Mithilfe KI gestützter Tools lässt sich Kundenverhalten vorhersagen, die Kundenzufriedenheit erhöhen und Umsätze steigern. Grundlage hierfür ist eine valide Datenerhebung sowie die präzise Auswertung der richtigen Insights der eigenen First Party-Daten. Gastautor Michael Diestelberg erklärt, was KI im Marketing schon heute alles kann.
Künstliche Intelligenz unterstützt das Datenmanagement im Marketing und hilft dabei, Umsätze und Kundenzufriedenheit durch bessere Insights zu steigern.
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Die ersten Einsätze von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning im Marketing liegen schon etwas zurück. Zu Beginn stand der große Aufwand, KI in Abläufe zu integrieren jedoch vielerorts im Weg. Doch ist die Technologie mittlerweile weiterentwickelt und wird im Marketing bereits vielfach eingesetzt. Intelligente Technologien kommen beispielsweise im E-Mail-Marketing zum Einsatz. Mithilfe KI gestützter Tools lässt sich sogar das Kundenverhalten vorhersagen. Die Kundenzufriedenheit und Umsätze können gezielt gesteigert werden.
Grundlage hierfür ist immer eine valide Datenerhebung sowie die präzise Auswertung der richtigen Insights der eigenen First Party-Daten, die vor dem Hintergrund der abnehmenden Bedeutung von Third Party-Cookies für KI-Funktionalitäten und Marketer immer wichtiger werden.
Mehr Daten, mehr Kundenzufriedenheit
Der Einsatz moderner Technologien wie Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ermöglichen es werbetreibenden Unternehmen ein spezifisches Kundenverhalten zu bewirken. Doch müssen Unternehmen ihre Kunden dafür kennen und ihre Bedürfnisse verstehen. Hier kommen KI-gestützte Tools zum Einsatz, die auf Grundlage der First Party-Daten Kontaktprofile und Muster erstellen. Durch zentrale Kundenprofile bekommt jeder einzelne Nutzer ein unverwechselbares Gesicht. Der Marketer erhält damit eine 360-Grad-Sicht, wobei
- soziographische Merkmale,
- Transaktionen und
- Interaktionen zusammengeführt werden, die
für eine erweiterte Segmentierung und automatisierte Kontaktaufnahme nutzbar sind. So erhalten Marketer Einblicke in das Kundenverhalten und können durch KI berechnen, welche Aspekte beispielsweise Kaufinteresse beim Kunden generiert. Durch diese datenbasierten Insights sind Werbetreibende nunmehr in der Lage, Kunden-Handlungen vorherzusagen und automatisiert entsprechend darauf zu reagieren, um die Kundenbindung sowie deren Zufriedenheit maßgeblich zu steigern.
KI macht es möglich mit passenden, personalisierten Angeboten in einen regelmäßigen Kundenaustausch zu treten."
Michael Diestelberg, Mapp
Beispielsweise können individuell ausgelegte Rabattangebote, im richtigen Zeitpunkt ausgespielt werden, denn solche Voraussagen kann KI anhand bestimmter Eigenschaften des Nutzerzustands ermitteln. Dabei spielen RFM-Analysen, die anhand von Recency, Frequency und Monetary erstellt werden, eine maßgebliche Rolle. Sie können beispielsweise Next Basket Values, also den erwarteten nächsten Warenkorbwert des Nutzers, ermitteln und optimieren somit kurzfristig die Wandlungsraten.
KI und Kundenbindung im E-Mail-Marketing
Die Bindung von Kunden und ihre Zufriedenheit zu steigern, zahlt sich auf das übergeordnete Werbeziel der Umsatzsteigerung aus und können auch hier mittels KI erreicht werden. KI ist in der Lage, Insights zu Empfänger-Informationen und Zielgruppe darzulegen und Öffnungs-, Klick- und Kaufverhaltens der jeweiligen Empfängergruppen zu analysieren. So können etwa optimale Versandzeiten für jeden einzelnen Kontakt ermittelt werden. Anhand der individuellen Nutzungszeiten wird mithilfe von KI die präferierte Zeit für den Empfang der Nachricht prognostiziert. Das führt zu einer deutlichen Steigerung von Öffnungs- und Interaktionsraten von bis zu 15 Prozent.
