Der Einsatz von Daten zur erfolgreichen Steuerung von Marketingstrategien ist kein neues Konzept. Allerdings wurden Kundendaten noch bis vor kurzem in ihrem Wert unterschätzt und folglich zu selten von Markenunternehmen weltweit genutzt.

Dank moderner Technologien wie Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) können Handelsmarken Kundendaten verwenden, um ihr Geschäftsmodell zu revolutionieren und somit ihren Gewinn, die Bindung von Kunden sowie deren Zufriedenheit zu steigern.

Ein datengestütztes Kundenmarketing gibt Einzelhändlern die Möglichkeit, ein spezifisches Kundenverhalten zu bewirken. Auf dieser Basis können sie dann bestimmte finanzielle Ziele wie höhere Verkaufs- oder Kundenzahlen erreichen und dauerhafte Beziehungen zu ihrem Kundenstamm aufbauen.
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Eine bedarfsgerechte Eins-zu-eins-Beziehung zu Kunden herzustellen, ist oft kaum möglich – an diesem Punkt kommen dann KI und ML ins Spiel. Mittels entsprechender Tools können zahlreiche Aspekte im Kundenbindungszyklus automatisiert und einzigartige, personalisierte Erfahrungen geschaffen werden. Die Bedürfnisse der Zielkundschaft zu verstehen, ist eine wesentliche Voraussetzung für jede erfolgreiche Marketingstrategie. Dank KI und ML erhalten Markenunternehmen Einblicke in das Kundenverhalten und können berechnen, welche Aspekte bzw. Produkte voraussichtlich das Kundeninteresse wecken werden. Mit dieser fortschrittlichen Technologie werden bisherige Kaufmuster untersucht, um zukünftige Handlungen zu prognostizieren. Unternehmen können sich einen vollständigen Überblick über ihren Kundenstamm anzeigen lassen und potentielle Risiken, die sich nachteilig auf die Customer Journey auswirken könnten, leicht ermitteln.

Die 4 wesentlichen Verwendungszwecke von KI und ML bei der Kundenbindung

Im Rahmen des kostenlosen E-Books „Dauerhafte Kundenbindung durch datengestütztes Marketing“ (PDF) werden die vier wesentlichen Verwendungszwecke für KI und ML im Marketingbereich Kundenbindung näher betrachtet:

  • Personalisierung,
  • Chatbots,
  • Gamification und
  • Betrugsprävention.

Außerdem werden Beispiele aus der Praxis für diese Möglichkeiten der Verbesserung von Kundenbindungsprogrammen aufgezeigt. Durch die Einführung von KI und ML in Kundenbindungsprogrammen können Marken u. a. Segmentierungsfunktionen nutzen und stark personalisierte Eins-zu-eins Marketingerfahrungen erzeugen, dank derer der Aufbau einer bedarfsgerechten Kundenbindung erleichtert wird. Zudem lässt sich durch die Anwendung solcher Tools ein kostspieliger Programmmissbrauch verhindern.

Dieser Artikel ist ein Auszug aus dem kostenlosen E-Book „Dauerhafte Kundenbindung durch datengestütztes Marketing“, in dem Sie Näheres über die vier Verwendungszwecke und erfolgreiche Beispiele aus der Praxis erfahren.