Kapitel 8
Personalisierung der Customer Journey mit KI
IN DIESEM KAPITEL
- Die Customer Journey verstehen
- KI-Tools und -Techniken zur Verbesserung des Kundenerlebnisses einsetzen
- Kundenbetreuung in Echtzeit bieten
Die meisten Menschen freuen sich über E-Mails, die speziell für sie geschrieben zu sein scheinen – auch, wenn sie von Unternehmen kommen. Die Verbraucher erwarten heute, dass jedes Unternehmen personalisierte Interaktionen und maßgeschneiderte Empfehlungen auf der Grundlage Ihrer spezifischen Bedürfnisse liefert. Jedes Unternehmen, das erfolgreich KI-basierte Personalisierung anbieten kann, verschafft sich dadurch einen Wettbewerbsvorteil.
In diesem Kapitel erfahren Sie, wie Sie Ihren Kunden mithilfe verschiedener KI-Tools und -Techniken eine personalisierte Erfahrung bieten können. Dabei geht es um Folgendes:
- Mithilfe der Stimmungsanalyse ermitteln, wie sich die Kunden fühlen.
- Das anbieten, was die Kunden wünschen – mithilfe von Empfehlungsmaschinen.
- Vorhersagen, was die Kunden tun werden – durch den Einsatz prädiktiver Analysen.
- Mit Chatbots und virtuellen Assistenten Kunden die benötigten Informationen liefern.
- Automatisierte Bereitstellung von Inhalten mithilfe der Marketingautomatisierung.
Wir sehen uns auch an, wie Sie generative KI (GenKI) nutzen können, um aus den Daten, die Sie mit diesen Tools erhalten, wertvolle Assets für Marketing, Vertrieb und Support zu erstellen.
Die Einführung von KI-Technologien erfordert in der Regel eine Vorabinvestition, kann aber langfristig zu Kosteneinsparungen, höherer Effizienz und einer stärkeren Kundenbindung führen.
Entdeckung der Kundenreise – die Customer Journey
Um zu verstehen, wie sich KI-Tools auf die Kundenreise oder Customer Journey auswirken, sollten wir zunächst das Konzept der Customer Journey selbst betrachten. Darunter versteht man die Reise, die Kunden unternehmen, wenn sie ein Produkt oder eine Dienstleistung Ihrer Marke kennenlernen, bewerten und kaufen.
Die Reise des Kunden
Online-Spezialisten wissen, dass die Verbesserung der Customer Journey eine der besten Möglichkeiten ist, um Kunden bei der Wahl ihrer Marke zu unterstützen. Hier die fünf Phasen:
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Aufmerksamkeit.
Der Kunde erkennt seinen Bedarf und die möglichen Lösungen, die ihm zur Verfügung stehen. Marketing und Werbung steigern die Bekanntheit der Marke und ihrer Produkte. KI kann die Schaffung dieser Werte erleichtern.
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Interesse.
Der Kunde recherchiert seine Optionen und vergleicht die Wettbewerber. Inhalte wie Produktbewertungen und -vergleiche beeinflussen seine Entscheidung. Von KI generierte Verkaufsinhalte können zur Beantwortung von Fragen und zum Aufbau von Glaubwürdigkeit genutzt werden.
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Kauf.
Der Kunde wählt die beste Option aus und entscheidet sich zum Kauf. Der Transaktionsprozess sollte nahtlos sein. KI kann genutzt werden, um Versandinformationen oder andere Details automatisch bereitzustellen.
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Bindung.
Nach dem Kauf besteht das Ziel darin, den Kunden für weitere Geschäfte zu binden. Dies geschieht in der Regel durch zusätzliche Unterstützung, Treueprogramme und einen weiterhin guten Service.
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Weiterempfehlung.
Dies ist die Phase, in der der Kunde so zufrieden und engagiert mit einer Marke ist, dass er sie aktiv weiterempfiehlt oder sogar zum Markenbotschafter wird
Ihre Customer Journey sollte sich darauf konzentrieren, die Kunden durch jede dieser Phasen zu führen. Durch personalisierte Interaktionen verläuft die Reise von der ersten Wahrnehmung zum treuen Kunden.
Jede Phase der Reise generiert große Mengen an Verhaltensdaten darüber, wie Ihre Kunden Entscheidungen treffen. KI analysiert diese Daten und liefert wichtige Erkenntnisse, die Ihnen helfen, eine erfolgreiche Customer Journey für Ihre Marke zu gestalten.
