Wie wäre es, wenn Kundenbeziehungen durch gezieltere Angebote verbessert werden könnten? Das Unternehmen hätte die Möglichkeit, seinen Kunden genau den Service anzubieten, den der Kunde gerade benötigt; und darüberhinaus bestenfalls, ohne dass der Kunde direkt danach fragen muss.
Das Kundenbeziehungsmanagement (oder kurz aus dem Englischen CRM) befasst sich mit der langfristig ausgerichteten Pflege der Beziehung zwischen Kunde und Unternehmen. Hierzu gehören Strukturierung, Dokumentation und Verwaltung der Beziehungen. Das CRM trägt maßgeblich zum Erfolg eines Unternehmens bei. Hintergrund ist die Tatsache, dass die Neugewinnung eines Kunden um ein vielfaches teurer ist als die Kundenbindung. Predictive Sales wiederum befassen sich mit der Analyse von Kundenverhalten. Anhand von Kundendaten und deren vorherigen Einkäufen sollen ein allgemeines Kaufverhalten und Interessen ermittelt werden. So können Kunden gezielt die Produkte vorgeschlagen werden, die ihrem Kaufverhalten entsprechen und in ihrem Interessengebiet liegen. Kunden haben somit die Chance auf einen besseren Service, da ihnen nur für sie relevante Angebote gemacht werden.
Das Unternehmen profitiert von höheren Verkaufszahlen, da es gezielt Angebote an Kunden machen kann, die sich tatsächlich für diese interessieren und somit mit höherer Wahrscheinlichkeit wahrnehmen.
Systeme zur Pflege von Kundenbeziehungen befinden sich mittlerweile in den meisten mittelständischen und größeren Betrieben. Mit dem Aufkommen performanter „Big-Data“ Technologien zum effizienten Verarbeiten großer Datenmengen und dem Trend des maschinellen Lernens bietet sich klassischen, operationalen CRM-Systemen, jedoch nun die Möglichkeit, ihre Effektivität um ein vielfaches zu steigern. Denn diese Systeme greifen nur selten auf bereits vorhandene Kundeninteraktionen zurück. Durch das Sammeln und Analysieren von Kundendaten können Betriebe die eigenen Angebote noch viel besser an Kunden anpassen und ihnen genau das Produkt empfehlen und verkaufen, das ihren Ansprüchen und Bedürfnissen entspricht. Das Auslesen von über Jahre gesammelten Daten ermöglicht tiefe Einblicke in Kaufverhalten und Kundentreue, und schafft, dank maschineller Lernalgorithmen auch die Basis, Vorhersagen über genau diese Eigenschaften zu treffen. Das Einbinden dieses Vorhersage-Potentials in ein klassisches CRM-System und die daraus entstehende Kombination aus rückblickenden Analysen und vorhersagender Analytik resultiert in einem sogenannten analytischen CRM. Ein solches System bietet aufgrund seines Vorhersage-Potentials nicht nur eine bessere Pflege von Bestandskunden, sondern kann potentiell auch bessere Verkaufschancen für Neukunden ermitteln. Das Anbieten solcher Verkaufschancen basierend auf Kundendaten, sei es an Neu- oder Bestandskunden, nennt man „Predictive Sales“.
Predictive Sales, also das Vorhersagen von Verkaufschancen, ist eine der möglichen Analysen, die in einem CRM-Prozess getätigt werden können. Was diese Analyse jedoch besonders macht ist die Tatsache, dass sie im Gegensatz zu gewöhnlichen Analysen nicht auf das Ermitteln vergangener Trends zielt. Vielmehr soll, wie es der Name schon sagt, aus historischen Daten eine Vorhersage über zukünftige Verkäufe getätigt werden. Dies umfasst sowohl Verkäufe an ganze Kundengruppen sowie an Einzelpersonen oder Unternehmen, deren Interessen oder Kaufverhalten sich mit denen anderer Kundengruppen, Personen oder Unternehmen überschneiden und somit vorhersagbar sind. Eine solche Vorhersage kann an mehreren Stellen im CRM-Prozess eingesetzt werden und ist maßgeblich für den Erfolg des Kundenbeziehungsmanagements zuständig.