Leitfaden zur Datenaktivierung: CDP neu gedacht
5 Anwendungsfälle, wie Sie mit abteilungsübergreifend vernetzten Daten messbare Ergebnisse erzielen können
Inhalt
- Anwendungsfall 1: Reduzierung der Kosten pro Akquise durch gezieltes Marketing
- Anwendungsfall 2: Steigerung der Conversion-Rate durch personalisierte Journeys
- Anwendungsfall 3: Schnellere Geschäftsabschlüsse durch Unterstützung der Vertriebsmitarbeiter:innen
- Anwendungsfall 4: Steigerung der Akzeptanz durch personalisierte Onboarding-Journeys
- Anwendungsfall 5: Erhöhung der Kundenbindung durch proaktiven Service
Die erfolgreichsten Unternehmen verlassen sich auf Daten. Mithilfe von Daten erhalten sie eine 360-Grad-Sicht auf ihre Kund:innen und können diesen das Gefühl vermitteln, gesehen, verstanden und wertgeschätzt zu werden. Außerdem versetzen Daten Marketingexpert:innen dazu in die Lage, Experiences zu personalisieren, damit die richtige Botschaft den:die richtige:n Empfänger:in zur richtigen Zeit und auf dem richtigen Kanal erreicht. KI ermöglicht in diesem Zusammenhang nie dagewesene Effizienzsteigerungen. Manchmal ist es jedoch gar nicht so einfach, sich die vorhandenen Daten optimal zunutze zu machen. Auf dem Weg dorthin müssen Unternehmen einige Hindernisse meistern: zu große Datenmengen, Daten- und Technologiesilos, isolierte Arbeitsabläufe oder immer neue Datenschutzbestimmungen, die die Nutzung und Verwaltung von Daten erschweren.
Obwohl viele Unternehmen erste Schritte zur Zentralisierung ihrer Daten unternommen und zu diesem Zweck Plattformen für Kundendaten (Customer Data Platforms, CDP) und Data Lakes oder Data Warehouses eingeführt haben, fällt es ihnen nach wie vor schwer, mit diesen Tools die Vorteile der KI zu erschließen, die Kosten der Kundenakquise zu reduzieren, die Konversionsrate zu steigern und den Lifetime Value zu erhöhen.
Denn mit der Zentralisierung von Daten ist es nicht getan. Diese können weiterhin in isolierten, abteilungsinternen Systemen feststecken
Was wir im aktuellen Umfeld brauchen, sind Plattformen für Unternehmensdaten, die Marketing-, Vertriebs-, Kundenservice- und Commerce-Teams dazu in die Lage versetzen, dieselben Daten zu nutzen, um Kundeninteraktionen bestmöglich zu personalisieren.
Dies sorgt außerdem für kontextrelevante, konsistente Interaktionen auf allen Kanälen. So ist das Marketingteam beispielsweise darüber informiert, wenn ein:e Kund:in ein bestimmtes, in einer Kampagne beworbenes Produkt bereits gekauft hat, und kann ihn:sie aus der Zielgruppe für die zugehörigen Anzeigen ausschließen. Der:die Vertriebsmitarbeiter:in weiß, welche Kund:innen Mitglied im Treueprogramm sind, und kann sich im Gespräch für ihre Treue bedanken. Und der:die zuständige Kundenservicemitarbeiter:in ist über die vorausgehenden Interaktionen des:der Kund:in mit dem Chatbot im Bilde und weiß, welche Artikel bereits gesendet wurden, um anderweitig weiterhelfen zu können. Im Endeffekt geht es darum, sowohl Kund:innen als auch Ihren eigenen Teams eine umfassende, reibungslose End-to-End-Experience zu bieten.
