Fragestellung
- Welchen Wert haben meine Kunden?
- Wie steuere ich mein Marketing effizient?
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Marketing hat großen Einfluss auf die Art, wie Unternehmen sich mit ihren Kunden auseinandersetzen. Insbesondere in den Bereichen Customer-Relationship-Management (CRM) und der Customer Experience (CEM/CXM) sind in den letzten Jahren viele Anwendungsgebiete von KI entstanden. Erfahren Sie hier, welche Möglichkeiten es gibt und wie Sie diese erfolgreich umsetzten.
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KIs und maschinelles Lernen erlauben eine tiefere Analyse der potenziellen und tatsächlichen Kunden und deren Beziehung zum Unternehmen. Dadurch können individualisierte Angebote abgegeben und gezieltere Kaufanreize gesetzt werden, was wiederum zu Umsatzsteigerungen führt.
Im Customer-Relationship-Management (CRM) stellt die vollständige Ausrichtung am Kunden das Zentrum aller Überlegungen dar. Wichtig in der heutigen Zeit ist es, den Kunden ein einmaliges Kauferlebnis zu ermöglichen. Die steigenden Anforderungen und Wünsche der Kunden legen nahe, dass die Unternehmen immer stärker auf Individualität setzen. Diese Consumer Experience (CX) anbieten zu können, ist für Unternehmen nicht nur ein Wettbewerbsvorteil, sondern bald die wesentliche Quelle der Umsätze.
„Customer Engagement wird in Zukunft die wesentliche Quelle der Umsätze sein.“
Um ein gutes CRM mit einer entsprechenden CX gewährleisten zu können, ist der Einsatz von KI essenziell. Sie hilft dabei, die Kundeninformationen genau zu analysieren und die richtigen Entscheidungen und Strategien daraus abzuleiten. Weiterhin können auch komplexe Aufgaben zu einem hohen Maß dank der KI automatisiert werden. Damit der durch den Einsatz der KI erzielte Erfolg auch messbar und sichtbar wird, muss dieser in den richtigen Anwendungsfällen (Use Cases) erfolgen. Man muss sich also zunächst die Frage stellen, wo man KI einsetzten möchte, um das Unternehmen voranzubringen.
Wir stellen im Folgenden einige Use Cases vor, bei denen KI im Marketing eingesetzt werden kann. Durch diese können Sie ihr Customer-Relationship-Management ausbauen, Ihre Kundenbeziehungen stärken und somit von nachhaltig höheren Umsätzen profitieren.
Customer Lifetime Value
Mit der digitalen Transformation entstehen nicht nur neue technische Möglichkeiten der Kundenansprache. Kunden selbst verändern ihre Ansprüche und Verhaltensweisen gegenüber den Unternehmen. Die Analyse und das Management von Kundenbeziehungen wird daher ein noch stärkeres Element in der nahen Zukunft werden, um als Unternehmen im Markt bestehen zu können. Die langfristige Kundenbindung erfordert ein durchgängig aktives Customer-Relationship-Management (CRM) , um auf Veränderungen der Kundschaft und deren Präferenzen reagieren zu können. Die wichtigste Größe in diesem Zusammenhang ist der Customer Lifetime Value (CLV). Er gibt Auskunft über den Teil der Kunden, der wesentlich zum Erfolg des Unternehmens beiträgt. Nachfolgend wird ein genauer Blick auf den CLV geworfen.
Produktaffinitäten
Bei den Produkt-Affinitäten wird ermittelt, welche Waren und/oder Warengruppen sowie Preisklassen und Preissegmente die Kunden am meisten ansprechen. Hierbei werden die Kunden den gekauften Waren oder Warengruppen sowie unterschiedlichen Preisklassen zugeordnet. Daraus kann man erkennen, in welchen Bereichen sich die Kunden anhäufen oder auch welche Kundengruppe eher kleiner ausfällt.
Es ergibt sich datentechnisch ein großes Panel an Informationen, dass sich mithilfe einer KI statistisch tiefer analysieren lässt. Man bekommt nicht nur eine gute Beschreibung der Zuordnungen der Kunden zu den Waren und Preisklassen, sondern gewinnt auch Anhaltspunkte dafür, welche Waren man besser pushen sollte und wie man Preisoptimierungen gestaltet.
Predictive Segmentation
Das Kaufverhalten der Kunden ist eine delikate Angelegenheit. Zukünftiges Verhalten ist nie hundertprozentig prognostizierbar und hängt vor allem vom Kauf-Typ ab. Bei der Predictive Segmentation werden die Kunden darauf analysiert, welcher Teil der Kundschaft in der Zukunft ein ähnliches Kaufverhalten zeigen wird. Die Kunden werden somit nach dem Kauf-Typ sortiert und die mit dem vermutlich gleichbleibenden Verhalten herausgefiltert.
Das ist ein weiterer typischer Anwendungsfall fĂĽr den Einsatz einer KI im Bereich des Marketings. Mithilfe der Algorithmen und Analysetools identifiziert die KI die Kauf-Typen und trifft Aussagen zum zukĂĽnftigen Verhalten der jeweiligen Kunden. Die KI kann hier ebenfalls groĂźe Datenmengen verarbeiten und nach den gewĂĽnschten Kriterien aufschlĂĽsseln sowie Handlungsempfehlungen ableiten.
