Next-Best-Action-Marketing: Der Turbo für Mobiles Marketing und E-Commerce

von | 7. Februar 2019 | Grundlagen

Wie oft fallen uns wichtige Ereignisse wie Geburtstage oder der Hochzeitstag erst wenige Tage davor ein? Für die Suche nach Geschenken bleibt dann nur wenig Zeit. In der Zukunft wird Einkaufen oder Geschenke besorgen mittels  Next-Best-Action-Marketing keine lästige und mit Stress verbundene Pflicht mehr sein. Am bekanntesten sind in dieser Hinsicht sogenannte „Recommender-Systeme“. Dieser Artikel bietet einen Einblick in die Grundlagen des Next-Best-Action-Marketing.

Ein auf KI basierendes Next-Best-Action-Marketing kennt die individuellen Bedürfnisse der Kunden – noch bevor die Kunden es selbst wissen. Rechtzeitig bevor wichtige Ereignisse wie Weihnachten, Geburtstage oder der Hochzeitstag vor der Tür stehen, können personalisierte Geschenkvorschläge gemacht werden. Diese können sowohl passend zum Anlass, zum persönlichen Geschmack des Beschenkten und zum bisherigen Einkaufsverhalten angeboten werden.

Next-Best-Action und Predictive Analytics

Wer die Bedürfnisse seiner Kunden kennt, kann sein eigenes Handeln exakt darauf abstimmen. Genau dieses Ziel verfolgt Next-Best-Action-Marketing beziehungsweise das damit verwandte Konzept zur Kampagnensteuerung: „Next Best Activity“. Predictive Analytics ermöglicht es, die Wahrscheinlichkeit für zukünftige Ereignisse anzugeben und Maßnahmen und Aktionen darauf aufbauend zu planen und durchzuführen.

Dazu ein einfacher Vergleich: Ein guter Servicemitarbeiter weiß, was die Stammkunden am liebsten essen und trinken. Auf Basis dieses Wissens wird entschieden, ob noch ein weiteres Getränk oder ein Stück Kuchen als Nachtisch angeboten werden soll. Dabei handelt es sich um einfache Maßnahmen zur Optimierung des Umsatzes. Auf ähnliche Weise kann beim Next-Best-Action-Marketing bestimmt werden, ob der Lead als Nächstes ein Whitepaper, eine Einladung zum Webinar oder einen persönlichen Anruf erhalten soll.

Die Grundlage: Das „AIDA-Prinzip“

Analytisch gesprochen, lässt sich jedes Kunden- bzw. Kaufverhalten nach dem sogenannten AIDA-Prinzip aufschlüsseln. Das Akronym AIDA steht dabei für Awareness, Interest, Desire und Action.

Awareness bedeutet in diesem Zusammenhang das Bewusstwerden oder das Wecken der Aufmerksamkeit für ein bestimmtes Produkt oder eine Dienstleistung. Auf das Bewusstwerden hin folgt eine Phase der Information, bei der das Interesse (Interest) an einem Produkt aufkommt und gestillt wird. Aber erst, wenn dabei ein Begehren (Desire) aufkommt, kommt es schlussendlich zum Kauf (Action).

Manchmal wird das AIDA-Prinzip auch um weitere „A“s am Ende erweitert. Je nachdem, ob auch After-Sales-Services und Advocacy („Befürwortung“ oder „Fürsprache“, die der Kunde nach dem Kauf nach außen trägt) noch hinzukommen, wird aus dem AIDA-Prinzip, das AIDAA- oder AIDAAA-Prinzip.

Das AIDA-Prinzip im digitalen Zeitalter

Das AIDA-Prinzip ist bereits mehr als 100 Jahre alt. Durch die technologische Entwicklung der letzten Jahre erhält das AIDA-Prinzip jedoch neue Aktualität. Kaufentscheidungen und individuelle Bedürfnisse von Kunden können heute besser als jemals zuvor verstanden und prognostiziert werden. Mehr noch, im Rahmen von digitalen Kampagnenplanern, die auf dem Next Best Activity Prinzip basieren, können Aktionen automatisch geplant und durchgeführt werden.

Dem Marketing eröffnen sich damit völlig neue Möglichkeiten – sowohl bei der Neukundenakquise als auch bei der Pflege von Bestandskunden. Mit Next-Best-Action-Marketing und dem Next Best Activity Prinzip sind die einzelnen Schritte besser planbar – angefangen vom ersten Kontakt zwischen Kunden und Produkt bis hin zum Kauf.

Predictive Analytics und Next-Best-Action-Marketing

Aus einer Data-Science-Perspektive muss das AIDA-Prinzip in messbare Größen übersetzt werden. Um die Frage „Wie sieht das nächste Bedürfnis des Kunden aller Wahrscheinlichkeit nach aus?“ zu beantworten, muss nach passenden Datenquellen gesucht werden. Diese liefern die Grundlage für die Datenauswertung.

