Customer Intelligence

Inhaltsverzeichnis

1. Frontmatter

2. Kapitel 1. Wertschöpfung mit Kundendaten: Das Customer Intelligence Evolution Framework (CIEF)

   Emanuel Bayer, Manuel Marini

   Zusammenfassung

   Die digitale Transformation durchdringt nahezu alle Geschäftsmodelle und verleiht Kundendaten eine zentrale Bedeutung. Unternehmen, die diese Daten systematisch sammeln, analysieren und nutzen, können ihre Kundenbeziehungen gezielt optimieren und ihren Geschäftserfolg steigern. Wissenschaftliche Untersuchungen zeigen, dass datenbasierte Entscheidungen die Produktivität und Profitabilität von Unternehmen maßgeblich steigern. Das Customer Intelligence Evolution Framework (CIEF) stellt ein praxiserprobtes Instrument zur strukturierten Einführung von Customer Intelligence (CI) in Unternehmen dar. Es umfasst fünf Phasen: Targets & Commitment, Data Integration, Data Quality, Insights, und die Customer-Intelligence-Use-Cases. Das CIEF unterstützt Unternehmen dabei, eine Technologie- und Dateninfrastruktur aufzubauen, die eine fortlaufende Umsetzung datengetriebener Use Cases ermöglicht, welche sowohl für Kunden spürbare Vorteile als auch für das Unternehmen messbare finanzielle Erfolge generieren. Der Beitrag beleuchtet die wesentlichen Voraussetzungen für die erfolgreiche Implementierung von Customer-Intelligence-Use-Cases, analysiert häufige Herausforderungen und stellt entsprechende Lösungsansätze vor.

3. Kapitel 2. Golden Record als Schlüssel zur Customer Intelligence

   Manuel Marini, Bernd Skiera

   Zusammenfassung

   In datengetriebenen Unternehmen hängt der Erfolg entscheidend von der Qualität der Kundendaten ab. Ein Golden Record ist ein zentraler, vollständiger und korrekter Datensatz über einen Kunden, der aus Informationen verschiedener Quellen konsolidiert wird. Dieser Beitrag beschreibt praxisnah, wie die Umsetzung eines Golden Records gelingt und welche betriebswirtschaftlichen Vorteile sich daraus ergeben. Anhand eines realistischen Fallbeispiels wird gezeigt, wie Unternehmen fragmentierte Daten effektiv zusammenführen und dadurch messbare Verbesserungen bei Marketingeffizienz, Kundenansprache, Compliance und finanziellen Entscheidungen erzielen. Typische Herausforderungen sowie strategische und operative Erfolgsfaktoren werden aufgezeigt, um Projektverantwortlichen konkrete Orientierung zu bieten.

4. Kapitel 3. Strategic Optimized Data Approach: So gelingt der Aufbau einer ganzheitlichen Customer Data Platform

   Manuel Marini, Andreas Gozian

   Zusammenfassung

   Dieser Beitrag zeigt, wie mithilfe des Strategic Optimized Data Approach (SODA) eine Customer Data Platform (CDP) aufgebaut werden kann, die weit über Marketinginitiativen hinaus auch Service-, Compliance- und Risikomanagement-Ziele unterstützt. SODA geht über klassisches Smart Data hinaus, indem es Datenquellen gezielt selektiert und strukturiert, sodass nur jene Informationen in die CDP gelangen, die tatsächlich Mehrwert schaffen. Auf diese Weise lassen sich Stammdaten, Transaktions-, Interaktions- und Analysedaten zu einem qualitätsgesicherten Golden Record zusammenführen. Ein Praxisbeispiel aus der Fertigungsindustrie verdeutlicht, wie sich Wartungsverträge automatisiert verlängern, Cross-Selling-Angebote ausspielen und regulatorische Vorgaben erfüllen lassen. Gleichzeitig werden zentrale Schritte wie Datenbereinigung, die Beseitigung von Dubletten und die Etablierung einheitlicher Datenprozesse beleuchtet. Abschließend fasst der Beitrag wesentliche Handlungsempfehlungen zusammen, um eine langfristig erfolgreiche CDP zu realisieren, die flexibel auf neue Anforderungen reagieren kann.

