Predictive Automation mit Behavioural Segments

Einleitung: Automation funktioniert besser wenn sie vorhersagt

Die meiste Marketing Automation wartet darauf dass etwas passiert. Ein User meldet sich an. Ein Produkt wird gekauft. Dann wird eine Email oder Ad getriggert. Aber bis dieser Trigger feuert, kann der User schon weg sein.

Deshalb baue ich Predictive Automation, Flows die bevor eine Conversion passiert triggern, basierend auf Real Time Signals die Intent oder Risiko suggerieren. Dieser Ansatz erhöht Conversion Rates, senkt Bounce und kommt Churn zuvor. Es ist keine Magie. Es geht darum zu beobachten was Leute tun, nicht nur was sie klicken.

Behavioural Segments in Real Time bauen

Behavioural Segmentation ist die Grundlage. Ich weise Intent Scores an User basierend auf Patterns zu wie:

• Page Sequence und Tiefe
• Referral Path (war er branded oder nicht?)
• Scroll Depth und Interaction Time
• Voriges Cohort Verhalten

Mit einer Plattform wie Segment oder einer Custom Middleware in Python gebaut, sende ich Session Daten an eine BigQuery Tabelle. Jeder Besucher wird mit einer Session ID und rollendem Context getagged.

Hier ist ein vereinfachtes Python Beispiel das einen Score basierend auf Produkt Page Views und Scroll Depth zuweist:

def score_user(session):
    score = 0
    if session.get("page_type") == "product" and session.get("views") >= 3:
        score += 5
    if session.get("scroll_depth", 0) > 75:
        score += 2
    if session.get("referrer") and "google" not in session["referrer"]:
        score += 3
    return score

Diese Daten werden in BigQuery gestreamt oder in Redis gespeichert wenn unmittelbares Decisioning nötig ist.

Campaigns basierend auf Pre Conversion Logik triggern

Wenn ein User einen Threshold überschreitet (zum Beispiel 7 Punkte Intent), pushe ich sie in maßgeschneidertes Remarketing oder Lifecycle Automation. Für einen eCommerce Client war der Key Trigger:

• User hat drei Produkt Detail Pages besucht
• Blieb mehr als 15 Sekunden auf jeder
• Hat nicht gecartet

Wir nahmen an sie vergleichen. Also habe ich eine Email geschickt:

"Noch am Entscheiden? Hier ist ein Side by Side Vergleich deiner Top Picks, und ein Angebot gültig für 24 Stunden."

Die Open und Click Rate waren beide über 40 Prozent, mit einer 3,1 mal höheren Conversion Rate als der generische Cart Abandonment Flow.

In Google Ads pushe ich User mit diesem Behavioural Flag in eine Custom Audience und zeige Carousel Ads mit dynamischen Value Props.

Eine Lifecycle Trigger Engine bauen

Über Zeit gruppiere ich User nach Lifecycle Verhalten:

• Fast Movers (schnell zu konvertieren, niedriger Churn)
• Window Shoppers (browsen tief, kaufen selten)
• Researchers (kommen oft zurück, konvertieren nach Verzögerung)

Jede Gruppe bekommt ihre eigene Remarketing Kadenz, Email Copy und Pricing Exposure.

Ich erstelle das mit Scheduled Queries in BigQuery. Zum Beispiel identifiziert diese SQL Logik Window Shoppers:

SELECT user_id
FROM session_data
WHERE page_type = 'product'
GROUP BY user_id
HAVING COUNT(DISTINCT session_id) >= 4 AND MAX(cart_event) IS NULL;

Dann triggere ich Flows in Iterable oder Klaviyo mit Custom API Endpoints. Das lässt Marketing Automation echte Käufer Typen reflektieren, nicht nur Klicks.

Abschließender Gedanke: Automation geht nicht um die Vergangenheit

Wenn Automation nur auf Conversions reagiert, verpasst sie die Käufer die versuchen zu entscheiden und Hilfe brauchen. Predictive Flows schließen diese Lücke.

Ich nutze Behavioural Scoring, Referral Signal Analyse und Session Depth Logik um smartere Flows früher zu triggern, ob das eine Email, eine Ad oder ein Angebot ist. Das Ziel ist nicht zu stalken. Es ist den Käufer in Real Time zu unterstützen.

Wenn deine Automation erst beginnt nachdem jemand konvertiert, kann ich dir helfen das Timing vorzuziehen und mehr Opportunities zu fangen bevor sie weg sind.