KI-Personalisierung: Wie KI die menschliche Personalisierung übertrumpft

Wenn Sie an den (überstrapazierten) Begriff "people-first" denken, werden Sie wahrscheinlich nicht zuerst an KI denken.

Denn genau das ist der Sinn von "People-first": Marketing von Menschen für Menschen.

Aber wenn es um Personalisierung geht, ist das alles Makulatur.

Was wäre, wenn wir Ihnen sagen würden, dass es nicht nur unglaublich schwierig ist, ohne KI personalisierte Erlebnisse zu schaffen, sondern dass es fast unmöglich ist? Und was wäre, wenn wir Ihnen sagen würden, dass KI immer besser darin wird, mit Menschen umzugehen, als Menschen selbst?

Das ist gar nicht so weit hergeholt, wie Sie vielleicht denken.

Ganz gleich, ob Sie Ihre Personalisierungsstrategie planen, die notwendigen Daten für die Umsetzung Ihrer Personalisierungsstrategie zusammenstellen, die Inhalte erstellen, die tatsächlich ausgeliefert werden, oder die User Journey in Echtzeit anpassen - KI ist zu einem unverzichtbaren Bestandteil der Personalisierung geworden.

5 Gründe, warum KI für die Bereitstellung personalisierter Erlebnisse entscheidend ist

1. Adaptives Lernen
   KI versteht das Nutzerverhalten in Echtzeit
2. Die regelbasierte Personalisierung ist nicht skalierbar
   KI ist effizienter als manuelle Segmentierung
3. Prädiktive Analytik und maschinelles Lernen
   Antizipieren des Nutzungsverhaltens ist der Schlüssel zur Kundenbindung
4. Besserer ROI
   KI senkt die Marketingkosten drastisch und verbessert die Conversion Rates
5. Verbessertes Kundenerlebnis
   KI versteht die Menschen genauso gut wie wir

Adaptives Lernen

Kundenerlebnisse sind nicht statisch. Wenn Benutzer mit Ihrer Site interagieren, werden sie entweder dazu verleitet, sich weiter umzusehen, oder sie wenden sich komplett ab.

Diejenigen, die bei Ihnen bleiben, haben irgendwann den Aha-Moment, in dem sie bereit sind, den nächsten Schritt zu tun. Werden Sie zum richtigen Zeitpunkt da sein, um sie direkt zu der Schaltfläche "Kontakt" zu führen, die wie ein Tesserakt leuchtet?

Wahrscheinlich nicht.

Adaptives Lernen geht bei der Personalisierung noch einen Schritt weiter, indem es dynamische, sich entwickelnde Erlebnisse für den Benutzer schafft. Im Gegensatz zu statischen Empfehlungssystemen verfeinert die KI mit adaptivem Lernen kontinuierlich ihr Verständnis für den einzelnen Nutzer.

Stellen Sie sich einen Benutzer vor, der auf einer E-Commerce-Website surft. Wenn Sie ihm über die Schulter schauen würden, könnten Sie leicht Muster, Verhaltensweisen und Absichten erkennen.

Das ist im Wesentlichen die Rolle, die die KI bei der Beobachtung der Benutzerinteraktionen auf Ihrer Site spielt. Die KI analysiert in Echtzeit:

• Bei welchen Produkten sie eine Pause einlegen
• Wie lange sie sich bestimmte Artikel ansehen
• Welche Details sie sich ansehen
• Vergleichende Browsing-Muster

Aber das ist noch nicht alles. KI-Engines arbeiten auch mit kontextbezogener Intelligenz, d.h. sie beziehen sowohl historische Daten als auch Echtzeit-Verhalten mit ein. Dazu können gehören:

• Aktuelle Tageszeit
• Das Gerät des Benutzers
• Geografischer Standort
• Kürzlicher Suchverlauf
• Saisonale Trends

Dies sind entscheidende Daten, die KI nutzen kann, um das Erlebnis des Kunden dynamisch zu gestalten. Anstatt Produktempfehlungen allein auf der Grundlage historischer Daten zu geben, kann KI stärkere, greifbare Signale nutzen, wie z. B. das Heranzoomen eines Produkts, um zu verstehen, was der Nutzer will.

Sie müssen darauf vorbereitet sein, die sich entwickelnden Kundenbedürfnisse zu erfüllen, und sich auf ein vorgefertigtes System zu verlassen, wird weder schnell genug sein, noch wird es das sich entwickelnde Nutzerverhalten in Echtzeit erfassen.

Und die dynamische Natur des Kundenbeziehungsmanagements bedeutet, dass Sie in der Lage sein müssen, sich innerhalb von Millisekunden anzupassen, während Sie bereits die Aufmerksamkeit des Kunden haben. Dies erfordert eine Personalisierungsplattform, die einen Vorsprung bietet.

