Predictive Scoring

Was ist Predictive Scoring?

Ein prädiktives Modell lernt aus vergangenen Kundendaten: Käufen, Interaktionen und Engagement über die Zeit. Daraus berechnet es für jeden Kontakt einen Score, zum Beispiel eine Churn-Wahrscheinlichkeit, eine erwartete Bestellhäufigkeit oder einen künftigen Umsatz, eine zentrale Größe für den Customer Lifetime Value. Anders als manuell festgelegte Regeln passen sich die Scores an, sobald sich das Verhalten ändert, und sie können deine Aktivierungsszenarien steuern.

Mit Predictive Scoring handelst du vorausschauend statt reaktiv. Du schützt gefährdete Kundenbeziehungen, bevor sie enden, investierst mehr in Kontakte mit hohem Potenzial und vermeidest zu viele Nachrichten an Kontakte, die kaum reagieren. Das schützt auch deine Zustellbarkeit.

Actito bringt Machine-Learning-Scores wie Abwanderungswahrscheinlichkeit, erwartete Bestellhäufigkeit und künftigen Umsatz über Scores tables direkt in dein Datenmodell. Du nutzt sie wie alle anderen Daten: zum Erstellen von Segmenten, zum Auslösen von Szenarien oder zum Personalisieren von Angeboten. Ein Engagement-Score, der für jeden Kontakt automatisch berechnet wird, ergänzt sie. Mehr zu KI in Actito. Die verlinkte Dokumentation gibt es auf Englisch.