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Der AI-Vorteil: Die Neugestaltung von Treueprogrammen und Kundensegmentierung

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Ob online oder im Laden, Kunden sind es gewohnt, zum Beitritt zu Treueprogrammen aufgefordert zu werden, wenn sie einen Kauf tätigen. Dies ist ein Teil des Einkaufserlebnisses, das die Menschen erwarten, aber die Mechanismen hinter diesen Programmen sind nicht immer offensichtlich. Die meisten Treueprogramme folgen dem gleichen Schema – Sie melden sich an und erhalten die gleichen Belohnungen und Angebote wie alle (oder die meisten) anderen Mitglieder des Treueprogramms. Für Marken, die ihre Treueprogramme auf diese Weise strukturieren, werden die meisten Belohnungen nie eingelöst, was den Return on Investment für Unternehmen verringert.

Wenn es um die Schaffung von Loyalität und die Gewinnung von wiederkehrenden Kunden geht, ist Personalisierung der Schlüssel. Mehr noch, gute Personalisierung ist der Schlüssel. Die Loyalität erhöht sich um 1,5-mal, wenn Marken Personalisierung nutzen, um die Bedürfnisse der Kunden zu erfüllen, aber 50% der Verbraucher fühlen, dass Personalisierung oft nicht zielführend ist.

Die beste Möglichkeit, Treueprogramme zu personalisieren und sich abzuheben? Durch die Implementierung von KI und deren Integration in alle Stufen der Kundenreise. Mit optimierter KI können Restaurants, E-Commerce- und Einzelhandelsmarken ihre Programme durch Personalisierung und Segmentierung aufwerten, was zu höheren Einlösequoten und engagierteren Kunden führt.

Die Korrektur von Segmentierung und die Verbindung von Kundendaten

Der Schlüssel zu jeder Art von Markenmarketing und Treue ist eine effektive Segmentierung. In den meisten Fällen segmentieren Marken Kunden nach Merkmalen wie Alter, geografischer Lage, Einkommen usw. und nutzen diese Datenpunkte, um Promotionen zu informieren. Oftmals basiert die Segmentierung jedoch nur auf einem dieser Faktoren.

KI hilft Unternehmen, Kundenpräferenzen und Verhaltensmuster außerhalb der klassischen demografischen Kategorien vorherzusagen und schlägt die relevantesten Promotionen vor, die durchgeführt werden sollten (und für welche Kunden). Zudem gibt es keine Einschränkung hinsichtlich der Anzahl der Variablen, die für die Segmentierung verwendet werden können – dies ermöglicht es Marken, Gruppen in hunderte einzigartige Subgruppen zu unterteilen. Jeder Kunde kann letztendlich seine eigene Segmentierung sein und erhält so ein optimales Erlebnis und eine Belohnung, die für seine eigenen Präferenzen sinnvoll ist. Wenn ein Kunde häufig ein bestimmtes Produkt kauft, kann KI Promotionen in diesem Bereich empfehlen, was die Wahrscheinlichkeit von Engagement und Einlösung erhöht.

Wenn ein Kaffee-Brand den Nachmittagsverkauf steigern möchte, könnte es ein “Kaufe eins, bekomme eins nach 14 Uhr”-Angebot an Treueprogramm-Mitglieder eines bestimmten Alters machen. Dies könnte zwar zu einigen Einlösungen führen, ist jedoch nicht wirklich personalisiert und wird das Verhalten nicht ändern oder weitere Nachmittags-Kaffee-Runden fördern. Nicht nur kann Segmentierung es Unternehmen ermöglichen, Kunden etwas zu bieten, was sie bereits mögen, sondern auch Vorhersagen über neue Produkte treffen, die sie möglicherweise mögen, basierend auf vergangenen Präferenzen – was sowohl für den Verbraucher als auch für das Unternehmen von Vorteil ist.

KI ermöglicht es Unternehmen, große Mengen an Kundendaten aus mehreren Kanälen (z.B. persönliche Käufe, Online-Shopping und soziale Medien) zu sammeln und dann personalisierte Promotionen zu analysieren und zu aktivieren. Anstatt also ein “Kaufe eins, bekomme eins”-Angebot an alle Kunden nach 14 Uhr zu senden, kann das gleiche Kaffee-Unternehmen gezielt Kunden ansprechen, die wahrscheinlich einlösen.

Die Einbindung von Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit in Belohnungen

Bei Plug-and-Play-Treueprogrammen gibt es oft einen Rückgang an Teilnahme und Einlösung nach der ersten Belohnung, da diese Programme keine Personalisierung aufweisen und repetitiv sind. Stellen Sie sich vor, Sie hätten ein Treueprogramm, das sich an jede Kundeninteraktion anpasst und entwickelt. Hier kann KI eine transformative Rolle spielen.

Mit KI können Marken skalierbare Treueprogramme erstellen, die nicht nur auf individuelle Kunden zugeschnitten sind, sondern auch im Laufe der Zeit anpassbar sind. Dies bietet einen großen Mehrwert für Marken, da eine Promotion, die an einem Tag zu großen Umsätzen führt, nicht unbedingt in Zukunft gut funktionieren wird – Saison, Kundenrends, neue Optionen könnten alle das Kundenverhalten beeinflussen. Ein Treueprogramm mit integrierter KI kann kontinuierlich lernen und verfeinern, welche Promotionen am effektivsten sind, indem es Einlösungsquoten, Kaufhistorie, Browsing-Verhalten und demografische Daten analysiert. Durch die Nutzung von Erkenntnissen auf der Grundlage dieser Metriken können Marken-Treueprogramme automatisch personalisierte Promotionen an die richtigen Kunden senden – und ebenso wichtig, sie können dies zum richtigen Zeitpunkt tun.

Letztendlich ermöglicht die Integration von KI in Treueprogrammen es Marken, dynamische, personalisierte Erlebnisse zu schaffen, die eine tiefere Kundenbindung und Loyalität fördern und sicherstellen, dass ihre Investitionen in diese Programme die höchstmöglichen Renditen abwerfen.

Matt Smolin ist der Co-Founder und CEO von Hang, einem Unternehmen, das die Zukunft von Treue- und Mitgliedsprogrammen für Marken aufbaut. Davor war er Co-Founder und CEO von Headliner. Vor seiner Tätigkeit in der Technologiebranche arbeitete Matt in der Finanzbranche, als Private Equity- und Venture-Capital-Forschungsanalyst bei Hall Capital Partners LLC und in verschiedenen Handelsrollen bei Group One Trading, LP, UBS Investment Bank und Gelber Group LLC. Matt Smolin besuchte die Texas McCombs School of Business, wo er einen Bachelor-Abschluss in Betriebswirtschaft (BBA) mit Schwerpunkt Finanzen erwarb.