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Die Unternehmen investieren verstärkt in Tools und Technologien, die ihnen helfen, ihre Kunden besser zu verstehen. Mit der Erkenntnis, dass es 6 bis 7 Mal teurer ist, Kunden zu akquirieren, als sie zu halten, verlagern die Unternehmen ihren Schwerpunkt auf die bestehenden Kunden.
Der effektivste Weg, die Kundenbindung und -treue zu verbessern, besteht darin, ein außergewöhnliches Kundenerlebnis zu bieten. Jahrelang verließen sich Unternehmen auf Umfragen, um Daten über Kundenpräferenzen und -verhalten zu generieren, die sie zur Verfolgung ihrer CX-Leistung nutzten. Als sich jedoch die Bedürfnisse der Kunden änderten, erkannten die Unternehmen, dass die Umfragedaten nicht mehr ausreichten.
Die Unternehmen investieren nun in einen fortschrittlicheren Ansatz, der alle verfügbaren Daten aus internen und externen Quellen nutzt.
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Unternehmen haben heute Zugang zu einem Datenpool über Kundeninteraktionen, -transaktionen und -profile, Kundeneinstellungen, Kaufverhalten und -präferenzen, Social-Media-Aktivitäten sowie zu neuen Datensätzen, die durch das Internet der Dinge generiert werden.
Diejenigen Unternehmen, die sich darauf konzentrieren, kundenorientiert zu werden, machen sich die analytischen Fähigkeiten von prädiktiven Erkenntnissen zunutze, um tiefere Beziehungen zu Kunden aufzubauen. Mithilfe von KI und ML können diese Unternehmen nun Probleme in der Customer Journey vorhersagen und die wirkungsvollste Lösung dafür vorbereiten. Sie können die CX mit effektiven Strategien gestalten, um die Kundenabwanderung zu verringern, die Kundenbindung zu verbessern und den Umsatz zu steigern.
Marken benötigen einen umfassenden Überblick über die gesamte Customer Experience & Journey. Sie müssen auch in der Lage sein, tief in die Materie einzudringen und detaillierte Informationen darüber zu erhalten, was die Kaufentscheidungen der Kunden beeinflusst und welche Nuancen das Kundenverhalten aufweist. Umfragen sind zwar der einfachste Weg, um mit Kunden direkt zu interagieren und ihre Meinung einzuholen, aber Umfragen sind immer noch fehlerhaft, weil sie die Ursache für die Stimmung der Kunden nicht aufdecken können.
Predictive Analytics hilft Unternehmen, tiefer zu gehen, zu verstehen und die wichtigsten Faktoren für die Kundenzufriedenheit zu verfolgen. Predictive Analytics nutzt ML und AI, um einzelnen Kunden Bewertungen zuzuweisen. So können Marken vorhersagen, was Kunden wünschen oder wünschen könnten, bevor sie überhaupt wissen, was sie wollen. Sie ermöglicht es Marken auch, Probleme in der Customer Journey oder CX vorherzusagen, bevor sie eskalieren. Fortgeschrittene Analytik ermöglicht es Unternehmen, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen und Wachstumschancen zu entdecken.
Steigern Sie Loyalität, Customer Lifetime Value und Umsatz.
Sie können Kunden segmentieren, indem Sie vergangenes und aktuelles Kundenverhalten vergleichen. Anhand dieser Segmente können Sie Produkt-/Dienstleistung Empfehlungen und Nachrichten personalisieren, um das Kundenerlebnis zu verbessern.
Eine E-Commerce-Website kann beispielsweise Predictive Analytics nutzen, um abzuschätzen, wann Kunden weniger auf ihrer Website kaufen. Das eCommerce-Unternehmen kann das Kundenverhalten auf der Grundlage historischer Daten vorhersagen und in diesen Zeiträumen personalisierte Empfehlungen und Werbeaktionen/Rabatte anbieten. Die Bereitstellung relevanter und verkaufsfördernder Produktangebote kann sich positiv auf die Wiederansprache der Kunden und die Steigerung des Umsatzes in der kaufreien Zeit auswirken.
Durch den Einsatz von Predictive Analytics können Sie Kunden zum relevantesten Zeitpunkt in der Customer Journey erreichen.
Predictive Analytics überwacht das Kundenverhalten und wertet Daten in Echtzeit aus. Sie analysiert die Kundentransaktionen und -interaktionen und erstellt Zielgruppensegmente, um gezielte Inhalte auf der Grundlage der Kundensegmente zu liefern.
Die Vorhersage von Kundenbedürfnissen ist eine der häufigsten Anwendungen von Predictive Analytics. Mit Hilfe von Predictive Analytics können Sie vorhersehen, wie bestimmte Kunden auf eine bestimmte Kampagne oder ein bestimmtes Angebot reagieren. Mit dem Wissen über das Verhalten und die Bedürfnisse jedes Kunden können Sie Ihre Angebote entsprechend anpassen.
