Prädiktive Automatisierung: Kundenverhalten antizipieren, bevor es auftritt

Schnell reagieren ist immer wichtig, aber vorausschauendes Handeln ist besser. Die meisten Marketingteams lösen ihre Aktionen erst aus, wenn ein bestimmtes Verhalten stattgefunden hat (eine E-Mail wird geöffnet, ein Formular ausgefüllt, eine Seite besucht usw.).

Wir nennen dies reaktive Automatisierung, die sich von prädiktiver Automatisierung unterscheidet. Sie identifiziert anhand vorhandener Daten in Ihrem CRM die Verhaltensweisen, die auftreten werden, bevor sie eintreten. Sie verfügt dann über alle Daten, um die Reaktion im Voraus vorzubereiten.

Was ist der Unterschied zwischen reaktiver und prädiktiver Automatisierung?

Die traditionelle Automatisierung funktioniert nach einem recht einfachen Prinzip. Wenn X passiert, muss Y ausgelöst werden.

• Ein Kontakt lädt ein Whitepaper herunter? Eine Nurturing-Sequenz startet.
• Besucht ein potenzieller Kunde die Preisseite? Eine Vertriebsbenachrichtigung wird ausgelöst.

Die prädiktive Automatisierung kehrt die Logik um. Sie nutzt Ihre historischen Daten, um statistische Modelle zu erstellen, die vorhersagen können, dass diese Art von Kontakt, in diesem Kontext und mit diesem bisherigen Verhalten, mit einer Wahrscheinlichkeit von X % innerhalb der nächsten 14 Tage einen Kauf tätigt. Basierend auf dieser Vorhersage wird eine Aktion ausgelöst, noch bevor ein Kaufsignal sichtbar ist.

Das ist der Unterschied zwischen einem Anruf bei einem potenziellen Kunden, weil er Ihre Website gerade erneut besucht hat, und einem Anruf, weil sein Profil dem von Kunden entspricht, die innerhalb von zwei Wochen einen Vertrag abschließen.

Verhaltensdaten: Der Rohstoff für Vorhersagen

Ohne Daten sind Vorhersagen nicht möglich, und diese Daten erfordern eine spezifische Architektur. Predictive Automation basiert auf derQualität und Tiefe der Verhaltenshistorie, die Sie in Ihrem CRM finden. Je umfassender, präziser und zentralisierter diese Historie ist, desto zuverlässiger sind die Vorhersagemodelle. Die wertvollsten Daten zur Vorhersage zukünftigen Verhaltens sind nicht die, die Sie über ein Formular erfassen. Es handelt sich um implizite Daten: besuchte Seiten und deren Reihenfolge, Sitzungshäufigkeit in den letzten 30 Tagen, Verweildauer in bestimmten Bereichen, mehrfach geöffnete E-Mails und heruntergeladene Dokumente. Dies sind die Mikro-Verhaltenssignale, die bei einer einzelnen Interaktion mit bloßem Auge nicht sichtbar sind, aber bei der Analyse hunderter ähnlicher Interaktionen prädiktiv werden.

Solange Ihre Verhaltensdaten auf Ihr E-Mail-Marketing-Tool, Ihr CRM und Ihr Analysetool verteilt sind, wird Ihnen schnell klar, dass der Aufbau eines konsistenten Vorhersagemodells unmöglich ist.