Prüfung der Berührungspunkte
Die Customer Journey umfasst in der Regel viele Interaktionen mit einer Marke, die als Berührungspunkte oder Touch Points bezeichnet werden. Berührungspunkte sind die Interaktionen, die zwischen dem Kunden und dem Unternehmen während der gesamten Geschäftsbeziehung stattfinden. Der Kunde erlebt eine Vielzahl von Berührungspunkten, wenn er mit Ihrer Marke in Kontakt tritt, beispielsweise:
- Erster Besuch Ihrer Webseite
- Erhalt von E-Mail-Angeboten von Ihnen
- Ansicht Ihrer Werbung in sozialen Medien
- Besuche in realen Geschäften
- Anrufe beim technischen Support
- Erhalt von Textnachrichten über Firmenveranstaltungen
Jeder Berührungspunkt bietet die Möglichkeit, Kunden zu begeistern, ihre Bedürfnisse zu erfüllen und ihnen ein großartiges Erlebnis zu bieten, das sie zum Kauf anregt.
Die KI-Personalisierung
Die Personalisierung der Kundenreise erfordert eine Kombination aus durch die Datenanalyse gewonnenen Erkenntnissen und menschlichen Berührungspunkten (wie beispielsweise in Verkaufsgesprächen), um ein nahtloses Erlebnis zu bieten. Um eine effektive Personalisierung zu ermöglichen, müssen Sie:
- Kundendaten und Erkenntnisse analysieren. KI-Tools erstellen Kundenprofile und decken Vorlieben und Verhaltensweisen auf, die das Rohmaterial für das Verständnis der Kundenmotivationen liefern.
- KI mit einer menschlichen Note kombinieren. KI kann Daten verarbeiten, um die Personalisierung zu automatisieren und zu skalieren, aber es ist entscheidend, dass Menschen die Ausgabe überwachen, um Inhalte mit einer menschlichen Note zu liefern.
- Einen Omnichannel-Ansatz verwenden. Die Verknüpfung von Kundendaten über alle Berührungspunkte hinweg ist unerlässlich, damit die Kunden Ihre Marke überall erkennen, wo sie sie sehen.
Ein Beispiel für die Verschmelzung von KI und menschlichem Verhalten ist die KI-Technologie Einstein, die Teil der CRM-Plattform (Customer Relationship Management) von Salesforce ist. Einstein erstellt für jedes Verkaufsgespräch eine automatisch generierte personalisierte E-Mail, die den Verkäufer produktiver macht und dem Kunden einen weiteren Berührungspunkt liefert.
Personalisierte Inhalte bereitstellen
Durch die Bereitstellung konsistenter Botschaften auf allen Kanälen wird sichergestellt, dass die Kunden relevante Informationen auf der Grundlage ihrer Vorlieben und Interessen erhalten. Wie kann KI dies erreichen? Durch die folgenden Maßnahmen:
- Identifizierung von Mustern und Segmenten aus Kundendaten zur Definition von Personas
- Bestimmung der Arten von Inhalten, mit denen ein Kunde wahrscheinlich interagieren wird
- Kontinuierliches Testen verschiedener Inhalte, um die Wirksamkeit der Personalisierung zu maximieren
- Automatisches Erstellen und Bereitstellen individueller Erlebnisse ohne menschliches Eingreifen
Die kontinuierliche Überwachung und Optimierung von KI-Systemen sind entscheidend für die Aufrechterhaltung der Relevanz Ihrer Inhalte, auch wenn sich Vorlieben der Kunden ändern.
KI extrahiert Erkenntnisse aus Kundendaten, die für Menschen manuell praktisch unmöglich zu erreichen wären. Dies ermöglicht die Bereitstellung von Ergebnissen in Echtzeit und in nahezu unbegrenztem Umfang.
Personalisierung der Reise mit KI
Während der Kunde die Kundenreise durchläuft, müssen ihn personalisierte Inhalte in jeder Phase erreichen. Hier einige Beispiele dafür, wie KI-gesteuerte Personalisierung während der gesamten Kundenreise bereitgestellt wird:
- Aufmerksamkeit: Besucher sehen Display-Anzeigen, Beiträge in sozialen Medien und Webseiten-Inhalte, die ihre Interessen auf der Grundlage ihres Browserverlaufs widerspiegeln.
- Interesse: Produktempfehlungen und Vergleichstools zeigen maßgeschneiderte Optionen, die den Vorlieben des Benutzers entsprechen.
- Kauf: E-Mail- und Web-Inhalte heben die Vorteile und Funktionen hervor, die für jeden Kunden am wichtigsten sind.
- Bindung: Bestehende Kunden erhalten im Laufe der Zeit personalisierte Werbeaktionen, Erinnerungen an die Wiederauffüllung der Bestände und Cross-Sell-Vorschläge.
