Predictive Analytics bezeichnet den Einsatz statistischer Modelle und ML-Algorithmen, um auf Basis historischer Daten zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Im Marketing ermöglicht es, Kaufwahrscheinlichkeiten, Churn-Risiken und optimale Kommunikationszeitpunkte zu identifizieren, bevor sie eintreten.
Predictive Analytics unterscheidet sich von klassischer Analyse: Es sagt vorher, was passieren wird, statt zu beschreiben, was passiert ist. Grundlage sind historische Daten (Kaufhistorie, Klickverhalten, CRM-Daten), aus denen Muster extrahiert und auf neue Datensätze angewendet werden. Marketing-Anwendungen: Churn Prediction (welche Kunden drohen abzuwandern), Purchase Propensity (welche Nutzer haben hohe Kaufwahrscheinlichkeit), CLV-Vorhersage (welche Kunden werden langfristig wertvoll), Beste Kontaktzeit (wann ist ein Nutzer am empfänglichsten), Produktempfehlungen (welche Produkte kauft ein Nutzer als nächstes). Tools: GA4 Predictive Metrics (Kaufwahrscheinlichkeit, Abwanderungswahrscheinlichkeit, vorhergesagter Umsatz), Meta Advantage+, Smart Bidding (nutzen intern Predictive Analytics), BigQuery ML, Klaviyo Predictive Analytics, HubSpot Predictive Lead Scoring. Bei SOLIT nutzen wir Predictive Analytics für Budgetallokation: Welche Segmente haben höhere CLV-Prognosen und rechtfertigen höhere Akquisitionskosten? Das macht Budgetentscheidungen datenbasiert statt intuitiv.
Praxisbeispiel
So läuft das konkret bei uns
Für einen E-Commerce-Kunden haben wir CLV-Segmentierung mit GA4-Predictive Metrics aufgebaut. High-CLV-Segmente wurden mit höherem Budget bespielt. Der durchschnittliche Kundenwert nach 6 Monaten stieg um 28 Prozent.
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Speziell für dieses Thema sind wir gut aufgestellt
Ihr wisst nicht, welche Kunden sich wirklich lohnen? Predictive Analytics gibt Antworten bevor Budget verschwendet wird. Wir zeigen, wie es in Euren Daten-Stack passt.