5. Kapitel 4. Fokussiertes Kundenportfoliomanagement im Retail Banking mit Customer Lifetime Value (CLV)

   Meik Führing, Michael Cleven

   Zusammenfassung

   In der heutigen dynamischen Finanzwelt stehen Banken vor der Herausforderung, ihre Kundenbeziehungen effizient (Kosten) zu gestalten und gleichzeitig den Wert ihrer Kunden (Erträge) über den gesamten Lebenszyklus zu maximieren. Das umfasst den Ausbau einer ganzheitlichen Kundenverbundsicht und die Stärkung der profitablen Kundenbeziehungen (Kundenbindung, Fighting Churn). Das Konzept des Customer Lifetime Value (CLV) bietet eine vielversprechende Lösung, um diese Ziele zu erreichen. Dieser Beitrag liefert ein konzeptionelles Framework (Ausgestaltung, Use Cases, Change Roadmap) zur Implementierung eines fokussierten Kundenportfoliomanagements im Retail Banking auf Basis des CLV.

6. Kapitel 5. E-Mails, KI und Banking: Implementierung von LLMs zur Optimierung der E-Mail-Prozesse bei der Deutschen Bank

   Murat Cavus, Praneet Jayaram, Zahid Amadxarif

   Zusammenfassung

   Wir präsentieren eine praxisnahe Fallstudie zur Implementierung von großen Sprachmodellen (LLM-Lösungen) bei der Deutschen Bank, mit dem Ziel, E-Mail-Workflows mit hohem Volumen im Investment- und Firmenkundengeschäft grundlegend zu transformieren. Trotz der vielversprechenden Möglichkeiten von KI stehen Banken bei der Integration in bestehende Systeme vor regulatorischen, ethischen und technischen Hürden. Auf Basis eines siebenstufigen Innovationsmodells zeigen wir, wie LLMs Aufgaben wie Sentimentanalyse, E-Mail-Routing und ganzheitliches E-Mail-Management automatisieren – und dabei Effizienz, Skalierbarkeit und Nutzerzufriedenheit deutlich steigern. Zentrale Herausforderungen wie Datenschutz, Voreingenommenheit und Nachvollziehbarkeit werden durch strukturierte Governance, schrittweise Integration und menschliche Kontrollmechanismen adressiert. Unsere Ergebnisse belegen, wie die Brücke zwischen KI-Forschung und praktischer Anwendung in regulierten Umgebungen geschlagen werden kann – im Einklang mit Compliance-Vorgaben und geschäftlichen Zielen. Abschließend werfen wir einen Blick auf die künftige Forschung im Bereich multimodaler KI und die Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Industrie – Dabei unterstreichen wir das Potenzial, KI verantwortungsvoll für die Neugestaltung von Customer Intelligence, Betriebsprozessen und Innovation im Finanzwesen zu nutzen.

7. Kapitel 6. Die datengetriebene B2B Vertriebsorganisation

   Durch eine gezielte Kundenanalyse Vertriebspotenziale identifizieren Florian Wimmer, Björn Gerster

   Zusammenfassung

   Viele Unternehmen verfügen über umfangreiche Kundendaten, die jedoch oft veraltet, unvollständig oder unstrukturiert sind. Während die wirtschaftlich gute Entwicklung der letzten Jahrzehnte diese Problematik überdeckte, gewinnt sie in einem wettbewerbsintensiven und stagnierenden Marktumfeld zunehmend an Bedeutung. Dieser Artikel zeigt, wie Unternehmen ungenutzte Datenbestände gezielt für den Vertrieb nutzbar machen können. Der erste Schritt ist ein Daten-Audit, um Schwachstellen in der bestehenden Datenqualität zu identifizieren. Anschließend sorgen prozessuale Verbesserungen dafür, dass die Datenbasis kontinuierlich optimiert wird. Zusätzlich ermöglicht die Analyse des Nutzerverhaltens auf der Unternehmenswebsite eine gezielte Ansprache potenzieller Kunden. Innovative Methoden zur Untersuchung von Verflechtungsstrukturen bei Bestands- und Neukunden helfen, Konzernstrukturen zu erkennen und bislang ungenutztes Potenzial aufzudecken. Eine systematische Datenstrategie steigert somit die Effizienz des Vertriebs und stärkt die Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig.

