Auf dieser Seite

Künstliche Intelligenz (KI) hat die Art und Weise verändert, wie Unternehmen arbeiten und Wachstumsmöglichkeiten finden.

Eine Umfrage aus dem Jahr 2023 ergab, dass Marketingexperten weltweit KI nutzen, um die Erstellung von Inhalten und das Marketing auf die Suchabsicht abzustimmen, die Nutzererfahrung auf der Website zu verbessern und die Platzierung in Suchmaschinen zu erhöhen.

Dies sind zwar die drei wichtigsten Zielesind, zielen alle Bemühungen auf ein Ziel ab: Kunden zu gewinnen und ihre Loyalität zu stärken. Doch wie können Sie KI effizient nutzen, um die Kundenbindung in dieser modernen Marketinglandschaft zu maximieren?

Beste AI-Praktiken für Kundenbindungsmarketing

Während Marketingstrategien für jedes Unternehmen einzigartig sind, bietet KI Optimierungstaktiken, die für alle gelten. Im Folgenden finden Sie die besten Methoden, um die Kundenbindung im Jahr 2024 zu verbessern:

1. Integrieren Sie Chatbots in Ihre Vertriebskanäle

Die Kundenerfahrung bezieht sich auf die Eindrücke, die die Kunden während ihres gesamten Kaufprozesses von Ihrer Marke haben. Faktoren wie einfache Problemlösung und Navigation zwischen den Vertriebskanälen beeinflussen diese Eindrücke.

KI trägt dazu bei, das Kundenerlebnis zu verbessern, indem sie alle Berührungspunkte, insbesondere Kundenservice und -support, rationalisiert, um Probleme sofort zu lösen und eine nahtlose Bewegung innerhalb von Websites und Social-Media-Profilen zu ermöglichen. Zu den bemerkenswerten Kundensupport-Integrationen gehören Chatbots.

Chatbots sind Computerprogramme, die KI zur Automatisierung von Nachrichten und Antworten nutzen. Diese Integrationen erleichtern es den Kunden, Informationen zu finden und zu verstehen, ohne dass manuelle Recherchen oder menschliche Eingriffe erforderlich sind.

Gleichzeitig bieten Chatbots eine 24/7-Hilfe, die Kunden auch dann bedient, wenn die Mitarbeiter offline sind. Sie können sie mit Antworten auf häufig gestellte Fragen automatisieren, so dass Kunden Ihr Unternehmen zu einem für sie günstigen Zeitpunkt erreichen und mehr darüber erfahren können.

Antworten auf häufig gestellte Fragen sind jedoch herkömmliche Chatbot-Funktionen, bei denen die Benutzer Aufforderungen auswählen müssen, um die Unterhaltung voranzutreiben.

Mit der Zeit sind Chatbots in der Lage, komplex zu programmieren und Verstehen natürlicher Sprache (NLU) in der Lage, Gespräche zu initiieren, ohne Aufforderungen auszuwählen. Diese Algorithmen haben kontextbewusste Chatbots hervorgebracht, die menschliche Sprache verstehen können.

Nehmen wir an, Sie sind Inhaber eines Reisebüros mit einer Website, die einen Chatbot enthält. Wenn ein Besucher eine Nachricht sendet und um Reiseempfehlungen bittet, fragt der Chatbot nach den spezifischen Präferenzen des Besuchers. Dann analysieren die Algorithmen die Antwort, um Vorschläge zu machen, die den Interessen und Bedürfnissen des Nutzers entsprechen.

Im Folgenden finden Sie Beispiele für die Integration von Chatbots in die Vertriebskanäle von Marken:

Der Chatbot der Gesundheits- und Wellness-Marke Mindvalley lässt den Nutzern die Wahl, entweder von ihm zu lernen oder den Kundendienst zu kontaktieren:

Der Chatbot von Mindvalley

Da sich Chatbots ständig weiterentwickeln, skalieren Entwickler KI-Anwendungen wie maschinelles und tiefes Lernen, um Algorithmen zu entwickeln, die das Verständnis und die Verarbeitungsfähigkeiten von Chatbots verbessern. Die Nutzung dieser Technologien kann einen vielseitigen Kundensupport bieten, der die Kundenbindung und -treue stärkt.