Die Data Cloud von Salesforce ermöglicht genau das. Die Data Cloud ist eine Plattform für Unternehmensdaten, die Daten aus allen nur erdenklichen Quellen erschließt, um Marketingexpert:innen und anderen Unternehmensmitarbeiter:innen eine 360-Grad-Sicht auf Kund:innen zu ermöglichen. Mithilfe dieser Daten können sie besser als je zuvor auf Kundenbedürfnisse eingehen.
In diesem Leitfaden erfahren Sie mehr darüber, wie zentralisierte, unternehmensweit zugängliche und verwertbare Daten in allen Phasen des Kundenlebenszyklus – von der Akquise bis zur Bindung – den Erfolg sichern können. Die nachstehenden Anwendungsfälle veranschaulichen, wie die Data Cloud das herkömmliche CDP-Modell um wichtige Funktionen erweitert, um die nahtlose Zusammenarbeit sämtlicher Unternehmensbereiche zu ermöglichen.
Wie definieren wir einen Anwendungsfall?
So schaffen Sie eine optimierte Datengrundlage
Um geschäftliche Herausforderungen während des Kundenlebenszyklus zu meistern, Wachstum zu fördern und den Customer Lifetime Value (CLTV) zu erhöhen, müssen Sie isolierte Daten aus allen Unternehmensbereichen zusammenführen. Die Data Cloud hilft Ihnen dabei. Der Herkunft der Daten sind dabei keine Grenzen gesetzt. Hier einige Beispiele:
- Echtzeit-Marketing-Interaktionsdaten: Bisherige Interaktionen auf allen Kanälen (E-Mail, Mobil, Web, SMS, Werbung)
- Vertriebsdaten: Bisherige Vertriebsinteraktionen, Unternehmens-/Account-Daten, Präferenzen usw.
- Kundenservicedaten: Bisherige Käufe, Produktbesitz und zugehörige Metadaten usw.
- Commerce-Daten: Bisherige Käufe, Produktbesitz und zugehörige Metadaten usw.
- Data Lake/Warehouse: POS, IoT, Logistik, HR, ERP, soziale Medien, Telemetrie, Produktnutzung, Konferenz-/Messeteilnahme, Engagement-/Neigungs-Scores usw.
Nach der Erschließung der Daten können Sie Folgendes tun:
- Über eine benutzerfreundliche Schnittstelle auf die zuvor nicht zugänglichen Daten zugreifen . Auf diese Weise erhalten Sie eine 360-Grad-Sicht auf Kund:innen, können Zielgruppen segmentieren und die Marketing-Performance analysieren – ganz ohne IT-Engpässe.
- Von den Vorteilen vertrauenswürdiger KI profitieren, deren Large Language Models auf Ihren First-Party-Daten basieren. Das Ergebnis sind präzisere, hochgradig personalisierte, markenkonforme Outputs, wodurch Sie mehr Zeit für strategische Aufgaben haben.
- Daten auf beliebigen Kanälen aktivieren, damit Sie jeden einzelnen Touchpoint in der Customer Experience – von E-Mail, Mobil und Web bis hin zu Werbung, Verkaufsgesprächen und Kundenservicevorgängen – mit individuellen Empfehlungen, Entscheidungen in Echtzeit und automatisierten Journeys personalisieren können.
Reduzierung der Kosten pro Akquise durch gezieltes Marketing
Herausforderung
Geschäftsziele:
First-Party-Daten aus Kundeninteraktionen auf den Kanälen Ihrer Marke sind wichtiger als je zuvor. Mithilfe dieser Daten können Sie geeignete Zielgruppen für Werbeaktionen identifizieren und Angebote personalisieren.
Da die Kosten der Kundenakquise so hoch wie nie zuvor sind und Marketingbudgets immer häufiger gekürzt werden, müssen Unternehmen zudem ihren ROAS steigern und die Kosten pro Akquise reduzieren. Dazu benötigen Marketingexpert:innen Einblicke in die Anzeigen-Performance sowie die Möglichkeit, Zielgruppen und Content während laufender Kampagnen anzupassen.
