Prädiktive Analysen für das Wachstum von Communities auf SaaS-Plattformen

SaaS-Plattformen tauchten erstmals Ende der 90er Jahre auf und wurden entwickelt, um den Menschen den Zugang zu Unterhaltung, Bildung und Informationen zu erleichtern. Heute gibt es mehr als 30.000 registrierte SaaS-Plattformen, und die Zahl wächst jedes Jahr weiter. Trotz der vielen Vorteile, die diese Plattformen Online-Nutzern bieten, sind ihre Modelle nicht perfekt, da sie oft mit einer geringen Nutzerinteraktion zu kämpfen haben. Predictive Analytics hat sich als effektive Lösung erwiesen, die Plattformen dabei helfen kann, die Bedürfnisse und Vorlieben sowohl aktueller als auch potenzieller Nutzer besser zu verstehen. Hier finden Sie eine Übersicht darüber, was das ist und wie es zum Wachstum der Community beitragen kann.

‍

Was sind SaaS-Plattformen?

SaaS, kurz für „Software as a Service“, ist ein Modell, bei dem die Software zentral auf den Servern des Unternehmens gehostet wird und die Nutzer über das Internet darauf zugreifen können. Im Gegensatz zu herkömmlichen Programmen, die lokal installiert und gewartet werden müssen, bietet diese Software einen wesentlich einfacheren Zugang zu Software und Diensten bei geringeren technischen Anforderungen. Sie funktioniert auf jedem Gerät und verfügt über automatische Updates, was sie äußerst komfortabel macht. Zu den beliebtesten SaaS-Plattformen zählen Netflix, Canva, Google Docs und Spotify, während zu den herkömmlichen Programmen beispielsweise Microsoft Word und Adobe Photoshop gehören.

‍

Was dieses Modell zudem auszeichnet, ist die Art der Datenspeicherung: Herkömmliche Programme speichern Dateien lokal, während SaaS-Plattformen sie auf Remote-Servern speichern, auf die jederzeit zugegriffen werden kann, sofern eine Internetverbindung besteht.

‍

Herausforderungen für SaaS-Plattformen

SaaS-Plattformen haben oft mit einer geringen Nutzeraktivität zu kämpfen, da sich viele Nutzer zwar registrieren, aber nicht aktiv bleiben. Dies kann ein Anzeichen dafür sein, dass die Plattformen ihre Zielgruppe nicht gut genug verstehen, was bedeutet, dass ein anderer Ansatz für das Wachstum der Community erforderlich ist.

‍

Predictive Analytics als Lösung

Predictive Analytics ist der Prozess der Erfassung und Analyse von Daten zu den Verhaltensmustern potenzieller Nutzer oder solcher, die bereits registriert, aber inaktiv sind. Der Kerngedanke besteht darin, anhand dieser Muster zu ermitteln – oder genauer gesagt, vorherzusagen –, welche Inhalte die Nutzer am meisten ansprechen, welche Nutzer aktiv werden, wer möglicherweise auf Premium umsteigt und wer die Plattform verlassen könnte. Die Ergebnisse können Plattformen dabei helfen, wirksame Strategien zur Erweiterung und Stärkung ihrer Communities umzusetzen, indem sie die Nutzeraktivität und das Engagement steigern.

‍

Wie werden Daten erfasst?

Zur Durchführung von Analysen sammelt die prädiktive Analytik Daten auf der Grundlage von Nutzeraktivitäten wie Klicks, Seitenaufrufe, Verweildauer bei bestimmten Inhalten, Suchanfragen, Likes, Kommentaren, Shares und Kaufhistorie. Dabei werden auch demografische Daten aus den Nutzerprofilen sowie Daten berücksichtigt, die durch Interaktionen mit dem Kundensupport oder durch Umfrageantworten gewonnen werden. Dies wird durch den Einsatz von Cookies ermöglicht, die die Nutzeraktivitäten auf einer Plattform und in einigen Fällen plattformübergreifend verfolgen, was zu genaueren Nutzerprofilen führt.

