Die notwendigen Daten haben die Unternehmen. Mit KI werden sie besser nutzbar. Bild: Haufe Online Redaktion

Im Marketing dreht sich derzeit alles um das Thema Personalisierung. Segmentiert wird meist nach Geschlecht und geografischen Merkmalen – doch der Streuverlust ist hoch. Automatisierung mithilfe Künstlicher Intelligenz kann die Effizienz der Kampagnen steigern. Wie das geht, erklärt Emarsys.

Möglichst individuell soll sie sein und echte Mehrwerte bieten – die Kundenansprache. Die dazu notwendigen Daten sind in den Unternehmen meist vorhanden, die notwendigen Ressourcen hingegen nicht. Abhilfe schaffen kann der Einsatz Künstlicher Intelligenz, sie macht die Datennutzung erheblich effizienter.

Üblich ist die Segmentierung der Kunden nach Geschlecht oder geografischen Regionen und eine daraus resultierende Automatisierung. Das Problem dabei: Möglich sind auf Basis dieses Vorgehens Empfehlungen und Kaufvorschläge auf Grundlage eines Clusters. Die Streuverluste bleiben jedoch hoch. Zudem erhalten Kunden immer wieder Angebote für Produkte, die sie bereits gekauft haben.

Die Daten für den Einsatz von KI sind meist vorhanden

Der Marketing-Dienstleister Emarsys sagt: Da ist mehr drin. Schließlich lägen die notwendigen Daten für eine echte, personalisierte Kundenansprache in den meisten Unternehmen bereits vor. Die Herausforderung liege lediglich in der Nutzbarmachung dieser komplexen Datenbasis. Helfen könne dabei der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI). Sie kann automatisierte Kampagnen effizienter und intelligenter machen und eine wahre "One-to-one-Kommunikation“ ermöglichen. Davon profitieren Unternehmen und Kunden gleichermaßen: Die Einen verringern ihre Streuverluste, die Anderen erhalten bessere Angebote zum richtigen Zeitpunkt.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz ermöglicht es Marketern, sich auf die entscheidenden Punkte einer Kampagne zu konzentrieren und den richtigen Content zu liefern. Sie entscheidet über Zeitpunkt, Kanal und Inhalt der Ansprache sowie über die Art des Incentives. Dazu analysiert sie individuelle Kundendaten oder Kaufhistorien, erkennt Muster und trifft daraufhin Entscheidungen auf Basis zuvor definierter strategischer Vorgaben und Zielsetzungen.

Bessere Kundenansprache bei kleinerem Budgeteinsatz

Dieses Vorgehen verbessert die Kundenansprache und optimiert den Einsatz von Kampagnenbudgets. Aus Mangel an Transparenz wurde bisher bei Incentives meist eine "Alles-oder-nichts-Entscheidung“ getroffen. Es wurden also zum Beispiel Vouchers vergeben, die das Unternehmen eigentlich hätte einsparen können, während Kunden absprangen, die mit einem Gutschein zum Kauf hätten bewegt werden können. Eine KI-basierte Incentive-Recommendation-Engine kann heute für jeden einzelnen Kunden berechnen, wie wahrscheinlich es ist, dass er in den nächsten Stunden oder Tagen einen Kauf tätigen möchte. Auf dieser Grundlage entscheidet der Algorithmus, ob und welches Incentive notwendig ist. So kann KI dabei helfen, verlorene Kunden zu reaktivieren, indem sie lange inaktiven Kontakten ein höheres Incentive bietet. Eine geringere Marge werden Unternhemen zugunsten einer Reaktivierung gerne in Kauf nehmen.

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Schlagworte zum Thema:  CRM, Marketing Automation, Analytics, Künstliche Intelligenz (KI), Kundenbindung

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