Welche Probleme kann KI im Loyalty Marketing lösen?

Traditionelle Kundenbindungsprogramme stoßen immer häufiger an ihre Grenzen. Sie sind oft unpersönlich, unflexibel und schaffen es nicht, die richtige Zielgruppe mit den passenden Angeboten anzusprechen. Der Einsatz von KI kann hier Abhilfe schaffen:

1. Personalisierung auf einem neuen Level: Kunden sind heute daran gewöhnt, personalisierte Erlebnisse zu erhalten – denken wir nur an Netflix-Empfehlungen oder Spotify-Playlists. Viele Loyalty-Programme hingegen sind noch recht starr und allgemein gehalten. KI ermöglicht eine tiefere Analyse des Kundenverhaltens und kann daraus individuelle Anreize ableiten. Durch maschinelles Lernen können Muster in den Kundenpräferenzen erkannt und individuell zugeschnittene Belohnungen oder Vorschläge generiert werden.
2. Vorhersage des Kundenverhaltens: Ein großes Problem vieler Treueprogramme ist es, rechtzeitig zu erkennen, welche Kunden drohen, abzuspringen. KI-Algorithmen können solche Risikofaktoren frühzeitig erkennen und automatisch personalisierte Kampagnen zur Kundenrückgewinnung starten. Dadurch lassen sich wertvolle Kundenbeziehungen retten, bevor der Schaden entsteht.
3. Effizienz in der Kommunikation: Viele Kundenbindungsprogramme sind durch eine Flut von unkoordinierten und oft irrelevanten E-Mails geprägt. KI kann helfen, die ideale Zeit, den bevorzugten Kommunikationskanal und die für den Kunden relevantesten Inhalte zu identifizieren, um eine präzisere und angenehmere Kundenansprache zu ermöglichen.

Neue Ansätze im Loyalty Marketing durch KI

Daneben können durch den Rückgriff auf KI auch neue Wege auf dem Gebiet des Loyalty Marketings beschritten werden:

1. Hyperpersonalisierte Loyalty-Programme: Mithilfe von KI lassen sich nicht nur demographische Daten, sondern auch Echtzeit-Interaktionen und Kontextinformationen nutzen, um Kunden individuelle Treueangebote zu unterbreiten. Das bedeutet, dass der Kunde genau im richtigen Moment einen Vorteil angeboten bekommt – beispielsweise ein Rabatt für ein Produkt, welches er sich kürzlich angeschaut hat.
2. Gamification auf Basis von Verhaltensdaten: KI kann dazu beitragen, Loyalty-Programme spielerischer zu gestalten. Anstatt immer nur Punkte zu sammeln, können Kunden durch KI-basierte Mechanismen kleine Herausforderungen oder Spiele angeboten bekommen, die auf ihren persönlichen Interessen basieren. Das steigert das Engagement und die emotionale Bindung zur Marke.
3. KI-gestützte Chatbots für Kundeninteraktion: Chatbots, die durch maschinelles Lernen trainiert wurden, können personalisierte Empfehlungen aussprechen und dem Kunden dabei helfen, Belohnungen oder Rabatte zu nutzen. Dadurch wird die Nutzererfahrung stark verbessert, und der Zugang zu Treuevorteilen erleichtert.

KI-basiertes Loyalty Marketing in der Praxis

Um die Möglichkeiten der KI im Loyalty Marketing greifbar zu machen, werfen wir nun einen Blick auf drei innovative Beispiele aus der Praxis:

Fazit: KI als Gamechanger im Loyalty Marketing

Der Einsatz von KI im Loyalty Marketing bietet zahlreiche Möglichkeiten, um Kunden besser verstehen zu können und gezielt anzusprechen. KI kann helfen, die Markenbindung zu stärken. Personalisierte Programme, vorausschauende Analysen und spielerische Ansätze helfen Unternehmen dabei, ihren Kunden echte Mehrwerte zu bieten – zur richtigen Zeit und am richtigen Ort.

Mehr zum Thema KI: Vortrag/Keynote von Prof. Dr. Andreas Wagener: „Von Cyborgs und Digitalen Lebewesen: Wie generative KI&VR menschliches Leben (und Sterben) verändern“:

Mehr Informationen zum Thema KI im Marketing finden Sie im Buch von Andreas Wagener Künstliche Intelligenz im Marketing, Haufe, Freiburg, 2023

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Empfohlene Literatur

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Indem anhand der Struktur der Kunden, ihrer Verhaltensweisen und unter Berücksichtigung anderer Faktoren, wie der Ausgestaltung der Akquisekanäle, spezifische Muster ermittelt werden, lassen sich im Abgleich mit diesen im Rahmen von Unsupervised-Learning-Verfahren „Kündiger-Cluster“ erstellen und darauf aufbauend Kündigungswahrscheinlichkeiten im Wege des Supervised-Learning kalkulieren. Die dafür notwendigen Informationen können beispielsweise auch aus dem Lead Management sowie aus den im Rahmen des Kundenservice erhobenen Daten abgeleitet werden. Zumindest bei großen Kundenbeständen ist es möglich, auf diese Weise womöglich Zusammenhänge zu identifizieren, die in der operativen Arbeit sonst nicht augenfällig waren. Vertrieb und Marketing werden damit in die Lage versetzt, frühzeitig, idealerweise bevor der Kunde selbst eine Kündigung ausspricht, entsprechende Gegenmaßnahmen einzuleiten.

