Heutzutage reicht es nicht mehr aus, die Erwartungen der Kunden zu erfüllen. Um erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen diese Erwartungen übertreffen, und der Einsatz kundenorientierter KI ist der Schlüssel zum Erreichen dieses Ziels.

Die Integration von KI in das Kundenbeziehungsmanagement (CRM) verbessert Upselling- und Cross-Selling-Strategien und ermöglicht es Unternehmen, umfangreiche Kundendaten für personalisierte Empfehlungen zu analysieren.

Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie kundenzentrierte KI CRM-Strategien verbessert, personalisierte Erkenntnisse und Entscheidungen in Echtzeit bietet und letztendlich zu zufriedenstellenderen Kundenreisen führt.

Nutzung von KI für Kundeneinblicke

Durch die Analyse riesiger Datenmengen kann KI unschätzbar wertvolle Muster und Trends aufdecken. Es ermöglicht Ihnen, die Tendenzen, Gewohnheiten und Vorlieben der Kunden zu verstehen.

Bevor wir diskutieren, wie KI das Kundenbeziehungsmanagement verbessern kann, werfen wir einen Blick darauf, wie KI-Algorithmen Kundenverhalten und -daten analysieren.

Wie KI-Algorithmen das Kundenverhalten analysieren

KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen das Verbraucherverhalten analysieren, und verändert die Art und Weise, wie Verbraucher mit Unternehmen interagieren.

Es gibt verschiedene Tools, mit denen Geschäftsinhaber Kundendaten mit KI verarbeiten können. Im Allgemeinen funktioniert der Prozess jedoch wie folgt:

• Datenerhebung: Die E-Commerce-Plattform sammelt umfangreiche Daten zu Kundeninteraktionen, einschließlich Browserverlauf, Kaufverhalten, angesehene Produkte, Produktumfragen, auf Seiten verbrachte Zeit und demografische Informationen. Einbinden Kundenbewertung Die Einbeziehung dieser Datensammlung bereichert das Verständnis der KI für Kundenzufriedenheit und Serviceerwartungen.
• Implementierung von KI-Algorithmen: KI-Algorithmen verarbeiten und analysieren diese Datenfülle. Maschinelles Lernen im Vertrieb, wie kollaboratives Filtern oder inhaltsbasierte Empfehlungssysteme, wird eingesetzt, um Muster und Zusammenhänge im Kundenverhalten zu erkennen.
• Mustererkennungsvorrichtung: Die KI-Algorithmen identifizieren Muster, wie zum Beispiel gängige Produktkombinationen, die häufig zusammen gekauft werden (Cross-Selling-Muster) oder Produkte, die Kunden häufig vor dem Kauf ansehen (Hinweis auf Präferenzen).
• Personalisierte Empfehlungen: KI-gesteuerte Empfehlungs-Engines nutzen diese Erkenntnisse. Wenn ein Kunde die Plattform besucht, werden in Echtzeit personalisierte Produktempfehlungen generiert, die auf dem Browserverlauf, vergangenen Käufen und ähnlichem Nutzerverhalten basieren.
• Kontinuierliches Lernen und Verbesserung: Die KI-Algorithmen lernen kontinuierlich aus neuen Dateneingaben und Kundeninteraktionen. Je mehr Daten gesammelt werden, desto weiter entwickeln und verfeinern die Modelle ihre Empfehlungen, um sicherzustellen, dass sie relevant und genau bleiben.

Hochentwickelte prädiktive Analysetools wie SPSS Statistics von IBM, Alteryx und Azure Machine Learning von Microsoft verarbeiten diese Daten und identifizieren Muster, Korrelationen und Trends, die auf potenzielle zukünftige Verhaltensweisen oder Bedürfnisse hinweisen.

Basierend auf der Analyse werden Vorhersagemodelle entwickelt, um wahrscheinliche Verhaltensweisen oder Bedürfnisse der Kunden vorherzusagen. Diese Modelle verwenden statistische Algorithmen, um Ergebnisse vorherzusagen, beispielsweise die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde einen bestimmten Kauf tätigt, die Abwanderungswahrscheinlichkeit oder bevorzugte Produktkategorien.

