Wie KI das Kundenengagement steigert: Top-Strategien für 2025

Kundenengagement ist das Rückgrat eines erfolgreichen Unternehmens, und diejenigen, die sich nicht darauf konzentrieren, werden es langfristig schwer haben, Erfolg zu sehen. Kunden wollen nichts anderes, als das zu bekommen, was sie wollen, wann sie es wollen.

Das gesagt, verändert KI vollständig die Art und Weise, wie wir mit unseren Kunden interagieren, und wird ein integraler Bestandteil des Alltags von Unternehmen. Die Wahrheit ist, dass Menschen nur begrenzt Zeit haben und niemals rund um die Uhr verfügbar sein können.

In diesem Artikel werden wir daher tiefer eintauchen und mehr darüber erfahren, wie KI das Kundenengagement maximiert.

Hilft bei der Bereitstellung fortschrittlicher Kundeninformationen

KI transformiert den Entscheidungsprozess, indem sie Echtzeitinformationen bereitstellt. Dies ermöglicht es Kunden, sofort einen Kauf zu tätigen, da ihnen Echtzeitdaten angezeigt werden. Durch den Einsatz von Chatbots, automatisierter Unterstützung und personalisierten Produktempfehlungen können Nutzer von der KI-Kundenerfahrung profitieren.

Die Echtzeiteinblicke der KI ermöglichen es Marken, ein personalisiertes Erlebnis zu liefern, das mit den Bedürfnissen und Wünschen der Kunden harmoniert. Es hilft Ihnen auch, Ihre Strategien anzupassen und mit den laufenden Trends auf dem Markt Schritt zu halten.

Das gesagt, lassen Sie uns tiefer eintauchen und mehr darüber erfahren, wie KI Ihnen fortschrittliche Kundeninsights bietet:

1. KI sammelt Daten aus mehreren Quellen, die entweder aus sozialen Medien, Kundeninteraktionen, Kaufhistorie und Webanalyse stammen können.
2. Es kann Präferenzen, Einkaufsgewohnheiten und Interessen basierend auf der Datenanalyse identifizieren.
3. Letztendlich kann es alle Schmerzpunkte in der Customer Journey finden, um die Benutzererfahrung und -bindung zu verbessern.

Fortschrittliche Kundeninsights helfen, mehr darüber zu erfahren, was Ihre Kunden wollen, und das ist ein wichtiger Teil davon, erfolgreich mit Kunden auf höchstem Niveau zu interagieren.

Chatbots und virtuelle Assistenten

Die Automatisierung des KI-Kundendienstes wird immer beliebter und hilft Unternehmen dabei, Kundenfeedback basierend auf den Erfahrungen zu sammeln, die sie bei der Interaktion mit ihrem Online-Geschäft gemacht haben.

Im Gegensatz zu Menschen, die nur während der Arbeitszeiten verfügbar sind, sind Chatbots und virtuelle Assistenten rund um die Uhr verfügbar. Chatbots haben seit 2019 einen Nutzungsanstieg von 92% erlebt. Das bedeutet, dass ihre Nutzung zunimmt und das ist eine gute Nachricht für Sie, da sie immer dem Kunden zur Verfügung stehen.

Darüber hinaus dürfen wir nicht vergessen, dass ein Chatbot eine große Menge an Anfragen ohne menschliches Eingreifen bearbeiten kann. Es entwickelt sich kontinuierlich weiter und wird eines Tages besser mit Kunden interagieren können als Menschen.

Sprachassistenten

Sie haben wahrscheinlich schon von Sprachassistenten wie Alexa, Siri und Google Assistant gehört, die alle von KI-Stimmen angetrieben werden. Die Fähigkeiten der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ermöglichen es, Sprachbefehle zu verstehen. Das bedeutet, dass wenn ein Kunde auf Ihre Website geht und eine Bestellung aufgibt, er leicht die Produkte finden kann, die er sucht, indem er Sprachbefehle verwendet.

Genau wie Chatbots sind Sprachassistenten rund um die Uhr verfügbar und können Echtzeitantworten auf häufig gestellte Fragen, Produktanfragen und andere kundenbezogene Themen liefern. Oftmals werden Sprachassistenten zusammen mit Chatbots integriert, um genauere Antworten zu geben.