Kaufrhythmus
Zum Kaufrhythmus stellt man sich in der Regel gleich mehrere Fragen: die naheliegendste – wann ein Kunde, auf individueller Ebene betrachtet, das nächste Mal kauft, ist nicht die einzige interessante Überlegung. Auch mögliche Wechsel und Brüche in Kaufrhythmen sind von großer Bedeutung im CRM. Idealerweise lässt sich identifizieren, ob es tages-, wochen- oder jahreszeitabhängiges Kaufverhalten gibt oder andere zeitliche Ereignisse auf das Kaufverhalten einwirken. Brüche im Kaufrhythmus bergen die Gefahr, die Bindung zu diesem Käufer zu verlieren. Mit dem Wissen um den Kunden-Rhythmus kann rechtzeitig beispielsweise mit gezielten Marketingmaßnahmen Veränderungen vorgebeugt oder die Frequenz des Rhythmus insgesamt erhöht werden.
Auch hier findet die KI einen fruchtbaren Boden für softwaregestützte Analysen bis hinunter auf die Ebene des einzelnen Kunden. So erhält man Informationen zu den Kundenrhythmen, Abhängigkeiten zeitlicher Art oder von externen Einflüssen auf die Frequenz der Käufe. Automatisierte Strategien als Gegenmaßnahme bei drohenden Rhythmusverlängerungen oder Brüchen lassen sich mithilfe der KI ebenso etablieren wie gezielte Maßnahmen zur Erhöhung der einzelnen Kundenrhythmen.
Zweitkauf und Reaktivierung
Der Weg, bis ein Kunde zum Stammkunden wird, ist mindestens so mühsam wie einen potenziellen Kunden überhaupt zu akquirieren. Was animiert einen Käufer, nach dem ersten Kauf einen Zweitkauf zu tätigen? Und lohnt sich dieser Aufwand überhaupt? Eine ähnliche Fragestellung betrifft Kunden, die in der Vergangenheit mehrmals gekauft haben, dies aber nun seit einiger Zeit nicht mehr tun. Wann ist es rentabel, in die Reaktivierung inaktiver Kunden zu investieren? Nicht immer ist es für ein Unternehmen sinnvoll, einen Kunden zu einem Zweitkauf bringen zu wollen.
Genau hierbei kann eine KI helfen. Durch sie können die Einmalkäufer und inaktive Kunden identifiziert werden, die einfacher und schneller auf Zweitkaufanreize und Reaktivierungen anspringen. Es kann also ermittelt werden, bei welchen Kunden eine Investition in positive Rückläufe durch zukünftige Käufe und somit in einen positiven Customer Lifetime Value resultiert. Durch die dank der KI gefundenen Strategie kann dieser Teil der Kundschaft in langfristige Kunden verwandelt werden.
Hyperpersonalisierung
Eine für jeden Kunden individuelle, einzigartige Customer Experience wird in Zukunft ein wichtiger Bestandteil bei der Kundenansprache. Hyper-Personalisierung schafft selbst aus gewöhnlichen und massenhaft produzierten Waren und Dienstleistungen diese Einmaligkeit für den Kunden. Die Präferenzen der Kunden werden dafür genau analysiert und diese dann gezielt mit den richtigen Produkten und produktbegleitenden Services angesprochen. Hierüber ist auch eine ausgefeiltere Preisdifferenzierung zwischen den Kunden möglich.
Hier liegt eine der größten Stärken der KI-Anwendung, denn diese relativ komplexe Fragestellung ist nur mit tiefer Datenanalyse in einem großen Querschnitt zu beantworten. KI-Algorithmen finden die genauen Präferenzen und Präferenzverläufe der Kunden auf einem sehr individuellen Level und ordnen die vorhandenen Produkte und produktbegleitenden Services den Kunden zu. So wird eine sehr gezielte Kundenansprache möglich, die auch in der Werbung und anderen Möglichkeiten der Ansprache direkt umgesetzt werden kann.
Die Präferenzanalyse der Kunden schafft darüber hinaus auch Anhaltspunkte für neue Angebote. Vor allem der Bereich der produktbegleitenden Services – von neuen Zahlungsmöglichkeiten über zusätzlichen Versicherungsschutz oder einfachen elektronischen Vertragsabschluss – bietet neue Möglichkeiten der Kundenansprache. Damit sind auch neue Einnahmefelder neben den Umsatzsteigerungen der bestehenden Produkte denkbar.
Nutzen Sie die passenden Use Cases und steigern Sie Ihren Umsatz im Marketing nachhaltig!
Die obigen sechs Use Cases zeigen eine wichtige Auswahl an Anwendungsmöglichkeiten einer KI. Richtig eingesetzt und als strategisches Tool für die weitere betriebswirtschaftliche Ausrichtung allgemein und dem Marketing und CRM im Speziellen genutzt, verhilft die KI zu einem besseren Verständnis der Kunden. Individuelle Kundenansprache, bessere Produkte und Leistungen für den Kunden und höhere Markentreue sind nur einige Aspekte, die durch den Einsatz einer KI möglich sind.
Fazit KI im Marketing
Die digitale Transformation wird das Wirtschaftsleben deutlich verändern. Damit einher gehen die wachsenden Ansprüche der Kunden, der Wunsch nach einer einmaligen Consumer Experience und eines möglichst einfachen Kaufens. Die KI unterstützt in der CRM dieses Kundenverständnis und erlaubt durch die richtige Anwendung in den genannten Use Cases einen deutlichen Sprung nach vorn im Verhältnis zwischen Unternehmen und Kunden. Für Unternehmen mit dem richtigen KI-Einsatz ergeben sich bessere Marktmöglichkeiten und Umsatzsteigerungen.