Top-KI-basierte Tools zur Optimierung von Geschäftsprozessen
Lesen Sie weiter

KI-gestützte Upselling- und Cross-Selling-Strategien

KI-gestützte Upselling-Strategien nutzen künstliche Intelligenz, um den Umsatz zu steigern, indem sie Kunden zum Kauf zusätzlicher oder verbesserter Produkte oder Dienstleistungen ermutigen.

Hier ist ein Überblick über die wichtigsten KI-gesteuerten Upselling-Taktiken:

KI-gestützte Produktempfehlungen und -anpassungen

KI-gestütztes Kundenprofiling ist ein Eckpfeiler von moderne Marketingstrategien, mithilfe fortschrittlicher Algorithmen, um detaillierte und dynamische Profile einzelner Kunden zu erstellen.

Durch das Sammeln und Analysieren einer breiten Palette von Kundendaten – wie Kaufhistorie, Surfverhalten, Demografie und Interaktionen mit dem Unternehmen – erkennt KI unterschiedliche Verhaltensmuster, Vorlieben und individuelle Merkmale.

Dies ermöglicht es Verkäufern, maßgeschneiderte Produktempfehlungen anzubieten, die auf dem individuellen Kundenverhalten und -präferenzen basieren, um ergänzende oder verbesserte Produkte vorzuschlagen.

Beispielsweise analysieren die KI-Algorithmen von Amazon umfangreiche Kundendaten, darunter den Browserverlauf, angesehene Artikel, gekaufte Artikel und Suchanfragen.

„Kunden, die das gekauft haben, kauften auch“-Empfehlungen auf Amazon

Basierend auf dieser Analyse nutzt die Empfehlungsmaschine von Amazon Modelle des maschinellen Lernens, um Produkte vorherzusagen und vorzuschlagen, die den Interessen und Vorlieben jedes Kunden entsprechen.

Wenn ein Kunde ein bestimmtes Produkt erkundet, generiert die KI von Amazon „Häufig zusammen gekaufte“ oder „Kunden, die dies gekauft haben, haben auch gekauft“-Empfehlungen und präsentiert ergänzende oder verbesserte Produkte. Diese Vorschläge ermutigen Kunden, über ihre ursprüngliche Auswahl hinaus weitere Einkäufe in Betracht zu ziehen – und schlagen Artikel vor, an denen sie interessiert sein könnten.

Während Kunden mit der Plattform interagieren, lernt die KI kontinuierlich aus ihrem Verhalten und verfeinert ihre Empfehlungen. Das System passt sich den individuellen Vorlieben an und sorgt so für immer genauere und relevantere Vorschläge.

Ein Beispiel dafür, wie Amazon Daten zu Benutzerpräferenzen nutzt, um Produktempfehlungen zu erstellen. (Quelle: Rejoiner)

Die KI-gesteuerten Produktempfehlungen von Amazon tragen wesentlich zum Upselling-Erfolg der Plattform bei. Kunden neigen eher dazu, weitere Produkte zu erkunden und möglicherweise zu kaufen, wodurch der Umsatz steigt und die Kundenzufriedenheit steigt.

Übrigens, wenn Sie online mit Ecwid von Lightspeed verkaufen, ist das möglich verwandte Produkte anzeigen mit dem Abschnitt „Das könnte Ihnen auch gefallen“, der auf einer Produktdetailseite und an der Kasse erscheint.

Dynamische Preisstrategien und Angebotsoptimierung

KI ermöglicht dynamische Preisstrategien, indem sie Markttrends, Wettbewerbspreise und Kundenverhalten in Echtzeit analysiert. Dadurch können Unternehmen ihre Preisstrategien für Upselling optimieren und personalisierte Rabatte oder gebündelte Angebote anbieten, die bei einzelnen Kunden Anklang finden.