Die Kaufabsicht ist das stärkste Signal

Unter allen umsetzbaren Vorhersagesignalen hat die Kaufabsicht den größten kommerziellen Wert. Ein Besucher, der Ihre Preisseite aufruft, ein Vergleichstool herunterlädt und innerhalb derselben Woche zwei Fallstudien liest, verhält sich nicht wie ein potenzieller Kunde in der Kennenlernphase. Sein Verhalten ähnelt eher dem eines Käufers, der kurz vor einer Kaufentscheidung steht. Daher müssen Sie diese Kaufabsichtssignale in Echtzeit erkennen und mit den firmografischen Daten des Kontakts (Branche, Unternehmensgröße, Position) abgleichen. Anschließend können Sie die Dringlichkeit einer Geschäftsmöglichkeit einschätzen. Dieses Bewertungssystem basiert nicht auf willkürlichen manuellen Regeln, sondern auf den Verhaltensmustern von Kontakten, die in der Vergangenheit erfolgreich Verträge abgeschlossen haben. Dadurch verschwenden Vertriebsmitarbeiter keine Zeit mehr mit uninteressierten Interessenten, während vielversprechende Geschäftsmöglichkeiten ungenutzt bleiben, weil sie nicht erkannt wurden. Die Priorisierung basiert somit auf Daten, nicht auf Intuition oder der Reihenfolge in einer Liste. Die Kunst des Scorings und der Prognose mit HubSpot: HubSpot integriert Scoring- und Prognosefunktionen direkt in sein CRM, ohne dass Sie ein externes Tool anbinden müssen. Mit Lead-Scoring können Sie einen Verhaltens- und demografischen Score für den Datensatz Ihres Kontakts erstellen. Es wird außerdem in Echtzeit auf Basis aufgezeichneter Interaktionen aktualisiert. Die manuelle Punktevergabe erfolgt durch die Vergabe von positiven und negativen Punkten anhand von von Ihnen definierten Kriterien. Ein Kontakt, der Ihre Preisseite besucht, erhält Punkte. Ein Kontakt, der 60 Tage lang inaktiv ist, verliert Punkte. Dieses Modell ist zwar funktionsfähig und nützlich, aber aufgrund der zugrunde liegenden Annahmen über menschliches Verhalten begrenzt.Die KI-Funktionen von HubSpot, verfügbar über Breeze, gehen noch einen Schritt weiter. Sie analysieren die historischen Daten Ihrer Kontakte, um automatisch Muster zu erkennen, die einer Konversion vorausgehen – ganz ohne manuelle Definition. Das Modell passt sich kontinuierlich an, sobald neue Daten eintreffen. HubSpot-Kunden, die diese KI-Funktionen nutzen, verzeichnen eine Reduzierung der Verkaufsabschlusszeit um 65 %. Diese Zahl spiegelt direkt die Wirkung des Predictive Scoring wider, das ein rechtzeitiges Eingreifen ermöglicht. Die Datenanreicherung in HubSpot ergänzt dieses System, indem Kontaktdatensätze automatisch mit externen Daten wie Unternehmensgröße, Branche, verwendeten Technologien und Wachstumssignalen angereichert werden. Diese Informationen bereichern Ihr Vorhersagemodell, ohne dass Sie sie manuell eingeben müssen.

Was wäre, wenn Sie die Reaktion auf vorhergesagte Verhaltensweisen automatisieren würden?

Wir wissen, dass die Erkennung eines Vorhersagesignals ohne Auslösung einer Folgeaktion sinnlos ist. Die prädiktive Automatisierung wird deutlich interessanter, wenn die Erkennung direkt mit einer operativen Reaktion verknüpft ist. Wir haben die Schritte eines operativen Vorhersageszenarios in HubSpot identifiziert. Definieren Sie prädiktive Auslösekriterien: Lead-Score über einem Schwellenwert, Verhalten in den letzten 7 Tagen und eine Kombination firmografischer Eigenschaften. Erstellen Sie eine dynamische Liste, die sich automatisch aktualisiert, sobald ein Kontakt diese Kriterien erfüllt. 400">Konfigurieren Sie den zugehörigen Workflow&nbsp: eine Vertriebsbenachrichtigung mit dem vollständigen Kontext des Kontakts, die eine Sequenz personalisierter E-Mails auslöst und automatisch einen Deal in der Pipeline erstellt.

Legen Sie die Ausstiegsbedingungen fest&nbsp: Der Kontakt verlässt den Workflow, sobald er antwortet, unterschreibt oder ein gegenteiliges Signal gibt.

Messen Sie die Ergebnisse&nbsp: Ermitteln Sie die Konversionsrate der durch das Vorhersagemodell ausgelösten Kontakte und der ohne Scoring verarbeiteten Kontakte, um die Schwellenwerte schrittweise zu verfeinern.

Dieses Szenario läuft in HubSpot kontinuierlich und ohne menschliches Eingreifen. Ein Interessent, der das Vorhersagemodell erreicht, Wenn am Sonntagmorgen ein Schwellenwert erreicht wird, erhält der Vertriebsmitarbeiter am Montag um 8 Uhr die richtige Nachricht und löst noch vor Arbeitsbeginn eine Benachrichtigung im CRM-System aus. So einfach und effektiv!

