Praxis: Einführung von Predictive Analytics und Möglichkeiten zur Automatisierung

Praxis: Einführung von Predictive Analytics und Möglichkeiten zur Automatisierung
Mitschnitt-Länge: 90 Minuten
Mitschrift verfügbar

Predictive Analytics im Retail: Optimieren Sie Katalogselektionen und steigern Sie Response Rates sowie Order Values durch datengetriebene Ansätze.

Julius Graage von CrossEngage bietet in seinem Vortrag bei den Shift/HR Talks 2022 einen praxisnahen Einblick in die Einführung von Predictive Analytics und Automatisierung in der Retail-Branche. Der Fokus liegt auf der datengetriebenen Optimierung von Katalogselektionen und der Reduktion manueller Prozesse. Durch die Kombination von klassischen RFM-Kriterien mit Machine-Learning-Modellen zeigt Graage, wie Unternehmen wie „Die moderne Hausfrau“ ihre Kundenansprache effizienter gestalten und den Ressourcenaufwand im CRM und Marketing signifikant senken können.


Im Rahmen des Projekts werden Reaktivierungs- und Bestandskunden analysiert, um Response Rates und Order Values zu steigern. Ein Überschneidungstest zwischen klassischer und datengetriebener Selektion zeigt Optimierungspotenziale auf. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass datengetriebene Ansätze nicht nur die Response Rate erhöhen, sondern auch den durchschnittlichen Order Value signifikant steigern können. Graage betont die Bedeutung von kontinuierlichen A/B-Tests zur Optimierung von Marketingstrategien und hebt hervor, dass datengetriebene Modelle auch für kleinere Unternehmen mit ausreichenden Datenpunkten geeignet sind.

Predictive Analytics ermöglicht es uns, nicht nur die Effizienz unserer Marketingmaßnahmen zu steigern, sondern auch die Customer Experience durch gezielte Personalisierung zu verbessern. – Julius Graage


Die Einführung von Machine-Learning-Modellen hat gezeigt, dass wir den Umsatz signifikant steigern können, ohne die Kosten zu erhöhen. – Julius Graage


Testen, testen, testen. Nur durch kontinuierliche A/B-Tests können wir sicherstellen, dass unsere Marketingstrategien optimal sind und Potenziale ausgeschöpft werden. – Julius Graage

  • Die Einführung von Predictive Analytics kann Response Rates und Order Values signifikant steigern.
  • Ein Überschneidungstest zeigt Optimierungspotenziale zwischen klassischer und datengetriebener Selektion.
  • Automatisierte Modelle reduzieren langfristig den Ressourcenaufwand im CRM und Marketing.
  • Personalisierung und Cross-Selling sind wichtige Anwendungsfälle für datengetriebene Ansätze.
  • A/B-Tests sind essenziell, um die Effektivität von Marketingstrategien zu validieren.

Predictive Analytics und Automatisierung in der Kundenansprache sind für CRM-Verantwortliche und Data Scientists von strategischer Bedeutung, da sie die Effizienz und Effektivität von Marketingmaßnahmen erheblich steigern können. Der Beitrag beleuchtet die Transformation von klassischen, manuellen Prozessen hin zu datengetriebenen Ansätzen, die nicht nur die Response Rates und den Order Value erhöhen, sondern auch den Ressourcenaufwand im CRM signifikant reduzieren. Ein zentrales Spannungsfeld besteht in der Abwägung zwischen traditioneller Regelbasierung und innovativen Machine-Learning-Methoden, die eine neue Verantwortungsverteilung zwischen Mensch und Maschine erfordern. Diese Veränderung birgt Herausforderungen, insbesondere in der Akzeptanz und Integration neuer Technologien in bestehende Strukturen. Die Diskussion um die Skalierbarkeit und Qualität von Predictive-Analytics-Modellen zeigt zudem, dass Unternehmen sich mit der Frage auseinandersetzen müssen, ab wann und in welchem Umfang datengetriebene Ansätze sinnvoll sind.


Der Beitrag liefert wertvolle Impulse für die Praxis, indem er die Notwendigkeit kontinuierlicher Tests und A/B-Tests als Steuerungsinstrumente betont. Diese Tests sind entscheidend, um Optimierungspotenziale zu identifizieren und das Marketingprogramm fortlaufend zu verbessern. Die vorgestellten Prinzipien ermutigen Unternehmen, datengetriebene Ansätze nicht nur als technologische Innovation, sondern als kulturellen Wandel zu begreifen, der eine neue Perspektive auf Kundenansprache und Ressourcenmanagement eröffnet. Die Integration von Customer-Data-Plattformen und die Schaffung eines einheitlichen Kundenbildes sind dabei wesentliche Schritte, um die strategischen Ziele der Personalisierung und Effizienzsteigerung zu erreichen. Der Beitrag fordert die Zielgruppe auf, bestehende Prozesse kritisch zu hinterfragen und offen für die Potenziale datengetriebener Ansätze zu sein, um langfristig Wettbewerbsvorteile zu sichern.

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