Stellt man sich den typischen (und idealerweise dauerhaften) Kunden-Lebenszyklus als eine Art Rad vor, so entfaltet AI seine Wirkung umfassend auf alle Bereiche dieses Rads.
Sie verlängert nicht nur den Life-Time-Value, sondern beugt auch dem Abwandern von Kunden vor, verbessert die Performance Ihrer Kampagnen und bringt das Rad, im wahrsten Sinne des Wortes, zum Rollen.
Aber jetzt Schluss mit den Metaphern. Falls Sie bereits AI verwenden – so wie laut einer DemandBase-Studie 40% aller Marketer – dann wissen Sie bereits aus eigener Erfahrung, wie AI systematisch und ganz automatisch Ihre Performance verbessert.
Das unabhängige Marktforschungsunternehmen Forrester hat gerade erst den Bericht „The Forrester Wave: ™ Cross-Channel Campaign Management, Q4 2019” veröffentlicht, in dem es Emarsys bei 34 Bewertungskriterien die höchste Bewertung zukommen lässt und dabei insbesondere seine branchenspezifischen AI Marketing Tools und sein umfassendes CCCM-Angebot als Kriterien nennt, mit denen es sich von der Konkurrenz abhebt.
AI sagt Ihnen voraus, wann Kunden abwandern, inaktiv werden oder einen Kauf tätigen möchten – und das alles in Echtzeit! AI kann Ihnen auch passende Segmente, Content, Kanäle und das richtige Timing für eine 1-zu-1-Personalisierung vorhersagen. Hier erfahren Sie, wie dies funktioniert.
AI verbessert die Cross Channel Kommunikation
AI funktioniert durch die gesamte Customer Journey hindurch … nicht nur in einzelnen Bereichen, auf einem Kanal oder in einem bestimmten Segment.
Aufgrund der vielfältigen Anwendungsfälle ist ein zentralisiertes, ganzheitliches Kundenprofil, inkl. Personalisierung unabdingbar. Daher benötigen Marken für AI eine end-to-end Marketing Plattform, um eine einwandfreie Funktionsweise sicherzustellen.
Hierbei muss vor allem verstanden werden, dass AI nicht einfach hier und da in einen Kanal oder eine Kampagne mit eingestreut wird. AI ist ein grundlegendes, integrales und in die Plattform eingewobenes Element im Code selbst. Seine Anwendung erstreckt sich über den gesamten Lebenszyklus hinweg.
Der Kunde bestimmt das Tempo, mit dem er sich durch den Lebenszyklus bewegt und das wird immer so sein. Das Schöne daran ist, dass AI über alle Kanäle hinweg funktioniert, wann und wo auch immer eine Interaktion stattfindet. Darüber hinaus kann AI Vorhersagen über das Wann, Wo, Was und Wieviel treffen – Im Folgenden finden Sie einige hilfreiche Ressourcen zu den prädiktiven Fähigkeiten von AI:
- Mit AI von Reaktivem zu Proaktivem Marketing: Use Cases & die Zukunft – Raj Balasundaram [Podcast]
- Wie Retail-Marken durch den Einsatz von AI im E-Commerce proaktiver werden
- Proaktiv statt reaktiv: Neue Dimensionen im Marketing erschließen
Es ist wichtig, die Vorteile dieses Ansatzes zu verstehen. Schließlich handelt es sich dabei um ein neues Paradigma für Marketing Teams, eine neue Dynamik für mehr kreative Freiheit sowie Zeit- und Energieersparnis.
Während AI sich um die komplexen Vorgänge der Customer Journey kümmert, können Sie sich nun auf die Zusammenarbeit mit Ihren Kunden konzentrieren.
Daten – Der Treibstoff für AI Algorithmen zur Verbesserung der Customer Experiences
Ohne umfangreiche Datensätze sind AI Algorithmen machtlos. Das neuronale Netzwerk und der grundlegende Code können noch so gut sein, ohne den Treibstoff läuft gar nichts. Darum sind Daten der wichtigste Bestandteil jedes AI Projekts.
Das Zusammenspiel von qualitativ hochwertigen Daten und wirkungsvollen Algorithmen ermöglicht Unternehmen das Umsetzen von eins-zu-eins Interaktionen über alle Kanäle hinweg, egal wann und wo der Kunde interagiert. Zu den speziellen AI Anwendungsfällen im E-Commerce gehören:
- Käuferprognosen
- Lead Prognosen
- Umsatzprognosen
- Versandzeit-Optimierung (Send Time Optimization/STO) und Open Time Content (OTC)
- Produkterneuerung
- Personalisierung von Bannern
- Produktaffinität/Empfehlungen
- Incentives/ Incentive-Gebrauchsprognosen
- E-Mail Engagement
- Web Engagement
- Mobile Engagement
- In-Store Engagement
- Channel Priority Management
Unternehmen, die für diese Fälle First-Party Daten verwenden, können mit AI beeindruckende Ergebnisse erzielen.
“Dank der Verwendung von AI und Automation in Kombination mit aussagekräftigen First-Party Daten, können Marken wie die unsere einen besseren Einblick in das Kundenverhalten gewinnen, konsistente und personalisierte Journeys erstellen und diese über alle verschiedenen Berührungspunkte mit unseren Kunden übermitteln – ob online oder offline, und das über eine einzige Plattform. Unsere Partnerschaft [mit Emarsys] hat nicht nur unsere Art, mit unseren Kunden zu kommunizieren, verändert, sondern verschafft unserem Marketing Team auch mehr Zeit, sich, egal wann und wo, dem Engagement unserer Kunden zu widmen.”
Rick Almeida • Vice President, E-commerce, PUMA Group • @rickalmeida
Mit Hilfe qualitativ hochwertiger Daten, kann AI die Intentionen des Users entziffern, verstehen, wenn ein Kontakt auf der eigenen Website etwas kaufen möchte und Rückschlüsse darüber ziehen, was einzelne Verbraucher benötigen, um nicht abzuwandern.
Wenn Sie gerade erst damit beginnen, AI zu verwenden, sollten Sie am besten mit kleinen, aber wirkungsvollen Projekten starten. Wählen Sie die für Sie beste Einsatzmethode (in-house, outsource, vendor-based oder hybrid). Wählen Sie ROI basierte Projekte und testen Sie zunächst mit Vergangenheitsdaten. Zu guter Letzt sollten Sie immer eine Kontrollgruppe und eine Testgruppe haben, um langfristig optimale Ergebnisse zu erzielen.
Fazit
Durch die Verwendung von AI für Vorhersagen, Skalierung und Automation kontextueller Customer Experiences über Plattformen und Geräte hinweg, können Marketer neue Einnahmequellen erschließen und eine neue Dimension im Marketing erreichen. Wir glauben daran, dass AI der Schlüssel ist, um im neuen Zeitalter des Marketings nicht nur zu konkurrieren, sondern auch erfolgreich zu sein.
Erfahren Sie mehr darüber, wie AI prädiktives Marketing möglich macht in unserem neusten Whitepaper.
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Emarsys wird in The Forrester Wave™: Cross-Channel Campaign Management (Independent Platforms), Q4 2019 Report als Leader ausgezeichnet