Vorausgehen sollte diesem Prozess allerdings auch eine Analyse der Frage, welche Kunden es tatsächlich wert sind, sie zu halten, und welche konkreten Maßnahmen in welchen Fällen gerechtfertigt sind. Hier spielen Customer-Lifetime-Value-Betrachtungen eine wichtige Rolle, die auch die kumulierten Deckungsbeiträge je Kunde berücksichtigen. Während in vielen Fällen in der Praxis – wenn überhaupt – dabei meist nur ein Durchschnittswert über alle Kunden zugrunde gelegt wird, könnte der Einsatz von intelligenten Systemen auch zu einer feineren Granulierung führen, die im Idealfall sogar eine kundenpersonalisierte Herangehensweise erlaubt, also für jeden potenziellen Kündiger individuell Kundenwerte berechnet, die dann jeweils darauf abgestimmte Gegenmaßnahmen auslösen.

Churn Management und Rückgewinnungsmanagement

Sollte die Kündigung doch bereits erfolgt sein, setzt das Rückgewinnungsmanagement ein, um Kunden zu reaktivieren oder von der Rücknahme der Kündigung überzeugen zu können. Je nach ermitteltem Kündigertyp lassen sich auch hier wieder spezifische Angebote unterbreiten, die jeweils die höchste Wahrscheinlichkeit einer Fortführung der Kundenbeziehung aufweisen.

Kündigungsursachen analysieren Voraussetzung zielgerichteter Halte- und Rückgewinnungsmaßnahmen ist die Kenntnis und das Verständnis der Kündigungsgründe. Die Ursachen einer Kündigung sind nicht selten vielschichtig, die Trennung zwischen Auslöser und Ursache ist oft schwierig und auch mit hohem Aufwand, wie späteren Telefonbefragungen, daher nicht immer exakt zu bestimmen. Auch hier können Methoden des maschinellen Lernens hilfreich sein, um typisierte Muster oder ein komplexes Zusammenspiel verschiedener Faktoren zu erfassen. Preissensibilitäten je Kunde lassen sich dabei ebenso berücksichtigen wie lange Bearbeitungszeiten oder eine womöglich missglückte schriftliche oder mündliche Servicekommunikation, die unter anderem im Rahmen einer Sentiment-Analyse ausgewertet wird.

Trennung von Problemkunden

Kündigungen müssen allerdings auch nicht immer durch den Kunden erfolgen, auch das Unternehmen selbst hat womöglich Gründe, diese auszusprechen. Von Kunden, die mehr Kosten als Erlöse verursachen, sollte man sich in aller Regel trennen, sofern nicht andere, langfristigere Gründe, wie Prestige oder Stakeholder-Pflege, dagegensprechen. Gerade bei einer umfangreichen Kundenbasis erweist sich die Identifizierung von solchen „Problemkunden“ manchmal als schwierig. Dies gilt insbesondere dann, wenn weitere komplexe Zusammenhänge wie auch zukunftsgerichtete Faktoren, jenseits bloßer kurzfristiger Ertragsbetrachtungen, ein derartiges Verdikt beeinflussen können.

Typische Fälle hierfür finden sich im Finanzbereich, bei Versicherungen und Banken, wenn es gilt, Risikobewertungen für den Eintritt von Schadensfällen oder Kreditausfällen abzugeben. Schon seit geraumer Zeit setzt man in diesem Bereich auf statistische Analysen, Mustererkennungen und Clusterbildungen. Die Weiterentwicklung dieser Methoden durch den systematischen Einsatz maschinellen Lernens dürfte inzwischen weit verbreitet sein. Wie immer steht und fällt die Qualität solcher, ja auch gesellschaftlich sensibler, Entscheidungen stets mit der Quantität und Güte der zugrunde gelegten Daten.

Der Artikel beruht auf dem Buch von Andreas Wagener Künstliche Intelligenz im Marketing – ein Crashkurs, Haufe, Freiburg, 2019:

Mehr Informationen zum Thema KI im Marketing finden Sie im Buch von Andreas Wagener Künstliche Intelligenz im Marketing, Haufe, Freiburg, 2023

Weitere Informationen zum Thema „KI im Marketing“ finden Sie hier:

Vortrag/Keynote von Prof. Dr. Andreas Wagener: „Ein neues Zeitalter im Marketing: Künstliche Intelligenz, maschinelle Kreativität, virtuelle Realitäten & DNA-Targeting“:

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Empfohlene Literatur

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