Die regelbasierte Personalisierung ist nicht skalierbar

Heben Sie die Hand, wenn Sie schon einmal Tausende von Euro für ein Haushaltsgerät ausgegeben haben, z. B. für eine Waschmaschine oder einen Trockner, nur um dann mit Anzeigen oder E-Mails angesprochen zu werden, die Ihnen "ähnliche Artikel" zeigen... wie andere Waschmaschinen/Trockner.

Dieses peinliche Szenario lässt sich mit einer einfachen Eingabe von regelbasierter Personalisierung vermeiden. Sie können zum Beispiel manuell Regeln festlegen, nach denen jedem Kunden, der "Artikel x" gekauft hat, anschließend Produktempfehlungen für "Artikel y" angezeigt werden. Mit anderen Worten: Sie können die schmerzlich offensichtliche Aufgabe ausführen, zu verstehen, dass die Leute Waschmaschinen/Trockner nicht oft genug lieben, um ein zweites Exemplar zu kaufen.

Aber wenn Ihr Kundenstamm wächst, wird die Berücksichtigung aller möglichen Segmente und Permutationen von Segmenten anstrengend.

Das liegt daran, dass die regelbasierte Personalisierung eine Menge Laufarbeit und Raffinesse erfordert. Sie müssen alle Segmente jederzeit im Blick haben und die Daten und Informationen ständig validieren.

Je komplexer Ihre Segmente werden, desto größer wird der Arbeitsaufwand für die Pflege Ihrer Personalisierungsengine. Sie müssen jede mögliche Permutation jeder Customer Journey manuell eingeben. Klingt lustig.

Prädiktive Analytik und maschinelle Datenverarbeitung

Bis jetzt haben wir uns nur mit der Rolle der KI bei der Analyse von Echtzeit- und historischen Daten befasst, um personalisierte Erlebnisse reaktionsschnell zu liefern.

Aber das ist nur die Hälfte der Geschichte. Die wahre Magie liegt darin, wie KI diese Muster analysieren kann, um das Nutzerverhalten vorherzusagen und zu antizipieren.

E-Commerce-Websites werden KI zum Beispiel für folgende Zwecke nutzen:

• Vorhersage potenzieller Käufe, bevor der Benutzer sucht
• Dynamische Anpassung von Preisen und Empfehlungen
• Personalisierte Einkaufserlebnisse zu schaffen

Wie prädiktive Analytik funktioniert

Der Prozess beginnt mit einer umfassenden Datenerfassung. KI-Systeme aggregieren mehrere Datenpunkte:

• Clickstream-Daten (genaue Seiten und Elemente, mit denen ein Benutzer interagiert)
• Zeit, die für bestimmte Inhalte aufgewendet wird
• Mausbewegungsmuster
• Frühere Käufe oder Interaktionen
• Demografische und kontextbezogene Informationen

Modelle für maschinelles Lernen analysieren dann diese Datenpunkte, um:

• Identifizierung von Verhaltensmustern
• Vorhersagemodelle für Benutzerpräferenzen zu erstellen
• Personalisierungsstrategien in Echtzeit zu generieren

Wenn es Ihnen wie den meisten Unternehmen geht, werden Ihre Daten buchstäblich überall und ständig gesammelt. Sie haben Daten auf Ihrer Site, in sozialen Medien, in Data Warehouses, auf verschiedenen Plattformen usw. Mit einer vernetzten Plattform kann KI all diese Daten sofort aggregieren, um das Kundenverhalten vorherzusagen und die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden genau einzuschätzen.

Besserer ROI

Online-Shopper besuchen mit größerer Wahrscheinlichkeit eine Site, die personalisierte Empfehlungen anbietet , und kaufen dort ein. Darüber hinaus kann die Personalisierung einen ROI von bis zu 800% der Marketingausgaben bringen und den Umsatz um 10% steigern. Und KI ist die wichtigste Triebkraft, die Ihnen hilft, diese Ergebnisse noch schneller zu erzielen. Und so geht's:

Gesteigerte Conversion Rates

E-Commerce-Websites, die bereits eine fortgeschrittene Personalisierung implementiert haben, verzeichnen eine Steigerung der Conversion Rate von 10-30%. KI ist in der Lage, eine skalierte Personalisierung in Millisekunden durchzuführen, indem sie:

• Präsentation der relevantesten Produkte für einzelne Nutzer
• Verringerung der Reibungsverluste in der Customer Journey
• Schaffung überzeugenderer, zielgerichteter Erlebnisse

Optimierte Marketingausgaben

Unternehmen, die sich bei der Personalisierung auf KI verlassen, verstehen die Wünsche und Bedürfnisse ihrer Kunden viel besser als Unternehmen, die dies nicht tun. Das liegt daran, dass KI in Sekundenbruchteilen Daten sammelt, analysiert und weiterverarbeitet und gleichzeitig sinnvolle Erlebnisse für die Kunden liefert.

