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23.01.2020

Die 3 großen Marketing-Trends 2020: Customer Data Platform, KI und keine Kompromisse bei der Datenqualität

Kurzbeschreibung

• People-based Marketing stellt die Bedürfnisse des Kunden noch stärker in den Mittelpunkt.

• Künstliche Intelligenz entwickelt sich zur treibenden Kraft in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Kundenservice.

• Höchste Datenqualität wird zur Grundvoraussetzung für den erfolgreichen und ethisch unbedenklichen Einsatz von KI.

• Zentrale Customer Data Platforms werden für ganzheitliche Geschäftspartner- und Kunden-Sicht und verantwortungsvollen KI-Einsatz unverzichtbar.

 

Pforzheim, 21. Januar 2020 – Die Herausforderungen für Marketers werden auch in diesem Jahr nicht weniger anspruchsvoll sein. Für Marketing- und Vertriebs-Verantwortliche in Unternehmen bleiben die Integration ihrer Kanäle und eine konsistente Customer Journey weiterhin Dauerbrenner. Gleichzeitig erscheint mit der Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) direkt die nächste, große Aufgabe am Horizont. Wer als Marketer smarte Systeme richtig zu nutzen weiß, kann sich in vielen Bereichen die Arbeit erleichtern, sich auf das Wesentliche konzentrieren – und damit auch die Customer Experience optimiert an den Kundenbedürfnissen ausrichten. Doch je smarter die Systeme werden, umso kompromissloser müssen Marketers bei der Qualität ihrer Daten sein.

 

Welche drei Trends sich als zentrale Erfolgsfaktoren im Marketing, Vertrieb und Kundenservice abzeichnen, hat Uniserv, ein spezialisierter Anbieter von Lösungen für das Management von Geschäftspartnerdaten, zusammengefasst:

 

Trend 1: Echte 360-Grad-Sicht schafft die Voraussetzungen für „people-based Marketing“

Die Bedürfnisse des Kunden und Geschäftspartners rücken zunehmend ins Zentrum von Marketingkampagnen. Im sogenannten „people-based Marketing“ geht es darum, über alle Kanäle und Touchpoints hinweg mit dem Kunden oder Geschäftspartner einen individuellen Dialog zu führen – und das mit einem gleichbleibend hohen Maß an Personalisierung. In der Theorie ein hehres Ziel, doch wie kann es in der Praxis gelingen? Der Schlüssel liegt in einer einheitlichen Plattform zur Bereitstellung übergreifender Kunden- und Geschäftspartner-Profile. Diese Customer Data Platform (CDP) konsolidiert und fasst sowohl Stamm- als auch Bewegungsdaten zusammen, die aus verschiedenen Quellen wie Website, E-Mails, Apps, Webshops oder auch dem telefonischen Kundenservice zusammenfließen.

 

Ausgeklügelte CDPs bereinigen sämtliche Kunden- und Geschäftspartnerdaten, sichern deren Qualität, reichern diese bei Bedarf mit weiteren Informationen und vereinheitlichen diese zu umfassenden „Golden Profiles“. So entsteht eine 360-Grad-Sicht, die sowohl eine ausgeprägte Personalisierung als auch eine gezielte Ansprache über den jeweils passenden Kanal zum optimalen Zeitpunkt ermöglicht. Der Kunde erfährt über alle Kanäle, Touchpoints und Endgeräte hinweg ein „people-based“ und damit an seinen Gewohnheiten und Bedürfnissen ausgerichtetes Beratungs- und Verkaufserlebnis.

 

 

Trend 2: Künstliche Intelligenz wirkt als Beschleuniger im digitalen Marketing

Ob auf eine CDP aufgesetzt oder als alleinstehendes System. KI hinterlässt inzwischen auch in den Bereichen Vertrieb, Marketing und Kundenservice bleibenden Eindruck – ihre Verbreitung nimmt mit exponentieller Geschwindigkeit zu. Laut aktueller Uniserv-Trendstudie ist der Anteil der Unternehmen, die bereits KI oder ML im Kundenmanagement einsetzen, um gut 50 Prozent gestiegen.

