Jedes Unternehmen, das in der digitalen High-Tech Welt konkurrenzfähig bleiben will, muss sich kontinuierlich weiterentwickeln, neue Technologien entwickeln und auf die eigenen Kunden und den Markt hören, um keinen Trend zu verpassen. Der moderne Handel nähert sich automatisierten Prozessen und einer datenunterstützten Entscheidungsfindung immer weiter an. Marketing ist in dieser Entwicklung keine Ausnahme.
Zwei Methoden, die heutzutage innerhalb der Kundenkommunikation kaum noch wegzudenken sind, sind Automation und Personalisierung. Jede Marketingaktivität ist mehr oder weniger darauf angewiesen, eine personalisierte Customer Journey zu erschaffen und so einzigartige und unvergessliche Augenblicke für den Kunden zu bieten, die ihn oder sie dazu bringen, den Einkauf fortzusetzen.
AI Marketing, Big Data und Machine Learning
Wenn es um die richtigen Tools für effektives Arbeiten innerhalb unternehmenseigener Marketing Teams geht, stehen Big Data, Machine Learning, und Artificial Intelligence (AI) heutzutage im Mittelpunkt. Das Ergebnis dieser Tools sind personalisierte Customer „Experiences“ in Echtzeit, die weitaus geringere Kosten verursachen, als herkömmliche kostenintensive Kampagnen.
Mit Hilfe der richtigen Tools kann jede Interaktion, die ein Kontakt oder Kunde mit einem Produkt durchführt – egal ob über eine Webseite, E-Mail oder über die sozialen Medien – erfasst und für zukünftige Optimierungen archiviert werden. Machine-Learning Algorithmen sind in der Lage, Daten in Echtzeit zu erfassen und die Experience für jeden Besucher sofort entsprechend zu personalisieren. Dadurch werden statische Profile, die auf veralteten oder schlecht gruppierten Datensets bestehen, effektiv abgelöst.
Durch die neue Datenfülle und effiziente Arbeitsprozesse, können sich Marketing Teams darauf konzentrieren, die richtigen Strategien zur effektiven Nutzung der vorhandenen Technologie zu erarbeiten und darüber sowohl ihre Operationen als auch den Marketing-Output zu optimieren. Ohne eine gut geplante Strategie, bleibt Machine Learning lediglich ein kleines Rädchen im Getriebe. Genauso kann AI ohne strategische Planung nicht zu einer wertvollen Ressource avancieren, sondern endet als ungenutzte, verschwendete Ausgabe. Heutzutage ist es zu teuer, Prozesse zu benutzen, ohne sich vorher über die damit verknüpften Ziele Gedanken zu machen. Marketer müssen sich vielmehr die Zeit nehmen, im Vorfeld Ziele zu definieren und entsprechend ihre Planungen anpassen.
Im Folgenden finden Sie drei wesentliche Auswirkungen von Big Data, Machine Learning, und AI Marketing:
1. Detaillierte Kundenprofile
Die exakten Daten, die über Machine Learning und AI generiert werden können, stellen eine perfekte Methode zur Komplementierung von Kundenprofilen dar. Ein besseres Verständnis von Kunden und potentiellen Kunden bedeutet im Umkehrschluss für den Marketer, dass er / sie die richtige Message an den richtigen Kontakt zur richtigen Zeit verschicken kann. Entscheidend ist hierbei für den Marketer, alle relevanten Kundendaten automatisch zu erfassen. Das umfasst jede mögliche Kundeninteraktion, wie z.B. CRM, oder Offline Daten, um letztendlich ein komplettes und aussagekräftiges Kundenprofil zu erstellen. Im nächsten Schritt können Marketing Teams dieses Profil mit Hilfe von Scoring & Analytics genau auswerten und so ihre Strategien weiter verfeinern und auf eine personalisierte Content-Distribution ausrichten.
2. Gesteigerte Engagement-Raten
Big Data, Machine Learning, und AI können Verbraucher-Engagement auch in puncto Marketing Automation verbessern. Marketer, die über Informationen zu Verbraucher-Demographien, geographischen Mustern und sozio-ökonomischen Daten verfügen, können proaktiv Veränderungen an Ihren Strategien vornehmen und so bessere Erfolge erzielen. Die einzige Methode, mit der das Online Verhalten und die E-Mail Interaktionen von Kunden beeinflusst werden können, liegt in dem effektiven Verständnis der Zahlen hinter diesen Verhaltensweisen. Dabei müssen sich Marketer darüber bewusst sein, dass personalisiertes E-Mail Marketing mittlerweile zum Standard gehört und sowohl von Verbrauchern als auch von B2B Kontakten erwartet wird. Wichtige Kundendaten zu erfassen und zu nutzen sollte also an erster Stelle stehen, um die eigenen Engagement-Raten und neue Geschäftsabschlüsse effektiv zu steigern.
3. Höhere Retention-Raten
Wenn wir von Aspekten sprechen, die erfolgreiche Marketer in ihrer Arbeit berücksichtigen müssen, stellen fortschrittliche Technologien für die Neukundengewinnung nur eine Seite der Medaille dar. Kundenbindung und Kundenrückgewinnung können ebenfalls durch ausgereifte Technologien profitieren. Wenn ein Kunde einen Kauf getätigt, oder sich anderweitig mit einem Produktangebot auseinandergesetzt hat, stellen diese Kommunikationen wichtige Datensets dar, die erfasst und gesammelt werden sollten. Wenn sich Kunden in ihren Interaktionen mit einer E-Commerce Marke entspannt und wohlfühlen, sind sie oft eher geneigt, wichtige Informationen über sich im Gegenzug für Rabattaktionen oder Angebote preiszugeben.
Marketer können dann diese neuen Daten dazu nutzen, derart personalisierte Experiences für ihre Kontakte zu erstellen, dass es für Verbraucher fast unmöglich ist, einem Produkt zu widerstehen.
Abschließende Gedanken
Während einige Marken sehr experimentierfreudig sind und ständig neue Methoden ausprobieren, wie z.B. Bluetooth, moderne Profiling-Algorithmen oder sogar Machine Learning und AI, sind die meisten Unternehmen doch sehr zurückhaltend und fangen gerade erst an, die grundlegenden Funktionen in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren. Um konkurrenzfähig und interessant für Verbraucher zu bleiben, ist es jedoch unabdingbar, mit neuen Innovationen zu arbeiten und so die Customer Journey für alle Kunden und potentiellen Kunden zu verbessern. Der erste Schritt in diese Richtung können z.B. Personalisierungsstrategien sein.
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