Dabei können als Datengrundlage für die Analysen Kunden- und Rechnungsdaten, Transaktionsdaten, Kommunikationsdaten oder auch Trendanalysen sein. Aber nicht nur Informationen aus den bestehenden Datenbanken sind für Next-Best-Action-Marketing relevant. Auch in Echtzeit entstehende Informationen können bei den Datenanalysen mit einbezogen werden. Insbesondere, wenn lernfähige Algorithmen und Deep Learning eingesetzt werden, spielen Echtzeitanalysen eine wichtige Rolle.

Der richtige Zeitpunkt entscheidet

Auch der richtige Zeitpunkt für eine Kundenansprache spielt eine wichtige Rolle, um Marketing-Aktionen richtig zu planen. Für einen Premium-Automobilhersteller sollten wir die Wiederkaufquote im Leasing-Bereich steigern. Viele der Bestandskunden wurden zu einem falschen Zeitpunkt angesprochen, sodass Marketingkampagnen oft erfolglos blieben. Indem wir auf Basis der Diagnose- und Fahrzeugdaten ein Prognosemodell entwickelten, konnten wir sehr viel genauer bestimmen, wann die Kunden über einen Repurchase nachdachten.

Kundensegmentierung & Next Best Activity

Im Rahmen des Next-Best-Action-Marketing lässt sich aber nicht nur der Zeitpunkt des Wiederkaufs exakter bestimmen. Auch spezielle Zusatzangebote oder Servicewünsche lassen sich gezielt einer vorab klassifizierten Gruppe von Kunden anbieten. Solche Gruppierungen sind ebenfalls das Ergebnis von Datenanalysen im Rahmen von Kundensegmentierung und -klassifizierung.

Hier spielt das Prinzip von Next Best Activity seine Vorteile aus. Denn wenn vorab einmal festgelegt wurde, zu welcher Kundengruppe welches Angebot passt, lässt sich dies im entsprechenden Fall automatisch anzeigen. Next Best Activity kommt darum besonders im Rahmen von EchtzeitSzenarien zum Einsatz.

Die Vorteile von Next-Best-Action-Marketing

Die ausgeprägte Kundenorientierung ist nicht nur ein Mittel, sondern das Ziel von Next-Best-Action-Marketing. Eine 2017 veröffentlichte Studie verweist auf die Vorteile für die Kunden, die aus einer auf Data Science aufgebauten Marketing-Strategie erfolgen. Die Untersuchung zeigt aber auch, dass insbesondere bei der individualisierten Ansprache von Kunden noch Nachholbedarf besteht. In diese Lücke können insbesondere Next Best Activity Systeme springen. Next-Best-Action-Marketing zeichnet sich durch bessere PlanbarkeitKosteneffizienz und Personalisierung aus.

Weitere Vorteile von Next Best Activity / Next-Best-Action-Marketing im Überblick:

  • Konkrete Handlungsanweisungen oder Handlungsoptionen, die die Mitarbeiter von Agenturen und Marketing-Abteilungen befähigen
  • Generierung von qualifizierten Leads
  • Steigerung des Umsatzes, beispielsweise durch Cross- und Up-Selling
  • Kundenzentrierung und Steigerung der Kundenzufriedenheit
  • Bei der Bestandskundenpflege: Steigerung der Loyalität und Verhinderung von Kundenabwanderung

Next-Best-Action-Marketing

Das zentrale Anliegen von Next-Best-Action-Marketing ist die Klärung der Frage, was für den individuellen Kunden die bestmögliche nächste Aktion ist (Next Best Activity). Dabei muss das Marketing dem Kunden immer einen Schritt voraus sein. Nur wer weiß, welche Bedürfnisse seine Kunden in Zukunft haben, kann in Zukunft am Markt bestehen.

Next-Best-Action-Marketing und Next Best Activity bedeuten exakte Vorausplanung und zum Teil automatisierte Durchführung von spezifischen, individualisierten Aktionen. DatenanalysenKünstliche Intelligenz und Predictive Analytics machen aus Next-Best-Action-Marketing einen strukturierten Ansatz, bei dem Erfolg nicht dem Zufall überlassen wird.

Autor:innen

Michaela Tiedemann

Michaela Tiedemann ist seit den jungen Startup Tagen der Alexander Thamm GmbH mit im Team. Sie hat die Entwicklung vom schnelllebigen, spontanen Startup hin zum erfolgreichen Unternehmen aktiv mitgestaltet. Mit der Gründung einer eigenen Familie begann für Michaela Tiedemann dann parallel dazu ein ganz neues Kapitel. Den Job an den Nagel zu hängen, kam für die frisch gebackene Mutter aber nicht in Frage. Stattdessen entwickelte sie eine Strategie, wie sie ihre Stelle als Chief Marketing Officer mit ihrer Rolle als Mutter in Einklang bringen kann.

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