Anwendungsmöglichkeiten
Die nachfolgenden Anwendungsmöglichkeiten zeigen, wie künstliche Intelligenz den Marketingbereich unterstützen und optimieren können. Dabei werden sechs Anwendungsmöglichkeiten genauer betrachtet.
Next Best Offer
Mit Next Best Offer wird jedem Kunde das nächstbeste personalisierte Angebot unterbreitet. Damit können eintönige Angebote, die nicht vom Interesse eines Kunden sind, umgangen werden. Dem Unternehmen muss dafür bekannt sein, welches Produkt, über welchen Kanal und zu welchem Zeitpunkt der Kunde als nächstes kaufen möchte. Diese Angaben werden aus der Datenmenge der Kunden mit maschinellem Lernen künstlich generiert.
Cross- & Up-Sell-Optimierung
Beim Up-Selling werden den Kunden teurere Produkte aus der Produktgruppe ihres aktuellen Angebots empfohlen. Das Cross-Selling geht über die Produktsegmente hinaus und bietet einem Kunden einen Zusatznutzen für sein bestehendes Produkt.
Customer Lifetime Value
Der Customer Lifetime Value zeigt den Wert, den ein Kunde für ein Unternehmen in der gesamten Zeit generiert. Dabei ist vorallem die Vorhersage für die Zukunft und das entsprechende Umsatzpotenzial für ein Unternehmen wichtig. Der Analysezeitraum hat eine individuelle Länge und kann durch künstliche Intelligenz ausgewertet werden. Im folgenden Beispiel beträgt der Analysezeitraum 12 Monate.
Kundensegmentierung
Für die Kundensegmentierung können unterschiedliche Daten verwendet werden, wie zum Beispiel demografische oder geografische. Mit der Unterstützung von KI werden die Kunden aufgrund der Daten in Gruppen segmentiert und für sie gezielte Werbemassnahmen festgelegt. Ohne die Kundensegmentierung werden nur oberflächliche Marketingmassnahmen getroffen, die nicht genau auf die Kunden bezogen sind. Werden Kunden von den Werbemassnahmen eines Unternehmens genervt, kann dies dem Unternehmen schaden und zum Verlust des Kunden führen.
Churn Management
Mit dem Churn Management soll die Abwanderung von Kunden (Customer Churn) verhindert werden. Dies gelingt mit der Voraussage von abwanderungsgefährdeten Kunden durch KI-Technologien. Unternehmen die Kunden zwei Mal gewinnen müssen brauchen dafür viel Ressourcen, die mit dem Churn Management umgangen werden können.
Mit der Kundenanalyse wird ein Überblick über die Struktur und das Verhalten der Kunden durch KI ausgewertete Daten erstellt. Je nach Unternehmen sind die Faktoren für die Analyse unterschiedlich. Folgende Faktoren können von Relevanz sein: Alter, Geschlecht, Häufigkeit der Einkäufe und Wert der gekauften Waren.
Die Vorteile und Herausforderungen dieser Anwendungsmöglichkeiten werden in einem weiteren Beitrag der Anwendung behandelt.
Quellenverzeichnis
datasolut GmbH - Künstliche Intelligenz im CRM und Marketing: https://datasolut.com/kuenstliche-intelligenz-marketing/, zuletzt besucht 03.05.2024.
