Mit künstlicher Intelligenz Kundenwünschen auf der Spur
Immer mehr unternehmen setzen auf persönliche Beziehungen zu Kunden. Mit Hyperpersonalisierung sind eine verbesserte Kundenbindung und mehr Umsatz pro Kunde möglich. Eine Studie von FICO und Forrester zeigt allerdings, dass viele Unternehmen keine Strategie zur Umsetzung haben.
Mit einer personalisierten Ansprache wollen Unternehmen die Beziehung zu ihren Kunden lebendig halten und sie im besten Fall weiter ausbauen. Doch was genau ist damit gemeint? Es reicht heute nicht mehr aus, Kunden mit einer Rabattaktion anlässlich ihres Geburtstages anzuschreiben. Noch schlimmer ist es, wenn die personalisierte Ansprache schiefläuft. Wenn also beispielsweise alle Männer unter 30 Angebote für Gaming-Artikel erhalten und alle Frauen mit Informationen für Drogerieprodukte umworben werden, obwohl tatsächlich sich nur ein Teil von ihnen dafür interessiert. Bei solchen nur oberflächlich personalisierten, teilweise sogar diskriminierenden Angeboten besteht die Gefahr, dass die Aktion verpufft oder die Kunden sogar genervt sind und im schlimmsten Fall abwandern.
Hyperpersonalisierung kann ermitteln, welche Produkte und Services zur aktuellen Situation des Kunden wirklich passen.
Das Ziel von Personalisierung sollte dagegen sein, den Kunden einen echten Mehrwert zu bieten. Dazu wird die gesamte Customer Journey an die Vorlieben und Bedürfnisse der Kunden angepasst. Dabei geht es unter anderem um folgende Fragen: Möchte der Kunde am liebsten geduzt werden? Ist er am besten per Mail oder SMS zu erreichen? Der wichtigste Part jedoch: Welche Angebote für Produkte und Services passen wirklich zur aktuellen Situation des Kunden? Auf diese Fragen können Unternehmen mit Hilfe von Hyperpersonalisierung die richtigen Antworten finden.
Mit der richtigen IT-Infrastruktur ans Ziel kommen
Dass das hohe Potenzial von Hyperpersonalisierung bereits erkannt wird – und zwar nicht nur von großen Onlinehändlern – zeigt eine Studie, für die der Anbieter von Analytics-Software FICO zusammen mit dem Marktforschungsinstitut Forrester herausgab, bei der Entscheidungsträger im Kundensupport von Banken befragt wurden. Demnach gaben fast alle Befragten (92 %) an, dass Hyperpersonalisierung für sie wichtig sei. Fast zwei Drittel (64 %) der Befragten, die dieses kundenzentrierte Konzept bereits umsetzen, verzeichneten eine verbesserte Kundenbindung und mehr als die Hälfte (56 %) berichtete von einem Anstieg der Umsätze. Das Problem: Insgesamt hatten nur 29 % bereits eine Strategie entwickelt, wie sie Hyperpersonalisierung für ihre Kunden durchführen wollen.
Voraussetzung für erfolgreiche Hyperpersonalisierung sind Daten. Viele Unternehmen haben diese Daten, stehen aber oftmals vor einem ganzen Datenmeer und wissen nicht, wie sie dieses nutzen können. Denn der Datenschatz ist oftmals auf mehrere Abteilungen verteilt. Um optimal genutzt zu werden, müssen die Daten aber abteilungsübergreifend abrufbar sein. Zudem sind viele Informationen in verschiedenen Anwendungen gespeichert oder liegen nur in unstrukturierten Datensätzen in internen oder externen Quellen.
In solchen Fällen kann eine moderne Cloud-Lösung helfen: Sie ermöglicht eine effiziente und flexibel skalierbare Erfassung, Integration und Speicherung von Daten. Mithilfe einer unternehmensweiten Entscheidungsplattform können Informationen, Modelle und Datenprodukte allen Nutzern zur Verfügung gestellt und ausgetauscht werden. So sind alle Daten an einem zentralen Ort, statt in Silos verstreut.
Präskriptive Analytik statt Bauchgefühl
Sind die Daten auf diese Weise zentralisiert und kategorisiert, können unter anderem Teams im Vertrieb sie nutzen, um wertvolle Erkenntnisse für ihre Arbeit zu gewinnen. Nahezu alle Touchpoints der gesamten bisherigen Customer Journey bieten hier spezifische Informationen über die jeweiligen Kunden und ihre Bedürfnisse. Was im Tante-Emma-Laden um die Ecke früher das Verkaufspersonal für seine Kundschaft noch im Kopf hatte, ist bei mehreren hunderttausend Kunden für den menschlichen Verstand nicht mehr leistbar. Künstliche Intelligenz und Machine Learning können dagegen riesige Datenmengen in Echtzeit analysieren. Die Algorithmen stellen Muster im Kundenverhalten fest und können beispielsweise herausfinden, für welche Produkte sich ein Kunde als Nächstes interessieren könnte.
Hyperpersonalisierung kann zu einer besseren Marketingstrategie beitragen und zahlt außerdem auf andere Ziele ein.
Moderne Methoden wie präskriptive Analytik gehen noch einen Schritt weiter. Statt nur Ereignisse in der Vergangenheit zu beschreiben (= deskriptive Analytik), den Ursachen von Ereignissen auf den Grund zu gehen (= diagnostische Analytik) oder Ereignisse in der Zukunft vorherzusagen (= prädiktive Analytik) setzt präskriptive Analytik Entscheidungsmodellierung und mathematische Optimierung ein. Dadurch lässt sich in kürzester Zeit zuverlässig herausfinden, wie sich Millionen von Aktionen unter verschiedensten angenommenen und veränderlichen Rahmenbedingungen auswirken – und was auf dieser Grundlage das optimale Angebot für jeden Kunden ist.
Diese weiterführende Form der Hyperpersonalisierung kann nicht nur zu einer besseren Marketingstrategie beitragen, sondern zahlt auch auf andere Ziele ein, beispielsweise im Forderungsmanagement von Unternehmen. So können prädiktive Analytiklösungen verschiedene Szenarien durchspielen und ermitteln, wie Kunden auf Zahlungserinnerungen reagieren, auf welchen Kommunikationskanälen sie besonders responsiv sind und wie wahrscheinlich Verzögerungen oder Zahlungsausfälle sind. So gab auch mehr als ein Drittel der Befragten (42 %) in der oben genannten Studie an, dass Simulation und das Testen von Strategien zur Hyperpersonalisierung von Kundendaten für sie derzeit zu den wichtigsten Prioritäten gehören.
Fazit
Gerade in der digitalisierten Welt wünschen sich Kunden, mit ihren Bedürfnissen wahrgenommen zu werden. Daten und Technologien wie KI oder Entscheidungsplattformen können Unternehmen dabei helfen, zu verstehen und nachzuvollziehen, was ihre Kunden umtreibt, auf welche Angebote sie positiv reagieren und was sie von einer idealen Interaktion erwarten. Sie unterstützen sie auch dabei, zielgerichtete Strategien zu entwickeln, die nicht nur vorausschauend, sondern auch präventiv verwendbar sind. Eine hyperpersonalisierte Kundenansprache auf Basis fundierter Daten kann so auf automatisierte Art und Weise und mit hoher Präzision gesteuert werden.