Zugleich profitieren Marketer von der Automatisierung der Standard-Prozesse, um Mailing-Kampagnen personalisiert auszuspielen. Außerdem liefert KI relevante Insights, um E-Mail-Marketing-Kampagnen zu optimieren. Auch hier kann KI helfen und Auffälligkeiten im Marketing-Mix wie Anomalien beim Kundenverhalten entdecken. Eine schnelle Reaktion via E-Mail-Ansprache sorgt hierbei für einen besseren Service, zufriedenere Kunden und den passenden Inhalt. Hierfür nutzten KI gestützte Tools Transaktionsdaten der Nutzer, die durch die Analyse von Warenkörben und Kaufverhalten ermittelt werden. Marketer sind nunmehr in der Lage, eine passgenaue Marketing-Maßnahme automatisiert auszuspielen, um auf Anomalien im Kundenverhalten zu reagieren, die Kundeninteraktion auf der Website zu erhöhen und langfristig übergeordnete Business-Ziele wie die Steigerung des Umsatzes zu erreichen.
Die Customer Journey im Blick
KI-gestützte Systeme sind bereits so konzipiert, dass sie maschinengesteuerte Kampagnen entlang der Customer Journey auf Basis der vorliegenden Kundeninformationen durchführen. Hierbei lässt sich auch bereits die Kontaktaufnahme durch Drittsysteme integrieren, indem entsprechende Workflows erstellt werden. Das KI-System managt dann automatisiert die Segmentierung, Nachrichtengenerierung, Ansprache sowie eine mehrstufige Kontaktaufnahme. Einsatzbereiche sind etwa
- das Anstoßen von Wiederholungskäufen im Bereich Retail und E-Commerce,
- bedarfsgerechte Angebote durch zielgenaue und regelbasierte Cross- sowie Upselling-Angebote im Finanzwesen oder
- die Konvertierung von Interessenten und Gelegenheitslesern in zahlende Kunden im Publishing-Bereich.
Mit Algorithmen zur Umsatzsteigerung
Zur langfristigen Umsatzsteigerung mithilfe von KI und Machine Learning ist eine starke Kundenbindung notwendig. Dabei sollten sich Unternehmen nicht allein auf Neukunden fokussieren, sondern sich vor allem abwanderungswilligen Nutzern zuwenden und deren Bindung zur Marke oder zum Unternehmen stärken. Mit KI können Marketer fundierte Einblicke in den erwarteten Kundenlebenszyklus jedes einzelnen Kunden erhalten und gegebenenfalls in Echtzeit reagieren. So liefert KI Insights über die Werthaltigkeit der Kunden und leitet davon zielgerichtete Marketing-Aktionen ab. Die zurückliegende Kaufhistorie sowie vergleichende Kohortenanalysen ermöglichen nicht nur Voraussagen zur Kündigungswahrscheinlichkeiten, sondern können auch dafür eingesetzt werden, entsprechend automatisiert auf das Kundenverhalten zu reagieren.
Besonders vor dem Hintergrund der aktuellen Situation geht es im Marketing mehr denn je darum, effektiv und effizient zu agieren und sich KI innerhalb der Kundenkommunikation zunutze zu machen.
KI und Machine Learning können also Marketer dabei unterstützen, Kunden besser zu verstehen, relevante Insights zur Customer Journey und Marketing-Kampagnen zu geben und Arbeitsprozesse vereinfachen und verbessern. Grundlage ist eine valide Datenerhebung. Denn je mehr Daten ein Unternehmen hat, desto besser sind KI-basierte Tools in der Lage, die Datenmengen zielgerichtet zu analysieren und daraus verwertbare Insights zu gewinnen.
So kann KI nicht nur Routineaufgaben eigenständig ausführen, sondern ermöglicht auch eine passgenaue Marketing-Strategie, um hochgradig individuelle Kampagnen auf Basis von Voraussagen zu realisieren und so jeden einzelnen Kunden mit einer maßgeschneiderten Botschaft im richtigen Moment zu aktivieren.