Hyperpersonalisierung: Immer mehr Kunden erwarten, dass Unternehmen gezielt auf ihre individuellen Bedürfnisse eingehen. Doch ist dies immer möglich?
Die Digitalisierung von Wirtschaft und Handel macht es Kunden einfach, für sie interessante Produkte und Dienstleistungen miteinander zu vergleichen. Und das Weltweit. Sich allein Aufgrund des Preises oder der Qualität von anderen Unternehmen abzuheben, reicht kaum noch. Kunden dauerhaft für sich zu gewinnen und an die eigene Marke zu binden, ist daher immer wichtiger.
Damit Kunden sich auch tatsächlich langfristig an eine Marke binden, muss das Unternehmen einiges leisten. Von ihnen erwarten Kunden zum Beispiel, dass sie gezielt auf ihre individuellen Bedürfnisse eingehen und das entlang der gesamten Customer Journey. Das heißt alles von nutzbringenden Informationen, ausgezeichneter Customer Experience bis hin zu relevanten hochwertigen Angeboten. Und das alles am richtigen Zeitpunkt. Im Marketing sprechen wir von der Hyperpersonalisierung.
Hyperpersonalisierung – Die Weiterentwicklung des personalisierten Marketings
Beim personalisierten Marketing beschränkte sich die Auswertung auf historische Daten. Nun geht es darum, mit Hilfe künstlicher Intelligenz in der Menge an Daten Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Mit den so gewonnen Erkenntnissen ist es möglich, gezielte Marketingaktionen und individuelle Angebote für jeden Kunden zu erstellen, welche den genauen Bedürfnissen und Interessen jedes Einzelnen angepasst werden.
Je mehr relevante Daten dabei in die Auswertung einfließen, desto aussagekräftiger ist die Datenanalyse. Diese sind in den Unternehmen zwar oft zu genüge vorhanden, jedoch meist auf einzelne Abteilungen und in diverse Datenformen verteilt. Daher lassen sich diese nicht so einfach verbinden und analysieren.
Eine Customer Data Plattform hilft dabei, all diese Daten an einem Ort zu bündeln. Künstliche Intelligenzen werten diese Daten in Echtzeit auf und decken so immanente Muster auf. Dies muss aber ohne größere Probleme in ein Unternehmen integriert werden können. Außerdem muss die Lösung einfach zu bedienen sein.
Personalisierung
Selbst im B2B ist es mittlerweile Standard, Kunden mit personalisierten E-Mails anzusprechen. Von ihren Dienstleistern und Lieferanten erwarten immer mehr Unternehmenskunden auf sie zugeschnittene Informationen und Angebote. Aber auch eine Multi-Channel-Kommunikation. Ganz so, wie es private Verbraucher bereits gewohnt sind.
Längst reicht es nicht mehr aus, lediglich die Adress- und Namensdatenbanken und Kauf- bzw. Suchhistorien auszuwerten, um sich vom Marketing des Wettbewerbs abzuheben. Im B2B geht es darum, Marketing- und Vertriebsaktivitäten wo es geht an den Kunden anzupassen. Wir sprechen dann von der Hyperpersonalisierung.
Der Blick in den Kunden
Beim automatisierten One-to-one-Marketing liegen die Vorteile auf der Hand.
- Geringere Streuverluste
- Anzahl der Kaufabschlüsse steigen
- Besseres ausschöpfen von Up- und Cross-Selling Potentialen
Eine Studie von Epsilon, einem US- Unternehmen zufolge, sind Kunden eher dazu bereit etwas zu kaufen, wenn dies mit einem personalisierten Kauferlebnis zusammenhängt. Wenn das Unternehmen hinter der Marke vermittelt, den Kunden und seine Wünsche zu kennen und zu verstehen, wird sich dieser eher binden.
Multi-Channel Erfahrungen von Kunden und Anbietern während der Customer Journey sind in der heutigen Zeit ein Muss geworden. Je mehr relevante Daten in die Analyse einfließen, desto höher wird der Grad und die Qualität der Hyperpersonalisierung.
