3 Digitalisierungstrends in der Kundenbindung, die Sie nicht verpassen sollten

Am Ende geht es im Marketing und Vertrieb immer um eines: Eine Customer Journey zu gestalten, die Kunden zu loyalen Käufern macht.

Aber wie helfen ihnen Robotic Process Automation, Predictive Modelling und Künstliche Intelligenz dabei?

In diesem Artikel erklären wir Ihnen, was sich konkret hinter diesen Begriffen verbirgt und wie Sie diese IT-Trends im Bereich der Kundenbindung für sich nutzen können.

Im Oktober diskutierten wir auf dem DEFACTO Loyalty Day über Herausforderungen und Trends in der Kundenbindung. Unternehmen wie Esprit, Lush und McDonalds ließen Marketing- und CX-Verantwortliche verschiedener Unternehmen einen Blick hinter die Kulissen ihrer Loyalty Programme werfen. Martin Brudek, Director Marketing Technology Management bei DEFACTO, zeigte die Trends auf, die Unternehmen in den nächsten Jahren auf dem Schirm haben sollten.

Der nächste Loyalty Day findet am 27.04.2023 live in Berlin statt.

Die 3 großen IT-Trends in der Kundenbindung

1. RPA

Robotic Process Automation, kurz RPA, ist heutzutage ein heißes Thema in der Geschäftswelt. Und das aus gutem Grund – die Technologie hat das Potenzial, die Effizienz und Genauigkeit bei einer Vielzahl von Aufgaben drastisch zu verbessern. Aber was genau steckt dahinter und wie kann RPA genutzt werden, um gezielte, personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen?

Robotic Process Automation ermöglicht es Unternehmen, sich wiederholende, manuelle Aufgaben zu automatisieren, wodurch die Mitarbeiter mehr Zeit für wichtigere Aufgaben haben.

Beispiele sind Zeitfresser wie …

• das manuelle Monitoring von Social Media Posts,
• das Überprüfen der Gültigkeit wichtiger Links oder
• das Erstellen von Übersichten von Transaktions-, Produkt- und Kundendaten aus verschiedenen Systemen.

All diese Aufgaben können automatisiert werden, ohne dass bestehende IT Infrastruktur verändert oder neue technische Schnittstellen geschaffen werden müssen (RPA verbindet Applikationen über ihr User Interface). Das ermöglicht einen kostengünstigen Start.

2. Predictive Modeling

​​Predictive Modeling kann im wahrsten Sinne des Wortes ein Lebensretter sein.

In der heutigen Marktlandschaft stehen Unternehmen unter dem Druck, ihre Kunden nicht nur besser zu verstehen, sondern auch ihre Bedürfnisse und Wünsche zu antizipieren.

Predictive Modeling kann Unternehmen dabei helfen, genau das zu tun.

Predictive Modeling ist die systematische Nutzung von Daten und künstlicher Intelligenz, um bessere Prognosen über das zukünftige Verhalten von Kunden zu ermöglichen und kann auch vorausschauend zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen eingesetzt werden.

Es kann Unternehmen dabei helfen, abwanderungsgefährdete Kunden zu identifizieren und präventive Maßnahmen zu ergreifen, um sie an sich zu binden, z. B. maßgeschneiderte Kundenansprache zum genau richtigen Zeitpunkt.

Predictive Modeling kann Unternehmen außerdem dabei unterstützen, ihre Marketingkosten zu senken, indem sie nur die Kunden ansprechen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit positiv auf eine bestimmte Marketingkampagne reagieren werden. In Zeiten der Ungewissheit und knapper Budgets kann Predictive Modeling Unternehmen helfen, Risiken zu minimieren und Marktchancen zu erhöhen.

Wenn Sie also keine prädiktive Modellierung verwenden, sollten Sie es tun!

3. Künstliche Intelligenz

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) kann dabei helfen, Umsätze zu steigern und so den Erfolg eines Unternehmens anzukurbeln. Aus diesem Grund wird KI auch für kleine und mittelständische Unternehmen immer wichtiger, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Welche konkreten Wettbewerbsvorteile ergeben sich aus digitalen Technologien wie künstliche Intelligenz und wo werden aktuell noch Potenziale verschenkt?

Drei konkrete Kl-Anwendungsbeispiele:

1. Personalisierte Produktempfehlung: 

Einsatz von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ermöglicht eine individuelle Zuschneidung eines Angebots auf Einzelpersonen. Kunden werden dabei entsprechend ihrer Affinitäten und ihres Einkaufsverhaltens durch eine Recommendation Engine zielgerichtet und personalisiert angesprochen.

Durch Personalisierung ist nicht nur ein qualitativ hochwertigerer Dialog mit Kunden möglich, sondern auch eine effektivere Bedienung von Kundenbedürfnisse sowie eine Erhöhung der Kundenzufriedenheit.

2. Kundenfeedback Analyse: 

Immer wieder Kundenfeedback in Form von Umfragen einzuholen, macht aus vielerlei Hinsicht Sinn. Der Vorteil von offenen formulierten Fragen: Die Befragten können ihre eigenen Meinungen, Interessen und Feedbacks frei und uneingeschränkt äußern.

Die Auswertung dieser Antworten allerdings ist komplex.

Mithilfe von KI können unstrukturierte Kundenmeinungen aus einer Umfrage mit Hilfe eines Text Mining Programms kategorisiert, mit den CRM-Daten für darauf aufbauende Marketingaktivitäten verknüpft und in eine Reporting–Umgebung integriert werden.

Aus den Informationen gewonnene Erkenntnisse können außerdem für zukünftige Aktivierungsmaßnahmen genutzt werden.

3. Erfolgsprognose bei Produkteinführungen: 

Besonders bei der Einführung neuer Produkte ist es schwierig, eine Erfolgsprognose anzustellen. Doch auch hier kann Künstliche Intelligenz mittlerweile wahre Wunder wirken.

Anhand von Fotos ist es für KI-Lösungen möglich zu prognostizieren, ob ein neues Produkt erfolgreich sein wird oder nicht.

Auf diese Art und Weise kann ein optimaler Lagerbestand ermittelt und unnötige Preisreduzierung wegen Abverkauf vermieden werden.

Digitalisierungstrends wie RPA, Predictive Modeling und KI bieten also einige Vorteile, wenn es darum geht, die Kundenbindung zu steigern.

Dabei hebt der Einsatz von RPA, Predictive Modelling und Künstlicher Intelligenz nicht nur die Effizienz, sondern erlaubt auch eine immer bessere Interaktion mit relevanten Zielgruppen. Hierdurch können persönliche Kundenerlebnisse geschaffen werden, die sich wiederum positiv auf die Kundenbindung auswirken. Eine systematische Nutzung von Daten und KI ermöglicht außerdem nicht nur ein besseres Kundenverständnis, sondern kann zukunftsgerichtet auch in der Entwicklung neuer Produkte und Services eingesetzt werden.

Autor – Kommen Sie bei Fragen gerne auf mich zu!

Martin Brudek
Director Marketing Technology Management, Marketing Technology Consulting

DEFACTO GmbH

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