Schritt 1: Auf Daten zugreifen
Nachdem die First-Party-Daten aus allen Unternehmensbereichen zugänglich gemacht wurden, können Sie sich die erweiterte Segmentierung der Data Cloud zunutze machen, um umsatzstarke Zielgruppen zu identifizieren. So können Sie beispielsweise Segmente von Kund:innen mit einem hohen durchschnittlichen Bestellwert, überdurchschnittlich vielen E-Mail-Interaktionen, wenigen Rücksendungen oder einer Vorliebe für eine bestimmte Produktkategorie erstellen.
Durch die gezielte Ansprache von Kund:innen mit für sie relevanten Werbeaktionen reduzieren Sie die Kosten pro Akquise, da die Konversionswahrscheinlichkeit erhöht ist. Und da das Vertriebsteam Zugriff auf dieselben Informationen hat wie das Marketingteam, können beide Teams nahtlos zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass Konversionen relevant, kontextbezogen und effektiv sind.
Schritt 2: Sich die Vorteile der KI zunutze machen
Zusätzlich zur erweiterten Segmentierung, die Sie bei der gezielten Ansprache umsatzstarker Kund:innen unterstützt, können Sie mit KI im Handumdrehen Lookalike-Zielgruppen identifizieren und erstellen. In der Data Cloud sieht das in etwa so aus:
- Verwenden Sie natürlichsprachliche Prompts (wie Sie es von ChatGPT kennen), um Segmente zu erstellen und zu verfeinern. Kenntnisse der Programmiersprache SQL sind dazu nicht erforderlich. Stattdessen wandeln Large Language Models (LLMs) die Prompts automatisch in geeignete Segmentattribute um.
- Nutzen Sie KI-gestützte Lookalike-Modellierung über Anzeigenplattformen wie Google oder Meta, um Kund:innen zu identifizieren, die den umsatzstarken Zielgruppen am ähnlichsten sind, und beziehen Sie diese in Ihre Kampagnen mit ein.
- Messen Sie die Wirksamkeit früherer und laufender Werbekampagnen, indem Sie mit KI die Daten analysieren und visualisieren, um eine bessere Vorstellung davon zu erhalten, mit welchen Zielgruppen Sie am meisten verdienen. Berücksichtigen Sie die so gewonnenen Erkenntnisse für zukünftige Aktivierungen.
Schritt 3: Daten aktivieren
Nach der Erstellung und Optimierung der Zielgruppensegmente senden Sie die Daten an die Anzeigenplattform Ihrer Wahl und aktivieren diese. Das kann beispielsweise so aussehen:
- Aktivieren Sie neue Zielgruppen nahtlos und sicher auf so genannten „Walled Garden“-Plattformen wie Google Ads, Meta, Amazon und LinkedIn und sprechen Sie Kund:innen anschließend mit personalisierten Anzeigen auf dem von ihnen bevorzugten Kanal an.
- Erhöhen Sie Ihre Reichweite und reichern Sie Ihren Datensatz mithilfe von AppExchange-Partnern wie LiveRamp, TradeDesk, Merkle, Epsilon und Axiom zusätzlich an. Machen Sie sich Einblicke auf Segmentebene direkt von Anzeigenpartnern wie Google oder Amazon zunutze, um sich mit Kundenvorlieben und -demografie vertraut zu machen. Die so gewonnenen Erkenntnisse helfen Ihnen dabei, zukünftige Kampagnen besser zu personalisieren.
Bezüglich der Steigerung der Rendite aus Werbeausgaben kommt es nicht nur darauf an, Ihre Zielgruppen zu optimieren oder zu erweitern. Ebenso wichtig ist es, für die jeweiligen Zielgruppen relevante Werbung zum richtigen Zeitpunkt bereitzustellen und zu wissen, wann eine Anzeige besser nicht gesendet werden sollte. Wenn Sie all das berücksichtigen, sparen Sie Geld und erhöhen gleichzeitig die Kundenzufriedenheit. In folgenden Fällen sollten Sie Anzeigen unterdrücken:
- Ein:e Kund:in hat ein offenes Service-Ticket.
