Thought Leadership
In der Welt der Kundenpersonalisierung hat die künstliche Intelligenz (KI) einen revolutionären Wandel eingeleitet, weg von der traditionellen Volkszählungsmethode hin zu einem tieferen Verständnis individueller Präferenzen und Verhaltensweisen.
Unternehmen setzen vermehrt auf KI-Techniken wie maschinelles Lernen, um Kundenverhalten, Stimmungen, demografische Daten und Kaufhistorien zu analysieren und dadurch personalisierte Erlebnisse zu schaffen. Diese Entwicklung zeigt bereits jetzt messbare Ergebnisse, wobei laut NewVantage Partners 92 % der Unternehmen, die in KI investieren, messbare Erfolge verzeichnen – im Vergleich zu 48 % vor fünf Jahren
Personalisierung der Inhalte
Traditionelle Marketing-Personalisierung basiert auf einer Persona-basierten Segmentierung, die NutzerInnen anhand allgemeiner demografischer Merkmale wie Alter, Einkommen und Beruf in Gruppen einteilt. Diese Daten sind jedoch oberflächlich und berücksichtigen nicht die individuellen Leidenschaften und Lebensstile.
KI-Algorithmen analysieren detaillierte und umfangreiche Daten, darunter demografische Informationen, Seitenaufrufe und Downloads. Diese Daten ermöglichen es Unternehmen, Muster zu erkennen und Inhaltsstrategien präziser auf einzelne KundInnen zuzuschneiden. Ein herausragendes Beispiel ist Spotify, das maschinelles Lernen nutzt, um personalisierte Musikinhalte basierend auf der individuellen Streaming-Historie zu liefern. Besonders in Branchen wie Medien und Unterhaltung, in denen Inhalte das Hauptprodukt sind, spielt die personalisierte Content-Strategie eine entscheidende Rolle.
Empfehlungen für Produkte
Unternehmen nutzen die Online-Suchhistorie, um Produktkategorien für Kunden mit ähnlichem Suchverhalten zu verstehen, stoßen jedoch oft an Grenzen bei der Empfehlung neuer Produkte.
Künstliche Intelligenz verwendet nicht nur Kundendaten, sondern erfordert auch genauere Produktmodelle. Durch detaillierte Produktinformationen, einschließlich Bedienungsanleitungen und einzigartiger Merkmale, kann KI personalisierte Produktvorschläge erstellen, die die individuellen Bedürfnisse der Kunden besser ansprechen. E-Commerce-Unternehmen setzen künstliche Intelligenz ein, um Produkte mithilfe neuronaler Netze basierend auf Bildern und Texten zu analysieren, was zu genaueren und persönlicheren Produktempfehlungen führt.
Dynamische Preisgestaltung
Traditionelle Regel-basierte Preisgestaltungssysteme stützen sich auf langsame Informationen und historische Daten, was zu reaktiven Preisentscheidungen führt.
KI-gestützte Systeme passen Preise in Echtzeit an, indem sie eine Vielzahl von Datenquellen berücksichtigen, von Wetterbedingungen bis hin zur persönlichen Historie des Kunden. Besonders in volatilen Branchen wie dem Transportwesen spielt die KI-gesteuerte dynamische Preisgestaltung eine entscheidende Rolle.
Verhaltensbasierte Personalisierung durch KI
Die Kaufhistorie allein bietet begrenzte Einblicke in das Kundenverhalten. Künstliche Intelligenz ermöglicht Echtzeitdatenerfassung über digitale Telemetrie, Website-Navigation und Stimmungsanalyse, was eine prädiktive Analyse des Kundenverhaltens ermöglicht.
Branchen, die mit Online-Nutzer interagieren, profitieren von der verhaltensbasierten Personalisierung, sei es im Kundensupport von Mobilfunkanbieter oder in der Finanzdienstleistungsbranche, die individuelle Bedürfnisse besser verstehen möchte.
Insgesamt hat die Einführung von KI-basierten Personalisierungstechnologien das Potenzial, das Kundenerlebnis zu revolutionieren und Unternehmen näher an ihre Kunden zu bringen als je zuvor. Es ist zu erwarten, dass diese Entwicklung weiterhin bahnbrechende Fortschritte in der Art und Weise mit sich bringt, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren und wie KundInnen ihre Produkte und Dienstleistungen erleben.
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