Prädiktive Analysen im Marketing: Wie führende Marken Kund*innenbedürfnisse antizipieren und Abwanderung reduzieren

Haben Sie jemals Ihren Quartalsbericht zur Kund*innenbindung angesehen und gedacht: „Diese Abmeldungen und Kündigungen hätten wir vorhersehen müssen“? Dann sind Sie damit nicht allein.

Selbst die erfahrensten CMOs haben Schwierigkeiten damit, die Unmengen an Kund*innendaten in Frühwarnsignale umzuwandeln, die dabei helfen, Abwanderungen zu verhindern und wiederkehrende Umsätze zu generieren.

An dieser Stelle kommen prädiktive Analysen (Predictive Analytics) ins Spiel. Sie verwandeln Rohdaten in vorausschauende Insights, auf deren Grundlage Sie handeln können, bevor Kund*innen abwandern.

AI-gestützte Plattformen ermöglichen es Marketern, maschinelles Lernen mit menschlichem Fachwissen zu kombinieren. Das versetzt sie in die Lage, verborgene Muster zu erkennen, nächstbeste Maßnahmen zu prognostizieren und hochgradig relevante Nachrichten im großen Umfang bereitzustellen. Die Folge? Weniger Überraschungen, stärkere Loyalität und eine messbare Steigerung des Customer Lifetime Value.

AI und ML (maschinelles Lernen) in der prädiktiven Analytik ermöglichen es Unternehmen, umfangreiche strukturierte und unstrukturierte Daten zu verarbeiten, verborgene Muster zu identifizieren und genaue Vorhersagen zu generieren.

In unserem globalen Engagement-Report für Konsumgüter, unserer Studie aus dem Jahr 2025, haben wir untersucht, wie Konsumgütermarken (CP-Marken) in einem Umfeld mit hohem Druck agieren: Die Kosten steigen, die Lieferketten sind überlastet und dauerhaft Loyalität aufrechtzuerhalten, scheint schwieriger denn je zu sein. Zu den wichtigsten Ergebnissen gehört:

• 77 % aller CP-Marketer glauben, dass sie den Customer Engagement-Ansatz ihres Unternehmens im Jahr 2025 „erheblich verändern“ müssen.
• 76 % aller CP-Marketer glauben, dass sie sich „schneller denn je” an den Wandel anpassen müssen.
• 76 % aller CP-Marketer glauben, dass AI für das Ansprechen von Neukund*innen unerlässlich sein wird.

Kund*innen wünschen sich eine echte Beziehung zu Marken und erwarten mehr im Austausch für ihre Treue. Im Customer Loyalty Index 2025 haben wir festgestellt, dass Loyalität fragiler denn je ist und Marken sich noch mehr anstrengen müssen, um sie zu verdienen:

• 23 % der Verbraucher*innen geben an, dass Batch-and-Blast-Marketing ihre Loyalität aktiv beeinträchtigt. Das unterstreicht noch einmal, dass Relevanz entscheidend ist.
• 28 % der Verbraucher*innen haben aufgrund von „Langeweile“ die Marke gewechselt, was darauf hindeutet, dass selbst treue Kund*innen abwandern, wenn Marken Monotonie und Irrelevanz vermitteln.
• 20 % der Verbraucher*innen fühlen sich einfach nur deshalb emotional mit Produkten verbunden, weil diese gerade im Trend liegen. Das zeigt, wie schnelllebige Signale die Loyalität beeinflussen.

Vorausschauend agierende Marken wie Feel Good Contacts und Gibson setzen bereits auf prädiktive Modelle, um die Kund*innenansprache zu personalisieren, Loyalität zu sichern und den Umsatz zu steigern. Lesen Sie weiter und erfahren Sie mehr über die Strategien, die das alles ermöglichen. Entdecken Sie außerdem, wie Sie diese in Ihrem Engagement-Playbook anwenden können und noch vieles mehr.

Das Thema Predictive Customer Analytics könnte im ersten Moment komplex und vielleicht sogar überfordernd wirken. Sobald Sie aber über die richtige Datenbasis und die richtigen Tools verfügen, wird dies zu einer praktischen (und überraschend intuitiven) Methode, um den Customer Lifetime Value zu steigern und einen stetigen Umsatzfluss aufrechtzuerhalten. 

Im Folgenden finden Sie fünf bewährte Strategien (jeweils gepaart mit einem realen Beispiel und einfachen Handlungsanweisungen), mit denen Sie Insights in wirksame Maßnahmen verwandeln können.

1. Kund*innendaten zentralisieren und integrieren

Daten, die über E-Commerce-, POS-, Treue- und E-Mail-Systeme verstreut sind, zwingen Sie dazu, Mutmaßungen anzustellen, was Käufer*innen als Nächstes möchten könnten. In einem einzigen 360°-Profil lassen sich all diese Punkte miteinander verknüpfen, damit Sie verlässliche Vorhersagen treffen können.