- Weiterempfehlung: Treuen Kunden werden personalisierte Belohnungen und Anreize geboten, und sie werden ermutigt, ihre Erfahrungen mit dem Produkt zu teilen.
Durch die kontinuierliche Optimierung des Kundenerlebnisses im Hinblick auf die Entscheidungen des Kunden führt die KI-gestützte Personalisierung den Kunden zum Kauf.
Manche Kunden reagieren empfindlich auf eine zu starke Personalisierung. Seien Sie sich bewusst, dass manche Menschen personalisierte Inhalte, die ständig in ihrem Posteingang landen, als aufdringlich empfinden könnten.
KI-Tools für die Customer Journey
Der Einsatz von KI-Tools zur Gestaltung und Verbesserung der Customer Journey hilft Marketing-, Vertriebs- und Support-Teams dabei, ein hervorragendes Kundenerlebnis zu bieten. Hier einige Vorteile, die Sie erwarten können:
- Verbessertes Kundenerlebnis: KI kann große Datenmengen analysieren, um die Customer Journey zu personalisieren und ein relevanteres Kundenerlebnis zu bieten.
- Bessere Entscheidungsfindung: KI liefert wertvolle Einblicke durch prädiktive Analysen oder Stimmungsanalysen, die es Unternehmen ermöglichen, bessere Entscheidungen im Hinblick auf Preisgestaltung, Produktentwicklung oder Marketingkampagnen zu treffen.
- Verbesserte Verkaufsleistung: Durch den Einsatz von KI-gestützten Tools können die Mitarbeiter die Kundenbedürfnisse besser verstehen, um fundiertere und gezieltere Verkaufsgespräche zu führen.
- Unterstützung in Echtzeit: Mit KI-gesteuerten Chatbots oder virtuellen Assistenten können Unternehmen rund um die Uhr Support leisten und so die Reaktionszeiten und die allgemeine Zufriedenheit verbessern.
- Wettbewerbsvorteil: Unternehmen, die KI in ihren Vertriebs- und Support-Prozessen effektiv einsetzen, verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil, indem sie ihren Kunden Inhalte anbieten, die für sie von Bedeutung sind. Natürlich ist manchmal menschliches Eingreifen erforderlich, um einen Verkauf abzuschließen oder ein Problem zu lösen.
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Geringere Abwanderung: Wenn Sie Ihren Kunden zeigen, dass Sie ihre Wünsche und Bedürfnisse verstehen, stärken Sie ihre Loyalität und ermutigen sie, auch weiterhin Ihre Kunden zu bleiben.
Churn oder Abwanderung ist ein Marketingbegriff, der sich auf Kunden bezieht, die ein Produkt oder eine Dienstleistung innerhalb eines bestimmten Zeitraums nicht mehr nutzen. Dieser sollte möglichst gering sein. - Gesteigerte Effizienz: KI-Tools automatisieren sich wiederholende Aufgaben wie die Dateneingabe, sodass sich die Support-Teams auf wichtigere Tätigkeiten konzentrieren können.
Gefühle und Einstellungen der Kunden kennenlernen
Die Gefühle der Kunden gegenüber einer Marke beeinflussen ihre Kaufentscheidungen. Leider sind Emotionen in Text und gesprochener Sprache nur schwer objektiv zu messen. Hier ist die Stimmungsanalyse ein wertvolles Instrument. Durch die Analyse von Kundeninhalten über die gesamte Kundenreise hinweg deckt die Stimmungsanalyse die Einstellungen und Gefühle auf, die sich in großen Mengen von Kundendaten verbergen.
Die Stimmungsanalyse kann die Emotionen der Kunden durch die Analyse ihres Feedbacks oder ihrer Interaktionen in sozialen Medien ermitteln. Wenn Sie die Stimmung der Kunden verstehen, können Sie die richtigen Inhalte zur richtigen Zeit senden und so das Kundenerlebnis verbessern.
So funktioniert Stimmungsanalyse
Die Stimmungsanalyse ist eine Technik, die mithilfe von KI herausfindet, ob ein Inhalt eine positive, negative oder neutrale Stimmung hat. Zum Beispiel würde »Ich mag dieses Produkt wirklich« als positive Stimmung gelten, »Sie haben den schlechtesten Service aller Zeiten« ist offensichtlich negativ, und »Sie haben das Paket pünktlich geliefert« würde wahrscheinlich als neutral gelten.
Mit der Stimmungsanalyse können Sie Muster und Trends in Bezug auf die Gefühle der Kunden erkennen. Sie analysiert den Ton und die Stimmung der Kunden an verschiedenen Punkten der Kundenreise und macht Sie auf mögliche Probleme aufmerksam. Durch den Einsatz von Techniken zur Stimmungsanalyse können die Mitarbeiter Probleme entlang der Customer Journey erkennen und beheben.
