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Die Daten machen den Unterschied, ob personalisiertes Customer Engagement erfolgreich ist.
Anwendungen auf Basis von künstlicher Intelligenz (KI) haben das Potenzial, die Interaktionen von Marken mit Kunden tiefgreifend zu verändern und so das Customer Engagement zu stärken. Mit KI-Lösungen sind Unternehmen künftig in der Lage, ihre Entscheidungsfindung datengestützt zu treffen und zu beschleunigen, aber auch eine Personalisierung der Kundenansprache zu erreichen. Auf dem Weg zu reifen KI-Lösungen stehen Unternehmen jedoch vor der Herausforderung, wie sie eine adäquate Datenqualität ihrer Kundendaten sicherstellen. Ein wichtiges Werkzeug ist hierbei eine Customer Data Platform (CDP).
Möchte ein Unternehmen beispielsweise die Intention eines Kunden automatisiert erkennen, muss dafür die Kommunikation über alle Kanäle hinweg erfasst und analysiert werden. Gespeichert werden diese und weiteren Daten in einer CDP beziehungsweise Kundendatenplattform. CDPs sind entscheidend für die Aufbereitung der Daten, um diese anschließend in einem KI-System zu verarbeiten, beispielsweise um ein Sprachmodell (Large Language Model – LLM) punktuell zu verbessern. Eine wichtige Funktion der CDP ist die Datenvereinheitlichung, damit Kundendaten vollständig und kohärent sind. So wird es möglich, dass Unternehmen einen ganzheitlichen und ständig aktualisierten Blick auf ihre Kunden erhalten. CDPs spielen aber auch eine Rolle bei der Datenkonformität, besonders im Hinblick auf Datenschutzgesetze wie der DSGVO, und unterstützen bei der Einhaltung dieser Vorschriften.
Erst auf Basis qualitativ hochwertiger Daten kann eine KI-basierte Kundenkommunikation erfolgen und eine personalisierte Kommunikation starten, die für einzigartige Kundenerlebnisse sorgt. Wie Unternehmen ihr Customer Engagement auf Basis von KI-Technologien verbessern, zeigen die folgenden Tipps aus der Praxis.
- Mit KI personalisieren
Die Zeiten, in denen in Marketing-Mails nur der Kundenname personalisierbar war, sind vorbei. Heute kann eine KI-gesteuerte Personalisierung ganz verschiedene Daten nutzen, um individuelle Verhaltensweisen, Vorlieben und Muster zu erkennen. So können Unternehmen ihre Angebote und Interaktionen mit jedem Kunden maßgeschneidert gestalten, die Kundenerfahrung verbessern und Engagement, Loyalität oder Konversionsraten steigern.
Automatisierte KI-Systeme können selbst größte Datenmengen verarbeiten und hierbei Trends sowie Muster viel effizienter und schneller als ein Mensch identifizieren. Diese Anwendungen analysieren beispielsweise einen Browser-Verlauf, die Kaufhistorie und Interaktionen eines Kunden mit einer Marke über verschiedene Kanäle hinweg, um personalisierte Empfehlungen, zielgerichtete Aktionen und personalisierte Inhalte zu generieren. - Hochwertige Daten verwenden
Die Datenqualität ist einer der zentralen Faktoren für den Erfolg jeder KI-Initiative. Daher sind Aspekte wie Präzision, Konsistenz und Aktualität wichtig. So können falsche oder unvollständige Daten KI-Algorithmen in die Irre führen, zu fehlerhaften Annahmen oder Vorhersagen führen und in bestimmten Fällen kostspielige Fehler produzieren.