Uber, der Fahrdienst, nutzt eine KI-gesteuerte dynamische Preisgestaltung, bekannt als „Anstieg der Preise“, um Preisstrategien basierend auf Nachfrage, Angebot und anderen Faktoren in Echtzeit zu optimieren.

So hat Uber seine dynamische Preisstrategie mithilfe von KI umgesetzt.

Die KI-Algorithmen von Uber analysieren kontinuierlich Daten in Echtzeit, einschließlich Faktoren wie Fahrnachfrage, Verkehrsbedingungen, Wetter, Tageszeit und historisches Fahrverhalten.

Basierend auf dieser Analyse passt die KI von Uber die Fahrpreise dynamisch an. In Spitzenzeiten oder bei hoher Nachfrage werden Preiserhöhungen aktiviert, die den Fahrpreis erhöhen, um einen Anreiz für mehr Fahrer zu schaffen, verfügbar zu sein, schnellere Abholungen zu gewährleisten und der gestiegenen Nachfrage gerecht zu werden.

Darüber hinaus kann Uber einzelnen Fahrgästen personalisierte Rabatte oder Werbeaktionen anbieten, die auf deren Fahrhistorie, der Häufigkeit der Nutzung oder bestimmten Anlässen basieren. Beispielsweise können gezielte Werbeaktionen für Vielnutzer oder in Zeiten geringer Nachfrage angeboten werden, um mehr Fahrten zu fördern.

Diese Strategien maximieren die Einnahmen der Fahrer und ermutigen die Fahrer, sie weiterhin zu nutzen.

Verbesserung der Kundenerfahrung

Durch den Einsatz von KI im CRM können Unternehmen das Kundenerlebnis durch personalisierte Services verbessern.

Spotify verwendet beispielsweise KI-Algorithmen, um Benutzerpräferenzen, Hörgewohnheiten und historische Daten zu analysieren, um personalisierte Playlists, Empfehlungen und tägliche Mixe für jeden Benutzer zu erstellen.

Ein Beispiel für eine personalisierte Playlist von Spotify

Dieser personalisierte Ansatz verbessert das gesamte Benutzererlebnis, indem die Musik auf die individuellen Vorlieben jedes Hörers zugeschnitten wird, wodurch die Zeit, die er mit dem Hören und Entdecken neuer Musik nach seinem Geschmack verbringt, angenehmer wird.

Cross-Selling-Taktiken

Cross-Selling-Taktiken, die in KI-gestützte CRM-Systeme integriert sind, nutzen künstliche Intelligenz, um Möglichkeiten zu identifizieren und zu nutzen, um Kunden ergänzende Produkte oder Dienstleistungen anzubieten, die auf das Kaufverhalten der Kunden abgestimmt sind.

Beispielsweise passt Netflix seine Marketingkampagnen effektiv auf Cross-Selling an, indem es den Nutzern Fernsehserien oder Filme auf der Grundlage ihres Sehverlaufs empfiehlt.

Netflix gibt Empfehlungen basierend auf dem Anzeigeverlauf eines Benutzers

Wenn ein Benutzer gerne Science-Fiction-Serien sieht, schlägt der Netflix-Algorithmus ähnliche Inhalte vor oder wirbt für eine neu veröffentlichte Serie innerhalb dieses Genres und ermutigt den Benutzer so, weitere Inhalte zu erkunden und anzusehen.

Diese personalisierten Marketingbemühungen weiter ausbauen, KI-Chatbots Bereitstellung sofortiger, personalisierter Empfehlungen für Kunden. Dies verbessert nicht nur das Einkaufserlebnis, sondern erhöht auch die Verkaufschancen erheblich, indem jede Kundeninteraktion zu einer Gelegenheit für gezieltes Marketing und Upselling wird.

Beispiele für KI-gestützte CRM-Systeme

Die Integration von Upselling-Taktiken in KI-gestützte CRM-Systeme erfordert die Nutzung prädiktiver Analysen, um ideale Upselling-Möglichkeiten zu identifizieren. KI-gesteuerte CRM-Systeme unterbreiten Vertriebsmitarbeitern während der Kundeninteraktion relevante Upselling-Vorschläge und erhöhen so die Chancen auf erfolgreiche Upsellings.

