Hyperpersonalisierung mithilfe von Künstlicher Intelligenz verbessert die Kundenansprache und steigert die Effizienz. Unternehmen nutzen automatisierte Abläufe und 360-Grad-Kundensichten für datengetriebene Entscheidungsfindung und verbesserte Kundenbindung. SAP-Tools erleichtern die Erstellung personalisierter Kundenprofile und schaffen Vertrauen, während KI die menschliche Intelligenz unterstützt und Unternehmen effizienter macht.
Beratungsgespräche sind etwas Alltägliches. Ein Kunde ruft bei einem Dienstleister an, ein Service-Mitarbeiter versucht, so gut wie möglich das Anliegen seines Kunden zu bearbeiten, zu informieren oder zum Abschluss zu bringen. Doch wie wäre es, wenn der Kunde gleich mit dem richtigen Mitarbeiter verbunden wird, ohne überhaupt sein Problem geschildert zu haben? Alle wichtigen Daten liegen bereits vor, wenn der Kunde anruft und der Service-Mitarbeiter muss nicht lange in irgendwelchen Systemen suchen, sondern kann in wenigen Minuten kompetent und individuell weiterhelfen.
Von einem solchen Service profitieren nicht nur Kunden, sondern auch das Unternehmen, denn der Mitarbeiter kann sogleich gezielt mit der Bearbeitung des nächsten Kunden weitermachen. Es reduziert sich die Belastung der Mitarbeitenden durch lästige Routineaufgaben im Büroalltag, was nicht nur motiviert, sondern ihnen auch das Gefühl gibt, sich auf nützlichere Aufgaben konzentrieren zu können.
Individualisierte Ansprache durch Hyperpersonalisierung
Möglich wird dies durch Hyperpersonalisierung: Ein Kunde wird sowohl in Vertrieb und Marketing als auch beim Service bei seinen individuellen Bedürfnissen abgeholt. Es ist quasi ein Spiegelbild des Omni-Channel-Marketings. Bei dieser Form der Personalisierung geht es darum, Informationen und Daten aus allen Kanälen und Quellen seiner Netzaktivitäten datenschutzkonform zusammenzufassen, automatisiert die richtigen Schlüsse daraus zu ziehen und dies für eine hochgradig individualisierte Ansprache zu verwenden. Gerade im Dienstleistungsbereich ist dies für eine Kundengewinnung, Kundenbindung und den Erfolg eines Unternehmens entscheidend, da sich Produkte oft nur schwer differenzieren lassen.
Large Language Modelle bieten eine hyperpersonalisierte Kundenansprache
Menschen allein können dies angesichts des hohen Datenaufkommens nicht mehr leisten. Und hier kommt nun KI ins Spiel. Sie kann genau das: Large Language Modelle (LLM), wie das vieldiskutierte ChatGPT, sowie seine Nachfolger und Wettbewerber, bieten die Möglichkeit einer hochgradig automatisierten und zugleich hyperpersonalisierten Kundenansprache. In Chats können gut trainierte LLMs noch individueller auf den Kunden eingehen, Bedürfnisse verstehen, Aktionen veranlassen und Erkenntnisse in den sogenannten „Golden Record“ zurückspielen. Dort werden alle Accounts zunächst einzeln erfasst und zusammengestellt. Danach folgt eine Zusammenführung der Daten und es ergibt sich ein Rundum-Bild des jeweiligen Kunden.
Konnte ein Kundenberater früher nur äußerst rudimentär auf seine teils über 10.000 Kunden eingehen, einfach weil Zeit und Ressourcen dafür nicht ausreichten, so sorgen LLMs nun dafür, dass dieser zukünftig alle sehr persönlich und individuell betreuen kann, weil Standardprozesse automatisiert ablaufen und er immer seltener selbst eingreifen muss. Schon bald werden SAP CDP und SAP Emarsys im Zusammenspiel mit ChatGPT bedürfnisorientierte, individuelle E-Mails entlang der Customer Journey erstellen und versenden.
Schnelle Entscheidungsfindung
KI ermöglicht es Unternehmen, ihre Serviceangebote zu personalisieren und in Echtzeit mit ihren Kunden zu interagieren. Während die Verbraucher den modernen Vertriebslebenszyklus von „Lead“ zu „Conversion“ durchlaufen, erzeugen sie komplexe und vielfältige Datensätze. Mit KI können Unternehmen diese Daten nutzen und den Service und die Interaktion mit ihren Kunden verbessern.
Einer guten Kundenberatung liegt eine fundierte, schnelle Entscheidungsfindung zugrunde, die aktuelle Informationen berücksichtigt. Je wichtiger die Entscheidung ist, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass es für deren Zustandekommen eine Vielzahl komplexer Aspekte und Abhängigkeiten zu berücksichtigen gibt.
Affinitätsscores ermöglichen mehr Konvertierungen
Personalisierung gibt es schon lange, aber neu ist die Breite der Daten, die Unternehmen zur Verfügung haben, und die Tiefe, mit der Unternehmen diese Daten analysieren. Führende Unternehmen nutzen prädiktive Scores und Affinitätsscores, um mit Wahrscheinlichkeitsmodellen herauszufinden, ob ein Kunde ein Interesse an einem bestimmten Produkt hat. Spricht man Personen mit einem hohen Affinitätsscore an, ist die Abschlussrate höher. Das heißt, man kann mit den gleichen Marketingkosten mehr Konvertierungen erreichen.
Identifikation von potenziellen Marktlücken
Viele traditionelle Datenmodelle waren auf die Vergangenheit ausgerichtet. Leistungs- und Kundenfeedbackdaten wurden häufig erst analysiert, nachdem ein Produkt oder eine Dienstleistung den Markt erschlossen hatte. Zukunftsgerichtet sind jedoch Systeme, die schnell potenzielle Marktlücken identifizieren. Mit KI-gestützten Systemen können Unternehmen eine Vielzahl von Datensätzen gleichzeitig und in Echtzeit untersuchen. So können sie vorhandene Produkte anpassen oder neue Produkte einführen und dies auf der Grundlage relevanter und aktueller Markt- und Kundendaten.
Um den Kunden in jeder Phase optimal zu begleiten, braucht es die nötigen Informationen zu seiner Person. KI kann Berge von Daten und digitale Fußspuren, die jeder Nutzer im Netz hinterlässt, in Sekundenschnelle auswerten und zu einem Profil zusammenfügen. Dabei spielen die Rahmendaten eine wichtige Rolle: Handelt es sich um einen Arbeitnehmer oder einen Studenten? Wie sehen seine finanziellen Möglichkeiten aus? Hat er bereits ähnliche Produkte oder Dienstleistungen erworben? Daten wie diese werden mit den Berührungspunkten des Nutzers im Netz zusammengefügt. Dazu gehören auch – und das wird noch eher selten genutzt – Klicks auf Werbung, welche ein Unternehmen anderswo geschaltet hat. Dies können Anzeigen bei Google oder Facebook sein.
Vertrauen und Transparenz maßgebend
Grundvoraussetzung bei der Kundenansprache 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.
SAP-Tools ermöglichen Erstellung von personalisierten Kundenprofilen
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.
Individuelle Kundenansprache sichert die Zufriedenheit der Kunden uns steigert Effizenz
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.
KI soll Mensch ergänzen
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.
(pi)
