KI erkennt Trends, Muster und Verhaltensweisen \u2013 und verhilft damit zu mehr Innovation, individuellen Angeboten und personalisierten Ansprachen.<\/span><\/p>\n Die ist ein zweiteiliger Beitrag. Den zweien Teil finden Sie hier<\/a>.<\/p>\n Das Spektrum an Anwendungsm\u00f6glichkeiten f\u00fcr KI und Machine Learning ist immens \u2013 das Marktpotenzial gigantisch. Gem\u00e4\u00df einer Sch\u00e4tzung des World Economic Forum k\u00f6nnte KI im Jahr 2030 bis zu 15,7 Billionen Dollar zur Weltwirtschaft beitragen, mehr als die derzeitige Wirtschaftsleistung von China und Indien zusammen. Nach PwC d\u00fcrften 6,6 Billionen Dollar auf Produktivit\u00e4tssteigerungen und 9,1 Billionen Dollar auf konsumseitige Effekte zur\u00fcckzuf\u00fchren sein. Die Forschung von PwC [1] zeigt auch, dass 45 % der gesamten wirtschaftlichen Gewinne bis 2030 aus Produktverbesserungen stammen werden, die die Verbrauchernachfrage anregen. Dies l\u00e4ge daran, dass die KI eine gr\u00f6\u00dfere Produktvielfalt hervorbringen wird<\/a>, die mit der Zeit immer individueller, attraktiver und erschwinglicher wird. Damit w\u00e4ren wir beim eigentlichen Thema: dem Beitrag der KI zu einer besseren Customer Experience.<\/p>\n Die Customer Experience wird sich nicht nur \u00fcber die h\u00f6here Vielfalt an Produkten und Dienstleistungen verbessern, KI kann an verschiedenen Touchpoints entlang der Customer Journey einen wesentlichen Beitrag zu einem besseren Kundenerlebnis leisten. In einer hypervernetzten Gesellschaft, die in ihrem Konsumverhalten immer mehr on- als offline ist, ist KI ein wahrer Game Changer.<\/p>\n Schauen wir uns im Detail an, wo KI einen Beitrag zur Verbesserung der Customer Experience leisten kann. Der Einfachheit nutze ich den Begriff \u00abk\u00fcnstliche Intelligenz\u00bb auch f\u00fcr Machine Learning und intelligente multivariate Datenanalyse mit Mustererkennung und Handlungsempfehlungen.<\/p>\n <\/p>\n Beginnen wir mit der Innovation. Tats\u00e4chlich sorgt die KI daf\u00fcr, dass uns Konsumenten eine immer gr\u00f6\u00dfere Produktvielfalt zur Auswahl steht, die unsere individuellen Bed\u00fcrfnisse in einer zunehmenden Granularit\u00e4t befriedigt. KI sorgt aber auch daf\u00fcr, dass Produkte \u00fcberhaupt erst auf den Markt kommen oder Dienstleistungen angeboten werden, f\u00fcr die eine Nachfrage nicht immer offensichtlich ist. KI hilft uns, Potenziale zu erkennen<\/span>, aber auch Produkte und Dienstleistungen so zu gestalten, dass am Ende zufriedene Kunden resultieren.<\/p>\n Zu diesem Zweck kommen Marktforschungsanwendungen zum Einsatz, die mithilfe von KI schnell und kosteneffizient Marktforschungsdaten liefern. Dabei werden Algorithmen eingesetzt, die gro\u00dfe Datenmengen aus einer Vielzahl von Touchpoints in wesentlich k\u00fcrzerer Zeit verarbeiten als herk\u00f6mmliche Marktforschungsmethoden. Marktforscher werden einwenden, dass dies nur f\u00fcr quantitative Erhebungen gilt. Damit irren sie sich.