Die Rolle von Predictive Analytics bei Software zur Erfassung von Abonnementumsätzen

Empfinden Sie die Prognose von Umsätzen aus Abonnement-Software als zeitaufwändigen Prozess, der nie ganz ins Schwarze trifft? Was wäre, wenn Sie in der Lage wären, Umsätze präzise zu prognostizieren? Das ist jetzt möglich! Die Kombination von Predictive Analytics mit Software für Abonnementumsätze ist ein wachsender Bereich. Sie wird von Unternehmen im Abonnementmanagement zunehmend genutzt! Tatsächlich geht ein kürzlich von Markets and Markets veröffentlichter Bericht davon aus, dass der Markt bis Ende 2026 ein Volumen von 28,1 Milliarden US-Dollar erreichen wird.

Bedeutet das, dass das Rätselraten bei der Umsatzprognose bald der Vergangenheit angehört? In diesem Blogbeitrag geht es darum, was Predictive Analytics ist und wie es sich von Business Intelligence (BI) unterscheidet, warum Sie Predictive Analytics für Umsatzprognosen und die Umsatzgenerierung nutzen sollten und welche Rolle Predictive Analytics in Software zur Verwaltung von Abonnementumsätzen spielt.

Predictive Analytics: Was, warum und wie

Investopedia definiert Predictive Analytics als eine Technologie, die Vorhersagen über bestimmte unbekannte Faktoren in der Zukunft trifft. Dazu werden aktuelle und historische Datenmuster analysiert, um festzustellen, ob diese Muster wahrscheinlich erneut auftreten werden. Predictive Analytics nutzt hierfür eine Reihe von Techniken, darunter künstliche Intelligenz (KI), Data Mining, maschinelles Lernen (ML), Modellierung und Statistik.

Die Begriffe „BI“ und „Predictive Analytics“ werden oft synonym verwendet, doch es gibt wesentliche Unterschiede. „BI“ gilt als Oberbegriff, der „Predictive Analytics“ umfasst, und beide bieten Methoden und Werkzeuge zur Aufbereitung und Auswertung der von Ihnen gesammelten Daten.

BI liefert Antworten auf Fragen wie beispielsweise, wie viele Softwarelizenzen im vergangenen Quartal verkauft wurden; Predictive Analytics hingegen liefert Erkenntnisse darüber, wie viele Softwarelizenzen voraussichtlich in den kommenden Quartalen verkauft werden. Grundsätzlich liefert BI historische Informationen, während Predictive Analytics frühere Trends heranzieht, Muster analysiert usw., um Unternehmen dabei zu helfen, über das Verständnis vergangener Ereignisse hinauszuschauen und zu ermitteln, was in Zukunft geschehen wird.

Schauen wir uns einmal die Schritte der prädiktiven Analyse an, die Sie zur Umsatzprognose durchführen sollten.

1: Historische Daten erfassen

1. Ermitteln Sie Datenquellen, relevante Variablen und Leistungskennzahlen.
2. Erfassen Sie Verkaufsdaten zu Ihrer beliebtesten Software.
3. Erfassen Sie Daten zum Gesamtumsatz und ermitteln Sie die Spitzenwerte in Ihrem Verkaufstrichter.
4. Legen Sie den Zeitraum für die von Ihnen erhobenen Daten fest, z. B. wöchentlich, monatlich, vierteljährlich oder jährlich.

2: Trends erkennen

1. Analysieren Sie Ihre historischen Daten, um Umsatzmuster zu erkennen.
2. Ermitteln Sie, wann (Jahreszeiten, Tage, Monate usw.) die Umsätze ihren Höhepunkt erreichten und in welchen Zeiträumen sie zurückgingen.

3: Wenden Sie die eingesetzten Techniken der prädiktiven Modellierung an

1. Analysieren Sie die Muster, die sich in historischen und aktuellen Daten erkennen lassen.
2. Zukünftige Umsatzprognosen ermitteln

Hinweis: In diesem Schritt werden mithilfe von maschinellem Lernen und Data Mining Muster und Trends unter bestimmten, vorab festgelegten Bedingungen untersucht, um das wahrscheinlichste zukünftige Ergebnis zu ermitteln.

4: Erstellung der Umsatzprognose

1. Nutzen Sie den Prozess der prädiktiven Analyse, um Berichte zu erstellen.
2. Erstellen Sie eine Umsatzprognose.
3. Teilen Sie die Ergebnisse der prädiktiven Analyse mit den Mitarbeitern im Vertrieb und den unterstützenden Teams mit.
4. Nutzen Sie die Ergebnisse, um Fortschritte und KPIs zu messen, vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen, wenn ein Umsatzrückgang prognostiziert wird, und den Vertriebsprozess zu verbessern.

