die genaue Prognose von Faktoren wie Betrieb, Budgets, Lieferungen oder Produktnachfrage ist entscheidend für den Erfolg eines jeden Unternehmens. Die Fähigkeit eines Vermarkters, die endgültigen Kosten einer Police vorherzusagen, bestimmt, wie genau er sein Produkt vermarktet und bepreist und inwieweit eine nachteilige Auswahl vermieden werden kann.

Predictive Analytics hat sich schnell zur Best Practice der Branche entwickelt, und B2B-Vermarkter verwenden zunehmend Predictive-Analytics-Techniken, um potenzielle Kunden anzusprechen, genauere Preise zu bestimmen und potenzielle Kunden zu identifizieren, die eine höhere Conversion-Absicht zeigen.

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics ist ein weit gefasster Begriff, der eine Vielzahl von statistischen und analytischen Techniken zur Entwicklung von Modellen beschreibt, die zukünftige Ereignisse oder Verhaltensweisen vorhersagen. Die Form dieser Vorhersagemodelle variiert je nach Verhalten oder Ereignis, das sie vorhersagen. Die meisten Vorhersagemodelle generieren eine Punktzahl, wobei eine höhere Punktzahl eine höhere Wahrscheinlichkeit anzeigt, dass das gegebene Verhalten oder Ereignis eintritt.

Zu den aussagekräftigsten Beispielen für Vorhersagemodelle, die von drei Kreditauskunfteien verwendet werden, gehören Experian, Equifax und TransUnion, um Kreditwürdigkeitsbewertungen für Einzelpersonen zu entwickeln. Je höher die Kreditwürdigkeit, desto wahrscheinlicher ist es, dass die Person ihre Schulden begleicht.

Data Mining ist eine Komponente von Predictive Analytics, die eine Analyse von Daten beinhaltet, um Trends, Muster oder Beziehungen zwischen den Daten zu identifizieren. Die Informationen können dann verwendet werden, um ein Vorhersagemodell zu entwickeln.

Predictive Analytics stützt sich zusammen mit den meisten Vorhersagemodellen und Data-Mining-Techniken auf immer ausgefeiltere statistische Methoden, darunter multivariate Analysetechniken wie fortgeschrittene Regression oder Zeitreihenmodelle. Solche Techniken ermöglichen es Organisationen, Trends und Beziehungen zu bestimmen, die möglicherweise nicht ohne weiteres offensichtlich sind, aber dennoch zukünftige Ereignisse oder Verhaltensweisen besser vorherzusagen.

Treiber von Predictive Analytics

Predictive Analytics ist nichts Neues für Unternehmen, und obwohl Unternehmen seit vielen Jahren Predictive Analytics einsetzen, haben mehrere Treiber ihre Verbreitung im B2B-Sektor erhöht.

Unnötig zu sagen, dass sich mit der Weiterentwicklung digitaler Analysetechniken und der Verbreitung der digitalen Transformation, insbesondere in der Ära nach der Pandemie, weltweit prädiktive Analysetechniken entwickelt haben; Die Haupttreiber von Predictive Analytics bleiben jedoch dieselben, einschließlich:

• Technologische Fortschritte
• Datenverfügbarkeit
• Ein Wunsch nach Wachstum in langsamen Märkten und
• Eine Suche nach Wettbewerbsvorteilen

Technologische Fortschritte

Die in Predictive Analytics verwendeten statistischen Techniken sind rechenintensiv. Abhängig von der Datenmenge, die von den Unternehmen verwendet wird, müssen einige möglicherweise Tausende oder Millionen von Berechnungen durchführen.

Fortschritte in der digitalen Transformation und im Softwaredesign haben zur Entwicklung von Softwarepaketen geführt, die solche Berechnungen schnell durchführen und es Marketern ermöglichen, die Daten effektiv zu analysieren und neue Vorhersagemodelle zu erstellen und zu validieren.

Datenverfügbarkeit

Die Gültigkeit jedes Vorhersagemodells hängt von der Qualität und Quantität der für seine Entwicklung verfügbaren Daten ab. Das Konvertieren von Daten in ein verwendbares Format kann zeitaufwändig und kostspielig sein.

Es gibt zahlreiche Datenquellen von Drittanbietern, die die Vermarkter verwenden können, um Vorhersagemodelle zu entwickeln. Zu diesen Quellen gehören Bewertungsbüros, Vorhersagemodellierungsunternehmen und andere Datenerfassungsorganisationen.

Der Wunsch, langsame Märkte für sich zu gewinnen

Langsame Märkte scheinen manchmal unbesiegbar zu sein. In solchen Zeiten können einige vorausschauende Erkenntnisse funktionieren. B2B-Vermarkter können Predictive Analytics verwenden, um genauere Preise zu entwickeln und die Ausrichtung ihrer Dienstleistungen zu verbessern. Daher können die B2B-Vermarkter, die Predictive Analytics verwenden, diese Informationen nutzen, um Marktanteile von ihren weniger effizienten Konkurrenten zu beanspruchen.

Eine Suche nach Wettbewerbsvorteilen

Der Einsatz von Predictive Analytics wird durch die Suche der Vermarkter nach Wettbewerbsvorteilen weiter vorangetrieben. Predictive Analytics liefert Vermarktern Informationen über die Zielgruppengruppen, die ihre Wettbewerber nicht haben.