Welche Bedingungen müssen erfüllt sein, damit dieser Modus funktioniert?

Mit der Einführung von Predictive Automation erhalten Sie keinen Zauberstab. Zuverlässige Ergebnisse sind unerlässlich, und es müssen mehrere Bedingungen erfüllt sein.

1. Daten Volumen: Ein auf 50 historischen Abschlüssen basierendes Vorhersagemodell ist unzuverlässig. Ein ausreichend großer historischer Datensatz, der sowohl konvertierte als auch nicht konvertierte Kontakte umfasst, ist notwendig, damit die identifizierten Muster statistisch signifikant sind. Unternehmen, die mit ihrem CRM beginnen, sollten zunächst ihre Datengrundlage schaffen, bevor sie Predictive Analytics aktivieren.
2. Daten Qualität: Falsch definierte Eigenschaften, unaufgelöste Duplikate, nicht erfasste Verhaltensweisen… All dies sind Lücken im Modell, die die Vorhersagen verfälschen. Regelmäßige Datenbankprüfungen in HubSpot sind notwendig, um die Zuverlässigkeit der Bewertung zu gewährleisten. Abstimmung zwischen Marketing und Vertrieb bei der Interpretation der Bewertungen: Eine hohe Vorhersagegenauigkeit bedeutet nicht, dass der Kontakt innerhalb von 48 Stunden unterschreibt. Tatsächlich ähnelt sein Profil dem von Kontakten, die innerhalb eines ähnlichen Zeitraums unterschrieben haben. Vertriebsmitarbeiter, die diese Nuance verstehen, nutzen die Bewertung als Priorisierungssignal, nicht als Konversionsgarantie.

Wenn Ihr aktuelles System noch auf manuellen Nachfassaktionen und auf Intuition basierenden Automatisierungsregeln beruht, müssen Sie unbedingtein kostenloses Konto eröffnen.

Unsere FAQ zur prädiktiven Automatisierung

Muss man Data Scientist sein, um prädiktive Automatisierung einzusetzen?

Natürlich nicht! Die in Plattformen wie HubSpot integrierten Funktionen zur prädiktiven Bewertung sind auch ohne Data-Science-Kenntnisse zugänglich. Die Einrichtung erfolgt über visuelle Oberflächen.

Am wichtigsten sind die Qualität der Quelldaten und die Genauigkeit der Ziele.

Was ist der Unterschied zwischen manuellem und prädiktivem Lead-Scoring?

Manuelles Scoring vergibt Punkte nach selbst definierten Regeln. Diese basieren auf Ihren Annahmen.Predictive Scoring nutzt die historischen Daten Ihrer Kontakte, um automatisch die Kombinationen zu identifizieren, die einer Conversion vorausgehen.

Ist Predictive Automation für kleine Teams geeignet?

Ja, aber nur, wenn Sie einfach anfangen. Ein kleines Team kann mit grundlegendem Verhaltens-Scoring in HubSpot beginnen, die Kriterien schrittweise verfeinern und Predictive-Funktionen aktivieren, sobald die Datenbank wächst. Der Fehler wäre, von Anfang an alles konfigurieren zu wollen, ohne über die nötigen Daten für das Modell zu verfügen.

Wie lassen sich falsch-positive Ergebnisse in einem Predictive-Modell vermeiden?

Sie müssen mehrere Signale vergleichen und sich nicht auf ein einzelnes Kriterium verlassen. Ein Kontakt, der Ihre Preisseite nur einmal besucht, könnte ein Konkurrent oder einfach nur neugierig sein. Durch die Kombination von Kriterien lässt sich die Rate falsch positiver Ergebnisse automatisch reduzieren.

Wie oft sollten Sie Ihr Prognosemodell neu kalibrieren?

Mindestens zweimal jährlich und bei jeder wesentlichen Änderung Ihres Angebots oder Ihrer Zielgruppe. Ein Modell, das auf den Daten des Vorjahres basiert, berücksichtigt die neuesten Änderungen nicht. Die regelmäßige Überprüfung der Konversionsraten nach Score-Segmenten ermöglicht es Ihnen, ein Modell, das an Genauigkeit verliert, schnell zu erkennen. Sie können es dann viel einfacher anpassen.