<\/p>\n Durch KI-gest\u00fctztes Sprachverst\u00e4ndnis (NLP \u2013 Natural Language Processing)<\/a> k\u00f6nnen KI-Anwendungen auch qualitative Aspekte von Sprache und Bildern immer besser bewerten. Das beweisen zum Beispiel ChatGPT und DALL-E 2 von OpenAI, Midjourney, neuroflash, Bing Chat von Microsoft oder der Neutrum Themennavigator von Hase & Igel. Nat\u00fcrliches Sprachverst\u00e4ndnis und selbst die Erkennung der Tonalit\u00e4t in der Sprache haben riesige Fortschritte gemacht, genauso wie die Deutung von Bildern. Die KI ist bei der Auswertung qualitativer Aspekte in mancher Hinsicht den Menschen sogar \u00fcberlegen, weil sie ohne Vorurteile und Klischees wertet<\/span>. <\/p>\n Die KI liefert uns klare Indizien daf\u00fcr, was Kunden aktuell nachfragen, wie sie sich verhalten, welche Kan\u00e4le sie nutzen, oder was sie gerade besch\u00e4ftigt. Einzig die Beweggr\u00fcnde m\u00f6gen noch etwas im Dunkeln liegen. In diesen F\u00e4llen k\u00f6nnen wir mit Interviews als Teil der qualitativen Marktforschung oder eines Design-Thinking-Prozesses immer noch in die Tiefe gehen.<\/p>\n Das Veranstaltungsgesch\u00e4ft ist f\u00fcr Verb\u00e4nde eine wichtige S\u00e4ule der Mitgliedergewinnung – und eine wichtige Einnahmequelle. W\u00e4hrend der Corona-Zeit, in der der Vor-Ort-Kontakt zu Mitgliedern und Besuchern oft nicht m\u00f6glich war, fragte sich der Bundesverband f\u00fcr Materialwirtschaft, Einkauf und Logistik in \u00d6sterreich (BM\u00d6), zu welchen Themen sich Eink\u00e4ufer fortbilden und austauschen m\u00f6chten \u2013 um Veranstaltungen zu organisieren, die nicht nur profitabel sind, sondern Mitgliedern einen echten Mehrwert bieten. Anstatt anhand aufwendiger Befragungen ermittelt der Verband mithilfe der KI von Hase & Igel vorausschauend die Themeninteressen \u2013 und dazu auch gleich den optimalen Marketing-Mix f\u00fcr die Promotion seiner Events.<\/p>\n Mit KI lassen sich also Grundlagen f\u00fcr Innovation schaffen und Produkte oder Dienstleistungen schnell auf sich ver\u00e4ndernde Bed\u00fcrfnisse im Markt anpassen \u2013 was das Kundenerlebnis verbessert und die Kundenzufriedenheit steigert.<\/p>\n Werbung empfinden viele nur dann als l\u00e4stig, wenn sie nicht zu einem passt. So wollen wir keine Werbung f\u00fcr Pampers sehen, wenn wir keine kleinen Kinder haben \u2013 und als Vegetarier auch keine Promotion f\u00fcr ein Lammnierst\u00fcck. 66 Prozent der Kunden erwarten von Unternehmen gem\u00e4\u00df einer global angelegten Studie von Salesforce [2], dass sie ihre individuellen Bed\u00fcrfnisse und Erwartungen verstehen. Und 52 Prozent erwarten zudem, dass Angebote immer personalisiert sind. Zu noch deutlicheren Erkenntnissen kommt McKinsey & Company in einem ihrer Reports [3]: \u00ab71 Prozent der Verbraucher von Unternehmen erwarten, dass sie personalisierte Interaktionen anbieten. Und 76 Prozent sind frustriert, wenn dies nicht der Fall ist.\u00bb<\/p>\n F\u00fcr die Personalisierung von Werbebotschaften und Angeboten stehen uns verschiedene Techniken zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n KI ist au\u00dferordentlich n\u00fctzlich, wenn es darum geht, die Kommunikation auf unterschiedliche Pers\u00f6nlichkeitstypen, z. B. nach dem OCEAN-Modell, abzustimmen. Tats\u00e4chlich ergab eine im European Marketing Journal ver\u00f6ffentlichte Studie aus dem Jahr 2021 [4], dass die Ausrichtung von Werbebotschaften auf Personen mit bestimmten psychologischen Profilen \u00fcberzeugender und effektiver war, was zu h\u00f6heren Klick- und bis zu 140 Prozent besseren Conversion Rates f\u00fchrte. Wenn Big Data (ausgewertet per KI) auf Verhaltenspsychologie trifft<\/a>, k\u00f6nnen wir empathischer und \u00fcberzeugender mit unseren Kunden kommunizieren und deren Reaktion auf unsere Marketingbotschaften besser vorhersagen.