 

Die ausgeklügelten Technologien reichen von beratenden Chatbots über intelligente und prädiktive Analysen zur Customer Journey bis hin zu Software-Robotern, die im Zuge von Robotic Process Automation (RPA) manuelle Standardtätigkeiten erlernen und automatisiert ausführen. Mangelt es laut Deutschem Marketing Verband auch heute vielerorts noch an einer Marketingautomatisierung mittels zentraler Plattformen und smarter Datenanalyseprozesse, so werden genau an dieser Stelle KI-basierte Prognosen für eine deutliche Erleichterung sorgen. Doch auch hier müssen die zugrundliegenden Geschäftspartnerdaten einer hohen Qualität entsprechen. Nur so lassen sich anhand lernfähiger Algorithmen treffsichere Aussagen über die Erwartungen von Kunden und Geschäftspartnern tätigen. Ein Beispiel sind Vorhersagen zur Kunden- und Partnertreue: In einem wettbewerbsintensiven Umfeld ist das Thema Loyalität ein ausgesprochen kritischer Faktor. Um zu ermitteln, wie verbindlich oder abwanderungsbereit Kunden oder Geschäftspartner sind, können unter anderem Churn-Prediction-Analysen helfen. Mithilfe dieser Prognosen kann die ansonsten schwer bezifferbare Abwanderungsbereitschaft von Kunden und Partnern frühzeitig identifiziert werden.

 

Clevere Chatbots gewinnen vor allem in der Online-Beratung an Verbreitung. Auch bei ihnen gilt: Je hochwertiger der Input ist, den sie bekommen, umso besser ist das, was sie im Kontakt mit dem Kunden und Geschäftspartner erzielen. Kann der virtuelle Helfer auf die hochwertigen Kunden- und Partnerinformationen der CDP zugreifen, wird er dem Geschäftspartner zur genau richtigen Zeit die passenden Informationen liefern können.

 

Ebenso spannend wie der Einsatz digitaler Assistenten wird der zunehmende Einsatz von Software-Robotern zur Automatisierung von Marketing-Prozessen sein. Tätigkeiten und Aufgaben, die sich ständig wiederholen, können als Standard definiert und durch RPA-Bots übernommen werden – ob teil- oder vollautomatisiert hängt vom jeweiligen Einsatzfeld ab. Beispiele für den Einsatz von Software-Robotern sind die schriftliche Kommunikation mit dem Geschäftspartner, die ad-hoc-Suche nach spezifischen Informationen, etwa zu Produkten, oder auch – in Kombination mit einem Sprachdialogsystem – die Koordination von Terminvergaben.

 

Trend 3: Keine Kompromisse mehr im Hinblick auf die Datenqualität

Laut Marktforscher Forbes Insights sind zwei von drei Unternehmen technisch nicht in der Lage, Daten aus all ihren Systemen zusammenzuziehen. Die Ursachen für dieses frappierende Problem liegen in der Regel in verstreuten, in Silos vorliegenden Datenbeständen. Die Konsequenz einer nicht harmonisierten und integrierten Datenlandschaft ist eine mangelhafte Datenqualität: Die Informationen über Kunden und Geschäftspartner sind auf der einen Seite unvollständig, auf der anderen Seite redundant. Neu ist dieses Problem nicht – die Auswirkungen von Fehlern, Dubletten oder veralteten Informationen nehmen mit der wachsenden Bedeutung von KI im digitalen Marketing jedoch eine andere Dimension an.

 

Umso wichtiger wird es künftig sein, ein ganzheitliches Datenmanagement zu etablieren. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie in jeder Anwendung die gleichen, qualitätsgesicherten Daten vorfinden, also Änderungen in Echtzeit eingepflegt und aktualisiert werden. Denn nur mit der einzig wahren Datenbasis, dem „Ground Truth“, können Marketingkampagnen erfolgreich geplant durchgeführt und alle Abteilungen in einem Unternehmen auf denselben Informationsstand gebracht werden.