2. Personalisierte Empfehlungen erstellen

KI kann die Personalisierung Ihrer Marketingkampagnen verstärken. 

Die Integration von maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) analysiert umfassend die Bedürfnisse, Interessen, Vorlieben und Verhaltensweisen der Verbraucher und hilft Ihnen, Strategien zu entwickeln, die bei Interessenten und Kunden auf Resonanz stoßen. Dieser Vorteil ist entscheidend für den Aufbau starker und echter Kundenbeziehungen.

Aus diesen Gründen kann die KI-Kundenanalyse personalisierte Empfehlungen und Erlebnisse auf der Grundlage von Interaktionen, Transaktionsverläufen und Kundenverhalten erstellen.

Nutzer, die auf Ihrer Website einkaufen, können beispielsweise Produktvorschläge erhalten, die ihren Vorlieben und früheren Einkäufen entsprechen. Ebenso könnten Nutzer, die regelmäßig interagieren und sich mit wohnungseigentumsbezogenen Inhalten beschäftigen, die niedrigere Zinssätze oder bessere Hypothekenkonditionen benötigen, Finanzierungsempfehlungen wie eine Refinanzierung eines Hauses Angebot in ihren mobilen Banking-Apps erhalten.

Hier ist ein Beispiel für personalisierte Empfehlungen auf Amazon. Der Benutzer erhielt Vorschläge auf der Grundlage seiner zuvor angesehenen Angebote.

personalisierte Empfehlungen auf Amazon

Außerdem können Sie mithilfe von KI personalisierte Treueprogramme für jeden Kunden erstellen. Kunden, die häufig Schuhe kaufen, erhalten Rabattangebote für ihren nächsten Schuhkauf, während andere, die sich für andere Produkte interessieren, Werbeangebote auf der Grundlage ihrer Vorlieben erhalten.

Spotifys jährliche Wrapped ist ein berühmtes Beispiel für ein personalisiertes Treueprogramm, das KI nutzt. Diese Funktion analysiert die Hörgewohnheiten der Nutzer innerhalb eines bestimmten Zeitraums und erstellt auf der Grundlage dieser Informationen eine Zusammenfassung. Sie zeigt Top-Künstler, Genres, Songs und Nachrichten von Sängern an:

Eingewickelt

Diese intelligente Personalisierung sollten Sie in Ihre KI-Marketingstrategien für das Jahr 2024 einbeziehen, da sie dazu beiträgt, ein verlockendes und lohnendes Kundenerlebnis zu schaffen.

Spotifys jährliches Wrapped-Programm ist ein berühmtes Beispiel für ein personalisiertes Treueprogramm, das KI nutzt

3. Implementierung der prädiktiven Analytik

Predictive Analytics ist eine KI-Anwendung, die maschinelles Lernen und statistische Algorithmen zur Vorhersage von Ergebnissen basierend auf historischen Daten. Im Marketing beinhaltet diese Technologie die Verwendung von Kundendaten zur Vorhersage ihrer zukünftigen Interessen, Vorlieben und Verhaltensweisen.

Die Implementierung von prädiktiven Analysen in Ihre Kundenakquisitionsstrategien kann die folgenden Vorteile bringen:

