Lead Prediction

Für alle Unternehmen, die ihr Wachstum durch Neukundengeschäft vorantreiben, ist dieser Anwendungsfall interessant. Unternehmen mit heterogenen Kundenmärkten, die wenig  transparent sind, profitieren besonders von dieser Datenanalyse. Unternehmen in Nischenmärkten, bei denen ein hoher Ertrag je Neukunde hohen Akquisekosten oder langen Akquisephasen gegenüberstehen, verzeichnen den höchsten Return-on-Investment auf die Anwendung von Lead Prediction. Als Beispielbranche sei hier der Sonderanlagenbau genannt.

Aus der Grundgesamtheit von in Frage kommende Kundenunternehmen gilt es diejenigen herauszufinden, die aktuell und in naher Zukunft einen konkreten Bedarf für Ihre Leistungen haben werden. Dann bewertet ein Lead Prediction-Programm, welche dieser Unternehmen tatsächlich potenzielle Kunden sein könnten.

Informationen über diese potenziellen Kunden und ihr mögliches Kaufinteresse müssen im Internet frei zugänglich oder in spezialisierten Datenbanken gelistet sein. Sie müssen Eigenschaften benennen, anhand derer interessante „Leads“ bzw. potenzielle Kundenunternehmen zu erkennen sind. (z.B. gehören einer speziellen Branche an, veröffentlichen zu bestimmten Themenstellungen, erscheinen auf bestimmten Fachmessen oder Kongressen, etc.)

Gängige, einfachere Lead Prediction-Lösungen verwenden die Daten unserer Webseitenbesucher und verknüpfen deren IP-Adresse mit konkrete Kontaktdaten. Es soll hier angemerkt sein, dass diese Vorgehensweise in einem rechtlichen Graubereich stattfindet.

Lead Prediction kann auch für das Aufspüren von B2C-Kunden, also Endkonsumenten, angewendet werden. Aufgrund datenschutzrechtlicher Bestimmungen sind Sie hier auf Angebote von bekannten Datensammlern und Internetriesen wie Google, Amazon oder Facebook angewiesen. Diese händigen uns nicht Listen mit konkreten Namen und Kontaktdaten von Konsumenten aus, sondern bieten uns als Service das Ausspielen unserer Werbekampagnen bei sogenannten „Look-alike-audiences“ an, also anonymisierten Kunden, die unseren bestehenden Kunden und Interessenten ähneln.