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Predictive Marketing mit Bottom-Up-Perspektive

Analyze

Den versteckten Datenschatz mit Hilfe von KI aufspüren.

Operative und strategische Marketingentscheidungen werden zunehmend auf Grundlage einer reichen Datenfülle getroffen. Bisher wurden Business- und Customer-Intelligence-Systeme jedoch hauptsächlich für eine Top-Down-Betrachtung genutzt. Heute hingegen sind Big Data und Künstliche Intelligenz die zukunftsweisenden Stichworte und ermöglichen Insights von unten nach oben, durch die Bottom-Up-Perspektive.

Was ist der Unterschied zwischen Top-Down und Bottom-Up?

Wenn ich als Marketing- und Sales-Entscheider auf eine Top-Down-Betrachtung zurückgreife, dann betrachte ich verfügbare Informationen mit meinen strategischen Planvorhaben, Erfahrungen und Annahmen aus einer langen Berufspraxis. Das bedeutet: Meine Zielgruppen leite ich aus den bestehenden Kundendaten und Vertriebskanälen ab. Bei der Planung neuer Kommunikationsmaßnahmen erstelle ich also (bewusst oder unbewusst) ein Spiegelbild – quasi ein Best-of – früherer Maßnahmen. 

Die Bottom-Up-Perspektive beginnt dagegen bei meinen kleinteiligen Daten, die aus meinen Tracking-Instrumenten heraus generiert werden. Die kleinste Einheit ist hier die Session-ID eines Website- oder Anzeigen-Besuchers. Neugierig schaue ich in der Fülle an Informationen nach Trends und nichtlinearen Zusammenhängen, die statistisch nachweisbar in (m)einem Datenhaufen vorhanden sind. In diesem Fall starte ich die Planung meiner Kommunikationsmaßnahmen nicht bei den Erfolgen vergangener Quartale. Bottom-Up orientiert sich viel stärker an den Bedürfnissen, die mir die Daten meiner digitalen Angebote unmittelbar und in Echtzeit kommunizieren.

Infografik

Top-Down war früher unschlagbar.

Klassischerweise nahm ich als Marketer und Shop-Besitzer eine Top-Down-Betrachtung auf meine potentiellen Kunden ein. Ich suchte in meinem Business Intelligence-Tool und externen Marktforschungsdaten nach den passenden Kennzahlen und überführte diese in meine Strategie. Was kauften meine (potentiellen) Kunden im vergangenen Quartal? Welche Einkommensgruppen gehören zu meiner relevanten Zielgruppe? Welche weiteren sozio-demographischen Merkmale hat welche Gruppe? Damit fand ich hervorragend, wonach ich suchte. Jedoch war der Abstraktionsgrad und die Unschärfe bei diesem Ansatz sehr hoch. Die zentrale Frage: Wie geht man mit Informationen um, die auf Grund der hohen Flughöhe gar nicht erkennbar sind? Welches potentielle Risiko gehe ich ein, essentielle Informationen durch diesen Ansatz nicht wahr-zunehmen? Bin ich mir darüber bewusst, dass ich potentiell wichtige Informationen vernachlässige, weil ich gar nicht weiß, dass es sie gibt?

Darum weiß ich für neues Wachstum zu wenig.

Für neue Marktanteile brauche ich neue Kunden. Diese erreiche ich mit relevanten Inhalten an relevanten Kontaktpunkten. Mit einer gewissen Erfahrung kenne ich diese, finde meine Nische und die richtigen Stellschrauben, um alle Maßnahmen aufeinander einzustellen. Ich bilde Schablonen und werde effizienter bei der Umsetzung von Maßnahmen. Gleichzeitig laufe ich Gefahr, Trends und Veränderungen zu ignorieren und essentielle Details zu übersehen. Gerade die wahrgenommene Relevanz meiner Themen verändert sich dynamisch – monatlich, wöchentlich, täglich.

Nehmen wir an, das unmittelbare Verhalten meiner Nutzer ist Ausdruck einer abstrakten Kenngröße namens Relevanz, so kann ich dieser KPI Attribute zuordnen und das Thema entsprechend messbar machen. Damit ist es möglich, Kommunikationsmaßnahmen anhand des realen Nutzerverhaltens abzuleiten. Aus der maximal granularen Datenwelt erhalte ich neue Impulse, um regelmäßig aus den Schablonen auszubrechen und neue kommunikative Räume und Zielgruppen zu erschließen.

Predictive Marketing ist die Bergung eines Datenschatzes.

Bottom-Up ersetzt nicht Top-Down. Vielmehr öffne ich meinen strategischen Fokus für große Datenmengen und erweitere meine Perspektive, indem beide Ansätze kombiniert werden. Wenn ich bspw. eine Verkürzung der User-Journeys plane, ermöglicht mir die Untersuchung großer Datenmengen (von Unten nach Oben) die Identifikation der richtigen Ansatzpunkte für diese Verkürzung.

Für einen Informationsgewinn durch die Bottom-Up-Betrachtung brauche ich keine neuen Prozesse, Mitarbeiter, Hardware oder Softskills. Moderne Data Mining-Methoden und webbasierte Reportings ermöglichen den Zugriff auf eine Fülle von neuen Insights, ohne meine bestehenden Geschäftsprozesse durcheinander zu bringen.

Im Bottom-Up-Prozess gewonnene Information können die Grundlage für die Erstellung rein datengetriebener, auf echten Verhaltensdaten basierender Personas sein. Diese sind realistischer als klassische Buyer Personas, die aus Marktforschungsabteilungen kommen oder auf einem Bauchgefühl beruhen. 

Bottom-Up macht meine Kommunikation dynamischer und kundenorientierter.

Mit Hilfe meiner Bottom-Up-Perspektive gewinne ich erstaunliche Einblicke. Und das mit Daten, die ich jeden Tag über meine Website und weitere digitale Kanäle frei Haus geliefert bekomme. Ich erhöhe die Vielfalt meiner Marketing-Optionen. Ich erhalte realistischere Informationen über mögliche Entwicklungsfelder und erkenne schneller die Veränderung von Prioritäten.

Alles, was ich dazu brauche, ist ein Abbild von den Besuchern meiner Seite bzw. meines Shops, welches die Verhaltensdaten ALLER Nutzer (unabhängig ob Kunde oder Nicht-Kunde) berücksichtigt. epicinsights nennt diese Form der Nutzerklassifiaktion Fluide Persona.

Mit der Bottom-Up-Perspektive auf fluide Personas gestalte ich mein Marketing zeitgemäß und kann schnell und zielgerichtet auf Veränderungen im Kundenverhalten reagieren. Gleichzeitig ersetzt künstliche Intelligenz nicht meine kreative Arbeit, meine strategische Geschäftsausrichtung und mein Wissen über Marktbedingungen und Konkurrenten. Vielmehr komplementieren Bottom-Up-Informationen klassische Top-Down-Prozesse.

Wie sind Ihre bisherigen Erfahrungen mit Bottom-Up-Marketing? Berichten Sie uns doch von Ihren Erfahrungen an lutz@epic-insights.com – Wir freuen uns darauf.

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