- Ein:e Kund:in hat ein Produkt oder eine Dienstleistung erworben, das/die aktuell zu einem günstigeren Preis angeboten wird.
- Sie bewerben ein Treueprogramm, bei dem der:die Kund:in bereits Mitglied ist. Verschwenden Sie nicht seine:ihre Zeit mit überflüssigen Angeboten.
Beispiel aus der Praxis
Sie macht sich die Daten ihres Zentrums (u. a. zu anstehenden Terminen) sowie kürzliche E-Mail-Interaktionen aus einer Vorsorgekampagne zunutze, um ein Zielgruppensegment zu erstellen. Mit wenigen Klicks und ganz ohne Unterstützung der IT-Abteilung aktiviert Amy diese neue Zielgruppe auf Google Ads und Meta. Die personalisierten Anzeigen sind speziell auf eine in der Nähe befindliche Einrichtung der Notfallversorgung zugeschnitten und bewerben relevante Präventionsangebote wie Impfungen, Vorsorgeuntersuchungen oder Allergietests. Basierend auf KI-Analysen und -Empfehlungen ändert Amy die Betreffzeile während der laufenden Kampagne von „Vereinbaren Sie jetzt Ihren Vorsorgetermin!“ zu „In nur 2 Minuten zu einem gesünderen Ich“. Die Kund:innen fühlen sich von der Kampagne angesprochen und die Klickraten erhöhen sich um 50 %.
Steigerung der Conversion-Rate durch personalisierte Journeys
Herausforderung
Geschäftsziele:
Im heutigen wettbewerbsintensiven Umfeld ist es wichtig, eine persönliche Beziehung zu Nutzer:innen herzustellen, um Conversion-Rates zu erhöhen und das Umsatzwachstum zu steigern. Gefragt sind personalisierte, vernetzte Experiences, die gezielt auf individuelle Bedürfnisse und Vorlieben zugeschnitten sind. Viele Marketingexpert:innen haben jedoch nach wie vor nicht ausreichend Zugriff auf Echtzeit-Daten – mit der Folge, dass 59 % von ihnen auf technischen Support angewiesen sind, um eine Zielgruppe zu segmentieren oder eine Kampagne auszuführen.
Dies wirkt sich negativ auf die Pipeline- und Conversion-Rates aus. Durch das Erschließen von Daten aus verschiedenen Quellen und den Einsatz von KI-Tools können Marketingteams personalisierte Journeys erstellen, die auf die individuellen Vorlieben und Verhaltensweisen der einzelnen Kund:innen zugeschnitten sind. Dies führt nicht nur zu höheren Conversion-Rates, sondern erhöht außerdem den Customer Lifetime Value und unterstützt Upselling- und Cross-Selling-Initiativen. Mithilfe von Echtzeiteinblicken und datengestützten Strategien können Marketingexpert:innen ihre Kampagnen optimieren und bessere Ergebnisse erzielen.
Schritt 1: Auf Daten zugreifen
Schritt 2: Sich die Vorteile der KI zunutze machen
Nachdem Sie Ihre Daten in Ordnung gebracht haben, können Sie mit KI Folgendes tun:
- Die umsatzstärksten Segmente identifizieren und die Wahrscheinlichkeit, dass diese auf Werbeaktionen reagieren, ermitteln
- Empfohlene nächste Schritte oder Angebote für die Website-Personalisierung bestimmen
- Vertriebsmitarbeiter:innen dabei unterstützen, erfolgversprechende Up-/Cross-Selling-Gelegenheiten zu identifizieren, zum richtigen Zeitpunkt nachzufassen und anhand der bisherigen Interaktionen geeignete Gesprächsthemen zu finden
Schritt 3: Daten aktivieren
Nach der Erstellung und Optimierung der Zielgruppensegmente senden Sie die Daten an die Anzeigenplattform Ihrer Wahl und aktivieren diese. Das kann beispielsweise so aussehen:
- Aktivieren Sie neue Zielgruppen nahtlos und sicher auf so genannten „Walled Garden“-Plattformen wie Google Ads, Meta, Amazon und LinkedIn und sprechen Sie Kund:innen anschließend mit personalisierten Anzeigen auf dem von ihnen bevorzugten Kanal an.
