Marketing und Kundenansprache

Wie KI-Trends die Evolution der Customer Experience prägen

8. Dezember 2021, 7:25 Uhr | Autor: Oliver Bohl / Redaktion: Diana Künstler | Kommentar(e)

Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Dynamische, personalisierte Kundeninteraktionen sind gefragt

Kundenwünsche vorhersagen mittels Predictive Analysis
Wachsende Trends definieren sich – genau wie frühe Trends – über eher geringe Berichterstattung im letzten Jahr, allerdings bei steigendem Wachstum der Wahrnehmung und Nutzung. Zu einem solchen Trend zählt das prädiktive Marketing. Damit wurde jede und jeder schon einmal konfrontiert – sei es beim Onlineshopping oder auch beim Streaming von Musik, Filmen oder Serien: „Wenn du das magst, wirst du auch jenes mögen". Angetrieben von Social-Media-Plattformen und programmatischen Werbemaschinen, stützen sich Botschaften und Inhalte auf das Verhalten von Konsumentinnen und Konsumenten in der Vergangenheit, um eine Strategie für die Gegenwart zu entwickeln. Die besten Strategien sind jedoch diejenigen, die Wege zu neuen Möglichkeiten bahnen, anstatt alte Verhaltensweisen zu spiegeln.

KI-Technologien wie ML Ops, Natural Language Processing und Computer Vision helfen dabei, in eine solche Zukunft vorzustoßen. Es zeichnet sich ein wachsender Trend zu neuen Prognosemodellen ab, die – wie bei den eingangs genannten Beispielen von PepsiCo und Spoonshot – das vorherige Kundenverhalten extrapolieren und in der Lage sind, dieses durch Marketingmedien und -botschaften zu verändern. Je mehr KI die Kontrolle übernimmt, desto genauer wird die Marketingstrategie.

Allerdings haben Marketing und E-Commerce hier noch einen weiten Weg vor sich. Trotz Änderungen an den Datenschutz- und Cookie-Richtlinien der Plattformen verfolgen noch zu viele Marken ihre (potenziellen) NutzerInnen mit Produkten und Dienstleistungen, die diese bereits gekauft oder an denen sie kein Interesse haben. Nur wer seine Algorithmen in puncto Kundenempfehlungssysteme personalisiert einsetzt, wird gewinnen. So nutzt die französische Kosmetikkette Sephora KI- und ML-Algorithmen, um Kundenprofile zu erstellen und die Kaufhistorie sowie Daten zu Vorlieben der Kunden zu sortieren. Durch Natural Language Processing, Computer Vision und Machine Learning Operations lassen sich Trends und Produkte vorhersagen, die die Kunden zu diesem Zeitpunkt wirklich benötigen, und diese in einem Abschnitt „nur für Sie empfohlen“ auf der Startseite präsentieren.

Emotionen heraushören: Sentimentanalyse
Sentimentanalyse gilt als boomender Trend, Analysten prognostizieren diesem Teilbereich des Text Minings ein enormer Anstieg der Umsätze. Jahrzehntelang waren Fokusgruppen in der Marktforschung das Mittel der Wahl, um herauszufinden, was NutzerInnen empfinden. Indem die KI mit menschlichen Texten trainiert wird, kann sie heutzutage mithilfe von Emotion AI-, Natural Language Processing- und Computer Vision-Technologien Nuancen in den Emotionen von Verbraucherinnen und Verbrauchern erkennen und so helfen, den heiligen Gral zu erreichen – Emotionen in großem Maßstab zu verstehen. So geschehen bei Barcleys. Nach der Veröffentlichung der neuen mobilen Bankanwendung beschloss das britische Finanzunternehmen, die Diskussionen über die neue Anwendung in den sozialen Medien zu verfolgen und die Stimmung in den Kundenbeschwerden über die verschiedenen Funktionen der Anwendung zu analysieren, um nicht nur das Produkt und die Funktionen zu verbessern, sondern auch die allgemeine Stimmung der Kunden gegenüber der Marke herauszuhören.

Markentreue gewährleisten: Loyalty und Retention Marketing
Wenn es darum geht, Markentreue zu steigern, bedarf es etwas mehr als der bloßen Zufriedenheit der Verbraucherinnen und Verbraucher. Schließlich will man mit loyalen und wiederkehrenden Kundinnen und Kunden dauerhaft Umsätze generieren und die Markenaffinität steigern. KI kann dank Natural Language Processing, Computer Vision und Deep Reinforcement Learning herausfinden, was Menschen dazu bewegt, einer Marke treu zu sein. Sie kann diese Aspekte analysieren und relevante Erlebnisse gestalten – sei es durch passende Werbeaktionen oder durch eine personalisierte Ansprache. Auch Loyalty und Retention Marketing zählt aktuell zu den boomenden Trends.

Optimierter Kundenservice und bessere Datenerfassung: virtuelle Assistenten
Chatbots und virtuelle Assistenten gelten als gereifter Trend. Jüngst erlebten sie – auch aufgrund der Pandemie und dem damit verbundenen E-Commerce-Boom – einen regelrechten Hype. Viele im Einsatz befindliche Chatbots und virtuelle Assistenten sind jedoch noch als Insellösungen designt. Es fehlt an ganzheitlichen Strategien. Dabei gewährleisten diese Ansätze – bei richtiger Verwendung und Einordnung – einen optimalen One-to-One-Kundenservice über alle Touchpoints hinweg. Künftig wird es nicht nur um die technologische Optimierung, sondern auch um erweiterte Möglichkeiten der Datenerfassung gehen – KI-Technologien wie Natural Language Processing, Computer Vision und Deep Reinforcement Learning sollen dabei helfen. Marken und Unternehmen, die Chatbots nicht nur für eine optimierte Kundenerfahrung einsetzen, sondern auch die hierdurch erzeugten Daten nutzen, werden ihren Wettbewerbern künftig einen Schritt voraus sein.

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Oliver Bohl, Triplesense Reply
Dr. Oliver Bohl führt als Geschäftsführer das 70-köpfige Triplesense Reply-Team. Darüber hinaus ist er in verschiedenen Verbänden – BVDW, Bitkom und LBMA – sowie als Lehrbeauftragter zu Themen des digitalen Marketings und der Plattformökonomie an europäischen Hochschulen aktiv.
© Triplesense Reply

Fest steht: Das Verhalten von KonsumentInnen wird vielfältiger und multidimensionaler. Damit steigen die Anforderungen an dynamische, personalisierte Kundeninteraktionen mittels KI. Schnellere Antworten, höhere Relevanz, passendere Vorhersagen und zunehmende Personalisierung sind bereits Realität und dürften in den nächsten Jahren zum Status quo zählen. Nur solche Unternehmen stellen eine optimale Customer Experience sicher, denen es gelingt, über eine umfassende Datenerfassung und ein optimiertes Datenmanagement Kundinnen und Kunden an einer Vielzahl von digitalen Kanälen und Touchpoints präzise anzusprechen, mithilfe von KI gezielt auf deren Wünsche einzugehen und von einem Produkt oder Service zu überzeugen.


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