Dennoch haben sie auch einen positiven Einfluss auf die Kundenbindung, was bedeutet, dass sie dazu beitragen, langfristige Kundenbeziehungen aufzubauen. Vergessen wir nicht, dass 69% der Kunden angaben, dass sie Personalisierung schätzen und Sprachassistenten exzellent darin sind, Dienste für sie zu personalisieren.

Hyper-Personalisierung

KI verwendet maschinelle Lernalgorithmen, um das aktuelle und vergangene Kaufverhalten, die Präferenzen und Interessen der Kunden zu analysieren. Mit den fortschrittlichen Insights, die sie liefert, kann KI diese Informationen verwenden, um personalisierte Produktempfehlungen bereitzustellen.

Zum Beispiel, wenn ein Kunde T-Shirts kauft, wird das KI-System dem Kunden kontinuierlich ähnliche T-Shirts empfehlen. Dies ist eine großartige Cross-Selling-Technik und hat einen positiven Einfluss auf Ihre Verkaufsumwandlungen. Forschung zeigt, dass Personalisierung den Unternehmensumsatz um 10-15% erhöht.

Darüber hinaus haben Sie von Personalisierung gehört, aber haben Sie jemals von Hyper-Personalisierung gehört? Dieser Ansatz taucht tief in Kundendaten ein, analysiert Benutzerverhalten, Vorlieben und beeinflusst Entscheidungen in Echtzeit.

Konversationale KI verbessert sich und das bedeutet, dass KI mit Kunden ähnlich interagiert, wie es ein Mensch tun würde. Dies kann durch die Verwendung relevanter Daten wie Bestellverlauf, Verhalten und Präferenzen erfolgen, um die Bedürfnisse der Kunden zu adressieren und potenzielle Probleme zu identifizieren, mit denen Kunden beim Einkaufen in Ihrem Geschäft konfrontiert sind.

Viele neuere konversationale KI-Technologien können basierend auf der Kundenintention und dem emotionalen Ton antworten, der entweder negativ oder sehr positiv sein kann, und geben ein schnelles visuelles Signal, um den Agenten auf eine Interaktion vorzubereiten.

Reduzierte Betriebskosten

Die Integration von KI in die Kundenerfahrung kann die Betriebskosten erheblich senken, indem repetitive Aufgaben automatisiert und die Notwendigkeit zusätzlicher Mitarbeiter, zusätzlicher Schulungen und zusätzlicher Tools eliminiert werden.

KI übertrifft bei der Aufgabenautomatisierung, Content-Empfehlung und prädiktiven Analyse zur Adressierung von Kundenbedürfnissen. Die Investition in KI während wirtschaftlicher Veränderungen hilft Teams, Kundenanfragen zu verwalten und eine schnelle Lieferung zu implementieren.

Fortschrittliche Textanalyse

KI-Algorithmen können große Mengen an Kundendaten analysieren und Muster und Insights finden, die Menschen möglicherweise übersehen. Sie werden in verschiedenen Branchen eingesetzt, einschließlich Finanzen, E-Commerce, Recht, Gesundheitswesen und Kundenservice.

Schlüsselelemente der fortschrittlichen Textanalyse sind:

1. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): NLP ermöglicht es der KI, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
2. Stimmungsanalyse: KI erkennt und analysiert Kundenemotionen in sozialen Medien und Feedback.
3. Entitätserkennung: Identifikation und Kategorisierung von Orten, Organisationen, Namen und anderen spezifischen Begriffen im Text.
4. Textklassifikation: Gruppiert Texte in vordefinierte Kategorien für eine bessere Organisation und Analyse.
5. Themenmodellierung: KI findet versteckte Themen, Muster und Muster in großen Textdatenmengen.

Fortschrittliche Textanalyse hilft bei der schnellen Analyse großer Mengen von Textdaten, was von Menschen niemals vollständig durchgeführt werden kann. Sie kann subtile Muster und Trends erkennen, die von menschlicher Analyse übersehen werden könnten. Außerdem verwendet sie historische Kundendaten, um Trends und Kundenverhalten vorherzusagen.

