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Data Science für Marketing und Sales

Aktualisiert: 31. März 2023

In diesem Artikel wollen wir darauf eingehen, wie bei Marketing und Vertrieb vor allem im B2C Bereich Data Science zu einem ROI führt und warum die meisten Unternehmen damit starten können ohne weitere Daten zu sammeln. Viele Unternehmen nutzen die Methoden bereits, um ihren Umsatz zu erhöhen, so nutzt Booking.com Data Science, um die Konversationsrate zu steigern. Lufthansa nutzt Machine Learning, um durch Preisanpassungen die Marge bzw. Auslastung ihrer Flüge zu optimieren. Viele etablierte E-Commerce Unternehmen nutzen weitere Methoden wie Empfehlungssysteme um ihre Umsätze zu steigern.



In diesem Blog gehen wir darauf ein, wieso Sales bzw. Marketing viele Use-Cases bietet, die ihnen einen Mehrwert bieten können, dabei gehen wir auf folgende Punkte ein:

  1. Geringe Einstiegshürde durch eine hohe Verfügbarkeit von Daten

  2. Gute Messbarkeit des Erfolgs, durch einen direkten Bezug zum Umsatz

  3. Ansatzpunkte für Künstliche Intelligenz im Marketing



Verfügbarkeit von Daten


Viele der Use-Cases können bereits mit den Daten begonnen werden, die im Laufe des Sales Prozesses gesammelt bzw. für die Abwicklung der Aufträge benötigt werden. Andere Daten werden evtl. noch nicht gesammelt, können aber durch wenig Aufwand erhoben werden. Dies reduziert den initialen Aufwand, um ein Projekt zu starten, erhöht die verfügbare Datenmenge und ermöglicht damit einen schnellen Einstieg in das Thema. So können Daten aus Kundentransaktionen zusammen mit Stammdaten für eine Segmentierung bzw. für Produktempfehlungen genutzt werden. Kombiniert mit Informationen über Kundenabwanderungen aus dem CRM können diese vorhergesagt werden, um Maßnahmen zu ergreifen und die Abwanderungsrate zu verringern. Werden verschiedene Marketingkanäle bespielt, wird der Erfolg der verschiedenen Kanäle getrackt. Liegen die Daten über einen längeren Zeitraum vor, können diese genutzt werden, um Marketingausgaben in der Zukunft zu optimieren. Basierend auf historischen Suchanfragen und den Transaktionen können Suchergebnisse optimiert werden, um mehr Kunden zu einem Kauf zu bewegen.



Direkter Einfluss auf Umsatz


Bei vielen Use-Cases ist der Erfolg schwer zu messen bzw. Änderungen sind hart zu bewerten. Dies erhöht das Risiko und macht es schwer einen ROI zu messen. Im Marketing und Sales haben die Maßnahmen einen direkten Einfluss auf den Umsatz, da sie darauf ausgerichtet sind den CLV(Customer-Lifetime_Value) eines Kunden zu erhöhen. Bei einer Verringerung der Abwanderungen können z.B. die erwarteten Gewinne direkt berechnet werden. Bei einer Verbesserung der Suchergebnisse, macht sich dies auch direkt durch eine höhere Abschlussrate und damit mehr Umsatz bemerkbar. Das führt zu Quick Wins und damit zu einer höheren Akzeptanz. Das klare Feedback kann außerdem dafür genutzt werden iterativ weitere Verbesserungen vorzunehmen und die KI-Anwendungen über die Zeit immer weiter zu verbessern.



Ansatzpunkte für Künstliche Intelligenz

Marketing wird oftmals in die 4 Phasen Awareness, Consideration, Converstion und Retention aufgeteilt. In jeder dieser Phasen kann Künstliche Intelligenz bzw. andere Data Science Methoden dabei unterstützen den Prozess zu verbessern und höhere Umsätze zu erzielen.







Zu Beginn kann KI vor allem dabei helfen, die Ausgaben gezielter einzusetzen und dem Nutzer möglichst interessante Produkte auf seine Suchanfragen zu schicken.


Im Bereich der Konversion kann Data Science genutzt werden, um den Prozess eines Abschlusses so weit zu vereinfachen, dass möglichst wenig Kunden abspringen bzw. die Kunden alle Informationen zur Verfügung haben, die sie benötigen. Hier kann zum einen Prozess Mining eingesetzt werden, zum anderen Smart Assistenz System wie z.B. Chatbots, um einfache Nachfragen zu beantworten.



In der letzten Phase geht es darum die Loyalität der Kunden zu steigern. Hier kann die KI mögliche Kunden vorhersagen, die zu einer Abwanderung tendieren, um Gegenmaßnahmen zu ergreifen. Durch Segmentierung bzw. Empfehlungssysteme können Kunden weitere interessante Produkte vorgeschlagen werden und Smart Assistent Systeme helfen dabei ein hohes Supportlevel zu halten und die Zufriedenheit der Kunden zu erhöhen.


Durch die einfache Verfügbarkeit von Daten und den direkten Einfluss auf den Umsatz bietet es sich also an Use-Cases im Marketing bzw. Sales Bereich durchzuführen. Zudem haben wir im letzten Teil einige mögliche Ansatzpunkte herausgearbeitet. Nutzt ihr bereits Data Science, um euren Marketing- und Salesprozess zu verbessern oder habt ihr es in Zukunft geplant? Gerne können wir über Anwendungsbereiche für sie sprechen, kontaktieren sie uns dazu gerne auf LinkedIn.



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