 

Unternehmen werden hinsichtlich der Qualität ihrer Daten künftig noch kompromissloser werden müssen. Schließlich stellen sich mit der massiv zunehmenden Verbreitung von KI und ML nicht nur erfolgsrelevante, sondern auch ethische Fragen. Neben der Definition verbindlicher Leitlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von KI müssen Organisationen vor allem technisch sicherstellen, dass ein intelligentes System im Kontakt mit Kunden und Geschäftspartnern vertrauenswürdig ist und zuverlässig arbeitet. Deshalb wird es unverzichtbar sein, eine KI mit qualitativ hochwertigen Daten zu trainieren. Nur so lässt sich das Risiko, dass die KI fehlerhafte Muster und Prognosen entwickelt, aus denen Fehler produziert werden, auf ein absolutes Minimum reduzieren.

 

CDP begegnet all diesen Herausforderungen und erlaubt datengesteuertes Marketing

Eine Customer Data Platform adressiert die großen Marketing-Herausforderungen und treibt zugleich die anstehenden Trends voran. Eine CDP schafft die einheitliche Basis für hochwertige und damit maximal zuverlässige Kunden- und Geschäftspartner-Daten. Sie ermöglicht eine Profilbildung zum jeweiligen Geschäftspartner, schafft damit die Basis für datengesteuerte Marketingkampagnen und Prognosen und ist zudem offen für andere, auch KI-basierte Systeme zur Realisierung von Marketingautomatisierung.

 

Whitepaper

Wie Unternehmen das Potenzial aktueller Marketing-Trends am besten ausschöpfen und wie eine Customer Data Platform konkret dabei unterstützen kann, zeigt das kostenlose Whitepaper von Uniserv auf. Abrufbar unter folgendem Link

 

Uniserv

Uniserv ist Experte für das erfolgreiche Management von Geschäftspartnerdaten. Mit seinen Customer Data Management Lösungen steigert Uniserv Wert und Nachhaltigkeit von Beziehungen mit Kunden und Geschäftspartnern. Mit unseren Master Data Management und Customer Data Platform Lösungen erhalten unsere Kunden eine 360°-Sicht auf ihre Geschäftspartner. Damit schaffen sie die Grundlage, um Kundendaten bestmöglich zu nutzen und eine erfolgreiche Customer Journey zu gestalten. Die Uniserv Data Quality Lösungen und Services bilden die Basis, um korrekte, aktuelle und vollständige Geschäftspartnerdaten zu gewährleisten. So entsprechen diese stets den Anforderungen des Business, alle Fachabteilungen verfügen über konsistentes Kundenwissen und können flexibel mit qualitätsgesicherten Geschäftspartnerdaten arbeiten. So profitieren Uniserv Kunden unmittelbar von effizienten Geschäftsprozessen, fundierten Entscheidungsgrundlagen, direkten Wettbewerbsvorteilen und niedrigeren Kosten. Am Stammsitz in Pforzheim sowie in den Niederlassungen in Paris, Frankreich, und Cluj, Rumänien, beschäftigt das Unternehmen über 130 Mitarbeiter. Mit mehreren Tausend Installationen weltweit zählt Uniserv branchenübergreifend und international zahlreiche renommierte Unternehmen wie beispielsweise Allianz, Deutsche Bank, DPD, E-ON, Finanzinformatik, France Telecom, KIND, koelnmesse, Lufthansa, Otto, Siemens, TUI und VOLKSWAGEN zu seinen Kunden. Mehr Informationen unter www.uniserv.com.

 

Weitere News zu Uniserv finden Sie im Uniserv Blog oder folgen Sie @Uniserv_GmbH auf Twitter.

 

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