Strategie: Führen Sie Daten von allen Touchpoints in einer einzigen zuverlässigen Quelle zusammen. In SAP Emarsys verschmelzen Kaufverlauf, Browsing-Verhalten, Service-Interaktionen und sogar Ladenbesuche in einem einzigen Profil. 

Diese 360°-Sicht ermöglicht genaue Vorhersagen und sorgt für ein einheitliches Messaging von der Inbox bis zur Kasse.

Wichtigster Vorteil: Marketing-, Service- und Filialteams sehen dasselbe Profil, was eine präzise Segmentierung und schnellere Entscheidungsfindung ermöglicht.

Beispiel: Ein weltweit tätiger Schuhhändler führte Scans aus seiner Treue-App mit seinen In-Store-POS-Daten zusammen. Die Folge? Kund*innen, die zuvor generische Promotions erhielten, bekommen von nun an standortbezogene Angebote und Benachrichtigungen, wenn bestimmte Größen wieder auf Lager sind. Das trägt zu einer Steigerung der Conversions im Ladengeschäft bei.

2. AI-gestützte Personalisierung bereitstellen

Verbraucher*innen haben wenig Geduld für generische Werbung, die sie nicht anspricht. Sie erwarten, dass Marken sich an sie erinnern und ihnen in Echtzeit relevante Inhalte präsentieren.

Strategie: Maschinelle Lernmodelle bewerten jeden Kontakt hinsichtlich „nächstbestem Kauf“, Interaktionswahrscheinlichkeit und Abwanderungsrisiko. SAP Emarsys AI wertet jeden Klick, jeden Kauf und jedes Öffnen aus. So lässt sich vorhersagen, welches Produkt, welches Angebot oder welcher Kanal am ehesten zu einer Conversion führt.

Diese Insights werden automatisch für individuell zugeschnittene Webbanner, E-Mail-Blöcke und Push-Benachrichtigungen genutzt. (Man könnte das als AI-gestützte Personalisierung im Autopilot-Modus bezeichnen.)

Es ist dabei besonders wichtig, dass Sie die für Sie relevanten Variablen (Kaufneigung, Kanalaffinität, Abwanderungsrisiko) definieren. Außerdem können Sie prädiktive Segmente erstellen (z. B. „hochwertige Kund*innen, die vegan leben und wahrscheinlich in den nächsten 7 Tagen einen Kauf tätigen werden“).

Wichtigster Vorteil: höhere Klickraten, weniger Opt-outs sowie Marketingausgaben, die in die wertvollsten Segmente fließen.

3. Customer Journeys automatisieren

Manuelle Kampagnen können nur schwer mit den zahlreichen Mikro-Momenten Schritt halten, die Käufer*innen erleben. Automatisierung gewährleistet zeitnahe, kontextbasierte Follow-ups und gibt Ihrem Team gleichzeitig die Freiheit, strategische Überlegungen anzustellen.

Strategie: Vorgefertigte Welcome-, Browse-/Warenkorbabbruchs-Workflows kümmern sich um Wiederkauf-Erinnerungen und die Betreuung in der Post-Purchase-Phase. Prognosewerte (prädiktives Scoring) entscheiden über Zeitpunkt, Kanal und Anreiz.

Verwenden Sie die Journey Builder in SAP Emarsys, um Nachrichten auszulösen, wenn Kund*innen wichtige Meilensteine erreichen: erster Kauf, Geburtstag, Aufstieg in eine höhere Stufe des Treueprogramms und vieles andere mehr.

Der Bereich „Journeys“ basiert automatisch auf der Interaktion und führt Kund*innen durch den Customer Lifecycle Management-Funnel, ohne dass dafür eine ständige Betreuung erforderlich ist.

Wichtigster Vorteil: Always-on-Kund*innenpflege, die für mehr wiederkehrende Bestellungen sorgt und Marketern gleichzeitig mehr Zeit für strategische Aufgaben lässt.

4. Kontinuierlich testen und optimieren

Vorhersagemodelle sind keine Lösung, die man nur einmal einstellen muss und dann wieder vergessen kann. Die Vorlieben der Kund*innen ändern sich, die Algorithmen der E-Mail-Postfächer ändern sich, und was im letzten Quartal noch funktioniert hat, könnte morgen schon ein Flop sein.

Strategie: Setzen Sie auf eine Kultur des Experimentierens. Verwenden Sie A/B-Tests (oder multivariate Tests) für Betreffzeilen, Angebote, Versandzeiten und Vorlagen. Füttern Sie Ihre Modelle mit Performancedaten und beenden Sie Programme bei schwacher Performance.