  • Es hilft Ihnen bei der Analyse großer Datenmengen zur Verbraucherdemografie, indem es potenzielle Kunden auf der Grundlage Ihrer Anforderungen mit nur wenigen Klicks kategorisiert. Sie können diese Informationen dann skalieren, um zielgerichtete Werbekampagnen zu erstellen
  • Identifiziert unerschlossene Marktsegmente, die Wachstumschancen bieten, und ermöglicht es Ihnen, Ihren Kundenstamm und Ihre Reichweite zu erweitern
  • Es führt einen historischen Überblick über alle Ihre Serviceausfälle und Vorfälle der letzten 12 bis 24 Monate durch. Diese ganzheitliche Analyse kann potenzielle und häufige Probleme im Zusammenhang mit bestimmten Lösungen aufdecken und Ihnen helfen, diese zu beheben und zu ändern, um Unannehmlichkeiten zu vermeiden.
  • Verbessert die Stimmungsanalyse, indem es feststellt, ob das Kundenfeedback positive, negative oder neutrale Untertöne hat. So können Sie potenzielle Probleme angehen, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern und kundenorientiertere Marketingkampagnen zu erstellen.
  • Berechnet den Customer Lifetime Value (CLV), um Kunden mit hohem Wert zu ermitteln. Diese Analyse hilft Ihnen, Ihre Bemühungen und Ressourcen auf loyale Kunden auszurichten und zu pflegen, um die Kundenbindung und die Rentabilität zu erhöhen.
  • Es hilft Ihnen bei der Erstellung einer idealen Customer Buying Journey, indem es anhand von historischen Daten früherer Kunden analysiert, wie potenzielle Kunden Ihre Produkte oder Dienstleistungen wahrnehmen und nutzen könnten.
  • Churn" setzt sich aus den Wörtern "change" (Wechsel) und "turn" (Abwanderung) zusammen, was bedeutet, dass Kunden einen Dienst verlassen oder zu Wettbewerbern innerhalb derselben Branche abwandern. Abwanderungsprognosen sind von großer Bedeutung für die Bindung von Kunden und die Gewinnung neuer Kunden.

Fallstudie über Unternehmen, die KI nutzen, um die Kundenbindung zu verbessern

Eine Fallstudie über prädiktive Analytik konzentrierte sich auf die Vorhersage von Abwanderung in einer großen brasilianischen Bank.

Die Studie ergab, dass niedrige Abwanderungsraten darauf hindeuten, dass Kunden mit soliden Beziehungen zum Institut, die mehr Kredite aufnehmen und mehr Produkte und Dienstleistungen in Anspruch nehmen, ihr Girokonto seltener schließen.

Umgekehrt zeigen hohe Abwanderungsraten, dass viele Kunden den Dienst verlassen.

Für diese Vorhersage werden vier Datensätze verwendet: Kundenverhalten, Makro-Umgebungsvariablen, Kundenwahrnehmungen und demografische Daten der Kunden.

Außerdem wird betont, wie wichtig es ist, in Cross-Selling- und Upselling-Strategien zu investieren, um Kunden zu halten.

1. Gamification-Elemente hinzufügen

Eine weitere Strategie, die Sie in Ihre Marketingstrategien für 2024 einbeziehen sollten, ist die KI-Gamification.

Gamification AI nutzt intelligente Technologien, um Gamification-Elemente personalisierter, fesselnderfesselnd und anpassungsfähig zu machen. Durch diese Verschmelzung können Sie reaktionsfähige Erlebnisse schaffen, die auf die Vorlieben und Interessen der Kunden zugeschnitten sind.

Mit Gamification AI können Sie Elemente wie Herausforderungen, Abzeichen, Levels und Spiele mit Anreizen integrieren, um Kunden zum Spielen zu motivieren und Belohnungen aus Ihren Treueprogrammen zu erhalten.

Ein Beispiel: Eine Fitnessmarke nutzt KI, um Kundendaten wie bevorzugte Aktivitäten, Trainingsroutinen und Fitnessziele für Treueprogramme zu analysieren. 

Sie nutzen diese Informationen, um personalisierte Herausforderungen zu erstellen und die Kunden zu Aktivitäten zu ermuntern, die ihren Interessen entsprechen. Diese Programme können darin bestehen, eine bestimmte Anzahl von Trainingseinheiten innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens zu absolvieren oder Belohnungen für das Erreichen eines Fitness-Meilensteins zu erhalten.

Dieser spielerische Ansatz trägt dazu bei, die Kundenbindung zu verbessern, indem er die Interaktionen interaktiver gestaltet. Gleichzeitig kann die Anerkennung und Belohnung von Kundenbemühungen die emotionale Bindung fördern und das Gefühl der Loyalität vertiefen.

