KI revolutioniert die Art und Weise, wie Marketingexperten und kundenorientierte Geschäftsbereiche mit den Kunden interagieren und in Kontakt treten. In der Tat hilft die Datenwissenschaft in der heutigen hart umkämpften Welt dabei, die Dynamik des Geschäfts neu zu schreiben, da sie eine präzise Personalisierung der Customer Journey ermöglicht, die früher nicht möglich war.
Die Zukunft eines jeden Unternehmens ist heute untrennbar mit der Reise seiner Kunden verbunden. Studien haben gezeigt, dass 88 % der US-Vermarkter von messbaren Verbesserungen durch Personalisierung berichten, und 44 % der Verbraucher gaben an, dass sie nach einem personalisierten Einkaufserlebnis bei einem Unternehmen zu Wiederholungskäufern werden würden. Darüber hinaus konnten Unternehmen durch personalisierte Erlebnisse ihre Umsätze um durchschnittlich 20 % steigern.
Tatsächlich endet die Personalisierung von Kunden nicht mit dem Verkauf eines Produkts oder einer Dienstleistung an einen Kunden. Sie muss darüber hinausgehen. Ein hochgradig personalisierter Kundenservice kann einer Marke dabei helfen, die Erwartungen ihrer Kunden zu übertreffen, was zu einem höheren NPS führt. Dies trägt dazu bei, die Kundenabwanderung zu verringern und Upsell/Cross-Sell-Möglichkeiten zu nutzen. Damit die Personalisierung effektiv ist, bedarf es systematischer und nachhaltiger Bemühungen und der Einbeziehung aller Teammitglieder. Investitionen in Daten, Technik und Mitarbeiter sind erforderlich, um sie zum Erfolg zu führen.
Wie kann KI also dazu beitragen, diese Entwicklung voranzutreiben?
KI zur Personalisierung kann Unternehmen dabei helfen, das Kundenerlebnis zu verbessern, Umsätze und Erträge zu steigern und ihre Marketingaktivitäten zu verbessern.
Unter DAIN Studios empfehlen wir, sich auf vier wichtige Initiativen für den Einsatz von KI und Data Science zur Personalisierung zu konzentrieren:
- Optimierung des Kunden-Onboarding: Indem wir die Kunden von Anfang an mit Hilfe von Algorithmen auf eine langfristige Nutzung Ihres Produkts oder Ihrer Dienstleistung vorbereiten, erhöhen wir die Bindungsrate, steigern die Weiterempfehlungsrate und senken die Abbruchrate.
- Berechnung der nächstbesten Aktion: Durch den Einsatz einer dynamischen Entscheidungsstrategie, die alle Kundendaten nutzt, um die beste nächste Aktion für (potenzielle) Kunden zu finden, erhöhen wir die Kundenzufriedenheit, was zu höheren Konversionsraten und Umsätzen führt.
- Cross-Sell und Upsell von Produkten und Dienstleistungen: Durch die Empfehlung von Produkten oder Dienstleistungen, die auf die Interessen eines Nutzers zugeschnitten sind, erhöhen wir die Wahrscheinlichkeit, dass ein Nutzer einen Kauf tätigt, was zu einem Anstieg der Einnahmen führt.
- Vorhersage und Vorbeugung von Abwanderung: Auf der Grundlage einer dynamischen Berechnung des Prozentsatzes der abgewanderten Kunden innerhalb eines vordefinierten Zeitintervalls und des Einsatzes von Präventionsstrategien zur Verhinderung der Abwanderung stellen wir eine langfristige Kundenbeziehung und Einnahmen sicher.
Die Auswirkungen des Einsatzes von KI zur Personalisierung werden in gemessen:
Verbesserte Kundenerfahrung und Markenerfahrung!
*Bitte beachten Sie, dass die im Artikel genannten Benchmarks und Zahlen auf internen Untersuchungen und Kundenprojekten von DAIN Studios beruhen.