Bereits vor einiger zeit hat man dies im Endkundengeschäft erkannt. Dort wurden entsprechende KI-basierte Systeme entwickelt und implementiert. Um Kunden und mögliche Interessenten mit einzigartigen Angeboten zu locken, werten Onlineshops alle verfügbaren Daten aus. Dazu gehören:
- Merk- und Wunschlisten
- Informationen zu Retouren und Kaufabbrüchen
- Bestell- und Zahlungsverhalten
- Vergabe von Likes und Kaufempfehlungen
Hyperpersonalisierung im B2B
Die heterogene Datenbasis von vielen Wirtschaftsunternehmen stellt eine große Hürde beim hyperpersonalisierten Marketing im B2B da. Denn die benötigten Daten befinden sich verstreut in diversen Datensilos innerhalb des Unternehmens. Da meist die einzelnen Abteilungen nichts von anderen Daten wissen, könnte eine Customer Data Plattform Abhilfe schaffen da diese alle Daten zusammenführt und verknüpft. Kundeninteraktionen und Nutzungsdaten Muster können Mittels KI identifiziert werden. So lassen sich völlig neue Erkenntnisse gewinnen.
Damit lassen sich sehr genaue Vorhersagen bezüglich künftigen Kundenverhaltens treffen. Beispielsweise wenn ein Kunde abwanderungsbereit ist, können rechtzeitig Gegenmaßnahmen ergreift werden. Die Daten dienen also dazu, gezielter auf Kunden eingehen zu können, um ihn relevante Produkte und Services anbieten zu können.
Grundsätzliche Überlegungen
Zunächst sind einige grundsätzliche Entscheidungen zu treffen, damit das hyperpersonalisierte Marketing sich auf die Unternehmenszeile einzahlt.
- Bestandsaufnahme der Datensilos sowie die Qualität der relevanten Daten.
- KPIs zur Orientierung im Marketing definieren und die Wege festlegen, in welcher Form diese zum Einsatz kommen.
- Es ist zu prüfen, wie sich die KI vorteilhaft in Segmenten einsetzen lässt, welche man persönlicher ansprechen möchte.
- Das Unternehmen muss entscheiden, wer mit diesen Erkenntnissen arbeiten soll und auf welche Weise sie diesen Personen zur Verfügung gestellt werden.
Beispiel aus der Wirtschaft
In diesem Beispiel sehen wir uns an, wie sich bei einem unerwarteten Anruf eines inaktiven Kunden die Kundenbindung mittels hyperpersonalisierter Betreuung (Hyperpersonalisierung) stärken lässt. Da ein Account Manager nicht alle Details zu jedem Kunden kennen kann, ist eine abteilungsübergreifende Costumer Data Plattform nötig. Mittels App lässt sich so eine 360-Grad-Sicht auf den Kunden anzeigen lassen mit allen Details wie Berufsbezeichnung, Standort, Firmennamen, Kommunikationspräferenz sowie Net Promoter Score. Dazu kommen die jüngsten Aktivitäten des Kunden wie Webseiten Besuche, E-Mails, Telefonate, Feeds in den Sozialen Medien und Meetings. Bei der Unternehmensansicht sind zudem sämtliche Aufträge der Firma aufgeführt wie Projektname, Praxisbereich, Gesamtbudget oder Wertmarge.
Der Account Manager kann so die Gelegenheit nutzen, gefährdete Projekte nachzufassen. Auch kann er sich die Kundenzufriedenheit und dessen Verlauf anzeigen lassen und im Gespräch darauf reagieren. Durch diese Daten wird dem Kunden vermittelt, dass man sich um seine individuellen Bedürfnisse kümmert.
Dynamics 365 Customer Insights
Vor allem mit ihren kompatiblen Konnektoren punktet die Plattform bei der Hyperpersonalisierung, welche ein Modul von Microsoft ist. Datenquellen von Drittanbietern lassen sich unkompliziert anbieten. Wie etwa aus Onlineshops oder CRM-Systemen.
Mit einer sehr nutzerfreundlichen und intuitiven Oberfläche lassen sich zuverlässige und realistische datenbasierte Vorhersagen treffen. So ist es möglich, individuell für jeden Kunden anzupassen, was angezeigt werden soll. Etwa Kennzahlen oder Hintergrundinformationen.
Schon jetzt haben Best-Practice-Beispiele gezeigt, dass diese Methode funktioniert. Nutzerfreundliche Customer Data Plattformen führen den Anwender intuitiv mittels Drag-and-Drop-Oberfläche durch den Prozess. Der Anbieter profitiert dabei vom zusätzlich generierten Umsatz und der Kunde von personalisierten Angeboten und Informationen.
Interesse an weiteren Megatrend-Artikeln? Dann geht es hier entlang.
