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Definition der prädiktiven Analytik
Predictive Analytics nutzt maschinelles Lernen und statistische Modelle, um vorhandene Daten zu analysieren und zukünftige Ereignisse wie Kaufwahrscheinlichkeit, Abwanderungsrisiko oder Anzeigenleistung vorherzusagen. Es ermöglicht Marketern, proaktive, datengestützte Entscheidungen zu treffen.
So funktioniert Predictive Analytics
- Historische Daten werden aus Kampagnen, CRM oder Nutzerverhalten gesammelt.
- Algorithmen identifizieren Muster und Korrelationen.
- Prognosen werden generiert (z. B. hochwertige Leads, wahrscheinliche Käufer).
- Marketer passen Targeting und Strategien entsprechend an.
Beispiel für Predictive Analytics
Eine E-Commerce-Plattform verwendet prädiktive Analysen, um Kunden zu identifizieren, die aufgrund ihres früheren Surfverhaltens wahrscheinlich kaufen werden.
Warum Predictive Analytics in der Werbung wichtig ist
- Verbessert die Zielgenauigkeit und die Ressourcenzuweisung
- Steigert die Kampagneneffizienz durch Antizipation des Nutzerverhaltens
- Reduziert die Kundenabwanderung und verbessert die Kundenbindung
- Unterstützt datengesteuerte, proaktive Marketingstrategien