Predictive Engagement: Wie KI Kundenbedürfnisse antizipiert

Kunden erwarten heutzutage mehr als nur einen schnellen Service. Sie wünschen sich Supportvorgänge, die sich persönlich anfühlen und schon eingeleitet werden, bevor sie um Hilfe bitten. Wenn Ihr Unternehmen wartet, bis sich ein Kunde meldet, ist es bereits zu spät.

Hier kommen KI-gestützte vorausschauende Interaktionen (Predictive Engagement) ins Spiel. Auf der Basis von künstlicher Intelligenz (KI) hilft Ihnen ein Predictive-Engagement-Ansatz, das Kundenverhalten in Echtzeit zu verstehen. Mit diesen Erkenntnissen kann Ihre Lösung vorhersagen, was Ihre Kunden brauchen, und die richtige Nachricht oder das passende Angebot genau zum richtigen Zeitpunkt senden. Das ist der nächste Schritt, um zu optimieren, wie die Welt Ihre Marke erlebt.

Früher haben Unternehmen gewartet, bis Kunden anrufen oder eine E-Mail mit einer Frage oder Beschwerde schicken. Dieser Ansatz ist überholt. Heutzutage gehen Verbraucher davon aus, dass der Kundendienst ihre Bedürfnisse kennt und Maßnahmen ergreift, bevor Probleme auftreten.

Sie erwarten von Marken, dass sie ihnen proaktiv hilfreiche Nachrichten zur richtigen Zeit zukommen lassen. Wenn Sie diese Erwartung nicht erfüllen, laufen Sie Gefahr, Ihre Kunden zu verlieren – meistens für immer.

KI hilft Unternehmen, diese neuen Anforderungen zu erfüllen. KI erfasst und überprüft riesige Mengen an Verhaltensdaten und anderen Informationen von Websites, mobilen Apps, sozialen Medien und Contact Centers. Dann identifiziert die künstliche Intelligenz mithilfe von vorausschauenden Analysen und anderen Tools Trends im Verhalten der Menschen.

Diese Analyse unterstützt einen proaktiven Kundenservice, da Ihre Systeme sofort reagieren, Probleme beheben und jedem Kunden das richtige Erlebnis bieten können, ohne dass Kunden etwas erklären müssen.

Herkömmliche Automatisierung basiert auf Regeln. Wenn zum Beispiel ein Website-Besucher einen Artikel in den Warenkorb legt, kann das System später eine Erinnerung senden.

Das Konzept des Predictive Engagement geht einen Schritt weiter. Es antizipiert Absichten, um potenzielle Bedürfnisse zu erkennen und auf Anzeichen zu reagieren, die darauf hindeuten, dass ein Kunde etwas tun könnte – z. B. Ihre Website verlassen oder um Hilfe bitten –, noch bevor der Kunde aktiv wird. Vorausschauende Interaktionen warten nicht. Sie reagieren gleichzeitig mit Ihren Kunden auf Grundlage ihrer Bedürfnisse in Echtzeit. Wenn beispielsweise die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde einen bestimmten Vorgang ausführt, einen Schwellenwert überschreitet, wird in Echtzeit die „Next Best Action“ ausgelöst. Dies kann ein gezielter inhaltlicher Anstoß, eine proaktive Einladung zu einem Chat oder Rückruf oder ein personalisierter Self-Service-Ablauf sein.

Maschinelles Lernen und Verhaltensanalysen
Maschinelles Lernen (ML) untersucht das Kundenverhalten und identifiziert Muster. ML-Modelle lernen und verbessern sich jedes Mal, wenn jemand Ihre Website besucht oder eine App öffnet.

Verhaltensanalysen helfen Ihnen dabei, Momente zu erkennen, in denen Kunden wahrscheinlich Unterstützung benötigen, etwas Neues kaufen oder frustriert werden. Sie können dann zum richtigen Zeitpunkt eine Lösung anbieten und so das Kundenengagement verbessern.

Natürliche Sprachverarbeitung und Stimmungsanalyse
Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) kann KI lesen und verstehen, was Menschen in Chats, E-Mails und Sprachanrufen sagen. KI erkennt anhand von Tonfall und Emotionen, ob ein Kunde sich ärgert, nicht mehr weiter weiß oder bereit ist zu handeln.

