Warum ML-gestützte CDPs der nächste Schritt sind

Viele Unternehmen setzen auf Kundenzentriertheit, da dies bessere Beziehungen, höhere Umsätze und reduzierte Betriebskosten fördert. Empathisches Marketing, das den Kunden in den Mittelpunkt stellt, ist der Schlüssel dazu. Obwohl es paradox erscheinen mag, können Kunden-Datenplattformen (CDPs), die von Machine Learning (ML) und Künstlicher Intelligenz (KI) unterstützt werden, menschliche Verbindungen erleichtern und das Vertrauen zwischen Unternehmen und Kunden aufbauen. Mit einer CDP können Marken die Kundenreise auf der Grundlage individueller Wünsche und Motivationen personalisieren und so ein sinnvolles Kundenerlebnis schaffen. CDPs werden in Branchen wie Einzelhandel, Gesundheitswesen und Finanzdienstleistungen immer häufiger eingesetzt. Durch die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen und die Nutzung von Machine Learning bieten CDPs genaue Darstellungen des Kundenverhaltens, die nicht nur das Marketing, sondern auch andere Abteilungen informieren können. Mit Machine Learning, das in Produkte wie Acquia CDP integriert ist, werden Datenpunkte aus verschiedenen Quellen analysiert, um Business Intelligence zu generieren, die Muster und Trends hervorhebt. Während Menschen Daten manuell analysieren könnten, wäre dies ein zeitaufwendiger Prozess. CDPs nutzen vergangene Daten und Interaktionen mit einer Marke, um ein umfassendes Kundenprofil zu erstellen, das Informationen wie den Ort des Kaufs oder eine Produktbewertung enthält. Machine Learning nutzt dann prädiktive Analytik, um das Kundenverhalten und die Vorlieben in Echtzeit vorherzusagen. Diese Fähigkeit, das Kundenverhalten zu verstehen und vorherzusagen, ist ein Kennzeichen für empathisches Marketing, da es personalisierte Produktempfehlungen ermöglicht, die mit individuellen Geschmäckern und Vorlieben übereinstimmen. Andere Beispiele sind: Ihr Unternehmen plant möglicherweise weitreichende Geschäftsschließungen, da es auf ein E-Commerce-Modell umstellt. Eine CDP kann diejenigen Kunden identifizieren, die hauptsächlich oder ausschließlich im Geschäft einkaufen, damit Ihr Marketingteam kostenlosen Versand anbieten kann, um den Übergang von ihrem bevorzugten Einkaufskanal zu erleichtern. Der Chocolatier GODIVA hatte während der Covid-19-Pandemie eine ähnliche Situation und sah seine E-Mail-Click-Through-Raten verdreifachen, zusammen mit anderen beeindruckenden Ergebnissen. Oder nehmen wir an, Ihre Organisation ist im Gesundheitswesen tätig. Eine CDP kann Patienten anhand ihres Zustands identifizieren und geeignete Inhalte empfehlen, wie zum Beispiel klinische Studien oder Behandlungsoptionen. Im Einzelhandel gibt es möglicherweise Kunden, die sich ein Produkt wiederholt ansehen, es aber nicht kaufen. Machine Learning kann dieses Verhalten protokollieren und solche Kunden per SMS benachrichtigen, wenn der Preis sinkt. Ihre Reaktion ermöglicht es Organisationen, zu beurteilen, wer möglicherweise preissensibler ist und in Zukunft Gutscheine senden kann. Vielleicht boomt Ihr Geschäft, und Ihre Rev Ops- und Business Development-Teams planen eine Expansion in neue Städte oder Märkte. Eine CDP kann bei der Entscheidungsfindung helfen, welche Standorte diese Initiative am besten unterstützen können, indem sie vorhandene Geschäfte zeigt, die möglicherweise von Verkehr überfordert sind und einen weiteren stationären Laden benötigen, um den Überlauf zu bewältigen. Oder die Daten können stabile Überseeverkäufe in Asien zeigen. Vielleicht ist es an der Zeit, eine Niederlassung in Hongkong zu eröffnen. Oder nehmen wir an, Sie sind ein Softwareanbieter für kleine Unternehmen und Freiberufler. Basierend auf Daten aus Ihren Call- oder Kundenservicecentern kann eine CDP helfen, konsistente Schmerzpunkte zu identifizieren und so die Produktentwicklung zu lenken und möglicherweise die Abwanderung zu senken. Zum Beispiel könnten Sie eine E-Mail senden, die ihre wiederholten Bedenken anerkennt, die Produkt-Roadmap teilt, die diese Schmerzpunkte angeht, und einen Rabatt anbietet.