8. Kapitel 7. Datenbasiert zum Vertriebserfolg – Customer Intelligence Evolution der ZSH (MLP)

   Lars G. Volkmann, Manuel Marini, Jonathan Höhn

   Zusammenfassung

   Digitale Datensilos, langwierige Excel-Schleifen und Bauchentscheidungen erschweren in vielen Finanzunternehmen einen klaren Blick auf die Kundenprofile. Die ZSH GmbH – ein Tochterunternehmen der MLP-Gruppe – demonstriert, dass es möglich ist, diesen Zustand zu überwinden. Zusammen mit Marini Systems entstand eine Customer Data Platform (CDP), die Kunden-, Vertrags-, Provisions- und Marketingdaten zusammenführt, KI-gestützt anreichert und als Basis für strategische Steuerung ebenso wie für tägliche Vertriebsentscheidungen dienen kann. Methodisches Rückgrat bildet das Customer Intelligence Evolution Framework (CIEF) mit fünf klar strukturierten Stufen. Der Beitrag verbindet wissenschaftliche Erkenntnisse mit Praxiserfahrungen und zeigt, welches Potenzial sich in Form von höherer Datenqualität, kürzeren Vertriebszyklen und wachsenden Cross-Selling-Quoten erschließen lässt.

9. Kapitel 8. CRM-Systeme als Schlüssel zur Customer Intelligence: Wert, Einführung und Aufbau in Marketing, Vertrieb und Service

   Marcus Bär

   Zusammenfassung

   Der Beitrag analysiert CRM als strategischen Erfolgsfaktor in einer digitalisierten Wirtschaft. Er zeigt, wie moderne CRM-Systeme über reine Datenverwaltung hinaus Unternehmen dabei unterstützen, Kundenbedürfnisse präzise zu erfassen, personalisierte Interaktionen zu gestalten und nachhaltige Beziehungen zu etablieren. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, offenen Schnittstellen und mobilen Lösungen werden Prozesse optimiert und die Datenqualität gesteigert. Praxisnahe Beispiele belegen, dass eine konsequente CRM-Implementierung nicht nur die Vertriebs- und Marketingeffizienz erhöht, sondern auch interne Zusammenarbeit und Innovationskraft fördert. Der Beitrag liefert somit wertvolle Erkenntnisse für Entscheider, die CRM als integralen Bestandteil einer zukunftsorientierten Unternehmensstrategie nutzen möchten.

10. Kapitel 9. An der Nichtnutzung sind nicht die Nichtnutzer schuld: Erfolgsfaktoren für den gelebten Software-Einsatz im Vertrieb

    Tim A. Bohlen

    Zusammenfassung

    In diesem Beitrag werden Erfolgsfaktoren für den gelebten Einsatz von Software im B2B-Vertrieb beschrieben. Eine wesentliche Erkenntnis besteht darin, nicht das Mindset der Mitarbeiter für die Nutzung von CRM-Systemen verantwortlich zu machen. Darüber hinaus müssen sich Organisationen vorherrschende Narrative, Muster und kollektive mentale Modelle vergegenwärtigen, die einem erfolgreichen Einsatz im Weg stehen oder diesen unterstützen. Software-Einsatz sollte immer zunächst mit Fokus auf den Kundennutzen konzipiert und umgesetzt werden. Die Förderung von Software-Nutzung durch die Vertriebsmitarbeiter kann wiederum nur auf Organisationsebene durch eine Veränderung der Rahmenbedingungen adressiert werden, die ein neues Verhalten begünstigen und damit wahrscheinlicher und messbar machen. Erst wenn der Nutzen einen höheren Wert als die Nichtnutzung bereithält, sind die Voraussetzungen für einen gelebten Einsatz gegeben. Diesen muss die Organisation gemeinsam mit dem Vertrieb herausarbeiten und transparent machen. Darüber hinaus müssen die Nutzen für Organisation, Mitarbeiter und Kunden ausbalanciert werden und in einem angemessenen Verhältnis zueinander stehen. Das Nutzenmodell für gelebten Softwareeinsatz hilft in dem Prozess des Transparentmachens und Ausbalancierens. Dabei können pragmatische Paradoxien auftreten, die nicht gelöst, sehr wohl aber auf verschiedene Arten bearbeitet werden können. So werden Organisation, Mitarbeiter und Kunden häufig nicht den für sie individuell besten Nutzen aus dem Software-Einsatz ziehen, sehr wohl aber den bestmöglichen. Eine regelmäßige Reflexion hilft Organisation und Mitarbeitern, veränderte Rahmenbedingungen und damit einhergehend Adaptionspotenziale zu erkennen und zu adressieren.

