CDP und KI: Wie maschinelles Lernen die Kundenanalyse optimiert


CDP und KI optimieren Kundenanlyse

CDPs helfen dabei, den Überblick über alle Kundendaten eines Unternehmens zu behalten. Noch weiter optimieren lässt sich dieser Prozess, wenn man künstliche Intelligenz ins Spiel bringt. Die Kombination von CDP und KI sorgt für noch effizientere Kundenanalysen. Welche Aufgaben sich konkret durch die Synergie von CDP und maschinellem Lernen verbessern lassen, erfährst Du in unserem Blogbeitrag. 

Eine Customer Data Platform (CDP) zielt darauf ab, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und zu vereinen. Durch die Datenintegration können Unternehmen Kundeninteraktionen über verschiedene Kanäle hinweg verfolgen und verstehen. Sie können beispielsweise das Surfverhalten auf der Website, Einkäufe, Produktbewertungen, E-Mail-Interaktionen und Social-Media-Aktivitäten miteinander verknüpfen. Dadurch entstehen für Unternehmen wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten. Welche Anbieter es auf dem Markt für CDP Plattformen gibt und was die einzelnen Systeme können, erfährst Du in unserem umfassenden Marktüberblick.

Die Datenintegration in einer CDP ist jedoch nicht nur für das Verständnis der Kund:innen von Bedeutung, sondern auch für die Analyse des Unternehmenserfolgs. Indem Unternehmen Daten aus verschiedenen Bereichen wie Marketing, Vertrieb und Kundenservice zusammenführen, können sie umfassende Analysen durchführen und Erkenntnisse gewinnen, die ihnen helfen, ihre Strategien und Entscheidungen zu optimieren. Mit einer KI gestaltet sich dieser Prozess noch leichter. Sie kann dazu beitragen, die folgenden Aufgaben effizienter zu gestalten:

Datenvorverarbeitung und -bereinigung

In einer Customer Data Platform (CDP) ist die Qualität der Daten die Grundlage für aussagekräftige Kundenanalysen. Doch bevor diese Analyse beginnen kann, müssen die vorhandenen Daten erst einmal verarbeitet und bereinigt werden. In einer CDP eines Unternehmens befinden sich tausende Kundendatensätze – manche davon unvollständig oder mit fehlerhaften Informationen. Genau diese Unstimmigkeiten können die Qualität der Analyse erheblich beeinträchtigen und zu falschen Schlussfolgerungen führen. Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel.

Mithilfe von künstlicher Intelligenz können Unternehmen ihre Datensätze bis ins kleinste Detail durchleuchten. Ein Beispiel hierfür ist die Identifizierung und Korrektur von doppelten Kundendatensätzen. Intelligente Algorithmen sogen dafür, dass doppelte Datensätze direkt beseitigt werden. Ebenso erkennen sie unvollständige oder fehlerhafte Informationen in den Datensätzen. Auf diese Weise können Unternehmen Ordnung in ihre Datenbanken schaffen und eine eindeutige Kundensicht erreichen. Durch die künstliche Intelligenz schöpfen Unternehmen das volle Potenzial aus den Kundendaten aus und verschaffen sich einen entscheidenden Vorteil gegenüber der Konkurrenz. Denn die Aktualität der Daten ist das A und O für erfolgreiche Marketingmaßnahmen.

Kundensegmentierung mit CDP

Die CDP bildet den Schlüssel für eine erfolgreiche Kundensegmentierung und Zielgruppenanalyse. CDPs nutzen intelligente Algorithmen, um Kund:innen in verschiedene Segmente zu klassifizieren. Dabei werden nicht nur demografische Merkmale berücksichtigt, sondern auch Verhaltensdaten, Präferenzen und Interaktionen mit der Marke. Aufgrund der großen Menge an Kundendaten kann das menschliche Auge oft die feinen Unterschiede zwischen den einzelnen Kund:innen nicht erfassen – ganz im Gegensatz zu KI-Systemen. Denn diese ermöglichen eine weitaus präzisere und detaillierte Segmentierung. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz können Unternehmen noch besser ihre Kund:innen auf persönlicher Ebene ansprechen und maßgeschneiderte Marketingstrategien entwickeln. Weitere Gründe, warum Du CDPs in Deinem Unternehmen nutzen solltest, haben wir Dir bereits in einem anderen Beitrag von uns gezeigt.

CDPs mit künstlicher Intelligenz könnten beispielsweise Clustering-Algorithmen erstellen, die die Klassifizierung der Kund:innen automatisieren. Diese Algorithmen analysieren dann das Verhalten der Kunden und identifizieren automatisch Gemeinsamkeiten und Muster. Dadurch können ähnliche Kundengruppen identifiziert und ebenso Merkmale herausgestellt werden, in denen sich die Gruppen unterscheiden – beispielsweise durch ihre Kaufgewohnheiten, ihre Präferenzen oder ihre Reaktionen auf Marketingaktionen.