Der Elektronik-Hersteller Arduino nutzt beispielsweise erfolgreich die Customer-AI-Lösung von Twilio Segment, um die Kaufabsichten von Kunden zuverlässig vorherzusagen. Die Daten dafür stammen von einem Dutzend Websites, serverseitigen Daten sowie verschiedenen APIs. Dies ermöglicht es Arduino, seine Werbeausgaben ausschließlich auf Kunden zu konzentrieren, die mit hoher Wahrscheinlichkeit eine konkrete Kaufabsicht haben, während den übrigen Interessenten eine personalisierte Unterstützung geboten wird. - Zu viele unterschiedliche Datenquellen
Die meisten Unternehmen verfügen heute über eine enorme Menge an Daten – in vielen Fällen mehr, als ihnen bewusst ist. Das Problem ist, dass zu viele dieser Daten über Dutzende oder sogar Hunderte von Quellen verteilt sind: Web-Applikationen, E-Commerce-Anwendungen, verschiedene Kommunikationskanäle für die Interaktion mit Kunden und sogar die Kundenbetreuung arbeitet häufig mit einer isolierten Anwendung. Alle diese Systeme generieren gute Daten, aber sie sind oft völlig unterschiedlich organisiert, an verschiedenen Orten gespeichert und werden von verschiedenen Teams verwaltet. So kommt es, dass diese Teams sich auf verteilte Datenquellen verlassen müssen: Das Marketing-Team verwendet möglicherweise ein Customer-Relationship-Management-System, die Analysten greifen auf ein Data Warehouse zu, und die Kundenbetreuung erfasst nur Kundendaten aus einem Ticket.
Auch bei Arduino existierten vor dem Einsatz von Twilio Segment eine Vielzahl an Datensilos über mehrere Tools und Teams hinweg. Mit Segment gelang es, die verschiedenen Datenquellen von Websites und APIs zusammenzufassen und einen vollständigen Blick auf die Kunden zu schaffen. Anschließend konnte das Marketing-Team eine genaue Segmentierung der Zielgruppen vornehmen, um diese Kunden entsprechend ihrer Intentionen personalisiert anzusprechen. Mit der Lösung CustomerAI Predictions von Segment war es schließlich auf Basis der vereinheitlichten Daten möglich, die Kaufabsichten der Kunden zu antizipieren. - Was sind hochwertige Daten?
Unternehmen nutzen häufig Daten, die aus zwei Quellen stammen. Third-Party-Daten kommen zum Beispiel aus einem sozialen Netzwerk, einer Suchmaschine oder von einer anderen Organisation, die die Daten für die Nutzung durch das Unternehmen bereitstellt. First-Party-Daten dagegen stammen direkt von Kunden, die dem Unternehmen im Rahmen einer Geschäftsbeziehung zur Verfügung gestellt werden. Diese Informationen können beispielsweise Website-Klicks, das Kaufverhalten oder der Name und die E-Mail-Adresse sein.
Damit KI effektiv sein kann, ist sie auf gute Daten angewiesen, jedoch sind nicht alle Daten gleich wertvoll. Für KI-gestütztes Customer Engagement sind First-Party-Daten weitaus wertvoller und auch zuverlässiger. Das liegt daran, dass diese Daten von dem eigenen Unternehmen stammen und nicht von einer anderen Organisation, sodass sich zum Beispiel Abhängigkeiten von Dritten vermeiden lassen. Darüber hinaus ist es einfacher, die eigenen Daten so zu strukturieren und zu speichern, dass sie für die eigenen Zwecke optimiert sind.
Fazit
Die nahtlose Integration von künstlicher Intelligenz in Unternehmensprozesse eröffnet viele wirtschaftliche Potenziale, bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich. Der Weg zur erfolgreichen Implementierung dieser Technologien erfordert nicht nur zeitliche und finanzielle Investitionen, sondern vor allem eine durchdachte Strategie, um hochwertige Trainingsdaten für KI-Systeme zu erhalten.
Die Basis für eine erfolgreiche KI-Implementierung bilden bereinigte und hochwertige Daten. Diese sind das Rückgrat für zuverlässige Ergebnisse und eine nachhaltige sowie effiziente Nutzung von KI. Es ist unerlässlich, dass Unternehmen nicht nur die bestehenden Datenquellen überprüfen, sondern auch einen ganzheitlichen Ansatz für eine hohe Datenqualität verfolgen, der Aspekte wie Präzision, Einheitlichkeit und Aktualität umfasst.
Der Weg zur Reife in der KI erfordert, neben technologischem Know-how, auch einen fortlaufenden Prozess der Datenaufbereitung und -pflege. Die konsequente Umsetzung dieser Prinzipien ermöglicht es Unternehmen, die vollen Potenziale von KI auszuschöpfen, um in einer datengetriebenen Zukunft wettbewerbsfähig zu bleiben und die Interaktion mit Kunden zu beschleunigen.