11. Kapitel 10. Attribution in der Customer Journey: Modelle, Tracking-Technologien und datenschutzrechtliche Implikationen für eine effiziente Marketingsteuerung

    Thomas Handorf

    Zusammenfassung

    Die präzise Zuordnung von Conversions zu Marketingmaßnahmen ist zentral für datengetriebenes Marketing. Dieser Beitrag analysiert die Entwicklung, Methoden und Anwendungen von Attributionsmodellen in modernen Customer Journeys. Grundlegende Modelle (Last-Click, First-Click), datengetriebene Ansätze (z. B. Machine-Learning) und statistische Verfahren wie Marketing-Mix-Modelling (MMM) werden praxisnah verglichen. Der Fokus liegt auf Tracking-Technologien (Cookies, Pixel) sowie datenschutzrechtlichen Herausforderungen (DSGVO, Browser-Einschränkungen). Hybride Ansätze wie Multi-Source-Attribution (MSA) verbinden Offline- und Online-Daten für ganzheitliche Einblicke. Aktuelle Trends – First-Party-Daten, serverseitiges Tracking – werden diskutiert, ebenso Lösungen für KMUs bis Großunternehmen. Der Beitrag zeigt, dass erfolgreiche Attribution eine Balance aus technologischer Präzision, Datenschutz-Compliance und strategischer Interpretation erfordert. Die Erkenntnisse bieten Impulse für Marketingverantwortliche und Data Scientists, um Customer-Intelligence-Strategien evidenzbasiert zu optimieren.

12. Kapitel 11. Customer Intelligence bei Swissmilk: Daten, Insights und Personalisierung im Gattungsmarketing

    Mit datengetriebenem Marketing die Nutzererfahrung optimieren Cyrill Messerli, Matthias Glauser

    Zusammenfassung

    Dieser Bericht beleuchtet die Rolle von Customer Intelligence (CI) im Gattungsmarketing von Swissmilk. Durch datengetriebene Strategien wie First-Party-Daten, personalisierte Inhalte und kanalübergreifende Analysen optimiert Swissmilk die Nutzererfahrung und stärkt die emotionale Markenbindung. Zentrale Herausforderungen sind die Identifikation anonymer Nutzer, der Übergang in eine cookieless Future und die effektive Nutzung von CRM- und Tracking-Daten. Der Bericht zeigt auf, wie Swissmilk datenbasierte Entscheidungen trifft, um gezielte Kommunikationsstrategien zu entwickeln. Perspektivisch liegt der Fokus auf der stärkeren Verknüpfung von Systemen, der Automatisierung von Personalisierung und der Optimierung von User Journeys für eine nachhaltige Markenkommunikation.

13. Kapitel 12. Von Daten zu Deals. Wie KI und externe Trigger Lead Nurturing präziser und effektiver machen

    Christian Doll

    Zusammenfassung

    In der modernen B2B-Welt entscheiden Datenqualität, Künstliche Intelligenz (KI) und externe Trigger-Events über den Erfolg im Lead Nurturing. Dieser Beitrag zeigt, wie datengetriebenes und personalisiertes Lead Management Unternehmen hilft, vielversprechende Leads schneller in echte Geschäftsabschlüsse zu verwandeln. Führende Unternehmen setzen auf saubere und angereicherte Daten, nutzen Intent-Daten für einen 360°-Blick auf ihre Zielkunden und verlassen sich bei der Priorisierung und Ansprache auf KI-gestütztes Lead Scoring sowie Next Best Actions. Externe Signale und Trigger-Events ermöglichen es, potenzielle Kunden zum richtigen Zeitpunkt mit der richtigen Botschaft anzusprechen – ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. Gleichzeitig werden die richtigen Technologien und organisatorischen Weichen benötigt: Ein integrierter MarTech-Stack, abteilungsübergreifende Zusammenarbeit und neue Skills im Team bilden das Fundament für datengestütztes Lead Nurturing. Praxisbeispiele aus der DACH-Region und international illustrieren, wie diese Ansätze erfolgreich umgesetzt werden. Am Ende stehen klare Handlungsempfehlungen, wie Marketing- und Vertriebsverantwortliche sofort profitieren können. Der Beitrag nimmt den Leser mit auf eine Reise „von Daten zu Deals“ – praxisnah, fundiert und mit echtem Mehrwert für die eigene Lead-Management-Strategie.