Sie können Kennzahlen zu Öffnungen, Klicks, Käufen und zum Customer Lifetime Value tracken, um herauszufinden, welche Variante die besten Ergebnisse erzielt.

Wichtigster Vorteil: Inkrementelle Steigerungen summieren sich und führen zu höheren Öffnungsraten, stärkeren Conversions, frischen Kampagnen und einer stetigen Verbesserung der Performance.

5. Prädiktive Upselling- und Cross-Selling-Strategien

Es ist effizienter und kostengünstiger (auf lange Sicht), bestehende Beziehungen zu pflegen, als völlig neue Kund*innen zu gewinnen. Dennoch versenden einige Marken nach wie vor an alle Kund*innen Nachrichten zu den gleichen Zusatzartikeln.

Strategie: Algorithmen gewichten vergangene Bestellungen, Kategorieaffinität und Saisonalität, um in Echtzeit „perfekt passende“ Add-Ons zu präsentieren, sei es im Warenkorb, per E-Mail oder am POS. Nutzen Sie prädiktive Affinitätsmodelle, um für jede Person das nächstbeste Produkt zu ermitteln.

Wenn ein*e Kund*in beispielsweise Laufschuhe gekauft hat, schlagen Sie ihm*ihr feuchtigkeitsableitende Socken oder eine hochwertige GPS-Uhr vor, keine beliebigen Ausverkaufsartikel. Das ist der Kern eines modernen, personalisierten Kund*innenerlebnisses.

Wichtigster Vorteil: Relevante Empfehlungen sollten hilfreich (und nicht aufdringlich) wirken. Sie können für zusätzliche Einnahmen sorgen, die sich im Laufe des gesamten Customer Lifecycles summieren.

Als Nächstes sehen wir uns einige Beispiele dafür an, wie führende Marken prädiktive Analysen einsetzen, um Kund*innenbedürfnisse zu antizipieren und Abwanderung zu reduzieren:

Gibson Brands: Omnichannel Engagement als Verstärker für Kund*innenbeziehungen

Gibson Brands ist ein legendärer Musikinstrumentenhersteller, der im Jahr 1894 gegründet wurde. Die Marke hatte sich zum Ziel gesetzt, ihre Direkt-to-Consumer-Beziehungen (D2C) zu vertiefen und gleichzeitig weiterhin ihre Einzelhandelspartner zu unterstützen.

Gibson hat eine vielfältige Kundschaft, die von Anfänger*innen bis hin zu professionellen Musiker*innen reicht. Das Unternehmen wollte über mehrere Kanäle hinweg personalisierte Erlebnisse liefern und so die Kund*innentreue stärken und den Umsatz steigern.

Herausforderungen:

• D2C-Möglichkeiten erweitern: Gibson war in der Vergangenheit auf Partnerhändler wie Guitar Center und Sweetwater angewiesen. Darum wollte das Unternehmen eigene, von Grund auf neue Einzelhandelskanäle und Engagement-Taktiken entwickeln.
• Verschiedene Kund*innen-Personas verstehen: Mit einem Kund*innenstamm, der Anfänger*innen wie auch erfahrene Künstler*innen umfasst, benötigte Gibson Insights, mit denen es seine Inhalte und Empfehlungen individuell zuschneiden konnte.
• Customer Engagement optimieren: Ziel war es, Kund*innen, die nur einen Kanal verwendeten, zu Kund*innen zu machen, die mehrere Kanäle nutzen. So sollten stärkere Beziehungen aufgebaut und die Loyalität der Kundschaft erhöht werden.

Implementierte Lösungen:

• Ganzheitliche Kund*innenprofile: Gibson konsolidierte Daten aus Online-Käufen, Webverhalten, App-Interaktionen und Ladenbesuchen, um umfassende Kund*innenprofile zu erstellen.
• Omnichannel-Daten-Framework: Durch die Integration von Verhaltens-, Produkt- und Verkaufsdaten gelang es Gibson, eine ganzheitliche Sicht auf die Präferenzen und Verhaltensweisen seiner Kund*innen zu erhalten.
• Personalisierte Marketing Automation: Mithilfe von SAP Emarsys entwickelte Gibson personalisierte Kampagnen, darunter Willkommensserien, Follow-Up-E-Mails für die Post-Purchase-Phase und Erinnerungen an Warenkorbabbrüche, die auf die individuellen Bedürfnisse der Kund*innen zugeschnitten waren.
• Event-basiertes Targeting: Durch die Analyse von Kund*inneninteraktionen konnte Gibson relevante Inhalte und Angebote zum optimalen Zeitpunkt ausliefern und so eine Steigerung der Interaktionsrate erzielen.