Welche Branchen werden von KI zur Personalisierung profitieren?
KI zur Personalisierung kann für eine Vielzahl von Branchen von Nutzen sein, darunter E-Commerce, die Herstellung von Konsum- und Industriegütern, der Einzelhandel, das Finanzwesen, das Gesundheitswesen und viele mehr. Die spezifischen Anwendungen hängen jedoch von den Bedürfnissen und Zielen des jeweiligen Unternehmens ab.
Hersteller und Handel können beispielsweise direkt mit den Verbrauchern interagieren und KI nutzen, um die Bedürfnisse der Kunden zu verstehen, Produkte auf der Grundlage ihres Surf- und Kaufverhaltens zu empfehlen und so den Gesamtwert des Warenkorbs zu erhöhen.
In der Gesundheitsbranche kann personalisierte KI eingesetzt werden, um personalisierte Dienstleistungen zu erbringen, z. B. durch Bereitstellung von Informationen oder Unterstützung, die auf die Bedürfnisse eines Kunden zugeschnitten sind. In der Finanzbranche kann KI zur Personalisierung eingesetzt werden, um personalisierte Finanzberatung und -empfehlungen anzubieten, z. B. durch die Analyse der Finanzhistorie eines Kunden und die Bereitstellung von Ratschlägen zu Investitions- oder Sparoptionen.
Vorbereitung Ihres Unternehmens auf die Personalisierung von KI: Wie fangen Sie an?
Der Einstieg in die KI-Personalisierung bedeutet, dass das Unternehmen bereit ist, datengesteuert zu werden. Alle folgenden Schritte sind zwar wichtig, aber ohne Daten wird nichts davon funktionieren.
Um die Daten für die Erstellung von Modellen des maschinellen Lernens zu erhalten, müssen die Daten zentralisiert und aktiviert werden. Die Zentralisierung der Daten hilft dabei, alle Daten in hoher Qualität an einem Ort zu sammeln, z. B. in einem CDP. Die Aktivierung der Daten bedeutet, dass die Ergebnisse des maschinellen Lernmodells genutzt werden, um einen echten, greifbaren Wert für den Kunden und das Unternehmen abzuleiten.
Abgesehen davon, dass die Daten in Ordnung gebracht werden müssen, gibt es eine Reihe von Aktivitäten, auf die sich das Unternehmen konzentrieren muss:
- Ermitteln Sie die spezifischen Ziele, die das Unternehmen mit KI zur Personalisierung erreichen möchte. Dazu können Ziele wie die Verbesserung des Kundenerlebnisses, die Steigerung von Umsatz und Ertrag oder die Verbesserung von Marketingmaßnahmen gehören.
- Sammeln und aktivieren Sie Daten über die Kunden des Unternehmens. Dazu können Daten über ihre Vorlieben, ihr Verhalten und ihre Interessen gehören. Diese Daten können verwendet werden, um die Personalisierungs-KI zu trainieren und personalisierte Erlebnisse für einzelne Kunden zu bieten.
- Wählen und implementieren Sie eine KI-Plattform für Personalisierung, die für die Bedürfnisse und Ziele des Unternehmens geeignet ist. Die spezifische Plattform oder das Tool hängt von den Bedürfnissen und Zielen des Unternehmens ab, wobei die Integration der Personalisierungs-KI in die bestehenden Systeme und Prozesse des Unternehmens, wie z. B. Customer Relationship Management (CRM)-Systeme oder Marketing-Automatisierungstools, der Schlüssel zum Erfolg ist.
- Überwachen und bewerten Sie die Leistung der Personalisierungs-KI, um sicherzustellen, dass sie die gewünschten Ziele erreicht. Dazu kann es gehören, wichtige Kennzahlen wie Kundenzufriedenheit oder Umsatz zu verfolgen und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen, um die Leistung der Personalisierungs-KI zu verbessern.