14. Kapitel 13. Personalisierung in der Praxis – Berechnung und Ausspielung von relevanten Inhalten

    Philipp Sorg

    Zusammenfassung

    Personalisierung umfasst ein weites Feld an Methoden, Algorithmen und Maßnahmen. Es gibt in diesem Feld aber auch sehr konkrete Ansätze, die einfach und effizient umgesetzt werden können. In diesem Kapitel werden die Berechnung und Ausspielung von relevanten Inhalten an verschiedenen Punkten der Customer Journey betrachtet. Durch generische Ansätze ist diese Methode in vielen Domänen nutzbar und führt direkt zu einer gesteigerten Konversion. Für erfolgreiche Empfehlungssysteme müssen Inhalte, Kunden und Algorithmen zusammengebracht werden. Die Nutzung der eigenen Daten ist dabei ein Wettbewerbsvorteil, der dauerhaft und mit wenig Wartungsaufwand genutzt werden kann.

15. Kapitel 14. Mit Marketing-Automation zu mehr Vertriebserfolg: Kundendaten im Lead-Management erheben und gezielt einsetzen

    Isabel Skelton

    Zusammenfassung

    Der wachsende Bedarf, Kunden besser zu verstehen, resultiert aus steigenden Anforderungen an personalisierte Angebote und der zunehmenden Marktdurchdringung durch die Digitalisierung. Unternehmen setzen zunehmend auf Kundendaten, um sich in einem wettbewerbsintensiven Umfeld abzuheben. Die Kundenzentrierung als Differenzierungsmerkmal ermöglicht es, die Bedürfnisse der Kunden gezielt anzusprechen und das Kundenerlebnis zu verbessern. Insbesondere Marketing und Vertrieb profitieren von einer effizienten Zusammenarbeit und einer auf Daten basierenden Kommunikation. Marketing-Automation, als strategischer Ansatz zur Automatisierung von Marketingprozessen, unterstützt hierbei, indem sie nicht nur den Vertrieb bei der Neukundengewinnung und Bestandskundenpflege unterstützt, sondern auch den Informationsfluss zwischen den Abteilungen optimiert. Dennoch stellen technologische und zwischenmenschliche Herausforderungen, wie die mangelnde Abstimmung zwischen Marketing und Vertrieb, potenzielle Hürden dar. Erfolgreiches Lead-Management erfordert eine enge Zusammenarbeit, klare Definitionen von Lead-Qualität und eine geeignete technologische Infrastruktur, um den gesamten Prozess effizient und effektiv zu gestalten.

16. Kapitel 15. Der Schlüssel zu Wettbewerbsvorteilen: Datenbasiertes B2B-Marketing

    Stärkere Kundenbindung und messbarer Erfolg durch Customer Intelligence Jessica Manu

    Zusammenfassung

    Die digitale Transformation stellt B2B-Marketingverantwortliche vor neue Herausforderungen – insbesondere, weil sich die Erwartungen und das Verhalten von Geschäftskunden zunehmend an den Standards des B2C-Marketings orientieren. Unternehmen müssen folglich lernen, ihre Verkaufsanstrengungen an anspruchsvolleren und stark digitalisierten Customer Journeys auszurichten. Dieses Kapitel beleuchtet die strategische Bedeutung von Customer Intelligence im B2B-Kontext und zeigt, wie datenbasiertes Marketing messbare Wettbewerbsvorteile schaffen kann. Dabei wird deutlich: Erfolgreiche B2B-Unternehmen verstehen Customer Intelligence nicht nur als taktische Kompetenz, sondern als strategisches Kapital. Durch die systematische Sammlung von Daten entlang des Marketingtrichters und die gezielte Ausrichtung von Marketingstrategien können Zielkunden anhand ihres Erfolgspotenzials identifiziert und langfristig entwickelt werden. So wird Customer Intelligence zur tragenden Säule für langfristige Kundenbindung und Wachstum.

