Zielgruppensegmentierung per KI für die optimale Customer Experience

Selligent hat 7.000 Verbraucher gefragt, wie sie von Unternehmen angesprochen werden wollen. Dabei hat sich eine Tendenz besonders stark gezeigt: 74 Prozent legen Wert darauf, als Individuen behandelt zu werden und nicht nur als anonymer Teil einer Zielgruppe. Eine klare Botschaft für die Marketingbranche. Mittlerweile sind sich fast 62 Prozent der Experten einig, dass eine Verbesserung der Zielgruppensegmentierung, und damit eine möglichst personalisierte Ansprache von Kunden, im Marketing zu den Top-Prioritäten gehört.

Dabei müssen Marketer sich mit riesigen Datenmengen auseinandersetzen, aus denen es relevante Informationen herauszufiltern gilt. Nur so bekommen Kunden das, was sie heute erwarten: eine individualisierte und persönliche Ansprache für jeden einzelnen Konsumenten.

Mithilfe KI-gestützter Tools ist dieses Ziel erreichbar. Alexander Handcock Senior Director Global Marketing bei Selligent Marketing Cloud erklärt, worauf es dabei ankommt.

 

  1. Aufbau einer soliden Datenbasis

Am Anfang der Segmentierung steht die Definition von Gruppen. Diese funktioniert nur mithilfe ausgewerteter Kundendaten. Je mehr Attribute in Verbraucherprofilen erfasst werden, desto detaillierter lässt die Masse der Kunden sich segmentieren – insbesondere, wenn man sich dabei von KI unter die Arme greifen lässt.

Demografische Daten wie Alter, Geschlecht und Wohnsitz sind ein Muss, während sozioökonomische Daten zu Beruf, Bildung und Haushaltseinkommen den Detailgrad erhöhen. Dabei handelt es sich allerdings um relativ statische Kategorien. Von ebenso großer Bedeutung sind Daten zum Kundenverhalten – beispielsweise zu Website-Recherchen, Einkaufsverlauf, Shop-Besuchen und Social-Media-Interaktionen. Mit entsprechenden Informationen erhält man ein dynamisches Verbraucherprofil.

 

  1. Daten von Drittanbietern

Je mehr Daten man selbst generiert, desto besser. Diese sind jedoch in den meisten Fällen nicht ausreichend für ein umfassendes Kundenprofil. Zum Beispiel ist es wichtig zu wissen, in welchem Umfang Kunden die Angebote von Wettbewerbern wahrnehmen. Nur so erkennt man, wie loyal ein Kunde wirklich ist – und wo noch ungenutztes Potenzial besteht. Dazu ist es sinnvoll, entsprechende Daten von Drittanbietern zu beziehen.

Stellt sich heraus, dass es bei einem Kunden in Sachen Engagement noch Spielraum nach oben gibt, können Marketer über passende Maßnahmen nachdenken, um das Kaufvolumen zu erhöhen. Daher sollten Plattformen für automatisiertes Marketing über eine offene Architektur verfügen, welche die nahtlose Datenintegration von Drittanbietern ermöglicht.

 

  1. Erfassung relevanter Attribute

Je mehr Wissen über einen Kunden vorhanden ist, desto gezielter kann man ihn ansprechen. Abhängig von den Produkten und Dienstleistungen, die man anbietet, sind unterschiedliche Attribute bei der Zielgruppensegmentierung von besonderer Bedeutung.

In einer erfolgreichen Kampagne hat ein Unternehmen der Automobilbranche aus einem großen Pool von potenziellen Autokäufern die vielversprechendsten Interessenten herausgefiltert, indem Verhaltensdaten in Echtzeit analysiert wurden. Im weiteren Verlauf der Kampagne konnte das Unternehmen diesen High Potenzials in jeder Phase ihrer Customer Journey personalisierte Angebote zuspielen, zum Beispiel Einladungen zu exklusiven In-Store-Events. Das Ergebnis waren überragende Präsenz sowie erhöhte Konversionsraten.

 

  1. Unterstützung durch Künstliche Intelligenz (KI)

Die Anzahl manuell definierbarer Zielgruppensegmente ist begrenzt, doch marketing-spezifische KI-Engines sind heute sehr gut darin, potenzialstarke Verbraucher mithilfe von Verhaltensdaten zu identifizieren. Auf mit Customer Data Platforms (CDPs) werden Daten in Sekundenschnelle aktualisiert und können neue und bisher unerkannte Verbrauchergruppen enthüllen.

Die Analyse von Kundendaten ist von zentraler Bedeutung, wenn es darum geht, Zielgruppen möglichst fein zu segmentieren und ihnen hochgradig personalisierte Angebote und Botschaften zu liefern. Mit KI-basierten Lösungen lässt sich dieser Prozess automatisieren. Anhand von Verbraucherprofilen und Verhaltensdaten, die in Echtzeit erfasst werden, entstehen so dynamische Customer Journeys, die exakt auf die Bedürfnisse des jeweiligen Kunden ausgerichtet sind.

 

[1] https://www.selligent.com/press/selligent-marketing-cloud-study-finds-consumer-expectations-and-marketer-challenges-are-rising-in-tandem

 

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