Vermarkter können einen Zielmarkt effizient definieren, Preise genauer entwickeln und eine Menge anderer Aufgaben erledigen, die einen Wettbewerbsvorteil gegenüber Wettbewerbern bieten, die keine prädiktive Analytik verwenden.

Wie Predictive Analytics B2B-Unternehmen zugute kommt

Unabhängig davon, ob es sich bei einer Organisation um eine Vermögens- oder Vermögensverwaltungsfirma oder ein B2B-Technologieunternehmen handelt, bietet Predictive Analytics eine innovative Möglichkeit, die Daten zu nutzen, die ein Unternehmen über seine Interessenten und Kunden hat. Diese Daten können verwendet werden, um eine vorhersehbare und profitable Pipeline von Neugeschäften bereitzustellen.

Untersuchungen von Forrester belegen, dass Predictive-Marketing-Initiativen seit einiger Zeit im Gange sind und außergewöhnliche Ergebnisse liefern:

1. 97 % der Predictive-Analytics-Anwender profitieren von Predictive Analytics
2. 83 % der Predictive-Anwender geben an, dass sie durch den Einsatz von Predictive Analytics beträchtliche oder hohe geschäftliche Auswirkungen erfahren haben
3. 58 % der Befragten haben ihre geschäftlichen Marketingziele übertroffen

Prädiktive Analysefähigkeiten werden insbesondere in Zeiten der Pandemiekrise immer mehr zu einer betrieblichen Priorität für Vermarkter. Hier sind einige der Vorteile, die die prädiktiven Analysetechniken für B2B-Vermarkter bieten:

1. Lead-Priorisierung: Predictive Intelligence ermöglicht eine zweistellige Steigerung der Verkaufskonversionen, indem die sich abzeichnenden Bedürfnisse und Interessen von Käufern analysiert und entschlüsselt werden, während sie Inhalte auf Kundenseiten recherchieren und konsumieren. Man kann die Signale der Entscheidungsträger abgreifen und vorhersagen, wann und was sie kaufen werden.
2. Netto neue Leads: Durch das Verständnis der gemeinsamen Attribute der erfolgreichsten und wertvollsten Leads hilft Predictive Analytics Marketern, einige Attribute in jeder neuen Zielgruppe zu analysieren, die sich mit ihrer Marketingbotschaft beschäftigt. Diese Technik ist besonders nützlich, um Leads von einem externen Kundendatenlieferanten zu verbessern.
3. Erweiterte Kundendaten: Je mehr Informationen über die Käufer verfügbar sind, desto einfacher wird es für sie, ihre Botschaften und Kommunikationen auf die Schmerzpunkte der Käufer zuzuschneiden.

Durch die Zusammenführung von Käuferinformationen mit prädiktiven Analysen können Vermarkter die richtigen Muster oder Merkmale einschließlich der aufkommenden Bedürfnisse oder der Merkmale der Käufer nachverfolgen.

4. Echtzeit-CRM-Segmentierung: Die CRM-Daten für Unternehmen wachsen Tag für Tag und gehen über die firmografischen Details hinaus, um Echtzeitanforderungen zu erfüllen. Dies ermöglicht eine ausgefeiltere Segmentierung, die dann zu einem Laserfokus auf die richtigen Leads mit der richtigen Botschaft führt. Die Segmentierung in Echtzeit macht Kampagnen erfolgreicher, da das Budget und die Ressourcen darauf ausgerichtet sind, wer alle auf dem Markt bereit sind zu kaufen.
5. Inhaltsempfehlung : Predictive Analytics ermöglicht es Unternehmen, die nächstbesten Inhalte zu analysieren, die den Zielgruppen angezeigt werden können. Die Empfehlung von Inhalten kommt von der algorithmischen Personalisierung – durch das Passieren der einfachen und mühsamen voreingestellten Automatisierungsregeln, die typischerweise die Marketingautomatisierung und die Empfehlung von Inhalten antreiben.
6. Retargeting: Retargeting auf der Grundlage von Vorhersagedaten bedeutet, dass Unternehmen ihre Zielgruppen im Internet möglicherweise auf der Grundlage ihrer wahrscheinlichen Kaufabsicht erneut vermarkten können, anstatt nur auf der Grundlage von Vorhersagedaten zu arbeiten.
7. Identifizieren Sie die Bedürfnisse der Käufer: Wenn Sie wissen, wo sich Ihre Käufer befinden, können Sie Ihr Budget auf optimale Ergebnisse ausrichten. Mit Predictive Events können Sie bestimmen, an welchen Events Sie teilnehmen möchten, wohin Sie mit Ihrer Content-Strategie gehen und sogar wie Sie Ihre digitalen Marketingergebnisse verbessern können.

Einpacken

Die Zukunft vorherzusagen, kann Ihnen tatsächlich mehr Kontrolle darüber geben und Sie zu neuen Geschäftshöhen führen, insbesondere in den unsicheren Zeiten nach der Pandemiekrise.

Dies hilft Ihnen, Ihr Geschäft nachhaltig zu entwickeln und Ihre Umsatzziele zu optimieren. B2B-Vermarkter müssen Vorhersagedaten zu ihren jeweiligen Vorteilen nutzen, um die Pipeline und das Engagement der Käufer zu erhöhen und gleichzeitig die Komplexität des Marketings zu reduzieren.