Die Kristallkugel eines Marketers: Wie Sie anhand von Verhaltensmerkmalen den nächsten Schritt Ihrer Kunden vorhersagen können

11 Febr. 2022  |  von Kristina Kramer

In diesem Blog erklären wir, was Behavioural Modelling ist, wie es funktioniert und welche Vorteile es für Marketer und ihr Unternehmen hat.

Wann immer Sie als Unternehmen mit Ihren Kunden kommunizieren, um beispielsweise ein bestimmtes Produktangebot zu bewerben, gibt es verschiedene Möglichkeiten, wie diese darauf reagieren können. Sie könnten das Produkt sofort kaufen; sie könnten Ihre Werbung sehen, aber diese vollständig ignorieren; sie könnten diese sehen und das Produkt einige Wochen später kaufen; oder sie bemerken Ihre Nachricht vielleicht erst gar nicht.

Man hofft natürlich auf den ersten Fall, aber durch die Vielzahl an involvierten Kontaktpunkten und Kanälen sind Customer Journeys in der Regel alles andere als geradlinig. Wie wunderbar wäre es jedoch, wenn Sie vorhersagen könnten, was jeder Ihrer Kunden am wahrscheinlichsten tun wird?

Darum geht es im Behavioural Modelling. Behavioural Modeling ist eine Analysemethode, mit der Marketer neue Erkenntnisse über das Verhalten ihrer Kunden gewinnen, was wiederum Marketern hilft, das zukünftige Verhalten von Kunden nicht nur vorherzusagen, sondern auch aktiv zu beeinflussen.

Mit diesen Erkenntnissen können Marketer positive Ergebnisse fördern und negatives Verhalten vermeiden und so den Nutzen für ihre Kunden und ihr Unternehmen maximieren.

Was ist Behavioural Modelling?

Marketer verfügen über viele Tools und Techniken, die ihnen helfen, zu messen, „was“ passiert ist. Zum Beispiel, wie viele Besucher sie in einem bestimmten Zeitraum auf ihrer Website hatten, wie viele Conversions sie hatten oder wie viele Kunden sie verloren haben.

Es gibt jedoch nicht viele Tools, die ihnen helfen, wirklich zu verstehen, „warum“ etwas passiert ist. Warum Kunden abgesprungen sind, warum sie konvertiert sind oder warum sie auf ihre Website gekommen sind.

Hier kommt Behavioural Modelling ins Spiel. Behavioural Modelling geht über die Beschreibung dessen, was passiert ist hinaus und enthüllt das „Warum“ hinter Kundenaktionen. Es ist eine Analysemethode, die die beiden Bereiche der Customer Journey Analytics und des Predictive Modellings kombiniert.

Das bedeutet, dass es über die Analyse hinausgeht und die Vorhersage von Customer Journeys ermöglicht. Es schlägt die Brücke zwischen „was ist passiert“ und „warum ist es passiert“ und ermöglicht es Marketern so, über den Tellerrand der gewonnen Erkenntnisse hinauszuschauen und in den Bereich der Vorausschau vorzudringen.

Jetzt wissen wir, was Behavioural Modelling bewirken soll, aber wie funktioniert es?

Wie funktioniert Behavioural Modelling?

Auch wenn es auf den ersten Blick ein bisschen nach Zauberei klingt, folgt Behavioural Modelling tatsächlich einem sehr strukturierten, vierstufigen Prozess:

1. Analysieren

In der ersten Phase wird das vergangene Kundenverhalten analysiert, um darin Muster im Zeitverlauf zu identifizieren. Dadurch wird zum Beispiel deutlich, welches Verhalten ein Kunde typischerweise zeigt, bevor er abwandert. Dies kann eine Abfolge verschiedener Ereignisse sein, zum Beispiel das Aufgeben einer Bestellung und der Anruf beim Kundendienst, gefolgt von einer Produktrückgabe und schließlich der Abwanderung des Kunden.

2. Erkennen

Sobald diese Muster identifiziert sind, wird dieses Wissen verwendet, um ähnliche Muster bei aktuellen Kunden zu erkennen. In unserem Beispiel würde dies bedeuten, dass wir diejenigen Kunden identifizieren, die bereits eine Bestellung aufgegeben, den Kundenservice angerufen und das Produkt gerade zurückgeschickt haben.

3. Vorhersagen

In der nächsten Phase weisen wir unseren Kunden eine Punktzahl zu, um ihren nächsten Schritt vorherzusagen. Diejenigen mit den höchsten Punktzahlen haben das ähnlichste Verhalten zu unseren Kunden, die abgewandert sind und sind ebenfalls abwanderungsgefährdet.

4. Steuern

Die Erkenntnisse aus den drei vorangegangenen Schritten können nun genutzt werden, um die Customer Journey dieser abwanderungsgefährdeten Kunden zu steuern. Beispielsweise könnten wir diesen Kunden einen Gutschein zusenden, um eine Abwanderung zu vermeiden und ihre Erfahrungen mit unserer Marke zu verbessern.

Verhaltensdaten und Kommunikationsdaten

Dies ist der typische Prozess, dem Behavioural Modelling folgt. Zu Demonstrationszwecken war unser Beispiel über die Kundenabwanderung jedoch eher vereinfacht und das Kundenverhalten eher offensichtlich.

Es gibt in der Regel deutlich mehr Verhaltensmerkmale, die ein Muster charakterisieren und die möglicherweise tiefer in Ihren Kundendaten verborgen sind als die gerade in unserem Beispiel beschriebenen.

Das ist es, was Behavioural Modelling zu einer Herausforderung macht: Behavioural Modelling stützt sich auf transaktionale, zeitabhängige Daten, die in zwei Formen vorliegen – Verhaltensdaten und Kommunikationsdaten. Verhaltensdaten umfassen Transaktionsereignisse, die vom Kunden initiiert werden. Im Gegensatz dazu werden Kommunikationsdaten von Ihrem Unternehmen initiiert.

Unsere Grafik unten zeigt Beispiele für die verschiedenen beteiligten Datentypen.

Zeitleiste durch Kombination von Transaktions- und Kommunikationsdaten

Die Herausforderung für das Marketing besteht darin, die Muster in den verschiedenen Datenquellen zu erkennen, die in der sich schnell entwickelnden Zeitleiste des Kunden miteinander verwoben sind. Diese Zeitleiste bildet die Grundlage für unsere Verhaltensanalyse. 

Customer Journey aktiv beeinflussen

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Behavioural Modelling nicht einfach, aber eine äußerst einflussreiche Methode ist, die es Ihnen ermöglicht, über die Analyse hinauszugehen und die Customer Journey jeder Ihrer Kunden aktiv zu beeinflussen.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Behavioural Modelling funktioniert, von praktischen Beispielen lernen und herausfinden möchten, was Sie für den Einstieg benötigen, laden Sie sich gerne unser kostenloses Whitepaper „So kombinieren Sie Customer Journey Analytics mit Predictive Analytics“ herunter.

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Kristina Kramer

Online Marketing Specialist

Kristina Kramer ist seit Anfang 2019 für Apteco tätig. Als Online Marketing Spezialistin umfasst ihr Aufgabenbereich unter anderem die Betreuung unserer Webseite und verschiedenen Social Media Kanäle sowie den Apteco-Blog und die Erstellung des Newsletters für den deutschsprachigen Raum.

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