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title: "Praxis: Einführung von Predictive Analytics und Möglichkeiten zur Automatisierung "
description: "Predictive Analytics im Retail: Optimieren Sie Katalogselektionen und steigern Sie Response Rates sowie Order Values durch datengetriebene Ansätze."
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published: "2021-02-15"
updated: "2026-04-12"
language: "de"
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# Praxis: Einführung von Predictive Analytics und Möglichkeiten zur Automatisierung 

**Aufgezeichnet am:** 24.03.2021
**Dauer:** 90 Min.

## Sprecher
- [Julius Graage](/experten/julius-graage.html) — Director Data Science , CrossEngage

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.

## Kernaussagen
- 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.

## Zitat
> 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