Ein Beispiel für AI-Gamification ist Funkos "POP! Yourself!" Diese Funktion ermöglicht es den Nutzern, ihre eigenen Funko-Pops herzustellen, die sie kaufen oder als Avatar speichern können.

POP! Yourself

Darüber hinaus können Sie Ihre KI-gesteuerten, spielerischen Treueprogramme aktualisieren, um sicherzustellen, dass sie für die Kunden relevant bleiben. Dadurch bleiben die Programme nicht nur interessant, sondern es werden auch neue Wiedererkennungsmaßnahmen gefördert, die die emotionale Bindung der Kunden an Ihre Marke stärken.

Ein Beispiel für ein spielerisches Treueprogramm mit Belohnungsmechanismen ist McDonald's buy five get one free McCafe. Das Treueprogramm vermittelt ein Gefühl der Exklusivität, da nur die Teilnehmer in den Genuss der Vorteile kommen. Indem McDonald's die Werbeaktion spielerisch gestaltet, schafft das Unternehmen ein überzeugendes und lohnendes Kundenerlebnis, das letztlich die Markentreue und das Wiederholungsgeschäft fördert.

McCafe

Gamification AI ist ein innovatives Tool, das Psychologie, Technologie und Marketing strategisch miteinander verbindet, um das Engagement und die Kundenbindung zu steigern.

2. Innovation und Skalierung Ihrer Produkte oder Dienstleistungen

KI kann ein überzeugendes Werkzeug für Produkt- oder Dienstleistungsinnovationenein Vorteil, den manche Vermarkter übersehen. Neben dem Verständnis der Verbraucherpräferenzen und der Vorhersage zukünftiger Verhaltensweisen sollten Sie diese Technologie nutzen, um Ihre Produkte oder Dienstleistungen zu innovieren und zu skalieren.

Der entscheidende Vorteil von AI bei Produkt- oder Dienstleistungsinnovationen liegt in der Fähigkeit, ein tiefgreifendes Längsschnitt-Benchmarking durchzuführen, das sich nicht auf allgemeine Umfragen stützt. Dieses Benchmarking ist eine eigenständige Methode, die Veränderungen und Trends bei Produkten und Dienstleistungen im Laufe der Zeit beobachtet. 

Eine solche intelligente Technologie bietet die folgenden innovativen Strategien:

  • Langfristige Datenanalyse: Nutzt historische Daten, um zu analysieren, wie sich Trends und Veränderungen auf Ihre Produkte und Dienstleistungen auswirken werden
  • Konkurrenzanalyse: Im Gegensatz zur traditionellen Konkurrenzanalyse, bei der Chancen und Lücken beobachtet werden, bietet KI eine skalierbare Bewertung, die vorhersagt, wie Ihre Produkte oder Dienstleistungen im Vergleich zu den Wettbewerbern abschneiden, sobald sie auf dem Markt sind und von Kunden genutzt werden.

Außerdem können Sie mit KI den "Schwungrad-Effekt" nutzen, eine Strategie, die auf Beständigkeit setzt, um die Dynamik zu erhöhen und kontinuierliche Verbesserungen zu gewährleisten. Je häufiger Sie KI einsetzen, desto mehr Daten lernt sie und kann dadurch besser arbeiten. 

Daher kann die Innovation und Skalierung Ihrer Produkte oder Dienstleistungen mit KI deren langfristige Marktfähigkeit sicherstellen.

Nutzen Sie AI, um einen treuen Kundenstamm aufzubauen

KI verspricht optimierte Abläufe, die personalisierte, zielgerichtete, interaktive und lohnende Kundenerlebnisse schaffen. Wenn Sie sich diese Technologie zu eigen machen, können Sie ihre Fähigkeiten nutzen, um einen loyalen Kundenstamm zu fördern, der langfristig zu einem Fürsprecher der Marke werden kann.

Entschlüsseln Sie das größte Geheimnis des Engagements, um Ihre Top-Performer zu halten.
Erfahren Sie, wie