Einstein Analytics von Salesforce

Salesforce, eine führende CRM-Plattform, integriert KI-gestützte Tools wie Einstein Analytics, um Vertriebsmitarbeiter bei der Identifizierung und Nutzung von Upselling-Chancen während der Kundeninteraktionen zu unterstützen.

Salesforce's Einstein-Analytik nutzt prädiktive Analysen, um riesige Datensätze innerhalb des CRM zu analysieren. Es wertet Kundendaten, Kaufhistorie, Interaktionen und andere relevante Informationen aus, um potenzielle Upselling-Möglichkeiten vorherzusagen.

Einstein Analytics erkennt Muster, die auf Upselling-Möglichkeiten hinweisen. Beispielsweise kann die Feststellung einer erhöhten Produktnutzung ein Signal für Interesse an Upgrades oder Add-ons sein.

Das KI-System von Salesforce liefert Vertriebsmitarbeitern außerdem umsetzbare Erkenntnisse. Es bietet Upselling-Vorschläge und Gesprächsthemen basierend auf den identifizierten Möglichkeiten.

Vertriebsmitarbeiter nutzen KI-gesteuerte Vorschläge, um Gespräche individuell zu gestalten und auf die Bedürfnisse der Kunden mit relevanten Upselling-Angeboten einzugehen. Beispielsweise können sie basierend auf dem Nutzungsverhalten ein Upgrade-Abonnement oder zusätzliche Funktionen vorschlagen.

Übrigens, wenn Sie online mit Ecwid verkaufen, ist das möglich Verbinden Sie Ihren Online-Shop mit Salesforce über Zapier. Auf diese Weise werden aus neuen Ecwid-Bestellungen automatisch neue Kunden in Salesforce angelegt.

Amazon personalisieren

Amazon Personalize, ein von Amazon angebotener Dienst für maschinelles Lernen, wurde entwickelt, um Herausforderungen zu bewältigen, die häufig bei der Erstellung personalisierter Empfehlungen auftreten, darunter Probleme mit neuen Benutzerdaten, Beliebtheitsverzerrungen und sich entwickelnde Benutzerabsichten.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Empfehlungsmaschinen Amazon personalisieren eignet sich hervorragend für Szenarien mit begrenzten oder sich ändernden Benutzerdaten. Dies erweist sich als besonders nützlich für die Identifizierung von Upselling-Möglichkeiten, selbst bei neuen Nutzern oder wenn sich die Nutzerpräferenzen im Laufe der Zeit ändern.

Mehrere bekannte Unternehmen wie Domino's, Subway und Yamaha haben die Bedeutung von KI für das Verständnis und die Befriedigung von Kundenbedürfnissen erkannt.

So passen Sie Marketingkampagnen für Upselling und Cross-Selling an

Mithilfe strategischer Ansätze können Sie Marketingkampagnen für Upselling und Cross-Selling maßgeschneidert gestalten, auch wenn Sie keine KI-gestützten Tools verwenden.

Um die besten Ergebnisse zu erzielen, benötigen Sie Kundendaten und gezielte Nachrichten. Hier ist eine Aufschlüsselung des Prozesses:

Führen Sie eine Kundensegmentierung durch

Nutzen Sie CRM-Daten, um Kunden anhand ihrer Kaufhistorie, Präferenzen und ihres Verhaltens zu segmentieren. Kategorisieren Sie sie in Gruppen mit ähnlichen Kaufmustern oder Interessen.

Wenn Sie online über Ecwid verkaufen, können Sie alle Kundeninformationen, die Sie benötigen, auf Ecwid einsehen, finden und bearbeiten Kunden Seite. Von dort aus können Sie Ihren Kundenstamm anhand verschiedener Parameter filtern und das Segment exportieren, um es in einem anderen Dienst zu bearbeiten (z. B. um gezielte E-Mails über einen E-Mail-Dienst Ihrer Wahl zu versenden).