• Präziseres Targeting der Kunden: Segmentierung in Echtzeit bedeutet, dass KI mit der Entwicklung von Kundensegmenten Schritt hält und komplexere Datenmengen analysiert, um breitere Kundenprofile zu erstellen.
• Geringere Verschwendung von Werbeausgaben: Besseres Targeting führt zu besserem ROAS
• Automatisierte, intelligente Marketingprozesse: Da KI Muster und Verhaltensweisen besser versteht, können KI-Agenten Automatisierungsprozesse ausführen, die normalerweise Unmengen von Ressourcen verschlingen.

Ja, der Einsatz von KI wird in der Anfangsphase sicherlich mehr kosten. Aber die Zeit, die Sie dadurch sparen, dass Sie nicht mehr Daten durchforsten und all diese Inhalte selbst erstellen müssen (z. B. die Umgestaltung von Landing Pages für jede Branche, die Sie als Targeting nutzen).

Verbessertes Erlebnis für den Benutzer

Bei der Personalisierung geht es vor allem darum, das Erlebnis zu verbessern, und KI ist der beste Weg, um die Kundenzufriedenheit zu steigern. Tatsächlich sind 86% der Kunden bereit, für ein hervorragendes Erlebnis mehr zu bezahlen.

Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI digitalen Marketern helfen kann, erstaunliche Erlebnisse zu liefern:

Content Recommendations

KI-Algorithmen analysieren das Nutzerverhalten, um relevante Inhalte zum perfekten Zeitpunkt zu präsentieren.

• Streaming-Plattformen wie Netflix nutzen KI, um Filme und Sendungen auf der Grundlage des Sehverhaltens vorzuschlagen.
• E-Commerce-Websites empfehlen Produkte, die auf das individuelle Kaufverhalten abgestimmt sind
• Nachrichten-Apps kuratieren personalisierte Newsfeeds, die den Interessen des Nutzers entsprechen

Anpassung der Benutzeroberfläche

Wenn es um Funktionen und Kundeninteraktionen geht, neigen Nutzer dazu, bestimmte Funktionen und Layouts gegenüber anderen zu bevorzugen. So bevorzugen beispielsweise sehbehinderte Nutzer Web-Layouts mit höherem Kontrast und größeren Schriftarten. KI kann Benutzeroberflächen dynamisch anpassen, um das individuelle Erlebnis der Benutzer zu verbessern:

• Neuanordnung von App-Layouts auf der Grundlage häufig genutzter Funktionen
• Anpassung von Farbschemata und Designelementen an die Vorlieben der Benutzer
• Vereinfachung der Navigation für Benutzer mit unterschiedlichen Fähigkeiten oder Barrierefreiheitsanforderungen

Kontextbezogene Personalisierung

KI kann kontextbezogene Informationen einbeziehen, um die Personalisierung zu verbessern:

• Anpassung der Empfehlungen je nach Tageszeit, Standort oder Gerät
• dem Wetter angepasste Vorschläge
• Kulturell relevante Inhalte anbieten

Emotionale Intelligenz

Es gibt bereits zunehmend Belege dafür, dass KI einfühlsamer ist und ein besseres Verständnis für Menschen hat als wir. Wenn Sie das erschreckt, sollte es das nicht. Eigentlich sollte es Sie sogar begeistern.

KI ist darauf trainiert, implizite Voreingenommenheit zu überwinden (nun ja, meistens), um eine durchweg einfühlsame, geduldige Reaktion auf die Benutzer zu geben. Mit KI müssen Sie sich keine Gedanken über emotionale Besteuerung machen. Deshalb ist KI so leistungsfähig bei:

• Erkennen des emotionalen Zustands des Benutzers
• den Kommunikationsstil entsprechend anzupassen
• Einfühlsame und kontextabhängige Antworten zu geben

Der Schlüssel dazu ist eine Personalisierung, die sich nicht aufdringlich, sondern hilfreich und intuitiv anfühlt. Dadurch werden digitale Erlebnisse für den einzelnen Nutzer effizienter, angenehmer und sinnvoller. KI wird die Loyalität der Kunden stärken, indem sie ihnen ein relevanteres Erlebnis bietet.

Schlusswort

Websites und Apps sind über die Schwelle einer pauschalen Optimierung und umfassenden Personalisierung hinausgewachsen. Die Dynamik des sich entwickelnden Kundenverhaltens bedeutet, dass Sie sich nicht nur in Millisekunden anpassen müssen, sondern auch in der Lage sein müssen, das Kundenverhalten genau vorherzusagen, bevor es eintritt.

KI ist die einzige greifbare Lösung, um sicherzustellen, dass Sie diese Maßstäbe erfüllen können. Die KI die ganze Arbeit für Sie erledigen zu lassen, ist der einfachste Weg, um sicherzustellen, dass Sie mit Kunden zu tun haben, die tatsächlich begeistert sind, mit Ihnen zu sprechen.