Datenverwendung

Möglichkeiten der Datenverwendung

Die Datenverwendung genießt zur Entscheidungsfindung größte Priorität und ist somit ein entscheidendes Instrument für Vermarkter. Besonders, um Kundenfluktuation zu verringern und Abwanderungstendenzen zu bremsen. Wenn nicht gar zu verhindern. KI ist ein großartiges Werkzeug, um dazu entsprechende Daten zu sammeln, zu verstehen und sinnvoll zu verwenden. Es erstaunt, dass jedoch nur ein Viertel der Onlineanbieter […]

Die Datenverwendung genießt zur Entscheidungsfindung größte Priorität und ist somit ein entscheidendes Instrument für Vermarkter. Besonders, um Kundenfluktuation zu verringern und Abwanderungstendenzen zu bremsen. Wenn nicht gar zu verhindern.
KI ist ein großartiges Werkzeug, um dazu entsprechende Daten zu sammeln, zu verstehen und sinnvoll zu verwenden. Es erstaunt, dass jedoch nur ein Viertel der Onlineanbieter überhaupt KI-Akquise betreibt. Besieht man eine separate Umfrage, wird der Grund klar. Hier gab ein noch geringerer Anteil an, überhaupt ganz sicher zu sein, was KI ist oder was man mit ihr tun könne.

Es wird bei der Datenverwendung also auf viel Potential verzichtet, die Churn-Rate zu drosseln. Es sind die Wissenslücken, die natürlich Unsicherheiten entstehen lassen. Zum Beispiel werden maschinelles und vorausschauendes Lernen oft zusammengestellt oder miteinander verwechselt. Es handelt sich jedoch um drei verschiedene Tools, mit denen Marketer Entscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen können.
Wir stellen sie hier einmal kurz vor.

Die Unterschiede zwischen KI, maschinellem Lernen und Predictive Analytics

KI/Künstliche Intelligenz

KI ist ein Zweig der Informatik, der sich mit der Simulation intelligenten Verhaltens in Computern befasst. Es beschreibt die Fähigkeit einer Maschine, intelligentes menschliches Verhalten nachzuahmen. Es ist Überbegriff für das

Machine Learning

Es ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem ein Computer Regeln auf der Grundlage von Rohdaten generiert, die in ihn eingegeben wurden. Oder sehr einfach ausgedrückt: es bezeichnet eine Maschine, die aus Daten lernt.

Predictive Analytics

Beschreibt das vorausschauende Lernen unter intelligenter Datenverwendung. Heißt, dass hier eine Vielzahl aktueller und historischer Fakten zusammengeführt und analysiert werden. So können Vorhersagen über zukünftige oder anderweitig unbekannte Ereignisse getroffen werden. Auch die Bewertung von Risiken wie Potenzialen sind möglich, wobei auch das Eintreten gewisser Bedingungen berücksichtigt wird.

Datenverwendung hilft bei der Kundenbindung

Gerade mit letztgenannter Methode lassen sich mögliche Abwanderungen von Nutzern zumindest ungefähr vorhersagen. Allgemein gibt es drei Risikogruppen: Hoch, Mittel und Niedrig. Auf das entsprechende Stadium, in dem sich der Kunde befindet, sollten Sie wie folgt reagieren:

Hohes Risiko

Diese Nutzergruppe zeigt seit einiger Zeit keinerlei Aktivität mehr. Das Risiko ist hoch, dass diese Kunden zu Wettbewerbern abwandern. Vielleicht bereits nur, weil Sie nicht mehr erinnerlich gemacht haben.
Scheuen Sie sich nicht, sich auf einem anderen Kanal mit diesen Nutzern zu beschäftigen. Jeder hat ewta nteresse an einen guten Deal, daher lassen sich Abwanderungstendenzen gut abfangen, indem Sie entsprechende Angebote kommunizieren. Datennutzung hilft Ihnen dabei, den richtigen Kommunikationskanal zu finden. Das kann per E-Mails sein, besonders aber mit Push Nachrichten.

Mittleres Risiko

Diese Nutzer besuchen zwar ab und an noch Ihre Seite, konvertieren aber kaum oder gar nicht.
Halten Sie diese Nutzer informiert und engagiert. Die Verwendung von pädagogischen oder inspirierenden Nachrichten kann sie daran erinnern, warum sie Ihre App damals heruntergeladen haben. Sie können auch Funktionen hervorheben, die Nutzer mit geringer Abwanderung verwenden, um dasselbe Verhalten mit ihnen zu erzielen. Dies ist eine Strategie, die auch mit Nutzern mit hohem Risiko funktioniert.

Geringes Risiko

Dies sind die wirklich aktiven und damit besten Nutzer. Wie können Sie sie belohnen oder zusätzlichen Wert steigern? Da sie mit der App sehr aktiv sind, sind sie eine großartige Gruppe, um verschiedene Nachrichten zu testen. Sie können einen zusätzlichen Push versuchen und sehen, ob sie die App mit dieser zusätzlichen Nachricht deaktivieren oder löschen. In den meisten Fällen hilft der zusätzliche Push den Nutzern jedoch dabei, sich mit der App zu beschäftigen und sie nicht von sich zu schieben.

 

Segmentieren Sie Ihre Zielgruppe, um Testbenachrichtigungen zu senden

Niemand möchte seinen Kunden Spam senden, aber Sie möchten auch sicherstellen, dass Sie die richtige Anzahl von Benachrichtigungen senden, um das beste Engagement zu erzielen. Die Segmentierung Ihrer Zielgruppe nach Risiko kann auch die richtige Zielgruppe trennen, um diese zusätzlichen Pushs zu testen.

Ein guter Test besteht darin, mit einem zusätzlichen Push auf ein geringes Risiko und möglicherweise ein mittleres Risiko abzuzielen und zu sehen, wie die Nachrichten diese Zielgruppe ansprechen. Was wir sehen, ist, dass der zusätzliche Push das Engagement erhöht, anstatt die Kunden zum Opt-out zu drängen.

Es ist auch wichtig, über Konsistenz nachzudenken und nicht nur über Häufigkeit. Zum Beispiel sollten Sie nicht vergessen, ihre wöchentlichen Pushs zu senden! Es kann leicht passieren, dass Benachrichtigungen als selbstverständlich betrachtet werden!

 

Der beste Zeitpunkt für das Senden einer Benachrichtigung könnte Sie überraschen

Wann ist der beste Zeitpunkt, um eine Benachrichtigung zu senden? Dies hängt nicht nur von der Marke ab, sondern auch vom Nutzer. Das Senden einer Nachricht während einer Zeit, in der sich eine Person am wahrscheinlichsten engagiert, wirkt sich positiv auf die direkten Öffnungsraten aus, und dieses Zeitfenster kann außerhalb der Tagesstunden liegen. Behalten Sie die Zeiten im Auge, in welchen es die höchsten Öffnungsraten gibt, und passen Sie Benachrichtigungen entsprechend an.

Was für einige funktioniert, funktioniert möglicherweise nicht für alle. Ihre Nutzer sind letztendlich auch nur Menschen, mit eigenen Gewohnheiten und Tagesabläufen. Wenn Sie bereit sind, die entsprechenden Daten gründlich zu analysieren und auf Ihre Nutzer einzugehen, dann werden diese es Ihnen danken und bei Ihnen bleiben.

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