Dieses Mal werde ich Ihnen sagen Was ist prädiktive Analytik? und seine Auswirkungen auf die Trends im Bankenmarketing. Es ist eine der gültigsten und effektivsten Anwendungen der letzten Jahre.

In unserem Marktstudie über digitales Marketing und Bankwesen haben wir festgestellt, dass einer der meistgenutzten Trends gerade Predictive Analytics ist. Und es hat nicht nur seine Popularität in der Branche, sondern auch seine Bedeutung erhöht.

Im Großen und Ganzen nutzt diese prädiktive Marketingstrategie die Analyse, um potenziell kommerziell bedeutsame Ereignisse vorherzusehen.

Der Reihe nach, hilft bei der Bestimmung einiger Verhaltensmuster die es ermöglichen, festzustellen, in welchem Stadium sich ein potenzieller Kunde befindet und wie wahrscheinlich es ist, dass er/sie tatsächlich zu einem offiziellen Kunden wird.

Was ist prädiktive Analytik für das Bankmarketing?

Predictive Analytics ist einer der wichtigsten Trends in der digitale Marketingstrategien für Banken. Und ein Teil der Untersuchung und Verwendung von Daten, die in diesem Sektor erfasst werden, vor allem diejenigen, die für die Identifizierung von Verbrauchsmustern ermöglichen.

Ein Teil des Ziels des Trends zur prädiktiven Analytik im Finanzbereich besteht darin, ein besseres Verständnis potenzieller Kunden zu gewinnen. Auf der Grundlage dieses Verständnisses ist es möglich, ein Geschäft mit einer größeren positiven Wirkung zu kanalisieren.

Die Akzeptanz des Publikums zu gewinnen, ist eines der wichtigsten Ziele, wenn man die neuesten Trends im Bankenmarketing betrachtet.

Und eine Studie, die von Adobe Digital Trends FSI 2021 zeigt, dass führende Unternehmen in diesem Sektor fortschrittliche Strategien zur Verbesserung des Kundenerlebnisses verfolgen.

Dank des Einflusses der prädiktiven Analytik ist die Aufmerksamkeit, die dem Publikum zuteil wird, viel genauer.

Und das führt zu mehr Vertrauen und Wertschätzung, nicht nur bei den Stärkung der positiven Wirkung der Markesondern durch die Förderung der Absicht, die Dienstleistung zu kaufen.

Auf der Ausführungsebene nutzt die prädiktive Analytik eine Vielzahl von Daten und verwaltet statistische Studien. Vor allem aber stützt sie sich auf die Modellierung und das Lernen aus dem Verhalten des Durchschnittsverbrauchers in der Branche.

Und aus einer viel technischeren Perspektive wird erwartet, dass die prädiktive Analytik in der Lage ist, Tausende von Daten, die im Internet zirkulieren, zu sammeln und zu interpretieren. Der nützliche Sinn dieses Trends besteht darin, Trends und Interessen der Nutzer zu erkennen.

Selbst die Bank of England hat den Aufbau eines Analystenteams für die Studie über die Nutzer von sozialen Medien. Und die Ergebnisse waren sehr nützlich für die anschließende Planung von Marketingstrategien, die den tatsächlichen Interessen und Bedürfnissen der potenziellen Kunden entsprechen.

Die Notwendigkeit von Differenzierung und vorausschauendem Marketing

Die Differenzierung des Wertangebots ist der Schlüssel zum Erfolg einer gezielten Werbung für ein Finanzunternehmen. Vor allem, weil es in diesem Sektor so viele Ähnlichkeiten bei Produkten und Dienstleistungen gibt.

Die Verbraucher sind täglich einer Vielzahl von Informationen und Werbung ausgesetzt. Wie kann man das echte Interesse eines potenziellen Kunden wecken? Ausgehend von der Kundenstudie!

Ermöglicht wird dies durch die Analyse einer Vielzahl von Daten, d. h. durch die Anwendung prädiktiver Marketingstrategien.

Die Absicht, sich diesen Trend zunutze zu machen, hängt also mit der Fähigkeit zusammen, personalisierte Strategien zu entwickeln. Auf diese Weise werden sie nicht unbemerkt bleiben, sondern der Nutzer wird die Botschaft aufgreifen, weil sie für seine Bedürfnisse relevant ist.

Durch die Personalisierung von Angeboten und die interessengesteuerte WerbungDie Ergebnisse sind sehr positiv. Dies ist wichtig, um Kunden anzuziehen und die Kundenbindung zu fördern.

Dieser Trend hilft zu gewinnen und vermeidet zu verlieren

Die meisten digitalen Marketingtrends für den Finanzsektor beziehen sich auf die Entwicklung von Methoden, die den Gewinn fördern. Das Interessante an der prädiktiven Analytik ist jedoch, dass sie vielseitig ist.

Es geht nicht nur darum, Kunden anzuziehen und die Positionierung der Bank als Benchmark zu verbessern, sondern auch darum, solide und dauerhafte Verbindungen mit dem Publikum zu festigen.

Prädiktives Marketing in der Lage ist, den Grad der Unzufriedenheit eines Kunden zu bestimmenDies erleichtert es, Maßnahmen zu ergreifen, um zu verhindern, dass ein Kunde sich entscheidet, die Bank zu verlassen.

Das ist es, was an der prädiktiven Datenanalyse so nützlich ist: Sie ermöglicht es Ihnen, Ereignisse vorherzusehen, die sich für Ihr Unternehmen in Verluste verwandeln. Wir können also sagen, dass sie nicht nur zur Gewinnsteigerung beiträgt, sondern auch Verluste verhindert.

Zusammenfassend: Was sind die Vorteile der prädiktiven Analytik?

Führende Unternehmen im Bankensektor haben sich die Vorteile der prädiktiven Analytik zunutze gemacht, um ein erhebliches Gewinnwachstum zu erzielen. Aber lohnt es sich, in solche Maßnahmen zu investieren?

Dies ist ein sehr nützlicher Trend, und zahlreiche Studien wurden auf der Grundlage der Datenauswertung durchgeführt. Dadurch konnten nicht nur die Kundenbedürfnisse, sondern auch die Mängel im Bankensektor ermittelt werden.

Aus diesem Grund sollten Institutionen, die sich für den Einsatz von prädiktiven Analysen für Ihre Marketingkampagnen zu optimierenSie schaffen es, das Interesse und das Vertrauen der Nutzer zu steigern. Vor allem aber werden sie allmählich als Benchmarks in der Branche geschätzt.

Diese Art von Maßnahmen bringt also auch Vorteile im Hinblick auf eine bessere Leistung als die der Konkurrenzinsbesondere in einer Nische, in der die Differenzierung eine große Herausforderung sein kann.

Andererseits ist das Management des vorausschauenden Marketings ist mit maschinellem Lernen verbunden. Und beide Komponenten sind in Bezug auf die Verkaufstechniken sehr wertvoll.

Maschinelles Lernen spart Zeit und Ressourcen, da ein breites Spektrum von Alltagsdaten in effiziente Daten umgewandelt wird. Und gerade durch die Interpretation der richtigen Daten sind diese Strategien am erfolgreichsten.

Schließlich ist es gut, wenn Ergänzung der prädiktiven Analytik durch CRM-ToolsDies ist besonders wichtig, um eine gute Datensegmentierung zu erreichen.