Die Kundenseite in Ecwid bietet auch Zugriff auf die Bestellhistorie der Kunden und erleichtert so den Segmentierungsprozess. Indem Sie die Kaufgewohnheiten und Vorlieben Ihrer Kunden verstehen, können Sie Ihre Botschaften effektiver auf jedes Segment abstimmen.

Die Kundenseite im Ecwid-Administrator

Identifizieren Sie Chancen

Analysieren Sie Kaufhistorien und Verhaltensdaten, um Möglichkeiten für Upselling und Cross-Selling zu ermitteln. Bestimmen Sie, welche Produkte oder Dienstleistungen frühere Einkäufe ergänzen oder mit den Interessen der Kunden übereinstimmen.

Wenn Sie beispielsweise online über Ecwid verkaufen, haben Sie die Möglichkeit zur Konfiguration automatisierte Marketing-E-Mails Präsentation verwandter Produkte oder Top-Seller.

Verwandte Produkte in einer Bestellbestätigungs-E-Mail

Machen Sie personalisierte Empfehlungen

Erstellen Sie personalisierte Empfehlungen basierend auf Kundensegmenten. Verwenden Sie KI-Algorithmen, um verwandte oder verbesserte Produkte in Marketingmaterialien vorzuschlagen. E-Mail-Newsletter, oder auf einer Website. Zum Beispiel die Rubriken „Häufig zusammen gekauft“ oder „Gefällt mir vielleicht auch“ bei Amazon.

Streben Sie nach gezielten Nachrichten

Erstellen Sie gezielte Botschaften, die den Wert ergänzender Produkte oder Dienstleistungen hervorheben. Zeigen Sie, wie das zusätzliche Angebot das Kundenerlebnis verbessert oder ein bestimmtes Problem löst.

Für eine wirklich optimierte Nachricht sollten Sie darüber nachdenken Inhalte übersetzen um bei unterschiedlichen Zielgruppen und Sprachen effektiv Anklang zu finden.

Bieten Sie Anreize oder Pakete an

Bieten Sie Anreize wie Rabatte, Bündelangebote oder Treueprämien, um Kunden zu ermutigen, zusätzliche Angebote zu erkunden. Machen Sie das Wertversprechen attraktiv und klar.

Mit Ecwid von Lightspeed können Sie mithilfe von Produktpakete verkaufen Upsell- und Cross-Selling-Produktpakete, Produkt-Bundles und BOGO Apps.

Wenden Sie den Multichannel-Ansatz an

Implementieren Sie eine Multichannel-Marketingstrategie, um Kunden über verschiedene Touchpoints zu erreichen. Nutzen Sie E-Mails, Social-Media-Inhalte, Website-Popups und personalisierte Plattformempfehlungen.

Entdecken Sie die Macht personalisierter Empfehlungen

In der dynamischen Landschaft der Kundenbeziehungen gelten personalisierte Empfehlungen und gezieltes Marketing als Säulen des Erfolgs. Durch die Nutzung von CRM-Daten können Sie das Potenzial für maßgeschneiderte Upselling- und Cross-Selling-Kampagnen erschließen.

Wenn diese Strategien genau abgestimmt sind, kommen sie bei den einzelnen Kunden gut an, steigern das Engagement, steigern den Umsatz und fördern die Markentreue.

Nutzen Sie die Erkenntnisse aus Ihrem CRM-System, erstellen Sie benutzerdefinierte Kampagnen und sehen Sie, wie die Erfüllung der individuellen Vorlieben und Bedürfnisse Ihrer Kunden Wunder bewirken kann.

• SEO-gestützte Content- und PR-Distribution. Holen Sie sich noch heute Verstärkung.
• PlatoData.Network Vertikale generative KI. Motiviere dich selbst. Hier zugreifen.
• PlatoAiStream. Web3-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
• PlatoESG. Kohlenstoff, CleanTech, Energie, Umwelt, Solar, Abfallwirtschaft. Hier zugreifen.
• PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
• Quelle: https://www.ecwid.com/blog/customer-centric-ai-how-ai-can-improve-upselling-and-cross-selling.html