Hier einige Möglichkeiten, wie Sie die Stimmungsanalyse anwenden können:
- Beseitigen von Schmerzpunkten. Sie können die wesentlichen Schmerzpunkte, die Kunden frustrieren, zuerst identifizieren und dann beheben.
- Erkennen von Problemen, nachdem Änderungen vorgenommen wurden. Sie können Stimmungsänderungen nach einer Produkt-, Service- oder Kampagnenänderung überwachen.
- Erkennen größerer Probleme. Sie können die Support-Teams auf ein Kundenproblem aufmerksam machen, damit sie es beheben, bevor es zu einem größeren Problem wird.
Anwendungen zur Stimmungsanalyse helfen den Mitarbeitern, die Probleme zu finden und zu lösen, die für die größte Kundenzufriedenheit sorgen.
Bewertung von Emotionen entlang der Customer Journey
Unternehmen nutzen die Stimmungsanalyse, um Erkenntnisse über die gesamte Customer Journey zu gewinnen. Hier einige Beispiele, wie Sie sie in jeder Phase einsetzen können:
- Aufmerksamkeit: Sie können Blog- und Videokommentare und andere Reaktionen auf Berührungspunkte analysieren, um die ersten Meinungen über die Marke zu verstehen.
- Interesse: Sie können Kundenanfragen, Veranstaltungsfeedback und andere Interaktionen betrachten, um zu sehen, wie sich die Gefühle der Kunden verändern.
- Kauf: Um die Zufriedenheit nach dem Kauf zu messen, können Sie die Stimmung aus Kommentaren des technischen Supports, Serviceanrufen und Gesprächen ableiten.
- Bindung: Sie können die sozialen Medien, Bewertungen, Anrufe beim Kundensupport und andere Kanäle kontinuierlich analysieren, um die aktuelle Einstellung Ihrer Kunden zu Ihnen und Ihren Produkten zu überwachen.
- Weiterempfehlung: Sie können herausfinden, welche Themen in Ihrer Gemeinschaft am positivsten diskutiert werden und diese Informationen für Ihre Stakeholder-Programme nutzen.
Erstellung von Assets anhand von Ergebnissen der Stimmungsanalyse
In der Vergangenheit waren die Daten der Stimmungsanalyse für Unternehmen nicht allgemein zugänglich. Die Daten waren in Social-Media-Plattformen oder auf Webseiten gefangen. Nur wenige Mitarbeiter oder Berater konnten die Kommentare sehen und das auch nicht in großem Umfang. Heute können Sie Stimmungsanalysedaten nutzen, um mit GenKI Assets zu erstellen.
Hier einige Beispiele für Dinge, die Sie erstellen können:
- Produktentwicklung: Nutzen Sie GenKI, um Prototypen oder Feature-Listen zu erstellen, die auf positiven oder negativen Meinungen zu Ihren bestehenden Produkten basieren.
- Krisenmanagement: Wenn Sie schwerwiegende negative Rückmeldungen erhalten, können Sie die Daten nutzen, um Maßnahmen oder Aktionspläne für die Öffentlichkeitsarbeit (PR) zu erstellen.
- Mitarbeiterengagement: Nutzen Sie Stimmungsdaten aus Mitarbeiterumfragen, um interne Schulungsprogramme oder motivierende Inhalte zu erstellen.
Die Datenanalyse zeigt, was die Kunden tun, während die Stimmungsanalyse zeigt, was sie fühlen. Durch die Einbeziehung der Stimmungsanalyse können Unternehmen eine Marke schaffen, die sich abhebt.
Bieten, was Kunden wollen
Die meisten Verbraucher sind von den Möglichkeiten, die ihnen online präsentiert werden, einfach überwältigt. Ob sie einkaufen oder nur stöbern, sie haben unendlich viele Möglichkeiten. Aus diesem Grund sind Empfehlungsmaschinen zu einem wichtigen KI-Tool geworden. Durch die Bereitstellung individueller Vorschläge helfen sie den Kunden, die für ihre Bedürfnisse relevantesten Produkte und Dienstleistungen zu finden.
Empfehlungsmaschinen
Empfehlungsmaschinen oder Recommendation Engines ermöglichen es Marketingspezialisten, gezielte, hochwertige Vorschläge zu machen, die sich mit den Bedürfnissen der Kunden entwickeln. Wenn sich die Kunden verändern, passt die Engine ihre Vorschläge auf der Grundlage der neuesten Daten kontinuierlich an. Dieses Maß an Personalisierung trägt dazu bei, Engagement, Konversionen, Zufriedenheit und Loyalität über den gesamten Kundenlebenszyklus hinweg zu fördern.