Diese Informationen helfen Ihnen dabei, Hürden zu identifizieren und auf eine Weise zu reagieren, die sich menschlich anfühlt – und die verhindert, dass Kunden abwandern.

Plattformen für die Journey-Orchestrierung
Plattformen für die Journey-Orchestrierung führen Daten von allen Kunden-Touchpoints zusammen, zum Beispiel von CRM-Tools, Websites, mobilen Apps oder vernetzten Geräten. Sie nutzen KI, um zu entscheiden, was an jedem Punkt der Journey als Nächstes geschehen soll.

So kann jedem Kunde eine durchgängige, personalisierte Customer Journey geboten werden.

Datenquellen (Websites, mobile Apps, CRM-Systeme und IoT-Geräte): Ihre Kunden interagieren auf viele Arten mit Ihrer Marke. KI erfasst Daten von jedem Interaktionspunkt, zum Beispiel von Webseiten, Mobilgeräte-Apps, Call Centern, sozialen Medien und vernetzten Geräten (wie Smart-Home-Geräten).

So ergibt sich ein vollständiges Bild der Customer Journey jedes Kunden.

Umfassende Verarbeitung von Verhaltenssignalen: KI kann Millionen von Aktionen gleichzeitig analysieren. KI erkennt selbst simple Aktivitäten, wie wiederholte Besuche einer Produktseite oder das Klicken der Zurück-Schaltfläche bei einem Bezahlvorgang, und verwandelt sie in aussagekräftige Erkenntnisse.

Auf diese Weise identifiziert sie Muster, die menschliche Analysten leicht übersehen könnten, und reagiert zum richtigen Zeitpunkt.

Erkennen von Momenten mit hoher Absichtswahrscheinlichkeit: KI kann erkennen, wann Kunden am ehesten einen Kauf tätigen oder um Hilfe bitten. Wenn jemand Bewertungen liest, Preise vergleicht oder sich häufig gestellte Fragen durchliest, kann dies auf eine starke Absicht hinweisen.

Wenn Sie dies wissen, können Sie auf den Kunden zugehen, bevor er Ihre Website verlässt oder ungeduldig wird.

Kontextualisierung früherer und aktueller Verhaltensweisen: Prädiktive Systeme berücksichtigen sowohl historische als auch Echtzeitdaten, um zu verstehen, was ein Kunde beabsichtigt. Sie kombinieren das, was der Kunde in der Vergangenheit getan hat, mit dem, was er jetzt tut, und ermöglichen so eine bessere und schnellere Entscheidungsfindung.

Web-Chat, E-Mail, In-App-Benachrichtigungen und Sprache: Sobald die KI weiß, was ein Kunde möchte, sendet sie die richtige Nachricht über den besten Kanal, z. B. per Web-Chat, In-App-Benachrichtigung, E-Mail oder Telefonanruf.

So werden Kunden auf persönliche und hilfreiche Weise angesprochen und nicht mit zufällig oder roboterhaft wirkenden Methoden.

Dynamische Auslöser und automatisierte Antworten: KI nutzt dynamische Auslöser, um Nachrichten zum besten Zeitpunkt zu versenden. Wenn ein Kunde beispielsweise während des Bezahlvorgangs innehält, kann die KI ihm Hilfe oder einen Rabatt anbieten, um ihn zu ermutigen, seine Bestellung abzuschließen.

Diese Aktionen werden in Echtzeit aktualisiert und werden durch maschinelles Lernen im Laufe der Zeit immer besser.

Proaktive Unterstützung vor dem Abbruch eines Bestellvorgangs
Wenn ein Kunde während des Bestellvorgangs nicht weiterkommt oder es aussieht, als würde er den Vorgang abbrechen, kann KI in Echtzeit Hilfe anbieten, z. B. durch das Öffnen eines Chat-Fensters oder die Beantwortung allgemeiner Fragen, damit der Kauf nicht scheitert.

Cross-Selling und Up-Selling zum richtigen Zeitpunkt
Wenn ein Kunde ein Smartphone kauft, kann KI eine Handyhülle oder eine Versicherung vorschlagen. Diese personalisierten Angebote steigern den Umsatz, ohne aufdringlich zu wirken, da sie den Interessen des Kunden entsprechen.