Während es oben vor allem um die Prognose künftiger Absatzmengen ging, bietet der Einsatz von Predictive Analytics in Verbindung mit einer Software für Abonnementumsätze zahlreiche weitere Möglichkeiten zur Umsatzgenerierung, darunter die folgenden:

• Prognostizieren Sie Veränderungen in der Nachfrage nach Ihrer Software und bereiten Sie sich auf Umsatzschwankungen vor.
• Ermitteln Sie Möglichkeiten zur Preisoptimierung, indem Sie ein besseres Verständnis für das Kundenverhalten gewinnen, beispielsweise für Ausgabeverhalten, Produktpräferenzen und die Gründe, die Kunden zum Kauf Ihrer Software bewegen.
• Das Abwanderungsrisiko vorhersagen und gefährdete Kunden proaktiv ansprechen.
• Ermitteln Sie Möglichkeiten zur Preisoptimierung. Auf diese Weise gewinnen Sie ein besseres Verständnis für das Kundenverhalten. Analysieren Sie Ausgabeverhalten, Produktpräferenzen und die Faktoren, die Kunden zum Kauf Ihrer Software motivieren.
• Neue Kundensegmente und Märkte identifizieren.

Die durch Predictive Analytics gewonnenen Erkenntnisse zu Abonnementumsätzen ermöglichen es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen – und verschaffen ihnen so einen Wettbewerbsvorteil. Damit können Unternehmen Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln.

Vorteile des Einsatzes von Predictive Analytics

Der Einsatz von Predictive Analytics kann zahlreiche Vorteile für die Umsatz- und Ertragsprognose mit sich bringen. Sehen wir uns einige davon einmal an.

• Umsatz/Erlöse präzise prognostizieren: Nutzen Sie Ihre Abonnement-Umsatzsoftware, um Branchentrends, frühere Umsätze, Wettbewerber, wirtschaftliche Veränderungen und andere Kriterien zu analysieren. Mithilfe von Predictive Analytics können Sie zukünftige Umsätze und Umsatzpotenziale genau prognostizieren. Außerdem können Sie damit SMART-Ziele festlegen. Diese sind spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und zeitgebunden. Die genaue Auswertung von Datensätzen liefert umsetzbare Erkenntnisse.
• Kampagnen optimieren: Predictive Analytics ermöglicht es Ihnen nicht nur, Kampagnen zu erstellen, die Ihre Zielgruppe ansprechen, sondern bietet Ihnen auch die Möglichkeit, maßgeschneiderte Kampagnenbotschaften zu entwerfen, die einzelne potenzielle Kunden direkt ansprechen.
• Lernen Sie Ihre Kunden kennen: Die Einstellung Ihrer Kunden zu Ihrer Abonnement-Umsatz-Software kann sich schnell ändern. Mithilfe von Predictive Analytics behalten Sie den Finger am Puls der Kundenbedürfnisse: Sie erhalten Einblicke in veränderte Anforderungen, ein Verständnis für den Customer Lifetime Value (CLV) sowie Informationen zur Kundenzufriedenheit, um die Kundenabwanderung besser einzuschätzen und proaktiv entgegenzuwirken.
• Steigern Sie Ihre Effizienz: Mit einem umfassenden Überblick über personelle und nicht-personelle Ressourcen können Sie Engpässe in Geschäftsprozessen erkennen und Verbesserungen vornehmen, bevor diese zu Umsatzeinbußen führen.

Mithilfe von Predictive Analytics können Unternehmen Daten aus ihrer Abonnement-Software in Erkenntnisse umwandeln, die für datengestützte Entscheidungen erforderlich sind. So können Sie das Kundenerlebnis verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Durch die Nutzung der Ihnen zur Verfügung stehenden Daten können Sie zahlreiche Prozesse und die Leistung optimieren. Sie sind in der Lage, Arbeitsaufgaben zu priorisieren, KPIs zu überwachen und anzupassen, die Zusammenarbeit zwischen Teams zu verbessern sowie verdächtige Trends und Verhaltensweisen (wie betrügerische oder böswillige Aktivitäten) schnell zu erkennen und zu identifizieren.

Alle Umsatzmöglichkeiten im Bereich Abonnement-Software ausschöpfen

Predictive Analytics ist keine einmalige Maßnahme, sondern ein fortlaufender Prozess. Sie müssen den Prozess regelmäßig aktualisieren und festlegen, welche Daten erfasst werden sollen. Heutzutage stammen Daten aus vielen verschiedenen Quellen und liegen in unterschiedlichen Formaten vor. Die Normalisierung der Daten ist entscheidend, um die erforderlichen Erkenntnisse zu gewinnen. Nur dann kann Ihr Unternehmen alle Umsatzchancen im Bereich der Abonnement-Software wirklich ausschöpfen.

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