Antizipieren von Kundenbedürfnissen mit Daten und KI

Menschen orientieren sich an Marken, die ihre Kundenbedürfnisse verstehen, erkennen und auf menschlicher Ebene mit ihnen in Kontakt treten.

Im heutigen COVID-19-Umfeld entwickeln sich die Kundenerwartungen schneller – und fordern Marken heraus, eine vertrauensvolle Beziehung zu liefern und aufrechtzuerhalten.

Marken müssen heute mehr denn je sicherstellen, dass sie ihre Kunden mit den richtigen Inhalten in den richtigen Kanälen zu den individuell entscheidenden Momenten erreichen.

Dies ist von entscheidender Bedeutung, um die Kundenbindung zu fördern und zu bewahren. Die Untersuchungen von Deloitte zeigen, dass dies einen direkten Einfluss auf ein Unternehmen haben kann. Die Ergebnisse zeigten, dass neununddreißig Prozent der Befragten nach einer schlechten Erfahrung die Marke gewechselt haben, und 62 Prozent fühlen sich in einer Beziehung zu ihren Lieblingsmarken.

Auf diese Weise eine Verbindung herzustellen, scheint keine leichte Aufgabe zu sein, aber künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen können dazu beitragen, dies zu ermöglichen. Diese Technologien helfen Marken, Kundenbedürfnisse besser vorherzusehen und sie in den entscheidenden Momenten durch Echtzeit-Marketing zu erreichen.

Im Folgenden sind die Schritte aufgeführt, die CMOs und Marketer befolgen können, um relevante Kundenerlebnisse zu bieten:

Erstellen Sie einen erreichbaren Plan

Die Bedürfnisse der Kunden können sich augenblicklich ändern und sich auf ihre Customer Journey auswirken. Um einen Mehrwert zu bieten, müssen Marken agil genug sein, um mit Kunden in Kontakt zu treten und ihnen ein personalisierteres Erlebnis basierend auf ihren Echtzeitanforderungen zu bieten.

Dazu sollten Marketer zunächst ihre Ambitionen definieren und eine Strategie entwickeln, bei der die Prioritäten für das Geschäft und den Kunden aufeinander abgestimmt sind. Das Ziel könnte zum Beispiel Upselling oder Loyalitätssteigerung sein – die Liste lässt sich beliebig fortsetzen.

Anstatt zu versuchen, alles auf einmal zu erreichen, empfiehlt es sich, spezifische Anwendungsfälle und die Roadmaps zu erstellen, um sie zu erreichen. Verwenden Sie außerdem KI und maschinelles Lernen, um agiles Targeting und dynamische Creatives auszuführen, um die aktuellen Anforderungen zu erfüllen.

Es ist wichtig zu erkennen, dass die Programmausführung und die Ergebnisse ebenfalls im Wandel sind, da Kundenbedürfnisse, Datenquellen und die externe Umgebung im Wandel sind. CMOs und Marketer sollten einer Test-and-Tune-Disziplin folgen und auf einen iterativen Prozess vorbereitet sein.

Die Personenkomponente ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung. Die richtigen Talente, Stakeholder und das richtige Betriebsmodell zu haben, ist entscheidend für den Erfolg des Marketings in Echtzeit.

Daten und Technologie anzapfen

Marken müssen die spezifischen Daten und Erkenntnisse identifizieren, die zur Unterstützung ihrer Anwendungsfälle erforderlich sind, da jeder Anwendungsfall einzigartig ist. Sie sollten Folgendes berücksichtigen:

Daten

Marken haben viele Daten in ihren eigenen Wänden, aber um Kundenbedürfnisse im richtigen Moment zu erfüllen und zu antizipieren , benötigen sie externe Daten, um einen vollständigen Überblick über ihre Kunden zu erhalten und die Lücken zu schließen. Dies können Umweltdaten wie standort- und saisonbasierte Informationen, Trenddaten oder kontextbezogene Daten sein.

Zum Beispiel könnten externe Social-Media-Daten Vermarktern mitteilen, auf was eine Kundengruppe reagiert – und welche Art von Inhalten sie auf der Plattform sehen möchten. Angesichts der sich ändernden Datenvorschriften und des Wegfalls von Drittanbieter-Cookies müssen sich Marken außerdem auf Daten von Erstanbietern stützen.