Empfehlungsmaschinen verwenden Algorithmen zur Analyse von Kundendaten, um Kundenpräferenzen vorherzusagen. Sie berücksichtigen Dinge wie:
- Kaufhistorie: Empfehlungsmaschinen sehen sich an, was der Kunde zuvor gekauft hat, da dies auf künftiges Interesse hinweisen kann.
- Surfverlauf: Empfehlungen zeigen an, was der Kunde angesehen, aber nicht gekauft hat.
- Artikelattribute: Empfehlungsmaschinen berücksichtigen die aktuellen Präferenzen des Kunden. Sie untersuchen Dinge wie Marke, Preis und Kategorie.
- Bewertungen: Empfehlungsmaschinen berücksichtigen explizite Rückmeldungen, die der Kunde zu Artikeln abgegeben hat, und geben so Aufschluss über die Vorlieben und Abneigungen des Kunden.
- Demografische Daten: Empfehlungsmaschinen berücksichtigen Merkmale wie Alter, Standort und mehr.
Kundenempfehlungen können auf Produktseiten, in E-Mails, auf Homepages oder an jedem anderen Berührungspunkt entlang der Kundenreise erscheinen. Sie werden in der Regel als personalisierte Top-Empfehlungen für den jeweiligen Artikel angezeigt, den der Kunde in Betracht zieht.
Verbesserung der Customer Journey durch Empfehlungen
Empfehlungsmaschinen können mehrere Phasen der Customer Journey beeinflussen. Hier einige Beispiele dafür, wie Empfehlungsmaschinen Ihre Kunden beeinflussen können:
- Aufmerksamkeit: Empfehlungsmaschinen helfen dabei, dass der Kunde Produkte findet, die seinen Bedürfnissen entsprechen, von denen er aber noch nichts weiß. Auf diese Weise werden relevante Optionen in einem frühen Stadium der Reise präsentiert.
- Interesse: Empfehlungsmaschinen können Informationsmaterial, Bewertungen, Anleitungen und Vergleiche bereitstellen, um den Kunden bei der Bewertung ihrer Wahl zu helfen. Dies erhöht die Glaubwürdigkeit während der Recherchephase.
- Kauf: Empfehlungsmaschinen können Alternativen vorschlagen, die den Kriterien des Kunden entsprechen – basierend auf den angesehenen Artikeln – und den Kunden an Vorlieben erinnern, die er vielleicht vergessen hat.
- Bindung: Empfehlungsmaschinen können bestehende Kunden beeinflussen, indem sie neue Versionen, Produkte, die der Kunde lange nicht gekauft hat, und ergänzende Produkte empfehlen. Dies kann dazu beitragen, die Abwanderung zu verringern.
- Empfehlung: Empfehlungsmaschinen können Sonderangebote oder Treueprogramme präsentieren, die ausschließlich für Kunden gelten, die sich in der Empfehlungsphase befinden. Dies belohnt die Kunden für ihre Treue und ermutigt sie zu weiteren Empfehlungen.
Mit Daten der Empfehlungsmaschine noch bessere Inhalte schaffen
Die Empfehlung von Produkten und Dienstleistungen hilft Ihren Kunden, Dinge kennenzulernen, die ihnen bisher unbekannt waren. Hier einige Beispiele für die Verwendung von Empfehlungsdaten zur Erstellung von Assets mit GenKI:
- Personalisierte Inhalte: Nutzen Sie die Daten, um maßgeschneiderte Artikel, E-Mails oder Beiträge für soziale Medien zu erstellen.
- Kundensegmentierung: Nutzen Sie die Daten, um Kundenprofile zu erstellen, die Sie für gezielte Marketingkampagnen verwenden können.
- Inhaltsauswertung: Nutzen Sie die Daten, um Leselisten oder Bildungsangebote zu erstellen, die auf die Präferenzen der Kunden zugeschnitten sind.
Vorhersagen, was Kunden tun werden
Unternehmen haben heute Zugang zu mehr Kundendaten als je zuvor, von Webseiten-Klicks bis zu Aktivitäten in sozialen Medien. Obwohl diese Daten wertvoll sind, ist es schwierig, sie sinnvoll zu nutzen. Hier kommt die prädiktive Analyse ins Spiel. Sie analysiert große Mengen von Kundendaten, um Vorlieben, Verhalten und Bedürfnisse vorherzusagen.
