Artificial Intelligence – ein heißes Dauerbrenner-Thema! Seit Ende 2022 ist es der Renner in den Nachrichten und der große Hype mit unzähligen Artikeln und Kontroversen reißt und reißt nicht ab. Kürzlich wurde sogar ein neues EU-Gesetz zur Regulierung von AI verabschiedet (unsere Meinung dazu können Sie hier lesen).
Die Sache ist allerdings die: AI ist nichts Neues.
Seit 2014 nutzt unsere Predict-Funktion, die E-Mail-, Web- und mobile Kanäle unterstützt, maschinelles Lernen. Mit Predict können wir das Verhalten von Käufer*innen besser verstehen und Produktempfehlungen aussprechen, um Marketingkampagnen zu verbessern und sie relevanter und bedeutsamer zu machen. Wir helfen Marken dabei, ihre Daten zu analysieren und aus ihnen verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, damit sie ihre Customer Experiences kontinuierlich optimieren und so für Kund*innentreue und Umsatzsteigerungen sorgen können.
In unserem neuesten E-Book beschäftigen wir uns mit AI als eine der wichtigsten Grundlagen für die Omnichannel-Personalisierung. Doch lesen Sie erst einmal weiter, um zu erfahren, was es Neues in der Welt der AI-gesteuerten Personalisierung gibt. Erfahren Sie außerdem anhand konkreter Beispiele, wie Marken AI einsetzen, um kanalübergreifend personalisierte Erlebnisse zu schaffen – und zwar in einem Umfang, der weit über das hinausgeht, was manuelle menschliche Arbeit normalerweise leisten kann.
5 Beispiele für die Anwendung von AI-Personalisierung im Marketing
Der vielleicht größte Vorteil des Einsatzes von AI im Marketing ist die Möglichkeit, Personalisierung in einem Umfang bereitzustellen, der für einen Menschen selbst in kleinem Maßstab völlig unerreichbar wäre, geschweige denn auf Unternehmensebene.
AI ist eine Bereicherung für alles, was Sie bereits tun. Sie kann Ihnen helfen, vorherzusagen, welche Kund*innen Sie auf welche Weise am besten wann und wo ansprechen sollten.
1. Total Tools: Die AI-Analyse der Customer Journey vertiefen
Total Tools, ein australischer Einzelhändler für Profiwerkzeug, wendet sich an ein breites Spektrum an Kund*innen, die in unterschiedlichen Branchen tätig sind. Um seine Marketingkampagnen zu personalisieren und die richtigen Kund*innen mit der richtigen Botschaft zu erreichen, verwendet Total Tools Customer Lifecycle Analytics. So möchte man ansprechendere, relevantere Botschaften für unterschiedliche Kund*innen entwickeln, je nachdem, in welcher Phase des Lebenszyklus sie sich gerade befinden (z. B. Leads, Erstkäufer*innen, aktive Kund*innen usw.). Bei optimierten Kampagnen verzeichnete das Unternehmen einen Anstieg der Öffnungsrate um 16 % im Vergleich zu nicht optimierten Kampagnen.
Die vollständige Erfolgsgeschichte von Total Tools können Sie hier nachlesen.
2. Happy Socks: Geniale AI-basierte Empfehlungen
In kleinen Geschäften kennen Verkäufer*innen ihre Stammkundschaft und können aufgrund ihrer Erfahrung problemlos Produkte empfehlen. Wenn Sie skalieren, bedeutet das jedoch nicht, dass Sie die persönliche Komponente zurückschrauben müssen. Mit AI-Personalisierung können Sie relevante Produktempfehlungen aussprechen, damit sich Ihre Kund*innen auf der ganzen Welt wie Stammkund*innen fühlen.
Happy Socks setzt alles daran, diese persönliche Beziehung zu ermöglichen. Auf Grundlage von AI-Analysen und Regionen stellt die E-Commerce-Marke personalisierte Produktempfehlungen bereit. Das Unternehmen geht sogar noch einen Schritt weiter: Es nutzt die Emarsys Scripting Language (ESL) zusammen mit Personalisierungs-Tokens, um sicherzustellen, dass die Nachrichten noch relevanter sind und an verfügbare Informationen zu Sprache, Währung und Standort individueller Kund*innen angepasst werden.
Hier können sie die Erfolgsgeschichte von Happy Socks nachlesen.
3. BrandAlley: Kund*innenabwanderung durch Design und AI verhindern
BrandAlley ist ein Einzelhandelsunternehmen für Designerkleidung. Dem Unternehmen gelang es, wichtige Erkenntnisse darüber zu gewinnen, in welcher Phase des Customer Lifecycle Kund*innen abwanderten. Ziel war es, die Herausforderung zu vermeiden, abgewanderte Kund*innen wieder mühsam zurückgewinnen zu müssen.
Die Lösung zur Verhinderung von Abwanderung war AI. Mit ihr konnte BrandAlley den entscheidenden Zeitpunkt ermitteln, an dem man Kund*innen zurückholen und mit personalisierten Nachrichten oder Angeboten ansprechen wollte. Das Programm zur Verhinderung von Kund*innenabwanderung konnte mithilfe von AI-gesteuerter Personalisierung einen Anstieg der Konversionen um 24 % verzeichnen.