KI-Kundensegmentierung

KI analysiert Kundendaten, indem sie detaillierte Segmente basierend auf Kundenverhalten, Präferenzen und Demografie erstellt. Dadurch können Unternehmen ein personalisiertes Erlebnis bieten und Ergebnisse verbessern.

Statistiken zeigen, dass 10% bis 15% mehr Umsatz von Unternehmen generiert wird, die höhere Angebote auf Kundensegmente haben als von denen, die dies nicht tun. Die KI-Kundensegmentierung kann auf folgende Weise implementiert werden, um das Kundenengagement zu maximieren:

1. Geschäftsbedürfnisse verstehen: Sie müssen identifizieren, was Ihr Unternehmen benötigt, und die geeigneten KI-Tools und Daten verwenden, um die Kundensegmentierung zu implementieren. Identifizieren Sie die Herausforderungen im Kundenverhalten.
2. Relevante Daten sammeln: Die Genauigkeit des KI-Modells hängt von der Qualität der gesammelten Daten ab. Sie müssen immer mit den richtigen Datenpunkten ausgestattet sein, bevor Sie KI verwenden. Wenn Sie Daten sammeln, verwenden Sie verschiedene Quellen, um aktuelle Informationen zu erhalten. Extrahieren Sie Daten aus Customer-Relationship-Management-Systemen (CRM) und Datenbanken.
3. Die richtigen maschinellen Lernmodelle wählen: Sobald Sie relevante Datensätze haben, besteht Ihr nächster Schritt darin, die richtigen ML-Modelle zu finden. ML-Modelle sind maßgeschneidert für verschiedene Rollen im Prozess der Kundensegmentierung. Traditionelle Algorithmen eignen sich besser für spezifische Aufgaben, während Deep-Learning-Modelle in der Lage sind, komplexe Probleme zu adressieren.
4. In bestehende Systeme integrieren: Sobald Sie Ihr KI-Modell haben, das auf großen Datensätzen trainiert ist, um verschiedene Rollen zu erfüllen, können Sie mit dem Implementierungsprozess beginnen. Es ist immer wichtig sicherzustellen, dass die von Ihnen verwendete KI-Technologie mit CRM- und Marketingplattformen kompatibel ist.
5. Leistung überwachen: Es ist immer wichtig, die Leistung der KI zu überwachen und immer aufkommende Probleme zu adressieren. Aktualisieren Sie KI-Modelle, um mit dem Kundenverhalten, den Markttrends und den Unternehmenszielen Schritt zu halten.

Die KI-Kundensegmentierung ist nur so erfolgreich wie die gesammelten Daten, daher bedeutet das Sammeln der richtigen Daten, dass Sie auf dem richtigen Weg sind.

Ein besseres Omnichannel-Erlebnis

Da es heutzutage verschiedene Methoden gibt, mit Marken zu interagieren, erwarten Kunden ein Multichannel-Erlebnis. Zum Beispiel, betrachten wir Starbucks, sie haben eine mobile Anwendung, die in ihr Treueprogramm integriert ist und es den Kunden ermöglicht, im Voraus zu bestellen, im Laden mit ihrem Mobilgerät zu bezahlen und Belohnungen zu verdienen.

Dies ist ein KI-gesteuerter Ansatz und fördert Personalisierung und Konsistenz über Kundenkontaktpunkte hinweg, egal ob in der App oder im Laden.

KI verändert vollständig, wie wir mit Kunden interagieren

KI transformiert vollständig die Art und Weise, wie Unternehmen mit Kunden interagieren, und schafft eine neue Ära des Kundenengagements und der Personalisierung. Durch den Einsatz von KI können Unternehmen jetzt in fortschrittliche Analysen eintauchen, das Kundenverhalten auf einer tieferen Ebene verstehen und vorhersagen, was Kunden in Zukunft wollen und brauchen werden.

Dies hilft nicht nur, einen weitaus persönlicheren Marketingansatz, Echtzeitsupport und ein nahtloses Kundenerlebnis zu schaffen, das die Kunden wertschätzt und versteht. Während sich KI im Laufe der Zeit weiterentwickelt, wird sie eine viel stärkere und dauerhafte Beziehung zu den Kunden aufbauen, die Kundenbindung und -zufriedenheit verbessern und langfristigen Geschäftserfolg umsetzen.