17. Kapitel 16. Vom Silodenken zur Customer Intelligence: Automatisierte Lead-Prozesse und CDP-Integration für hybride Messeerlebnisse

    Patrick Choinowski

    Zusammenfassung

    Um nachhaltige Kundenerlebnisse zu schaffen, sollten physische und digitale Kanäle vereint werden. Dieser Beitrag analysiert, wie Unternehmen durch die Integration einer Customer Data Platform (CDP) und die Automatisierung von Messe-Prozessen ein nahtloses Kundenerlebnis realisieren können. Im Fokus stehen die Harmonisierung isolierter Abteilungen, die Echtzeit-Erfassung von Leads sowie die Einhaltung datenschutzrechtlicher Anforderungen (DSGVO). Der Beitrag zeigt illustrativ, wie ein automatisierter Workflow – von der Einladung über die digitale Lead-Erfassung bis zur Nachkommunikation – implementiert werden kann. In der Praxis zeigen sich eine Steigerung der Marketing-Consents, eine effizientere Lead-Verarbeitung im Vertrieb und ein personalisiertes Kundenerlebnis. Der Beitrag diskutiert zudem Erfolgsfaktoren wie interdisziplinäre Zusammenarbeit, iterative Projektumsetzung und Change-Management. Diese Erkenntnisse bieten einen Leitfaden für Unternehmen – besonders Verantwortliche im digitalen Marketing, Vertrieb sowie Sales – die hybride Strategien zur Nutzung von Kundendaten entwickeln möchten.

18. Kapitel 17. Von Daten zu Taten: mit Customer Journey Mapping den Kundenwert steigern

    Benjamin Friedrich

    Zusammenfassung

    Modernes Marketing erfolgt in der Regel konsequent Customer-Journey-basiert. Ausgehend von dem Ansatz der Customer Centricity werden Kontakte dabei während ihrer ganzen Reise von bloßen Interessenten bis hin zu treuen, immer wiederkehrenden Kunden passgenau und eng begleitet. Hindernisse werden proaktiv aus dem Weg geräumt und Conversion-Pfade auf die Erwartungen und Bedürfnisse relevanter Personas hin optimiert. So lassen sich schließlich Kundenwerte gezielt entwickeln und steigern. Damit Journey-basiertes Marketing sein volles Potenzial entfalten kann, muss die Customer Journey systematisch analysiert und verstanden werden. Dieser Artikel vermittelt einerseits die dafür nötigen theoretischen und praktischen Grundlagen, andererseits dient er als Leitfaden, um ein erstes Customer Journey Mapping erfolgreich im Unternehmen durchzuführen und daraus Optimierungspotenziale abzuleiten.

19. Kapitel 18. Von Daten zu Dialogen

    Hyperpersonalisiertes Beziehungsmanagement entlang der Customer Journey Martin Philipp

    Zusammenfassung

    Ihr Unternehmen steht heute mehr denn je vor der Herausforderung, Ihre (potenzielle) Kundschaft über eine Vielzahl unterschiedlichster Kanäle ebenso konsistent wie persönlich anzusprechen. Hyperpersonalisierung ermöglicht eine direkte, hochgradig individuelle Ansprache aller Kund*innen – und das in Echtzeit. Dabei dient Customer Intelligence dazu, Daten zu erfassen und zu analysieren, Verhaltensmuster zu erkennen und Kundenbedürfnisse vorherzusagen. Auf Basis dieser Erkenntnisse lassen sich höchstrelevante Inhalte zum optimalen Zeitpunkt über den bevorzugten Kanal bereitstellen. Durch datengetriebene Hyperpersonalisierungsstrategien in Marketing und Vertrieb können Sie die Conversions entlang der gesamten Customer Journey steigern und Ihre Kundenbeziehungen dauerhaft festigen.

20. Kapitel 19. Sales-2-Lead: Welchen Wert haben Bestandskontakte in der Akquise

    Das Henne-Ei-Problem im E-Mail-Marketing Holger Weser

    Zusammenfassung

    Das Kapitel zeigt, wie durch Integrieren des Double-Opt-in-Prozesses in den Vertrieb (Sales-2-Lead) ein qualifizierter, belastbarer E-Mail-Verteiler aufgebaut wird – ein entscheidender Benefit für alle, die nachhaltig Leads generieren und langfristig Kunden binden wollen. Es verdeutlicht, wie personalisierte Ansprache und gezielte Content-Erstellung die Conversion-Rate steigern und gleichzeitig Kosten senken, da der Fixkostendegressionseffekt optimal genutzt wird. Zudem wird der Mehrwert der direkten, persönlichen Vertriebsinteraktion hervorgehoben, die nicht nur präzisere Kundenprofile und Datenqualität ermöglichen, sondern auch den Aufbau einer digitalen Kundenbeziehung fördern. Das Kapitel liefert praxisnahe Handlungsempfehlungen und KPI-basierte Erfolgsmessung, mit denen Unternehmen ihre Marketingstrategien optimieren und einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil sichern können. Der Sales-2-Lead-Ansatz liefert einen technisch einfach umzusetzenden Use Case.