Technologiegrundlage

Eine Kundendatenplattform ist wertvoll, da sie hilft, eine einzige Sicht auf den Kunden zu schaffen, die für die Bedürfnisse des Vermarkters genutzt werden kann. Es kombiniert die internen Daten eines Unternehmens aus allen eigenen, bezahlten und verdienten Quellen zusammen mit den externen Daten.

Mit den richtigen Daten und einem besseren Verständnis der einzelnen Kunden haben Vermarkter einen wichtigen grundlegenden Schritt abgeschlossen, um wichtige personalisierte Erlebnisse zu schaffen.

Entscheidung

KI und maschinelles Lernen sind für Marken von entscheidender Bedeutung, um Kundenbedürfnisse besser zu antizipieren und gleichzeitig Markterlebnisse zu beschleunigen. Bei der Verwendung komplexer Datensätze hilft maschinelles Lernen bei der intelligenten Zielgruppenmodellierung und KI hilft, eine Targeting-Strategie basierend auf Echtzeit-Erkenntnissen zu aktualisieren.

Mit der Fähigkeit, mehr Informationen zu analysieren und ein tieferes Verständnis zu erlangen, können Marketingspezialisten fundierte und schnelle Entscheidungen treffen, um die sich ändernden Bedürfnisse ihrer Kunden über Kanäle, Messaging und Erfahrungen hinweg zu erfüllen.

In der Praxis für eine Bank könnte KI beispielsweise die einzelnen Kunden identifizieren, die derzeit auf dem Markt für ein Haus sind, indem sie eine Reihe von Datensignalen außerhalb der standardmäßigen demografischen Erkenntnisse verwenden, und die Personen mit dem entsprechenden Hypothekenangebot optimal ansprechen Kanal und Moment.

Die Möglichkeit, eine personalisierte Botschaft zu orchestrieren, vertieft die Verbindung und das Vertrauen innerhalb der Marke und der Kundenbeziehung.

Verwandeln Sie den Prozess in die Praxis

Während diese Aktionen einen bestimmten Anwendungsfall oder ein bestimmtes Szenario unterstützen können, ist es für Marken schwierig, dies in großem Umfang und in Echtzeit durchzuführen. Eine der größten Hürden für viele Unternehmen besteht darin, dass das Kundenerlebnis oft als Funktion des Marketings oder in einem Silo betrachtet wird.

Das Kundenerlebnis sollte eine echte operative Disziplin mit emotional intelligenten Fähigkeiten sein, die in jeden Bereich der Betriebsabläufe eines Unternehmens eingebettet sind. Eine wichtige Zusammenarbeit sollte zwischen dem CMO und dem CIO bestehen.

Auf diese Weise können Kundenerwartungen und menschliche Erkenntnisse, die durch KI und maschinelles Lernen gewonnen wurden, verwendet werden, um die Strategie und das Handeln von Marken in Echtzeit zu beeinflussen, die letztendlich die Geschäftsergebnisse vorantreiben.

Während KI das Kundenerlebnis verbessern kann, kann sie auch CMOs und Vermarktern bei Nicht-CX-Anwendungsfällen helfen. KI kann beispielsweise helfen, den Marketing-ROI zu optimieren, die Marketingleistung zu verbessern und neue Kunden zu gewinnen.

In einem Contact Center kann KI beispielsweise mit Kundendienstmitarbeitern zusammenarbeiten, indem sie dem Anrufer optimale Nachrichten liefert. Auch wenn CX nicht das Hauptziel ist, können personalisierte Kundenerlebnisse sicherlich dazu beitragen, die Ziele des Anwendungsfalls zu erreichen.

Marketer sollten ihren Daten vertrauen und der KI mehr Arbeit anvertrauen, indem sie Algorithmen richtig entwickelt und einsetzt. Menschen sind immer noch involviert, aber da mehr Entscheidungen autonom und in Echtzeit getroffen werden, können sie sich auf andere strategische Entscheidungen und kreative Bemühungen für den Kunden konzentrieren.

Durch die Fokussierung auf die Bedürfnisse der Kunden und die Bereitstellung der personalisierten Erfahrung, die sie sich wünschen, können Marken belastbare emotionale Bindungen aufbauen, die zu Loyalität führen.

Kate Erickson ist Managing Director bei Deloitte Consulting LLP und Hux by Deloitte Digital.