Nutzung der prädiktiven Analyse
Die prädiktive Analyse macht Vorhersagen auf der Grundlage dessen, was Kunden in der Vergangenheit getan haben. Unternehmen können damit die Kundenreise analysieren und vorhersagen, was Kunden als Nächstes tun werden. So lässt sich zum Beispiel vorhersagen, dass Kunden, die ein Produkt kaufen, nachdem sie sich das Video zu diesem Produkt mehrmals angesehen haben, einen höheren Customer Lifetime Value (CLV) haben.
Der CLV bezieht sich auf den Betrag, den ein Kunde während seiner gesamten Geschäftsbeziehung mit einem Unternehmen ausgeben wird.
Nach der Analyse der Daten erstellen Tools zur prädiktiven Analyse Modelle, um zu bestimmen, was als Nächstes passieren wird. Dies ist für Ihr Unternehmen von großem Nutzen. Hier zum Beispiel einige Fragen, die Sie damit sehr wahrscheinlich beantworten können:
- Welche Arten von Inhalten sind für bestimmte Kundensegmente am interessantesten?
- Wie wahrscheinlich ist es, dass Kunden in den nächsten drei Monaten aufgrund ihres Engagements abwandern?
- Wie viel sollte angesichts des durchschnittlichen Konversionswerts für das Re-Targeting von Anzeigen für ein bestimmtes Zielgruppensegment ausgegeben werden?
Optimierung der Customer Journey
Bei der Analyse der Customer Journey ist es wichtig zu wissen, was Kunden als Nächstes tun könnten. Hier einige Beispiele dafür, wie dank prädiktiver Analysen die Customer Journey beeinflusst werden kann:
- Aufmerksamkeit: Mithilfe der prädiktiven Analytik können potenzielle Kunden auf der Grundlage demografischer und verhaltensbezogener Daten gefunden werden. Dies hilft Marketingspezialisten, ihre Aufmerksamkeitskampagnen effektiver zu gestalten.
- Überlegung: Die prädiktive Analyse auf Basis früherer Interaktionen und der Kaufhistorie kann dabei helfen, Inhalte zu personalisieren, um potenzielle Kunden anzusprechen.
- Kauf: Die prädiktive Analyse kann die Wahrscheinlichkeit vorhersagen, dass ein potenzieller Kunde einen Kauf tätigen wird, sodass sich Marketingexperten verstärkt auf Kunden konzentrieren können, die mit größerer Wahrscheinlichkeit kaufen werden.
- Bindung: Mithilfe der prädiktiven Analyse lassen sich Muster erkennen, die auf eine potenzielle Kundenabwanderung hindeuten, sodass die Mitarbeiter proaktive Maßnahmen ergreifen können, um diese Kunden zu halten.
- Weiterempfehlung: Durch die Analyse von Kundenzufriedenheits- und Engagement-Metriken kann die prädiktive Analyse potenzielle Markenbefürworter identifizieren und so das Marketing im Hinblick auf Mundpropaganda verbessern.
Mit prädiktiven Analysedaten Assets schaffen
Sie können GenKI einsetzen, um die Erkenntnisse aus der prädiktiven Analyse in Assets zu verwandeln, die die neuen Chancen und Herausforderungen nutzen. Hier einige Beispiele für Assets, die Sie mit GenKI erstellen können:
- Anzeigenkampagnen: Nutzen Sie prädiktive Analysedaten, um hochwertige Schlüsselwörter oder Kundensegmente zu entdecken. GenKI kann dann Anzeigenvarianten erstellen, die mit höherer Wahrscheinlichkeit zu einem Kauf führen.
- Verhinderung von Abwanderung: Sie können vorhersagen, welche Kunden wahrscheinlich abwandern werden, und GenKI nutzen, um auf die Kundenbindung ausgerichtete Inhalte wie Sonderangebote oder Schulungsmaterial zu erstellen.
- Simulationen: Prädiktive Analyse kann die Entwicklung potenzieller Geschäftsprobleme vorhersehen. GenKI kann Inhalte erstellen, die Sie auf diese Szenarien vorbereiten, indem sie Schulungsmodule oder Videos vorschlägt. Zum Beispiel könnte eine Einzelhandelskette mithilfe der prädiktiven Analyse einen möglichen zukünftigen Rückgang der Kundenzufriedenheit erkennen. GenKI könnte darauf reagieren, indem sie gezielte Schulungsmodule und -videos für die Mitarbeiter erstellt, die sich auf die Verbesserung der Fähigkeiten im Kundenservice konzentrieren, um dieses Problem gar nicht erst entstehen zu lassen.
