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KI im Marketing und Vertrieb: einfacher kundenzentriert kommunizieren mit Künstlicher Intelligenz
Ob der Chatbot ChatGPT, OpenAI, Dall-E oder Midjourney – kein Thema wird in dieser Zeit so heiß diskutiert wie Künstliche Intelligenz (kurz: KI). Doch KI kann uns die Arbeit deutlich leichter machen. Besonders in Marketing und Vertrieb. In diesem Artikel möchten wir dir Anwendungsfälle vorstellen, wie du mit KI Marketing und Vertrieb in deinem Unternehmen stärker auf deine Kundinnen und Kunden ausrichten kannst.
Was hat Künstliche Intelligenz (KI) mit Kundenzentrierung zu tun?
Damit du dein Marketing kundenzentriert ausrichten kannst, benötigst du Daten. Daten über das Einkaufsverhalten deiner Kundinnen und Kunden, über ihre Customer Journey, ihre Vorlieben und die Touchpoints mit deiner Marke und deinem Unternehmen. KI-Anwendungen helfen, diese Daten strukturiert zu nutzen (siehe auch Data-Driven-Marketing). Sie stellen dir die benötigten Informationen zur Verfügung. Als Resultat kannst du das Kundenverständnis und damit auch die Erfahrung verbessern, die deine Kundinnen und Kunden mit deiner Marke machen. Zum Beispiel kannst du ihnen Produkte empfehlen, die zu ihren Wünschen passen (Next best offer). Oder sie über personalisierte Inhalte ansprechen mit passenden Customer Journeys. Außerdem kannst du Prozesse im Marketing und Vertrieb automatisieren oder Produkte und Services auf Basis von Daten entwickeln. Die Ausrichtung auf den Kunden ermöglicht Unternehmen dabei eine Umsatzsteigerung bei gleichzeitiger Kostensenkung.
Künstliche Intelligenz (KI) entlang der Customer Journey – Vorgehen
Anwendungsfälle, bei denen du (KI-gestützt) Wissen über deine Kundinnen und Kunden generieren kannst, befinden sich entlang der gesamten Customer Journey. Bevor du jedoch mit KI-Anwendungen startest, gibt es einige Hausaufgaben, die du zuvor erledigt haben solltest. Denn: KI ist kein Wunderwerk, sondern steht und fällt mit den erhobenen Daten. Der erste Schritt ist daher: „Was ist die Fragestellung, zu der ich Wissen generieren möchte, um mein gesetztes Ziel zu erreichen?“ Basierend auf dieser Fragestellung leitest du ab, welche Daten und in welcher Qualität du die Daten benötigst, damit du die Frage beantworten kannst. Den entsprechenden Fahrplan zur Generierung der Daten kannst du mit einer Datenstrategie erarbeiten.
Wie genau kann Künstliche Intelligenz (KI) dich und dein Unternehmen unterstützen, besser kundenzentriert zu kommunizieren?
Im Folgenden wollen wir dir anhand von konkreten Anwendungsbeispielen vorstellen, was Künstliche Intelligenz in Marketing und Vertrieb kann. Bitte beachte, dass dies nur eine kleine Auswahl ist. Die Anwendungsfelder sind noch viel größer und werden in Zukunft noch weiter wachsen.
Gezielt die Kundinnen und Kunden ansprechen, bei denen ein Kauf wahrscheinlich erscheint (Vorhersage und Lookalike Audiences)
Stellen wir uns vor, wir betreiben eine App, deren Nutzung im ersten Monat kostenfrei ist und danach über ein kostenpflichtiges Abo verfügbar ist. Unser Ziel ist es, die Conversion Rate von Abo-Abschlüssen zu erhöhen. Das schaffen wir zum Beispiel, indem wir die richtigen Kunden zum richtigen Zeitpunkt über den richtigen Kanal ansprechen. Die Fragestellung könnte hier lauten: Welcher Kunde zeigt genug Potenzial und ist für die Upselling-Kampagne (Verkauf des höherwertigen Produkts) geeignet? Wie und wo sollen wir diesen Kunden ansprechen? Die Antworten kann Künstliche Intelligenz (KI) liefern, mit einem Modell zur Vorhersage der Abschluss-Wahrscheinlichkeiten. Hierfür benötigen wir die Daten von Userinnen und Usern, die das kostenpflichtige Abo bereits nutzen, z. B. biometrische Daten, Nutzungsdaten etc. Aus diesen Daten erstellen wir ein Modell, mit dem sich das Verhalten neuer Nutzerinnen und Nutzer einschätzen lässt. Das Marketing kann dann gezielt die Personen ansprechen, die den bereits bestehenden NutzerInnen ähneln (Lookalike Audiences) und damit eine hohe Wahrscheinlichkeit aufweisen, das Abo abzuschließen.
Den Erfolg von Kampagnen vorhersagen (Attributions-vorhersage)
Was wäre, wenn wir nun schon in der Bewerbung der App direkt die Zielgruppe ansprechen möchten, die höchstwahrscheinlich ein Abo für die App abschließen wird? Sogenannte Attributionsmodelle berechnen, welchen Anteil ein Touchpoint an einer Conversion hat. Daten über bereits durchgeführte Kampagnen und Kanäle liefern die Information, welche Aktionen und Kanäle zu Aboabschlüssen geführt haben und wo sich die Abonnentinnen und Abonnenten zuvor informiert haben. Die auf dieser Basis erstellten Modelle kannst du für Vorhersagen über erfolgreiche Kampagnen nutzen. So kannst du dein Marketingbudget auf zielführende Kanäle (und deren Kombination!) und Kampagnen aufteilen und die Conversion Rate und den Return on Invest (ROI) steigern.
Kundenabwanderung gezielt senken (Churn Prevention)
Nun konnten wir durch die Optimierung der Kampagnen und die zielgerichtete Ansprache der Zielgruppe mehr Abos abschließen und Budget zielgerichtet einsetzen. Damit ist die Customer Journey jedoch noch nicht zu Ende. Was kann man tun, um die Bindung der Kundinnen und Kunden zu erhöhen und das Abwanderungsrisiko zu minimieren? Kündigungen frühzeitig zu erkennen, ist insbesondere für vertrags- und abonnementbasierte Geschäftsmodelle von hoher Bedeutung. Die Neukundenakquise ist in der Regel sehr teuer und somit sind diese Geschäftsmodelle häufig nur dann profitabel, wenn der Customer Lifetime Value hoch ist. Die Vorhersage von Kundenabwanderung ist daher ein weiterer interessanter Anwendungsfall für KI im Marketing. Auch hier versuchen wir wieder, durch die Analyse von vergangenen Verhaltensweisen und die entsprechenden Daten ein Modell abzuleiten und Kündigungswahrscheinlichkeiten für aktive Nutzerinnen und Nutzer vorherzusagen. KundInnen mit einer hohen Kündigungswahrscheinlichkeit können wir zum Beispiel mit einem attraktiven Angebot ansprechen und erneut binden.
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Budgetoptimierung durch zielgerichteten und effizienten Einsatz.
Unser Fazit
KI im Marketing und Vertrieb ist ein nützliches Tool und kann Unternehmen dabei helfen, neue Potenziale aufzudecken und Aktionen besser bzw. zielgerichteter umzusetzen.
Vergessen werden dürfen dabei jedoch nicht die Voraussetzungen und Doings, die für eine gute Datengrundlage nötig sind und (vorher) erfüllt werden sollten.
Wir unterstützen dich gerne bei der Generierung deiner Daten und der Anwendung von Künstlicher Intelligenz.
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