‍

Strategien zum Ausbau der Community

Auf der Grundlage der gesammelten Daten können Plattformen konkrete Strategien entwickeln, um die Nutzerinteraktion zu steigern. Dazu gehören unter anderem die folgenden Beispiele:

‍

Einführung

Viele Nutzer erstellen ein Konto und kehren dann nie wieder auf die Plattform zurück. Um dies zu verhindern, analysiert das System das Verhalten früherer Nutzer, um zu verstehen, warum sie am häufigsten abbrechen und an welchen Stellen dies geschieht, und passt den Onboarding-Prozess anschließend an, indem es die Schritte vereinfacht und deren Anzahl reduziert. Stellt das System fest, dass ein Nutzer kurz vor dem letzten Schritt abgebrochen hat, sendet es ihm personalisierte Erinnerungen, um ihn zum Abschluss des Vorgangs zu motivieren.

‍

Personalisierung
Indem das System erfasst, worauf Nutzer klicken, was ihnen gefällt, wie viel Zeit sie mit bestimmten Inhalten verbringen oder was sie ignorieren, sagt es voraus, was ihnen am besten gefallen wird, und empfiehlt ihnen die relevantesten Inhalte. Durch die Personalisierung des Dashboards, der Gruppen, mit denen sie interagieren können, und der Inhalte können Plattformen potenziell die Nutzerbindung sicherstellen.

‍

Kundenbindung
Nutzer zum Bleiben zu bewegen ist oft schwieriger als sie zu gewinnen. Wenn ein System feststellt, dass ein Nutzer seit mehr als sieben Tagen nicht mehr auf die Plattform zurückgekehrt ist, versendet es automatische E-Mails mit Sonderangeboten oder Rabatten, um ihn daran zu erinnern, dass die Plattform verfügbar ist und neue Inhalte auf ihn warten.

‍

Community-Beteiligung
Das Ziel dieser Strategie ist es, die Nutzer zur aktiven Teilnahme zu motivieren, anstatt passiv zu bleiben. Zu diesem Zweck empfiehlt das System Gruppen und Diskussionen und hilft den Nutzern, mit anderen in Kontakt zu treten, die ähnliche Interessen haben.

‍

Experten für Predictive Analytics

• Präzise, datengestützte Identifizierung und Ansprache von hochwertigen Nutzern
• Effektivere Upselling-Strategien
• Eine höhere Nutzerbindung
• Größere Chancen auf ein stabiles Umsatzwachstum
• Langfristige Optimierung und Skalierung des Geschäfts

‍

Nachteile der prädiktiven Analytik

• Wenn die Daten unzureichend erfasst oder unvollständig sind, können die Vorhersagen ungenau sein
• Die Implementierung eines Systems für prädiktive Analytik ist komplex und erfordert eine kontinuierliche Wartung, um eine lückenlose und genaue Datenerfassung zu gewährleisten
• Risiko einer schlechten Zielgruppenansprache. Das Versenden irrelevanter oder unpassender Angebote kann das Vertrauen der Nutzer untergraben
• Nutzer könnten Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes haben

‍

Trotz dieser Nachteile könnte die Zukunft dieser Technologie verantwortungsvollere Einschränkungen beim Tracking von Nutzern mit sich bringen, während weiterhin genügend Daten erfasst werden, um Ergebnisse zu liefern.

‍

Die Leistungsfähigkeit prädiktiver Analysen

Angesichts der Tatsache, dass durch prädiktive Analysen gestützte Strategien das Nutzererlebnis auf SaaS-Plattformen verbessern können, liegt es auf der Hand, dass prädiktive Analysen einen messbaren Einfluss auf die Rentabilität eines Unternehmens haben. Ein tiefgreifendes Verständnis der Datenerfassung und -verarbeitung kann dazu beitragen, Nutzer länger zu binden, ihr Engagement zu steigern und das Gesamtwachstum der Plattform zu fördern. Prädiktive Analysen sind ein Trend, der in Zukunft wahrscheinlich eine Schlüsselrolle bei den Wachstumsstrategien von SaaS-Anbietern spielen wird.