Predictive Modelling: Überlassen Sie die Response nicht dem Zufall

Marketer hätten am liebsten eine Glaskugel und könnten die Zukunft vorhersagen: Wissen, wie Menschen denken und wie sie ticken, ihre Bedürfnisse kennen und dann die passenden Werbebotschaften an die senden, die auch wirkliches Interesse haben. Marketingbudget damit bestmöglich kanalisieren und zielgerichtet einsetzen.

Kling gut? Geht auch ohne Glaskugel mit Predictive Modelling von Dialoghaus.

Ausgefeilte Prognosemodelle verdichten die Kenntnisse über Personen oder Unternehmen und spiegeln die statistische Nähe zu Ihrer Zielgruppe wider. Bei großer statistischer Nähe, teilweise als Twins oder statistische Zwillinge bezeichnet, können Sie davon ausgehen, dass Sie Ihre Kernzielgruppe vor sich haben. Statistische Ferne ist dementsprechend Ihre Anti-Zielgruppe.

Und wenn Sie sich jetzt fragen, was denn „Kenntnisse“ heißt: Zum einen schlummern in Ihrem CRM-System viele Daten, zum anderen lassen sich aber auch Informationen anreichern, die sich aus Namen, Wohnsituation oder auch Umgebung ableiten lassen. Mikrogeographie bietet hier großartige Einschätzungsmöglichkeiten. Und: Diese Daten lassen sich an jede Adresse anreichern, zu jeder und jedem gibt es also Informationen, die zum Predictive Modelling herangezogen werden können.

Egal also, ob Sie Ihre High-Potentials aus bestehenden Kontakten herausfiltern oder ob Sie für Neukundenkampagnen nur auf die besten Daten zurückgreifen möchten: Die Prognose der Nähe und somit der Reaktionsfreude ist zwar komplexe Statistik und fordert viel Verständnis für Daten, lässt sich aber mit dem passenden Expertenteam leicht aufsetzen.

So setzen Sie Ihr Budget dort ein, wo Sie die beste Conversion erzielen. Oder – eine etwas anders gelagerte Zielsetzung – Sie schließen diejenigen von einer Kampagne aus, die mit hoher Wahrscheinlichkeit keinerlei Interesse an Ihren Produkten oder Dienstleistungen haben. Auch dies bewirkt einen wesentlichen Lift des Ergebnisses.

Ihr Vorteil in jedem Fall: Signifikante Erfolgssteigerung und optimaler Budgeteinsatz.