- Erhöhen Sie Ihre Reichweite und reichern Sie Ihren Datensatz mithilfe von AppExchange-Partnern wie LiveRamp, TradeDesk, Merkle, Epsilon und Axiom zusätzlich an. Machen Sie sich Einblicke auf Segmentebene direkt von Anzeigenpartnern wie Google oder Amazon zunutze, um sich mit Kundenvorlieben und -demografie vertraut zu machen. Die so gewonnenen Erkenntnisse helfen Ihnen dabei, zukünftige Kampagnen besser zu personalisieren.
Bezüglich der Steigerung der Rendite aus Werbeausgaben kommt es nicht nur darauf an, Ihre Zielgruppen zu optimieren oder zu erweitern. Ebenso wichtig ist es, für die jeweiligen Zielgruppen relevante Werbung zum richtigen Zeitpunkt bereitzustellen und zu wissen, wann eine Anzeige besser nicht gesendet werden sollte. Wenn Sie all das berücksichtigen, sparen Sie Geld und erhöhen gleichzeitig die Kundenzufriedenheit. In folgenden Fällen sollten Sie Anzeigen unterdrücken:
- Ein:e Kund:in hat ein offenes Service-Ticket.
- Ein:e Kund:in hat ein Produkt oder eine Dienstleistung erworben, das/die aktuell zu einem günstigeren Preis angeboten wird.
- Sie bewerben ein Treueprogramm, bei dem der:die Kund:in bereits Mitglied ist. Verschwenden Sie nicht seine:ihre Zeit mit überflüssigen Angeboten.
Beispiel aus der Praxis
Sie macht sich die Daten ihres Zentrums (u. a. zu anstehenden Terminen) sowie kürzliche E-Mail-Interaktionen aus einer Vorsorgekampagne zunutze, um ein Zielgruppensegment zu erstellen. Mit wenigen Klicks und ganz ohne Unterstützung der IT-Abteilung aktiviert Amy diese neue Zielgruppe auf Google Ads und Meta. Die personalisierten Anzeigen sind speziell auf eine in der Nähe befindliche Einrichtung der Notfallversorgung zugeschnitten und bewerben relevante Präventionsangebote wie Impfungen, Vorsorgeuntersuchungen oder Allergietests. Basierend auf KI-Analysen und -Empfehlungen ändert Amy die Betreffzeile während der laufenden Kampagne von „Vereinbaren Sie jetzt Ihren Vorsorgetermin!“ zu „In nur 2 Minuten zu einem gesünderen Ich“. Die Kund:innen fühlen sich von der Kampagne angesprochen und die Klickraten erhöhen sich um 50 %.
Schnellere Geschäftsabschlüsse durch Unterstützung der Vertriebsmitarbeiter:innen
Herausforderung
Geschäftsziele:
Marketingexpert:innen müssen Vertriebsmitarbeiter:innen mit den richtigen Informationen versorgen, um schnellere Geschäftsabschlüsse zu ermöglichen. Bei vielen Unternehmen hapert es jedoch an der funktionsübergreifenden Abstimmung sowie der gemeinsamen Nutzung von Daten über verschiedene Abteilungen hinweg. Dies wirkt sich negativ auf den Verkaufsprozess aus. Durch das Erschließen von Daten aus verschiedenen Quellen und den Einsatz von KI können Unternehmen ihren Vertriebsteams Zugriff auf Echtzeiteinblicke, integrierte Empfehlungen und personalisierte Mitteilungen bieten, um Kaufzyklen zu verkürzen und die Erfolgsquoten zu erhöhen.
