Marketingdaten für die KI-Analyse

Im Online-Marketing fallen typischerweise eine Vielzahl an Daten an. Oftmals schlummern diese jedoch ungenutzt in Datenbanken und das volle Potential wird nicht genutzt. Künstliche Intelligenz bietet Abhilfe: Es werden Muster in den Daten erkannt und Erkenntnisse gewonnen, die gewinnbringend für das Marketing eingesetzt werden können.

Künstliche Intelligenz in der Kundenanalyse: So können Sie KI gewinnbringen einsetzen

Das übergeordnetes Ziel in der Kundenanalyse ist hierbei die eigenen Kunden besser zu verstehen. Unter anderem lassen sich so die folgenden beispielhaften Fragen beantworten:

  • Was zeichnet einen Schlüsselkunden aus?
  • Woran sind meine (potentiellen) Kund:innen interessiert?
  • Wird mir meine Kundschaft treu bleiben?
  • Welche Kundengruppen/-segmente gibt es?
  • Wie denken Kund:innen über mein Unternehmen/Produkt?
  • Welche Marketingkanäle funktionieren besonders gut?
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In unserem neuen Online-Kurs „Künstliche Intelligenz“ lernen Sie die Grundlagen für den Einsatz von KI im eigenen Unternehmen.

Die Datenkarte: Grundlage der Auswertung

Bevor diese Fragen allerdings beantwortet werden können, müssen entsprechende Daten gesammelt und aufbereitet werden. Nur so kann die KI Wissen über die eigenen Kunden generieren.

Ein sehr gutes Mittel, um die Datengrundlage im eigenen Unternehmen einzuschätzen, ist die sogenannte Datenkarte. Diese Datenkarte listet sämtliche Datenpunkte, die Sie gesammelt haben auf und ordnet diese zur besseren Übersicht in verschiedene Kategorien ein (z.B. genutzte Marketingkanäle, demographische Kundendaten, Kaufverhalten, etc.). Weiterhin wird farblich markiert, ob diese Daten bereits im Unternehmen zur Verfügung stehen. Falls nicht, wird weiter unterschieden, ob sie leicht zu beschaffen sind oder ob sie wünschenswert, aber schwer zu erhalten sind.

Die Datenkarte: Grundlage der Auswertung

Auf Grundlage dieser Datenkarte können dann entsprechende Fragestellungen formuliert werden. Zum Beispiel: Wie entwickelt sich das Kaufvolumen eines Kunden im nächsten Jahr auf Grundlage seines Nutzungsverhaltens auf der Webseite? Oder: Hat die Bezahlmethode Auswirkung auf die Anzahl der getätigten Transaktionen?

Neben diesen Beispielen haben wir 3 Anwendungsbereiche herausgesucht, die das Potential und die Vielfalt von KI in der Kundenanalyse darstellen.

Abwanderungsvorhersage: Welche Kund:innen werden Kündigen?

Die Abwanderungsvorhersage, auch Churn-Prediction genannt, hat das Ziele vorherzusagen, ob ein Kunde oder eine Kundin in der Zukunft kündigen wird. Sind solche Vorhersagen erfolgreich, kann mit Präventionsmaßnahmen entgegengewirkt werden, bevor es zu spät ist. Dies ist insbesondere für Branchen interessant, die Abonnements oder Verträge anbieten, z.B. in der Telekommunikation, Banken, Versicherungsgesellschaften, Streamingdienste, Anbieter von Software as a Service (SaaS). Beispielhafte präventive Maßnahmen können Vorteilsprogramme, Rabattaktionen oder Telemarketing sein.

Neben der Vorhersage ist die Interpretation des Algorithmus von Interesse. Ein beispielhafter Algorithmus hierfür ist der Entscheidungsbaum, der automatisch Regeln für die Abwanderungsvorhersage generiert. Auf Grundlage dieser Regeln kann dann eingeschätzt werden, welche Eigenschaften (z.B. Anzahl Beschwerden, wöchentliche Nutzung des Services) essentiell für die Kündigung waren. Diese wiederum helfen das Marketing und Produkt so anzupassen, sodass die Abwanderungsrate künftig verringert wird.

KI: Abwanderungsvorhersage mit KI

Sentimentanalyse: Das haben Sie ja wieder ganz Toll gemacht!

Ein weiteres Beispiel stellt die Sentiment- oder Stimmungsanalyse zur Einschätzung der Kundenzufriedenheit dar. Hiermit lässt sich automatisiert einschätzen, ob die Kundschaft dazu neigen eher positiv oder negativ über die eigene Marke, Produkte oder Services zu berichten.

Dies ist keinesfalls ein triviales Problem, da solch ein System ebenfalls mit Ironie umgehen können sollte:

Sentimentanalyse: KI in der Kundenanalyse

Die Sentimentanalyse ist insbesondere für Unternehmen mit einer großen Produktpalette und/oder mit vielen Kontakten, z.B. über Social Media oder Bewertungsportalen interessant. Auch Supportanfragen können so kategorisiert werden. Mit der durch die KI vorgenommenenen Auswertung können dann Verbesserungspotentiale identifiziert und die Brand Awareness gesteigert werden.

KI-Chatbots

KI Chatbots kommunizieren über ein Webinterface mit (potentiellen) Kund:innen und können so sowohl Support-, als auch Sales Teams unterstützen. Diese eignen sich z.B. für den B2B-Bereich, um das passende Produkte aus einer komplexen Auswahl zu filtern und zusätzliche Informationen zuzusenden.

Im B2C Bereich mit einer großen Kundenbasis eignen sie sich gut um sich wiederholende Fragestellungen zu beantworten und Probleme zu lösen. Bei komplexeren Fragestellungen kann ein Chatbot zumindest die Zuordnung in einem bestimmten Support-Bereich durchführen.

Eine weitere Anwendung ist das Sammeln von Feedback. Somit können Produkt- und Serviceverbesserungen vorgenommen werden.

Fazit: KI Anwendungen im Marketing

KI bietet vielfältige Anwendungen in der Kundenanalyse, mit dem Ziele die Bedürfnisse der Kunden besser zu verstehen. Essentiell hierfür sind Daten, aus denen KI-Algorithmen wertvolle Informationen extrahieren können.

Eine Datenkarte hilft die eigene Datengrundlage besser einzuschätzen und Projekte zu initiieren. Einige Beispielanwendungen sind hierbei die Abwanderungsvorhersage, die Sentimentanalyse und KI-Chatbots. Bei der Auswahl der Projekte ist es insbesondere wichtig klein anzufangen, um so schnell den Mehrwert aufzeigen zu können.

Über den Autor:

KI-Trainer am Kompetenzzentrum Berlin

_Gemeinsam digital KI-Trainer Benjamin Bergner.  Unsere KI-Trainer:innen helfen mit individuellen Sprechstunden, Workshops und Veranstaltungen die Digitalisierung im Mittelstand voranzubringen. Wir sensibilisieren für die technologischen und wirtschaftlichen Potenziale der KI und zeigen Unternehmen konkrete Anwendungsbeispiele für Künstliche Intelligenz.

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