„Dank AI konnten wir genau den richtigen Zeitpunkt abpassen, um mit diesen Kund*innen Kontakt aufzunehmen und persönliche Gespräche zu führen. Unser Umsatz hat stark davon profitiert.“
– Head of Marketing, BrandAlley
In diesem 2-minütigen Video erfahren Sie mehr über die Erfolgsgeschichte von BrandAlley.
4. CUE Clothing: Mit AI-Produktempfehlungen zu Einkäufen im Geschäft inspirieren
AI ist ein digitales Wunder. Sie stellt einen echten Wendepunkt in der Art und Weise dar, wie wir online mit Marken interagieren. Im modernen Marketing lautet das Zauberwort jedoch Omnichannel-Personalisierung – das heißt, es werden sowohl Offline- als auch Online-Kanäle berücksichtigt. Zum Glück beschränkt sich der Siegeszug von AI nicht nur auf die E-Commerce-Branche.
CUE Clothing ist ein wegweisendes Unternehmen, da es ihm gelingt, AI-gesteuerte Personalisierung sowohl in-store als auch online zu realisieren.
„Dass wir diese Customer Experiences implementieren konnten, liegt an der einheitlichen E-Commerce-Lösung und der Möglichkeit, Marketing-Automationen über alle Touchpoints hinweg umzusetzen. Es geht darum, Empfehlungen auch in-store bereitzustellen, um Erlebnisse zu schaffen, die nach dem Einkauf im Gedächtnis bleiben. Mithilfe von AI-Empfehlungen für Click & Collect und im Rahmen unserer Styling-Sessions schaffen wir Upsell-Möglichkeiten. So können wir sicherstellen, dass wir sorgfältig ausgewählte Produkte für unsere Kund*innen bereithalten. Das ist nur möglich durch unsere Partner.“
– Chief Innovation Officer, CUE Clothing Co.
Während unseres Power to the Marketer Festivals im letzten Jahr sprach Tom Bird, Head of Customer Engagement bei Emarsys, darüber, wie CUE Clothing seine Mitarbeiter*innen im Geschäft in die Lage versetzt, Kund*innen beim Erstellen von Wunschlisten behilflich zu sein. Anhand der Daten dieser Wunschlisten erstellte CUE Clothing ein Prognosemodell, mit dem intelligentere Entscheidungen darüber getroffen werden können, was wann vorrätig sein soll.
Erfahren Sie mehr über die Strategien, die CUE Clothing einsetzt, um sein Geschäft auszubauen.
5. Luisaviaroma.com: AI für die E-Mail-Personalisierung nutzen
Luisaviaroma.com ist ein italienischer Einzelhändler für Luxusmode. Der Marke gelang es, ihren Umsatz mit automatisierten E-Mails um 900 % steigern. Unter normalen Umständen sind solche Ergebnisse schwer zu erreichen, aber die Marke nutzte AI, um wichtige Informationen über ihre Kund*innen zu gewinnen. Luisaviaroma.com nutzt Datenverarbeitung und Smart Insights, um wichtige Kund*inneninformationen, wie z. B. den Kaufverlauf und die optimale Versandzeit, zu ermitteln, die dann in die E-Mail-Automatisierung einfließen.
Im nachstehenden Single Customer View (eine 360-Grad-Ansicht zu Ihren Kund*innen und deren Daten) sehen Sie die verfügbaren Daten zum optimalen Zeitpunkt und zur Kaufabsicht. Diese prädiktiven Analysen ermöglichen eine automatisierte Segmentierung und Personalisierung. Die Marke kann so eine relevantere und zeitnahere Kommunikation bereitstellen, was Kund*innen heute ganz selbstverständlich erwarten und fordern.
AI bei SAP Emarsys: Funktionen und Insights
Mit AI schaffen wir seit Jahren mehr Handlungsfähigkeit für Marketer … und dabei werden wir immer besser. Einer unserer Unternehmenswerte lautet „The sky is the limit“. Darum sind wir stets bestrebt, unsere Möglichkeiten zu erweitern und unser Wissen zu vertiefen.
Vorhandene AI-Möglichkeiten
Unsere AI-Möglichkeiten sind nicht nur theoretisch. Sie werden von Marketingverantwortlichen heute, genau jetzt, in jeder Sekunde, in der Handel und Kampagnen stattfinden, genutzt. Unsere prädiktive AI hilft dabei, fortschrittliche, verwertbare Insights über das Kund*innenverhalten zu gewinnen, die dann in die AI-gesteuerte Segmentierung einfließen, damit Ihre Kund*innensegmente aktuell und Ihr Messaging zielgerichtet bleiben.
Außerdem haben wir darauf geachtet, diese Funktionalität in unsere Customer Engagement-Plattform zu integrieren und so die Nutzung zu erleichtern.