Dies wirkt sich nicht nur positiv auf die Effizienz und Effektivität der Vertriebsmitarbeiter:innen aus, sondern steigert zudem den durchschnittlichen Bestellwert und fördert das Umsatzwachstum.
Schritt 1: Auf Daten zugreifen
Schritt 2: Sich die Vorteile der KI zunutze machen
Nachdem Sie Ihre Daten in Ordnung gebracht haben, können Sie mit KI Folgendes tun:
- Ein Segment von Kund:innen mit einer anhand einer KI-gestützten Berechnung ermittelten Punktzahl für die Produktnutzung erstellen
- Faktoren wie die Kaufbereitschaft oder den Lead Score berechnen und in KI-gestützte Empfehlungen für die nächsten Schritte integrieren, damit die Mitarbeiter:innen genau wissen, welche Arten von Cross-/Upselling-Gelegenheiten sie mit Kund:innen besprechen sollten
- Personalisierte Nachfass-E-Mails mit auf die jeweilige Person zugeschnittenem Text und Angeboten generieren
Schritt 3: Daten aktivieren
Nachdem Sie Ihre Segmente erstellt und wichtige Faktoren berechnet haben, können Sie Folgendes tun:
- CRM-Objekte (wie Kontakt oder Opportunity) mit integrierten Daten anreichern und Ihren Vertriebsmitarbeiter:innen Zugriff auf dieselben integrierten Kundenprofilinformationen bieten wie dem Marketing-, Kundenservice- und Commerce-Team, wobei stets der vollständige Kontext der einzelnen Interaktionen zwischen Kund:innen und Ihrer Marke sichtbar ist
- Segmente auf Ihrer Marketing-Engagement-Plattform aktivieren, um personalisierte Upselling-/Upgrade-Journeys zu ermöglichen
- Benachrichtigungen in Slack mit Gesprächsthemen und BASHO-E-Mail-Vorlagen für Vertriebsmitarbeiter:innen auslösen, um gezieltes Nachfassen zu ermöglichen
Beispiel aus der Praxis
Jalen arbeitet als Marketingexperte bei einem großen Autohersteller und hat die Aufgabe, das Marketing- und Vertriebsteam besser aufeinander abzustimmen, um die qualifizierte Pipeline zu vergrößern und die Erfolgsquote sowie den durchschnittlichen Bestellwert zu erhöhen.
Jalen macht sich die Data Cloud zunutze, um abteilungsübergreifend einheitliche Kundenprofile zu erstellen und Daten zu in Anspruch genommenen Wartungsdienstleistungen, vergangenen Käufen, Website-Verhalten, dem Besuch von Autoausstellungen sowie Interaktionen im Rahmen von Vertriebsgesprächen zusammenzuführen. Dadurch weiß er, wann ein:e Kund:in zum Kauf geneigt ist, und kann eine automatisierte Benachrichtigung an eine:n Vertriebsmitarbeiter:in einrichten.
Und da unternehmensweit dasselbe Kundenprofil verwendet wird, werden dem:der Vertriebsmitarbeiter:in beim Klick auf die Opportunity detaillierte Informationen zu dem:der Kund:in angezeigt. So sieht der:die Vertriebsmitarbeiter:in vielleicht, dass das Auto einer Kundin in den letzten drei Jahren regelmäßig gewartet wurde und dass die Kundin sich sowohl im Internet als auch bei einer kürzlich stattgefundenen Ausstellung über ein neues High-End-Modell informiert hat. Mit diesem Wissen sowie der Unterstützung durch generative KI beim Verfassen der E-Mail kann der:die Mitarbeiter:in genau zum richtigen Zeitpunkt mit der Kundin in Kontakt treten, um das Geschäft zum Abschluss zu bringen.