Weniger Aufwand für den Kunden
Vorausschauende Interaktionen reduzieren den Aufwand für Kunden. Dadurch verbessert sich sowohl die Kundenzufriedenheit als auch die Customer Experience (CX). Wenn Sie Bedürfnisse vorhersehen, Kunden an die richtige Stelle weiterleiten und Probleme beheben, bevor sie sich bemerkbar machen, fühlen sich Kunden geschätzt und unterstützt.

Verbesserung der Interaktionsrate
Wenn Sie Predictive Engagement nutzen, sollten Sie mehr Klicks, längere Besuche auf Ihrer Website und mehr geöffnete E-Mails sehen. Diese Zahlen zeigen, dass Ihre Ansprache relevant ist und zum richtigen Zeitpunkt erfolgt.

Konversions- und Umsatzmetriken
Ein stärkeres Kundenengagement führt oft zu mehr Konversionen, wie Käufen oder Anmeldungen, und mehr Umsatz. Das Erfassen dieser Ergebnisse hilft beim Nachweis des ROI.

Kundenzufriedenheit und NPS
Kunden sind zufriedener, wenn sie sich nicht wiederholen oder nach Antworten suchen müssen. Bessere Erfahrungen erhöhen die Zufriedenheit und den NPS (Net Promoter Score).

A/B-Tests und kontinuierliches Modelltraining
Testen Sie verschiedene Nachrichten und Auslöser, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Die KI lernt aus dem, was funktioniert und was nicht, und hilft Ihnen so, Ihre Kundenansprache mit der Zeit zu verbessern.

Aufbau von Feedbackschleifen für die KI-Genauigkeit
Bei jeder Kundeninteraktion lernt Ihr System etwas Neues. Unabhängig davon, ob ein Kunde auf eine Nachricht klickt oder sie ignoriert, lernt das KI-Modell aus diesen Daten, um besser zu werden.

1. Beurteilen Sie die Bereitschaft Ihres Unternehmens und den Reifegrad Ihrer Daten
Zunächst sollten Sie prüfen, wie gut Ihre Datensysteme auf die Nutzung vorausschauender Interaktionen vorbereitet sind. Sind Ihre Tools miteinander vernetzt? Können sie große Mengen an Echtzeitdaten verarbeiten? Wenn nicht, sollten Sie zunächst Ihre Datenreife verbessern, bevor Sie vorausschauende Tools einführen.

2. Wählen Sie die richtigen Tools und Plattformen
Suchen Sie nach Plattformen, die KI-gestützte, proaktive Dienste, Entscheidungsfindung in Echtzeit und Journey-Orchestrierung kombinieren. Vergewissern Sie sich, dass die gewünschte Plattform in Ihr CRM integriert werden kann, eine kanalübergreifende Ansprache unterstützt und mit Ihrem Unternehmen mitwachsen kann.

3. Sichern Sie sich die Unterstützung der Stakeholder aus Marketing, Vertrieb und Support
Predictive Engagement funktioniert am besten, wenn alle am selben Strang ziehen. Marketing, Vertrieb und Support sollten sich über die gemeinsamen Ziele einig sein und klar miteinander kommunizieren. So können Sie Ihren Kunden eine reibungslose Customer Experience über alle Touchpoints hinweg bieten.

• Datensilos: Integrieren Sie Systeme, um eine vollständige Sicht auf die Customer Journey zu erhalten.
• Datenschutz und Compliance: Wählen Sie Tools, die mit der DSGVO, dem CCPA und anderen relevanten Vorschriften konform sind.
• Akzeptanz im Team: Schulen Sie Ihre Mitarbeiter in der Funktionsweise von Predictive Engagement und demonstrieren Sie ihnen die Vorteile vorausschauender Interaktionen.

Predictive Engagement verändert die Art und Weise, wie Sie mit Ihren Kunden interagieren. Anstatt auf Fragen zu warten, werden diese schon im Voraus beantwortet. Doch Predictive Engagement bietet nicht nur Antworten, sondern antizipiert das Verhalten und die Stimmung Ihrer Kunden.

Mit KI kann Ihre Marke personalisierte Erlebnisse bieten, die sich natürlich, intelligent und hilfreich anfühlen. So bauen Sie Vertrauen auf, reduzieren den Aufwand und erzielen bessere Ergebnisse, bevor Kunden überhaupt danach fragen.