Erzielte Ergebnisse:

• 50 % Steigerung des E-Mail-Umsatzes im ersten Jahr nach der Implementierung von SAP Emarsys
• 27 % Steigerung bei der Gesamtwirkung des E-Mail-Marketings. Außerdem haben sich die Interaktionsraten für E-Mail-Kampagnen verdoppelt, was auf eine höhere Kund*inneninteraktion hindeutet
• 10 % des Gesamtumsatzes wurde aus Kampagnenautomatisierung erzielt

Mehr erfahren: Verstärker für Kund*innenbeziehungen: Wie Gibson mit Omnichannel das Engagement aufdreht

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Feel Good Contacts: personalisierte Omnichannel-Erlebnisse auf Basis prädiktiver Kund*innenanalysen

Feel Good Contacts, der führende Online-Händler für Kontaktlinsen und Augenpflegeprodukte im Vereinigten Königreich, hatte sich zum Ziel gesetzt, durch personalisierte Erlebnisse die Kund*innenbindung zu stärken und den durchschnittlichen Bestellwert zu steigern.

Das Unternehmen, das auf Komfort und Erschwinglichkeit setzt, suchte nach Möglichkeiten für nahtlose Interaktionen, die verschiedene Kanäle, darunter auch eine bedienfreundliche mobile App, miteinander verbinden.

Herausforderungen:

• Durch Automatisierung die Personalisierung skalieren: Das Unternehmen musste die personalisierte Kommunikation automatisieren, um einen wachsenden Kund*innenstamm effizient bedienen zu können.
• Warenkorb-Upsells steigern: Die Identifizierung von Möglichkeiten, zusätzliche Produkte zu empfehlen, die für die Bedürfnisse der jeweiligen Kund*innen relevant sind, hatte Priorität.
• Kund*innenbindung optimieren: Die Entwicklung von Strategien, mit denen Kund*innen bei der Stange gehalten und zu Wiederholungskäufen angeregt werden konnten, war von entscheidender Bedeutung.

Implementierte Lösungen:

• Automatisierte personalisierte Customer Journeys: Mit Unterstützung von SAP Emarsys implementierte Feel Good Contacts automatisierte Workflows zum Versenden personalisierter Willkommens-E-Mails sowie Erinnerungen an abgebrochene Warenkörbe, um zeitnahe und relevante Kund*inneninteraktionen zu ermöglichen. Durch die Analyse von Kaufverlauf und Browsing-Verhalten erhielten Kund*innen individuell zugeschnittene Produktvorschläge, was das Shopping-Erlebnis stark verbesserte.
• Maßgeschneiderte Upselling-Strategien: Feel Good Contacts nutzte die prädiktiven Analysen von SAP Emarsys, um Upselling-Möglichkeiten für den Verkauf ergänzender Produkte zu erschließen, indem es Kontaktlinsen-Käufer*innen Brillen vorschlug.
• Saisonale Promotions: Das Unternehmen nutzte Insights, um während bestimmter saisonaler Zeiträume relevante Produkte anzubieten, z. B. bewarb man Augentropfen während der Heuschnupfenzeit.
• Verbessertes Erlebnis mit der mobilen App: Mithilfe von SAP Emarsys Mobile Customer Engagement konnte die mobile App des Unternehmens verbessert werden. So war es möglich, personalisierte Push-Benachrichtigungen und In-App Messages zu versenden, was Nachbestellungen vereinfachte und für mehr Interaktionen sorgte.

Erzielte Ergebnisse:

• 24 % der monatlichen Bestellungen über die mobile App
• 37 % Conversion Rate für die Eigenmarke
• 26 % Umsatzsteigerung im Jahresvergleich (YoY)
• 40 % Steigerung des durchschnittlichen Warenkorbwerts

In Zukunft wird die prädiktive Kund*innenanalyse Marken spannende Möglichkeiten eröffnen, mit denen diese ihre Kund*innenbeziehungen weiter vertiefen und nachhaltiges Wachstum fördern können. Insights sind jedoch nur so leistungsfähig wie die Plattform, die sie zusammenführt.

Isolierte Tech-Stacks und zerstückelte Daten machen es oft schwierig, genaue und verwertbare Marketing-Insights zu gewinnen.

SAP Emarsys beseitigt die Lücken. Die AI‑gestützte Analyse ermöglicht es, Muster hinter jeder Kund*inneninteraktion zu erkennen, zeigt verborgene Umsatzchancen auf und prognostiziert verlässlich die nächstbeste Maßnahme.

• Vereinheitlicht Kund*innendaten in einer einzigen, zuverlässigen Ansicht
• Prognostiziert Abwanderungen, Upselling- und Cross‑Selling-Gelegenheiten, bevor sie eintreten
• Koordiniert personalisierte Nachrichten auf allen Kanälen – E-Mail, Mobile, Web und In‑Store
• Misst genau, wie jede Interaktion den Umsatz und den Customer Lifetime Value steigert

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