<\/p>\n Erkenntnisse \u00fcber die Pers\u00f6nlichkeit einer Person gewinnt man meist aus deren digitalem Schatten, r\u00fcckverfolgbaren digitalen Aktivit\u00e4ten im Web wie beispielsweise Beitr\u00e4ge in Social Media, aber auch direkt \u00fcber Befragungen nach Kaufmotiven. Beide Verfahren bieten die M\u00f6glichkeit, eine bessere Verbindung zu Einzelpersonen herzustellen, und Produkte, Dienstleistungen oder Erfahrungen besser aufeinander abzustimmen. Wenn dies auf ethische Weise geschieht, werden es die Kunden sch\u00e4tzen und die Customer Experience gewinnt.<\/p>\n Es gibt aber auch Negativbeispiele, in welchen \u00abPersonality-Based Marketing\u00bb zwar gut funktionierte, aber ethische Grunds\u00e4tze und geltendes Recht verletzt wurden. Das bekannteste: die Wahlkampagne von Cambridge Analytica f\u00fcr Donald Trump unter Verwendung von personenbezogenen Daten aus Facebook.<\/p>\n Im Gegensatz zu \u00abPersonalty-Based Marketing\u00bb st\u00fctzen wir uns bei der \u00abPredictive Personalization\u00bb weniger auf Pers\u00f6nlichkeitstypen ab, sondern vielmehr auf das bisherige und aktuelle Verhalten, ausdr\u00fccklich ge\u00e4u\u00dferte Pr\u00e4ferenzen sowie historische Kaufdaten. Als Konsumenten sch\u00e4tzen wir, dass uns Unternehmen wie Amazon, Netflix oder Spotify B\u00fccher, Filme und Musik vorschlagen, die wir h\u00f6chstwahrscheinlich m\u00f6gen, weil wir schon \u00c4hnliches konsumiert haben. Dahinter stecken vergleichsweise einfache Algorithmen.<\/p>\n Komplexer wird es mit \u00abPredictive Modeling\u00bb, wo mit einer Vielzahl an Variablen operiert wird, die Umwelteinfl\u00fcsse, Ver\u00e4nderungen im Markt, Saisonalit\u00e4t, etc. miteinschlie\u00dfen. Beiden Ans\u00e4tzen gemein ist, dass sich aus dem Verhalten und den aktuellen Erwartungen die Kundenkommunikation effektiver gestalten und die \u00abNext Best Action\u00bb ableiten l\u00e4sst \u2013 eine auf k\u00fcnstliche Intelligenz beruhende, datengest\u00fctzte Handlungsempfehlung in Echtzeit, die von Konsumenten in aller Regel gesch\u00e4tzt wird. Dazu geh\u00f6ren beispielsweise Leseempfehlungen (passende Inhalte), Testangebote oder zeitlich beschr\u00e4nkte Promotionen. <\/p>\n Nicht alle f\u00fchrenden Marken nutzen KI als M\u00f6glichkeit, ihren Kunden ein nahtloses Erlebnis zu bieten, das wirklich personalisiert ist. Dazu ein weiteres Negativbeispiel: Trotz eindeutiger Identifikation, muss man sich bei Nespresso durch viele Seiten klicken um die immer gleichen vier Sorten Kaffees zu bestellen. Vermutlich steckt hier die gleiche Absicht dahinter, wie sie die Gro\u00dfverteiler verfolgen mit ihren regelm\u00e4\u00dfigen Sortimentsumstellungen in den Regalen: Schau, was wir sonst noch alles zu bieten haben! Aus Sicht der Customer Experience<\/a> ist der Express Check-out von Paypal, der in mehr und mehr Online Shops zu finden ist, eindeutig die bessere L\u00f6sung. Fairerweise muss erg\u00e4nzt werden, dass Nespresso via die in der Schweiz weitverbreitete Bezahl-App Twint auch eine M\u00f6glichkeit bietet, schnell und unkompliziert zu bestellen.