Automatisierte Empfehlungen

Das Ziel von CDPs besteht neben der reinen Analyse von Kundendaten natürlich auch darin, die Kund:innen zu verstehen und für sie eine personalisierte Kundenerfahrung zu schaffen. In Kombination mit künstlicher Intelligenz können Unternehmen diesen Prozess deutlich vereinfachen. Die CDP analysiert dazu das Verhalten und die Vorlieben des Kunden in Echtzeit und nutzt verschiedene Algorithmen, um automatisch die relevantesten Empfehlungen zu erstellen. Dadurch erreichen Unternehmen eine nahtlose und personalisierte Customer Journey, bei der die Kund:innen das Gefühl haben, verstanden und wertgeschätzt zu werden.

Ein Beispiel für automatisierte Empfehlungen ist die Personalisierung von E-Mail-Marketingkampagnen. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen kann die CDP die Inhalte und Angebote in E-Mails an jede einzelne Person anpassen. Kund:innen erhalten gezielte Informationen, die sie interessieren und motivieren, eine Aktion durchzuführen – sei es ein Kauf, eine Anmeldung oder eine weitere Interaktion. Die KI ermöglicht es somit den Kund:innen ein maßgeschneidertes Angebot zu liefern. Automatisierte Empfehlungen tragen allerdings nicht nur zu einer verbesserten Kundenerfahrung bei, sondern haben auch positive Auswirkungen auf den Umsatz und die Kundenbindung. Indem Unternehmen Kund:innen mit relevanten Angeboten ansprechen, steigt die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs. Zusätzlich führt die personalisierte Ansprache zu einem höheren Maß an Kundenzufriedenheit und Vertrauen in die Marke.

Du interessierst Dich für das Thema Künstliche Intelligenz und allem was dazu gehört? Dann solltest Du unseren Beitrag zum Thema „künstliche Intelligenz verstehen: Grundlagen, Anwendungen, Geschichte“, lesen.

Vorhersagen und Prognosen

Bei einer CDP geht es nicht nur darum, vergangene Kundeninteraktionen zu analysieren, sondern auch darum, die Zukunft des Kundenverhaltens vorherzusagen. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und Predictive Analytics können Unternehmen potenzielle Kundenabwanderungen frühzeitig erkennen und Maßnahmen ergreifen, die genau das verhindern. CDPs nutzen fortschrittliche Algorithmen, um aus den vorhandenen Kundendaten Muster und Trends zu extrahieren.

Durch die Analyse vergangener Interaktionen, Einkäufe und demografischer Informationen kann die CDP Vorhersagen darüber treffen, welche Kund:innen mit hoher Wahrscheinlichkeit abwandern könnten (Churn-Vorhersage). Indem maschinelles Lernen eingesetzt wird, können Unternehmen mögliche Probleme schneller identifizieren. Ein Indiz für den Verlust von Kund:innen könnten zum Beispiel die Inaktivität oder auch plötzlich veränderte Kaufgewohnheiten sein. Diese Erkenntnisse sind von unschätzbarem Wert. Denn die künstliche Intelligenz erkennt derartige Signale frühzeitig und ermöglicht so ein schnelles Eingreifen.

Predictive Analytics in einer CDP geht jedoch über die Churn-Vorhersage hinaus. Unternehmen können auch Vorhersagen darüber treffen, welche Kund:innen mit hoher Wahrscheinlichkeit bestimmte Produkte oder Dienstleistungen kaufen werden. Durch das Verständnis der individuellen Präferenzen und des Kaufverhaltens der Kund:innen können sie personalisierte Angebote und Empfehlungen erstellen, die die Kaufwahrscheinlichkeit erhöhen.

Fazit – CDP mit KI steigern Effizienz

Letztendlich ermöglicht maschinelles Lernen in CDPs eine effizientere Nutzung von Kundendaten und verbessert die Entscheidungsfindung auf Grundlage von Daten. Unternehmen sind in der Lage, fundierte und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die ihre Marketingstrategien optimieren und den Erfolg ihres Unternehmens steigern. Es eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, ihre Kund:innen besser zu verstehen, personalisierte Ansprachen umzusetzen und Kundenerfahrungen auf ein neues Level zu heben. Indem Unternehmen diese Technologie nutzen, können sie sich im Wettbewerb differenzieren, die Kundenbindung stärken und letztendlich ihren Platz auf dem Markt sichern.

 

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