Emarsys bietet vorgefertigte Tactics, die die Arbeit von Marketern entscheidend vereinfachen. Bei diesen Taktiken handelt es sich um Automatisierungen, die vom Emarsys-Team entwickelt wurden. Jede einzelne basiert auf Best-Practice-Programmen, die von Hunderten unserer Kund*innen erstellt wurden. Sie sind einfach anzuwenden und lassen sich auch individuell anpassen.
Eilmeldung: AI und Tactics gehen Hand in Hand
Viele unserer Tactics haben eine AI-Version, die ein für den jeweiligen Anwendungsfall relevantes AI-Segment verwendet. Die AI unterstützt die Personalisierung, indem sie eine Segmentierung auf Basis des vorhergesagten Kund*innenverhaltens in Bezug auf Kanäle und Content vornimmt. Toll, oder?
Zu den verfügbaren AI-Taktiken gehören Willkommen (Neue Kontakte), Warenkorb-Abbruch, Browse-Abbruch, Jubiläums-Taktiken, zahlreiche Post-Purchase-Taktiken sowie Taktiken für Erstkäufer*innen, Lead Engagement, Winback, um nur einige zu nennen. Für jede Phase der Buyer Journey gibt es AI-gesteuerte oder AI-unterstützte Taktiken.
Neue AI-Funktionen sind demnächst verfügbar
Zu unserem February Product Release gehörte der AI-Betreffzeilen-Generator, der sich derzeit in der Pilotphase befindet. Die Funktion ist nicht nur in der Lage, ein paar geringfügige Änderungen an einer eingegebenen Betreffzeile vorzunehmen – sie ist viel mehr als das. Der AI-Betreffzeilen-Generator analysiert die Inhalte Ihrer Kampagne und kann so mehrere ansprechende und relevante Betreffzeilenoptionen generieren. Da wir Marketern mehr Handlungsfähigkeit geben möchten, bietet die Funktion Nutzer*innen außerdem die Möglichkeit, Prompts in natürlicher Sprache einzugeben und Basisanweisungen für die Feinabstimmung von Betreffzeilen festzulegen, die perfekt auf ihren Use Case zugeschnitten sind.
Darüber hinaus haben wir gerade den Pilotversuch für eine weitere neue Funktion angekündigt: den AI Product Finder. Mit der Lösung können Marketingverantwortliche den Produktkatalog ihrer Marke intuitiv anhand von Keywords und/oder Prompts in natürlicher Sprache durchsuchen (z. B. „Finde die drei meistverkauften Produkte, die gerade im Angebot sind“). Sie findet nicht nur schnell die am besten geeigneten Produkte, selbst aus einem umfangreichen Katalog, sondern ermöglicht es Marketern außerdem, diese mit nur einem Klick nahtlos in ihre Kampagnen einzubinden. Diese Funktion kann sofort für alle vorlagenbasierten E-Mails verwendet werden.
Neue Studienergebnisse: ein Blick auf aktuelle AI-Trends
Parallel zu unserer Ankündigung des Product Finders haben wir auch die Ergebnisse einer neuen Umfrage unter mehr als 2.000 Verbraucher*innen in den USA veröffentlicht, in der wir sie nach ihrer Meinung zu AI im Marketing gefragt haben.
Dabei haben wir Folgendes festgestellt:
- 64 % der Käufer*innen sind der Meinung, dass Artificial Intelligence ihr Shopping-Erlebnis verbessert hat (im Vergleich zu 51 % im Jahr 2023).
- 35 % der Verbraucher*innen sind der Ansicht, dass AI das Einkaufen erleichtert hat (zuvor 32 %).
- 31 % sind der Meinung, dass AI dazu beiträgt, ihr Einkaufserlebnis persönlicher zu gestalten (zuvor 27 %).
- 35 % geben an, dass AI ihnen hilft, neue Produkte zu finden (zuvor 33 %).
Die Meinung der Verbraucher*innen hat sich also bei jedem dieser Punkte verbessert.
Darüber hinaus haben wir untersucht, welche Haltung Marketer gegenüber AI einnehmen:
- 72 % der Marketer werden im Jahr 2024 mehr Mittel für AI bereitstellen als in den Vorjahren.
- 37 % der Marketer geben an, dass die Möglichkeit, ihr Targeting genau auf ihre Kundschaft auszurichten, einer der vorteilhaftesten Aspekte von AI ist.
- 65 % der Marketer konnten seit der Einführung von AI in ihren Kampagnen eine gewisse Steigerung der Kund*innentreue feststellen.
AI: nur ein Teil einer umfassenden Omnichannel-Strategie
AI ist eine tolle Sache, und jedes Mal, wenn wir Innovationen für eine stärkere Personalisierung entwickeln, wird sie ein Stück besser werden. Die neuen Vorschriften, wie das EU-Gesetz zur Regulierung von AI, geben Marketern außerdem die Möglichkeit, mit Daten ethisch einwandfrei umzugehen und Vertrauen bei den Verbraucher*innen aufzubauen. AI ist jedoch nur ein Teil einer umfassenden Omnichannel-Strategie, mit der sich personalisierte Kund*innenerlebnisse schaffen lassen. Laden Sie unseren Leitfaden herunter, um Tipps und Insights zu erhalten, mit denen Sie Ihre Kund*innen begeistern können!
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