Predictive Analytics am Wirkungsvollsten in der Konsumgüterbranche

09.04.2019

Im Marketing für Konsumgüter lassen sich Predictive Analytics am Wirkungsvollsten einsetzen. Dies ist das Ergebnis einer Umfrage unter Young Professionals und Marketing-Studierenden, die im Rahmen des zehnten Digital Marketing Congress (DMC) in Mannheim durchgeführt wurde.

Der Verein MTP – Marketing zwischen Theorie und Praxis e.V. befragte 125 Teilnehmer des DMC, woran sie bei dem Begriff ‘Predictive Analytics‘ denken, welche Vorteile und Risiken sie sehen und in welchen Branchen die Analysen besonders gut einsetzbar seien.

Insgesamt nannten 25 Prozent der Befragten den Handel von Konsumgütern (FMCG) als aussichtsreichste Branche für diese speziellen Datenanalysen. 18 Prozent sahen die Internet- und Technologiebranche als besonders geeignet an. An dritter Stelle folgt mit 10 Prozent der Bereich Finanzen/ Versicherungen. Außerdem wurden auch die Branchen Pharma/Gesundheit, Automobil und allgemeine Industrie häufiger genannt.

Am DMC im Mannheimer Barockschloss nahmen bekannte Unternehmen wie Reckitt Benckiser, SAP, Axel Springer, McKinsey und Hays teil. Auch exton consulting, esatus und PlanetHome stellten Referenten. Unter dem Motto „From Predictive to Prescriptive Marketing“ diskutierten die Teilnehmer in Workshops, Vorträgen und einer Podiumsdiskussion die Möglichkeiten der intelligenten Nutzung von großen Datenmengen im digitalen Marketing.

Als Vorteile von Predictive Analytics wurden von den Teilnehmern der Umfrage vor allem die Effektivität von zielgerichteten Marketingmaßnahmen durch ein gut vorhersehbares Konsumentenverhalten genannt. Die großen Datenmengen sollten dafür verwendet werden, die Bedürfnisse der Kunden noch besser zu erkennen. Damit ließen sich auch die Kosten reduzieren, die Kundenbindung erhöhen und wichtige Wettbewerbsvorteile erzielen.

Das größte Risiko sehen die Teilnehmer beim Eingriff in die Privatsphäre der Konsumenten, dem Datenschutz sowie der Gefahr, trotz großer Datenmengen die falschen Schlüsse aus den Daten zu ziehen.

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