Predictive Analytics ermöglicht es Ihnen auch, das Kundenerlebnis in dem Moment zu optimieren, in dem es eintritt. Dank der Echtzeit-Analyse von Kundenaktionen können Sie Empfehlungen zu Produktangeboten oder Songs/Shows aussprechen.
Laut McKinsey können Unternehmen ihren Umsatz um 5 bis 15 % steigern, wenn sie Predictive Analytics für Produktempfehlungen und personalisierte Kommunikation einsetzen.
Unternehmen konzentrieren sich oft mehr auf die Gewinnung neuer Kunden, als dass sie die Abwanderung bestehender Kunden ignorieren.
Unternehmen verkennen, dass sie nach der Gewinnung eines neuen Kunden die Möglichkeit haben, ein verbessertes und perfektes Kundenerlebnis zu bieten, indem sie die spezifischen Bedürfnisse des Kunden auf der Grundlage der auf seiner Reise gesammelten Daten vorhersagen.
Mit Predictive Analytics können Sie frühere Käufe, angesehene Produkte und abgebrochene Warenkörbe analysieren und interpretieren. Sie können einzigartige Kundenprofile erstellen und Kunden segmentieren, indem Sie ihre Daten mit umfassenderen Profilen kombinieren und vergleichen. So können Sie das Kundenerlebnis personalisieren und die Kundenbindung und den ROI-Wert erhöhen.
Sie können Predictive Analytics auch im Kundensupport einsetzen, indem Sie ein potenzielles Problem vorhersagen und es proaktiv lösen, bevor sich Kunden darüber beschweren. Mit Predictive Analytics können Sie den Customer Lifetime Value erhöhen.
Mithilfe von Predictive Analytics können Sie treue und abwanderungsgefährdete Kunden identifizieren. Mit Predictive Analytics können Sie Daten in Echtzeit interpretieren und Ihre Kundenservices, Angebote, Nachrichten und Marketingkampagnen an die Bedürfnisse der Kunden anpassen.
Sie können ein Abwanderungsmodell aktivieren, das die Analyse der Transaktions- und Nicht-Transaktionsdaten von Kunden automatisiert, um Risikobewertungen zu erstellen. Wenn Sie in der Lage sind, die potenzielle Kundenabwanderung vorherzusagen, können Sie Ihre Strategien so umgestalten, dass sie sich optimal auf die Kundenzufriedenheit und -erfahrung auswirken.
Laut BCG können Geschäftsbanken die Kundenfluktuation um 20 bis 30 % senken, indem sie ein auf prädiktiven Analysen basierendes Einwanderungsmodell einsetzen.
Starbucks is using predictive analytics to improve customer loyalty.
American Express nutzt prädiktive Analysen, um potenzielle Betrugsfälle vorherzusagen und gefährdete Kunden zu identifizieren. Mithilfe von Predictive Analytics kann das Unternehmen seine Kunden per E-Mail oder Telefonanruf vor Betrugsversuchen warnen.
Indem das Unternehmen potenzielle Betrugsversuche aufdeckt, bevor sie auftreten, kann es seinen Kunden helfen, sicher zu bleiben. Auf diese Weise gewinnt American Express treue Kunden. Das Unternehmen hat außerdem die niedrigsten Betrug Verluste in der Branche.
Wir melden uns bei Spotify an, um unseren Lieblingssong zu hören. Und genau das tun wir auch: Wir suchen nach unserem Lieblingssong und erstellen unsere Wiedergabelisten. Spotify nutzt diese Informationen, um dir jede Woche neue Songs zu empfehlen.
Mithilfe von prädiktiven Analysen wird die „Discover Weekly“-Wiedergabeliste mit Songs erstellt, die dem Genre ähnlich sind, das Sie täglich in der App hören. Spotify bietet eine personalisierte Wiedergabeliste, je mehr Sie die App nutzen.
Die Online-Suche nach Schönheitsprodukten ist für Anfänger und Neueinsteiger überwältigend und stressig. Sephora macht die Erfahrung des neuen Nutzers makellos, indem es prädiktive Analytik einsetzt.
Die Marke nutzt die Fußabdrücke der Kunden auf der App/Website, wie z. B. Interessen, Einkäufe, Vorlieben, Skin-ID-Technologien und mehr, um ein einzigartiges Profil der einzelnen Kunden zu erstellen. Anhand dieser Profile entwirft Sephora eine personalisierte Empfehlungsseite für jeden seiner Kunden.
Mit Hilfe der prädiktiven Analytik können Unternehmen ihre CX-Leistung besser messen und verwalten. Sie hilft auch bei der Verbesserung der strategischen Entscheidungsfindung.
CX-Verantwortliche können die wichtigsten Faktoren, die das Kundenerlebnis beeinflussen, genau erkennen. Darüber hinaus können sie einen ganzheitlichen Überblick über die Zufriedenheit und das Wertpotenzial jedes einzelnen Kunden gewinnen und in Echtzeit darauf reagieren.
Das Predictive Analytics-Tool hat die Bereitstellung einer außergewöhnlichen Kundenerfahrung effizient gemacht, indem es den Wert jedes Kunden und der CX-Leistung erhöht.
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