21. Kapitel 20. Personalisiertes Up- und Cross-Selling mit KI

    Wie KI den digitalen Vertrieb durch Hyper-Personalisierung revolutioniert Michael Altendorf, Isabell Gollmer

    Zusammenfassung

    Hyperpersonalisierung durch KI revolutioniert das Up- und Cross-Selling im digitalen Marketing und Vertrieb und löst damit regelbasierte Vertriebstaktiken ab. Der Beitrag vermittelt theoretische Grundlagen zur Personalisierung, Künstlichen Intelligenz, Kundendaten und Customer Intelligence und analysiert moderne Methoden wie u. a. kollaboratives Filtern, Deep Learning und Reinforcement Learning. Anhand von Praxisbeispielen aus Telekommunikation, Banken, E-Commerce und Versicherungen wird das Potenzial KI-gestützter Systeme zur Umsatzsteigerung, Kundenbindung und Effizienzoptimierung aufgezeigt. Abschließend werden zentrale Erfolgsfaktoren, Herausforderungen und Zukunftstrends diskutiert.

22. Kapitel 21. Event-Driven Loyalty: Mit Customer Intelligence und Automatisierung zum Erfolg

    Die Steigerung von Kundenloyalität durch Veranstaltungen Jan-Niklas Hurtado, Nicole Kot, Carolyn Ossig

    Zusammenfassung

    Dieses Kapitel veranschaulicht die verschiedenen Aspekte der Kundenloyalität und deren Bedeutung für Unternehmen. Es wird der theoretische Hintergrund zur Kundenloyalität erläutert. Hier werden vor allem die Einstellungstheorien, die die emotionale und kognitive Bindung von Kunden an ein Unternehmen erklären, beschrieben. Der Schwerpunkt liegt auf der Zufriedenheit als Voraussetzung für Loyalität, wobei positive Erfahrungen und Vertrauen als Schlüsselfaktoren herausgestellt werden. Anschließend wird anhand eines Praxisbeispiels der IKB Deutsche Industriebank AG dargestellt, wie Kundenloyalität durch gezielte Veranstaltungen gesteigert werden kann. Es wird detailliert beschrieben, wie durch systematische Planung und Durchführung von Events die Kundenbindung verbessert wird. Abschließend gibt das Kapitel einen Ausblick darauf, wie dieser Prozess zukünftig durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) optimiert werden kann. Es werden Einsatzmöglichkeiten von KI in verschiedenen Phasen der Veranstaltungsplanung und -durchführung aufgezeigt, um die Effizienz zu steigern und die Kundenloyalität weiter zu fördern.

23. Kapitel 22. Datengetriebenes Customer Recovery Management

    Kundenrückgewinnung im Spannungsfeld von Datenschutz und Strategie Jochen Panzer, Dennis Voigt

    Zusammenfassung

    Die digitale Transformation hat Kundenbewegungen erheblich beschleunigt. Vergleichsplattformen und gesunkene Wechselbarrieren erleichtern Kunden den Anbieterwechsel. Unternehmen müssen daher nicht nur in die Neukundengewinnung und Bestandskundenpflege investieren, sondern auch in Customer Recovery Management und effektive Rückgewinnungsstrategien. Datengetriebene Ansätze wie Predictive Analytics und Churn-Modelle ermöglichen eine frühzeitige Identifikation abwanderungsgefährdeter Kunden. Kaufverhalten und Interaktionsmuster liefern entscheidende Indikatoren für den potenziellen Erfolg von Rückgewinnungsmaßnahmen. Erfolgreiche Strategien basieren auf einer selektiven Kundenansprache, die wirtschaftliche Aspekte wie den Customer Lifetime Value berücksichtigt, um rentable Kunden gezielt zurückzugewinnen. Gleichzeitig erfordert die Nutzung personenbezogener Daten eine differenzierte rechtliche Betrachtung, insbesondere in Bezug auf Datenschutz und Werbekommunikation. Künstliche Intelligenz und Omnichannel-Strategien gewinnen zunehmend an Bedeutung, da sie personalisierte und automatisierte Rückgewinnungsmaßnahmen ermöglichen. Eine erfolgreiche Kundenrückgewinnung kombiniert datenbasierte Analysen mit individuellen Ansprachen, um langfristige Kundenbindungen zu stärken.