digitale transformation und customer experience

Zeitgemäße Customer Experience für anspruchsvolle Konsumenten

23. August 2019, Autor/ Redaktion: MBF

Personalisierung ist derzeit eines der wichtigsten Themen im Marketing. Das sagen vielerlei Umfragen unter CMOs weltweit. Als wichtigstes Ziel für 2019 nennen zwei Drittel der Marketer relevante Inhalte für ihre Kunden. In Sachen Customer Experience (CX) setzen sie auf eher traditionelle Ansätze – manuelle Datenauswertung & Trial-and-Error. Beispielsweise werden zwei E-Mails oder Webseiten miteinander verglichen & anhand von Parametern bewertet. Die mit den meisten Views oder der besten Conversion Rate gewinnt.

Ein Standard-A/B-Test wird üblicherweise genutzt, um eine begrenzte Anzahl an Designs oder Versionen zu testen. Fortschrittlichere Arten des multi-variate testing (MVT) machen es möglich, eine Vielzahl an Content-Varianten in einer einzigen Nachricht zu testen. Zwar werden hier bereits Daten als Grundlage für die Entscheidungsfindung genutzt, doch ist deren Auswertung für Marketer mit erheblichem Aufwand verbunden. Und am Ende des Tages geht dann doch oft der Content an die Kunden, der dem Marketer intuitiv am besten erscheint.

Der Weg zur zeitgemäßen CX

Die Zahl der Marketing-Kanäle wächst ununterbrochen, wodurch es mittlerweile sehr schwierig ist, Tests, Analysen und Entscheidungsfindung ohne die Hilfe von Algorithmen zu bewerkstelligen. Ein weiteres Problem besteht darin, dass Konsumenten immer anspruchsvoller werden. Sie erwarten personalisierte Inhalte und können heute nicht mehr nur als Teil einer Zielgruppe angesprochen werden.

 

Eine Selligent-Umfrage unter 7.000 Verbrauchern zeigt, dass 74 Prozent bereit sind, für eine personalisierte CX personenbezogene Daten herauszugeben. Ein eindeutiges Signal für Marketer, die verstaubte RFM-Segmentierung hinter sich zu lassen und neue Wege für eine zeitgemäße Kundenansprache zu finden.

Eine Schlüsseltechnologie, die den Umgang mit großen Datenmengen massiv erleichtert ist Machine Learning (ML). Sie ermöglicht es, automatisch aus vorhandenen Daten zu „lernen“ und entsprechende Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. Die Predictions sind auf zahlreiche Arten für die Customer Journey nutzbar. Doch die Entwicklung eines entsprechenden Tools erfordert für gewöhnlich viel technologisches Know-how und die meisten Firmen tun sich schwer, personalisiertes Marketing auf eigene Faust umzusetzen.

Man muss kein Experte sein, um Machine Learning zu nutzen

Viele Marketing Manager stellen sich die Frage, ob es nötig ist, Datenexperten einzustellen, um von ML profitieren zu können. Mittlerweile bieten spezialisierte Unternehmen wie Selligent, KI-Tools mit entsprechenden Features, die von jedem Marketer genutzt werden können. In der Selligent Marketing Cloud Plattform verarbeitet die KI-Engine (Selligent Cortex) Cross-Channel-Daten in Echtzeit, während ein Feature namens Smart Content dem Kunden automatisiert relevante Botschaften zuspielt – immer zur richtigen Zeit, am richtigen Ort. Wer spezielle Anforderungen hat, kann die APIs nutzen, um eigene Features in die Plattform einzupflegen. Es ist für Marketer also nicht notwendig, sich selbst den Kopf über Technologien wie KI oder ML zu zerbrechen. Mit den richtigen Tools ist die personalisierte CX nur ein paar Minuten entfernt.



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