<\/p>\n In eine \u00e4hnliche Richtung wie das Personalty-Based Marketing geht das kontextuelle Targeting. Hier orientieren wir uns allerdings nicht an der Pers\u00f6nlichkeit per se, sondern vielmehr an dem, was eine Person online an Inhalten konsumiert und generiert. In diesem Kontext platzieren wir dann unsere Inhalte. Allen dieselben, einfachen Werbebotschaften auszuspielen wird sicher wenig bis nichts zu einer besseren Customer Experience beitragen. Die hohe Schule der Anbahnung ist es, Kunden mit f\u00fcr sie relevantem und ansprechendem Content zu fesseln. Passende Infografiken, Erkl\u00e4rvideos oder Ratgeber sorgen f\u00fcr ein h\u00f6heres Engagement der Kunden und wenn nicht f\u00fcr eine bessere Customer Experience, dann zumindest f\u00fcr eine positive Brand Experience.<\/p>\n F\u00fcr alle drei hier skizzierten Techniken ben\u00f6tigen wir verl\u00e4ssliche Daten. Es w\u00fcrde den Rahmen dieses Artikels sprengen, wenn ich hier im Detail auf die Beschaffung und die Verarbeitung der entsprechenden Daten eingehen w\u00fcrde. Wichtig zu wissen ist aber, dass in allen drei F\u00e4llen datenschutz- und gesetzeskonform personalisiert werden kann \u2013 ganz ohne Cookies. Wo keine First-Party-Daten vorhanden sind, geschieht dies mittels aggregierten und anonymisierten Daten. Gerade Bestandskunden sind aber in der Regel gerne bereit, etwas mehr von sich preiszugeben, wenn ihnen als Gegenleistung ein Mehrwert geboten wird.<\/p>\n In naher Zukunft werden intelligente Bots wie ChatGPT<\/a> oder Bing Chat eine gr\u00f6\u00dfere Rolle im kontextuellen Targeting und der Personalisierung spielen. Die Chat Bots k\u00f6nnen heute schon dazu verwendet werden, mit wenig Aufwand gute Inhalte zu erzeugen. Bots werden zuk\u00fcnftig aus Content, der sich auf unserer Webseite oder in einem internen Content Repository befindet (wir wollen schlie\u00dflich die Kontrolle \u00fcber unsere Brand Messages behalten), dynamisch personalisierte und damit relevante Inhalte schneidern f\u00fcr Chats, E-Mail- oder Social Media-Kampagnen. Oder gleich passende Produkte vorschlagen. <\/p>\n In die Personalisierung zu investieren, lohnt sich in jedem Fall. McKinsey glaubt, dass Personalisierung den Umsatz \u00fcber alle Industrien gesehen um 10 bis 15 Prozent steigert [3] und den ROI der Marketingausgaben (ROMI) um das f\u00fcnf- bis achtfache verbessert [5]. Dass die Personalisierung auch zu einem besseren Kundenerlebnis betr\u00e4gt, ist selbstverst\u00e4ndlich.<\/p>\n \u00dcber den Autor<\/span> Quellen:<\/span><\/p>\n [1] https:\/\/www.pwc.com\/gx\/en\/issues\/data-and-analytics\/publications\/artificial-intelligence-study.html<\/a><\/span> KI erkennt Trends, Muster und Verhaltensweisen \u2013 und verhilft damit zu mehr Innovation, individuellen Angeboten und personalisierten Ansprachen. 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Personality-Based Marketing<\/h2>\n
Predictive Personalization<\/h2>\n
Contextual Targeting<\/h2>\n
Daniel Renggli ist Marketingexperte mit einer Leidenschaft f\u00fcr Customer Experience und Automation in Marketing, Vertrieb und Service.<\/p>\n
[2] https:\/\/www.salesforce.com\/resources\/articles\/customer-engagement\/<\/a>
<\/span>[3] https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/growth-marketing-and-sales\/our-insights\/the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying<\/a>
<\/span>[4] https:\/\/www.researchgate.net\/publication\/348688520_Using_AI_Predicted_Personality_to_Enhance_Advertising_Effectiveness\/link\/602b7729299bf1cc26cb79e9\/download<\/a>
<\/span>[5] https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/growth-marketing-and-sales\/our-insights\/personalizing-at-scale<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"