Steigerung der Akzeptanz durch personalisierte Onboarding-Journeys
Herausforderung
Geschäftsziele:
Schritt 1: Auf Daten zugreifen
Schritt 2: Sich die Vorteile der KI zunutze machen
Nachdem Sie Ihre Daten in Ordnung gebracht haben, können Sie mit KI Folgendes tun:
- Kennzahlen entwickeln, z. B. Prognosewerte, die anzeigen, wann ein:e Kund:in bezüglich der Produktakzeptanz hinterherhinkt. Außerdem können Sie personalisierte Empfehlungen für die geeignete Kommunikation mit Kund:innen erhalten, um die Nutzung der relevanten Ressourcen bzw. das Durchführen der gewünschten Aktionen zu fördern.
- Segmente von Kund:innen mit (KI-gestützt berechneten) niedrigen Onboarding-Erfolgswerten erstellen, die darauf hinweisen, dass die betreffenden Kund:innen innerhalb einer festgelegten Zeit das Onboarding nicht abgeschlossen oder wichtige Nutzungskennzahlen nicht erreicht haben
Schritt 3: Daten aktivieren
Nachdem Sie die geeigneten Kennzahlen für die Verfolgung und Vereinfachung des Onboardings ermittelt haben, können Sie Folgendes tun:
- Segmente auf Ihrer Marketing-Engagement-Plattform (E-Mail, Mobil, Anzeigen, Web) aktivieren, um personalisierte Schulungs-Journeys einschließlich Support-Angeboten oder Inhalten, die zu einem wichtigen nächsten Schritt motivieren, zu ermöglichen
- Über Ihre Marketing-Engagement-Plattform mit personalisierten Journeys nachfassen, z. B. in Form von empfohlenen Hilfeartikeln, Personalisierung des Online-Hilfecenters usw.
- Benachrichtigungen an Kundenservice- und Kundenerfolgsteams auslösen (Account, Änderungen des Produktstatus, neue Kundenservicevorgänge, Kund:innen mit Abwanderungsrisiko)
- Marketingexpert:innen über Fortschritte im Hinblick auf die Kampagnenziele informieren und Gelegenheiten zum Eingreifen bieten
Beispiel aus der Praxis
Stefan ist als Marketingexperte bei einem SaaS-Unternehmen tätig und möchte die Produktakzeptanz erhöhen, die Time-to-Value für Kund:innen verkürzen und gleichzeitig die Kundenabwanderung sowie die Zahl der Kundenservicevorgänge reduzieren.
Dazu verwendet er die Data Cloud, die Daten zur Plattformnutzung, demografische Daten aus Google sowie Daten zu bisherigen Kundenservicevorgängen an einem zentralen Ort zusammenführt. Anschließend kann er mithilfe von KI-gestützten Erkenntnissen ein Kundensegment erstellen, das sich durch niedrige Onboarding-Erfolgswerte auszeichnet. Das heißt, die betreffenden Kund:innen haben innerhalb einer festgelegten Zeit die Schritte für das Onboarding nicht abgeschlossen oder bestimmte Nutzungsschwellwerte nicht erreicht. Danach kann Stefan ereignisgesteuerte Benachrichtigungen an das Kundenservice- und Kundenerfolgsteam einrichten, damit die Teams schnell eingreifen und die richtigen Informationsmaterialien für das gekaufte Produkt senden können.