Prädiktive Analysen sind für Unternehmen von großem Nutzen, da sie Kundenbedürfnisse vorhersehen und proaktiv bedienen können. Die Mitarbeiter müssen nicht mehr raten, wenn sie entscheiden sollen, welche Inhalte bereitgestellt werden sollen.
Bereitstellung von Informationen, die Kunden benötigen
Die Beantwortung von Kundenfragen in Echtzeit ist für Marken unabdingbar. Die Skalierung dieser persönlichen Unterstützung ohne KI-Tools wäre praktisch unmöglich. Hier kommen Chatbots und virtuelle Assistenten ins Spiel. Diese KI-gestützten Tools automatisieren Unterhaltungen, um Kunden jederzeit und überall die benötigten Informationen zu geben. Durch die Unterstützung in Echtzeit verbessern sie das Nutzererlebnis, sparen Geld und lösen Probleme schnell.
Sie hatten bereits Kontakt mit virtuellen Assistenten, wenn Sie Siri von Apple, Alexa von Amazon oder Google Assistant benutzt haben. Sie machen alltägliche Aufgaben wie das Stellen des Weckers oder die Abfrage des Wetters vergnüglich und einfach.
Einsatz von Chatbots und virtuellen Assistenten
Chatbots sind Software, die Fragen versteht und text- oder sprachbasierte Antworten gibt, die eine menschliche Unterhaltung imitieren. (Virtuelle Assistenten verfügen über fortgeschrittenere Funktionen wie Spracherkennung und Integration mit den Backend-Systemen Ihres Unternehmens.)
Chatbot-Funktionen können die gesamte Bandbreite abdecken. Sie können einfache Antworten aus der Konserve oder fortgeschrittene Antworten auf Basis von maschinellem Lernen für komplexere Interaktionen liefern. Sie können ganz einfach einen Chatbot auswählen, der Ihren Bedürfnissen entspricht.
Die Chat-Funktion sollte dem Kunden mitteilen, ob er es mit einem Chatbot oder einem Menschen zu tun hat. Es ist wichtig, dass das Unternehmen dies deutlich macht.
Selbstbedienung entlang der Kundenreise
Chatbots und virtuelle Assistenten verändern die Kundenreise, weil sie gesprächsbasierten Self-Service bieten. Hier einige Beispiele, wie sie entlang der Kundenreise eingesetzt werden können:
- Aufmerksamkeit: Chatbots und virtuelle Assistenten können auf Webseiten integriert werden, um die Marke vorzustellen und allgemeine Fragen für potenzielle Kunden zu beantworten, die sich nur umsehen.
- Interesse: Chatbots und virtuelle Assistenten können personalisierte Produktberatung und -empfehlungen anbieten, die bei der Bewertung helfen.
- Kauf: Chatbots und virtuelle Assistenten können Transaktionsdetails verarbeiten, Bestellungen verfolgen und den Rückgabeprozess erklären, um die Konversionsrate zu erhöhen.
- Bindung: Chatbots und virtuelle Assistenten können nach dem Kauf nachfassen, um Kundenfragen zu beantworten, weitere Produkte zu verkaufen und Beziehungen aufzubauen.
- Weiterempfehlung: Chatbots und virtuelle Assistenten können Kunden bitten, Empfehlungscodes an ihr Netzwerk weiterzugeben und sowohl dem Kunden als auch seinen Freunden besondere Rabatte oder Belohnungen anbieten.
Mit Chatbots Assets erstellen
Chatbots können durch die Erfassung und Analyse von Konversationsdaten Einblicke in Kundenbedürfnisse, -verhalten und -stimmungen geben. Sie können diese Daten nutzen, um mit GenKI Assets zu erstellen. Hier einige Beispiele:
- Fallstudien: Nutzen Sie die Daten, die Sie von Chatbots für den Kundensupport erhalten, um Erfolgsgeschichten zu identifizieren und mit GenKI Fallstudien zu erstellen.
- Beiträge für soziale Medien: Nutzen Sie die Daten aus Chatbot-Interaktionen, um Social-Media-Inhalte wie allgemeine Fragen oder Einblicke zu generieren.
- E-Mail-Kampagnen: Nutzen Sie KI, um personalisierte E-Mail-Inhalte auf der Grundlage der im Chat geäußerten Fragen und Meinungen zu erstellen.
Chatbots binden Besucher ein und unterstützen Kunden, ohne dass ein Mensch eingreifen muss. Sie sind wertvoll, weil sie in vielen Fällen Probleme reduzieren und die Kundenzufriedenheit während der gesamten Customer Journey erhöhen, indem sie rund um die Uhr Hilfe leisten. Seien Sie sich nur bewusst, dass sie nicht immer den gewünschten Effekt haben – prüfen Sie ihren Einsatz und dessen Ergebnisse regelmäßig.
