Mit Predictive Models in Dynamics 365 Customer Insights – Data lassen sich Zielgruppen nicht mehr nur über feste Regeln definieren, sondern auf Basis von Vorhersagen zu Kaufwahrscheinlichkeit, Abwanderungsrisiko oder Kundenverhalten bilden.
Das klingt zunächst nach reiner Datenanalyse, wirkt sich aber direkt auf die Relevanz von Marketingkampagnen aus.
Was ist damit möglich?
Predictive Models unterstützen unter anderem dabei,
- Prognosemodelle für Kaufverhalten, Abwanderung oder Kundenwert zu erstellen und zu verwalten,
- Segmente direkt aus den Ergebnissen eines Prediction-Modells abzuleiten,
- automatisch vorgeschlagene Segmente zu nutzen, ohne diese manuell zu definieren,
- ähnliche Kunden zu bestehenden Top-Kunden per KI zu finden (Lookalike-Segmente),
- Signale aus früheren Kampagnen für präzisere Zielgruppen zu nutzen.
Statt Segmente ausschließlich über starre Regeln („Kunde in Region X, Umsatz über Y”) zu bauen, greift das System auf Muster im Kundenverhalten zurück, die manuell kaum erkennbar wären.
Ein einfaches Beispiel
Ein Marketingteam möchte Kunden ansprechen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit ein Zusatzprodukt kaufen. Statt eigene Kriterien zu raten, erstellt es ein Prediction-Modell auf Basis historischer Käufe und leitet daraus automatisch ein passendes Segment ab. Die Kampagne trifft so gezielter die Kunden mit tatsächlichem Potenzial.
Was bringt das in der Praxis?
Besonders hilfreich ist der Ansatz bei:
- der Identifikation von Kunden mit hoher Kauf- oder Abwanderungswahrscheinlichkeit,
- dem Aufbau von Lookalike-Zielgruppen aus bestehenden Top-Kunden,
- der Entlastung von manueller, regelbasierter Segmentpflege,
- datengetriebenen Kampagnenentscheidungen ohne eigenes Data-Science-Team,
- der laufenden Optimierung von Zielgruppen anhand neuer Daten.
Dadurch lassen sich Kampagnen zielgerichteter ausspielen, während der Aufwand für manuelle Segmentierung sinkt.
Regelbasierte Segmentierung bleibt relevant
Predictive Models ersetzen klassische, regelbasierte Segmente nicht. Vielmehr ergänzen sie den bestehenden Ansatz um eine datengetriebene Ebene.
Feste Kriterien bleiben wichtig, etwa für rechtliche Vorgaben oder eindeutige Geschäftsregeln. Predictive Models unterstützen dort, wo Muster im Kundenverhalten über einfache Regeln hinausgehen.
Zu beachten ist zudem, dass viele dieser Funktionen aktuell im Preview-Status stehen und eine ausreichende Datenqualität sowie -menge voraussetzen.
Fazit
Predictive Models zeigen, wie sich Segmentierung in Customer Insights künftig verändern könnte: weniger manuelle Regelpflege, präzisere Zielgruppen und eine engere Verzahnung von Datenanalyse und Kampagnensteuerung.
Gerade für Marketingteams kann dies die Relevanz von Kampagnen und die Effizienz der Zielgruppenarbeit deutlich steigern.