Erhöhung der Kundenbindung durch proaktiven Service
Herausforderung
Geschäftsziele:
Schritt 1: Auf Daten zugreifen
Schritt 2: Sich die Vorteile der KI zunutze machen
Nachdem Sie Ihre Daten in Ordnung gebracht haben, können Sie mit KI Folgendes tun:
- Vertriebs-, Kundenservice- und Marketingteams bei der Kommunikation mit Kund:innen unterstützen, z. B. um diesen die verfügbaren Optionen (Umtausch oder Rückerstattung, Chat mit einem:einer Kundenservicemitarbeiter:in, Tutorial-Video) zu erklären oder personalisierte Empfehlungen oder maßgeschneiderte Angebote basierend auf bisherigen Interaktionen zu senden
- Auf eine Zusammenfassung sowie Empfehlungen für die Interaktion bei eingehenden Gesprächen zugreifen und empfohlene nächste Schritte oder Angebote für verschiedene Kundensegmente bereitstellen
- Unstrukturierte Daten, z. B. Wissensartikel oder in der Vergangenheit erfolgreiche Marketing-E-Mails, verwenden, um personalisierte Mitteilungen an Kund:innen zu erstellen
Schritt 3: Daten aktivieren
Nachdem Sie mit KI personalisierte Mitteilungen erstellt haben, können Sie Folgendes tun:
- Ein Zielgruppensegment mit Kund:innen erstellen, die beispielsweise von einem Produktrückruf betroffen sind und bei denen die Wahrscheinlichkeit der Abwanderung/Produktrückgabe hoch ist, damit Sie diese Kund:innen proaktiv benachrichtigen können
- Ereignisgesteuerte Abläufe verwenden, um für die betroffenen Kund:innen automatisch einen Kundenvorgang in der Service Cloud zu erstellen
- Mithilfe von Kundenservicedaten Unterdrückungssegmente/-kriterien erstellen, damit die betroffenen Kund:innen keine Werbe-E-Mails oder -anzeigen erhalten, während offene Kundenservicevorgänge vorliegen
- Einen Auslöser/eine Aktion erstellen, damit geklärte Kundenservicevorgänge automatisch geschlossen werden und Kund:innen anschließend eine E-Mail mit einer Feedback-Umfrage erhalten
Beispiel aus der Praxis
Juanita ist als Marketingexpertin bei einer Bank tätig, die den CSAT und den CLTV verbessern und gleichzeitig die Kundenabwanderung sowie die Betriebskosten im Zusammenhang mit der Zahl offener Kundenvorgänge reduzieren möchte.
Mit der Data Cloud kann Juanita Daten u. a. zu kürzlichen Kontoeröffnungen, Kontoattributen sowie zur Produktnutzung über eine Zero-Copy-Integration zusammenführen und erhält zudem eine KI-generierte Übersicht über alle bisherigen Kundenservicevorgänge. So kann Juanita proaktiv eine ereignisgesteuerte E-Mail mit personalisierten Self-Service-Tipps für das Wertpapierdepot, für das sich der:die Kund:in registriert hat, senden. Wenn der:die Kund:in ein Problem hat (z. B. weil ein Handel nicht ausgeführt werden kann), kann das Kundenserviceteam augenblicklich auf die integrierten Profildaten zugreifen und das Problem innerhalb kürzester Zeit beheben.
Das Team kann sogar dafür sorgen, dass der:die Kund:in im Anschluss an die Problemlösung automatisch eine Umfrage erhält, um zukünftige Experiences zu verbessern und mögliche Upselling-/Cross-Selling-Gelegenheiten zu identifizieren. Derweil kann Juanita alle Werbekampagnen unterdrücken, während ein offener Kundenservicevorgang vorliegt, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und das Werbebudget zu schonen.
Quellen:
- Simplicity – Pressemitteilung – Brands Losing a Record $29 for Each New Customer Acquired
- Salesforce State of Marketing, 9. Ausgabe (2024)
- Gartner-Umfrage zeigt, dass Marketing- und Vertriebsfunktionen nur bei drei von 15 kommerziellen Aktivitäten zusammenarbeiten (2024)
- Salesforce State of the Connected Customer Report (2023)
- PwC Future of Customer Experience
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