Automatisierte Bereitstellung von Inhalten
Kunden erwarten, dass sie bei der Interaktion mit Marken relevante Informationen in Echtzeit erhalten. Die manuelle Verteilung von Inhalten an Zielgruppen würde jedoch unendlich viel Zeit und Mühe erfordern. An dieser Stelle werden KI-Plattformen für die Marketingautomatisierung unverzichtbar. Durch die Organisation der Inhaltsbereitstellung ermöglicht die Automatisierung den Marketingspezialisten, den Kunden zeitnahe, personalisierte Inhalte in großem Umfang bereitzustellen.
Laut dem Forschungs- und Beratungsunternehmen Gartner wird die Automatisierung von Kundennachrichten großen Unternehmen helfen, produktiver zu sein. Gartner prognostiziert, dass bis zum Jahr 2025 30 Prozent der ausgehenden Nachrichten von Großunternehmen von KI erstellt werden (www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2022-10-10-gartner-identifies-seven-technology-disruptions-that-will-impact-sales-through-2027).
KI-Marketing-Automatisierung
KI-Software für die Automatisierung des Marketings nutzt Regeln und Workflows zur Automatisierung von Marketingaufgaben. Automatisierungsplattformen können Inhalte zusammenstellen und verteilen, die auf jeden Kunden auf der Grundlage seines Verhaltens und seiner Vorlieben zugeschnitten sind. So entstehen gezielte Erlebnisse, die die Kundenbeziehung stärken.
Datengesteuerte Personalisierung
Moderne Automatisierungsplattformen können Kundendaten analysieren und in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln. Dazu gehen sie wie folgt vor:
- Kundenprofile: Es werden Daten aus verschiedenen Kanälen gesammelt, um einheitliche Kundenprofile zu erstellen.
- Segmentierung des Publikums: Die Segmentierung basiert auf Attributen wie Demografie, Verhalten und Vorlieben.
- Kartierung: Das Mapping der Customer Journey wird verwendet, um typische Wege der Nutzer zu verstehen.
- Regeln: Auslöserbasierte Regeln verteilen Inhalte an Kunden, wenn bestimmte Kriterien erfüllt sind.
Automatisierung der gesamten Customer Journey
Die automatisierte Bereitstellung von Inhalten rationalisiert wichtige Phasen der Reise. So lässt sie sich den verschiedenen Phasen zuordnen:
- Aufmerksamkeit: Automatisierte E-Mails senden neuen Interessenten maßgeschneiderte Einführungsinformationen, wenn sie sich anmelden.
- Interesse: Der verhaltensgesteuerte Inhalt empfiehlt relevante Ressourcen, die bei der Produktbewertung helfen.
- Kauf: Die Web-Personalisierung zeigt automatisch spezielle Angebote und Nachrichten für diejenigen, die zum Kauf bereit sind.
- Bindung: Bestehende Kunden erhalten automatische Cross-Sell-Angebote und Erinnerungen an die Wiederauffüllung der Bestände.
- Weiterempfehlung: Durch automatisierte Umfragen werden Kundenmeinungen gesammelt. Sie können diese Meinungen dann automatisch als Erfahrungsberichte weitergeben (mit Zustimmung der Kunden).
Mit Marketing-Automatisierung Assets erstellen und bereitstellen
Mit der Marketing-Automatisierung können Sie Ihren Kunden automatisch wertvolle Inhalte zum richtigen Zeitpunkt zukommen lassen, um das Engagement zu fördern. Hier einige Beispiele für Inhalte, die Sie erstellen und automatisch zum richtigen Zeitpunkt versenden können:
- Ausgelöste Benachrichtigungen: Senden Sie automatische Benachrichtigungen oder Erinnerungen, wenn ein Nutzer eine bestimmte Aktion durchführt, zum Beispiel einen Einkaufswagen abbricht.
- Personalisierte E-Mails: Verwenden Sie Abonnentendaten automatisch zur Segmentierung von Zielgruppen und zur Anpassung von E-Mail-Inhalten, Angeboten und Nachrichten.
- Automatisierte Arbeitsabläufe: Richten Sie eine Abfolge von E-Mails, Angeboten und Inhalten ein, die Nutzer durch Ihren Konversionstrichter führen.
Mit der Entwicklung von Automatisierungsfunktionen müssen Marketingspezialisten weniger Zeit für manuelle Tätigkeiten verschwenden und können mehr Zeit für Strategien aufwenden. So kann die Technologie die komplexe Orchestrierung nahtloser Kundenerlebnisse in großem Umfang bewältigen.