Mit KI zur besseren Kundenbindung

KI hilft, die fünf Phasen der Kundenbindung zu verbessern

Sind die Daten bekannt, kann eine erfolgreiche Customer Journey mithilfe von KI in den jeweiligen Phasen umgesetzt werden. Diese gliedert sich üblicherweise in fünf Stationen:

1. Aufmerksamkeit (Awareness): Der potenzielle Kunde fühlt einen Mangel oder ein Bedürfnis und er hat eine gesteigerte Aufmerksamkeit, um Lösungen dafür zu finden. In dieser Phase wird er auf das Produkt oder die Dienstleistung aufmerksam. Es ist der erste Kontakt mit einem Unternehmen oder einer Marke. KI sorgt hierbei dafür, dass eine Anzeige oder ein Social-Media-Post die Personen mit genau diesem Bedürfnis erreicht. Eine gezielte Ansprache der potenziellen Kunden sorgt für eine höhere Erfolgsquote, denn diese Personen sind bereits auf der Suche nach einer Lösung und sind passenden Angeboten gegenüber aufgeschlossener.
   
   
2. Erwägung (Consideration): Der Kunde beginnt Informationen über das Produkt/die Dienstleistung zu suchen, vergleicht sie womöglich mit anderen Anbietern und wägt Vor- und Nachteile der unterschiedlichen Optionen ab. KI sorgt hierbei für die nötigen Hintergrundinfos und Entscheidungshilfen, die das Produkt/die Dienstleistung von der Konkurrenz herausstechen lässt.
   
   
3. Kauf (Purchase): Der Kunde hat sich für ein Produkt/eine Dienstleistung entschieden und die Transaktion kommt zu Stande.
   
   
4. Erfahrung (Experience): Der Kunde erwartet in dieser Phase einen guten Service und die Möglichkeit für Rückfragen zur Dienstleistung oder den Umtausch der Ware. KI sorgt in dieser Phase für einen individuellen Service, der sich exakt mit der Situation des einzelnen Kunden befasst.
   
   
5. Bindung (Loyality): Ist der Kunde zufrieden, empfiehlt er das Produkt oder die Dienstleistung weiter. Hier entscheidet sich auch, ob er der Marke oder dem Unternehmen treu bleibt und die Transaktion wiederholen möchte. Im Idealfall entsteht eine positive Kundenbindung.

Vertrauen, Transparenz und Datenschutz

Grundvoraussetzung dabei ist es, bei jedem Schritt der Umsetzung den Datenschutz im Auge zu behalten. Es braucht neben der formellen Zustimmung auch Vertrauen und Transparenz. Unternehmen sollten dem Kunden zeigen, welche Daten sie besitzen und wie sie diese nutzen. Sie sollten es Kunden einfach machen, Daten löschen zu lassen oder die von ihnen präferierten Nutzungsarten festzulegen. Ideal ist es, wenn im Kundenportal einsehbar ist, welche Daten vorhanden sind und welche Inhalte darauf basierend ausgespielt werden. Kunden können somit selbst bestimmen, auf welchen Kanälen und womit sie angesprochen werden wollen.

Die Grundregel lautet: Je mehr Nutzen ein Kunde davon hat, Daten mit einem Unternehmen zu teilen, desto eher ist er dazu bereit. Es gilt für Unternehmen datenbasierte, individuelle Zusatzservices zu entwickeln. Der Kunde profitiert zudem davon, dass alle Kommunikation auf ihn zugeschnitten wird. Sobald der Kunde jedoch das Gefühl erhält, dass Daten genutzt werden, die er nicht teilen wollte, oder dass er zu viel Werbung erhält, besteht die Gefahr, dass er seine Zustimmung zurückzieht. Um dies möglichst zu vermeiden, können Datenanalysten über den Bestand hinweg den optimalen Level der Interaktionen bestimmen.

Das DSGVO-konforme Handling einer großen Zahl von Kundendaten stellt eine große Herausforderung dar, die eine saubere Datenarchitektur und Systemintegration erfordert. Bewährt haben sich in der Praxis SAP-Tools. Die SAP Customer Data Platform ermöglicht die Erfassung und Analyse von Daten aus verschiedenen Touchpoints, um personalisierte Kundenprofile zu erstellen. Das Ergebnis ist die eingangs erwähnte 360-Grad-Sicht auf den Kunden, in der alle Daten zusammenfließen. SAP Emarsys unterstützt das Marketing in der täglichen Arbeit und dabei, Kampagnen über die unterschiedlichsten Kanäle auszuspielen und ständig zu optimieren. Das kundenfreundliche SAP Sales und Service Cloud-Modul hilft bei Kundenberatung und -service. Es lässt sich integrieren mit Microsoft Teams, Outlook und mobilen Apps und sorgt so für eine gute Kundenkommunikation.

KI unterstützt die menschliche Arbeit

Angesichts des hohen und stetig wachsenden Datenaufkommens müssen Unternehmen, die eine hyperpersonalisierte Customer Journey erreichen wollen, auf KI und LLM-Modelle zurückgreifen. Eine personalisierte und individuelle Kundenansprache sichert nicht nur die Zufriedenheit des Kunden, sondern sorgt auch auf Unternehmensseite für vereinfachte und effizientere Arbeitsweisen.

Die Entwicklung hin zu menschzentrierter hybrider Intelligenz schreitet ständig fort. Sie erlaubt es, wertvolle menschliche Ressourcen zu schonen, indem sie Kundenberater kollaborativ mit einfacheren und effizienteren Prozessen unterstützt. KI kann den Menschen nicht ersetzen und soll es auch nicht. Doch sie kann helfen, das Wissen und die Erfahrung von Menschen gezielter zu nutzen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu ergänzen und erhalten. Und das in Echtzeit.

Autor: Tobias Jelen, Associate Partner bei Convista

www.convista.com