Wann unterbreite ich welches Angebot?

Für große Unternehmen ist es schwierig, jedem Kunden zur richtigen Zeit das richtige Angebot zu machen. Mit über 5 Millionen Kunden benötigt jeder ein individuelles Angebot, das auf seine Bedürfnisse zugeschnitten ist. Diese personalisierten Angebote manuell zu erstellen, ist unmöglich. Gleichzeitig wollte das Unternehmen nicht mehr unspezifisch und an den individuellen Kundenwünschen vorbei kommunizieren.

Was war die Herausforderung?

In diesem Anwendungsfall stand das Telekommunikationsunternehmen vor mehreren Herausforderungen. Erstens war es nahezu unmöglich, für jeden der über 5 Millionen Kunden manuell ein individuelles und auf die spezifischen Bedürfnisse zugeschnittenes Angebot zu erstellen. Diese Schwierigkeit führte zu unspezifischen und ineffizienten Kommunikationsstrategien, die an den individuellen Kundenbedürfnissen vorbeigingen. Zweitens hatte das Unternehmen Probleme, die täglich anfallenden großen Datenmengen effizient zu nutzen, um das Kaufverhalten der Kunden vorherzusagen und entsprechend personalisierte Angebote zu erstellen. Drittens war die manuelle Erstellung und Verwaltung von Marketingkampagnen zeitaufwändig und nicht skalierbar, was zu verpassten Verkaufschancen und ineffizienten Prozessen führte.

Der Lösungsansatz bestand zunächst darin, die enormen Datenmengen in einem Flatfile zu aggregieren und zeitlich abzugrenzen, um eine solide Datenbasis für die Vorhersage des Kaufverhaltens zu schaffen. Auf dieser Basis wurden maschinelle Lernmodelle berechnet und in das Kampagnenmanagementsystem integriert. Diese Modelle ermöglichten es, das zukünftige Verhalten der Kunden vorherzusagen und ihnen zum richtigen Zeitpunkt personalisierte Angebote zu unterbreiten. Durch die Automatisierung der Marketingkampagnen konnte das Unternehmen die Effizienz erheblich steigern und die Konversionsrate signifikant erhöhen, indem täglich mehr als 20 aktualisierte Modelle zur Unterstützung der Marketingentscheidungen bereitgestellt wurden.

Typische Herausforderungen des Up-Sellings

Personalisierung der Angebote

Ohne KI ist es für Unternehmen schwierig, personalisierte Angebote zu erstellen, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Präferenzen jedes einzelnen Kunden zugeschnitten sind. Manuelle Analysen und Segmentierungen sind zeitaufwändig und oft ungenau, was zu weniger relevanten und effektiven Up-Selling-Angeboten führt.

Datenmenge und -komplexität

Unternehmen sammeln riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen, z.B. Kaufhistorie, Surfverhalten und Kundeninteraktionen. Diese Datenmengen manuell zu analysieren und in nützliche Informationen umzuwandeln, ist extrem aufwändig und führt häufig zu ungenauen oder übersehenen Trends und Mustern.

Reaktionszeit

Manuelle Prozesse und Analysen können nicht in Echtzeit durchgeführt werden, so dass Unternehmen oft nicht schnell genug auf aktuelle Marktveränderungen oder das Verhalten einzelner Kunden reagieren können. Dies führt zu verpassten Verkaufschancen und geringeren Konversionsraten.

Die Optimierung des Up-Sellings

Um die Herausforderungen unseres Kunden, eines großen Telekommunikationsunternehmens, zu meistern, haben wir einen detaillierten und technischen Lösungsansatz entwickelt. Im Folgenden wird der Prozess im Detail beschrieben:

Zunächst analysierten und aggregierten wir die enormen Mengen an Kundendaten, die täglich generiert wurden. Zu diesen Daten gehörten Informationen aus verschiedenen Quellen wie Kaufhistorie, Nutzungsverhalten und Interaktionen mit dem Kundenservice. Um eine solide Datenbasis für die Vorhersage des Kaufverhaltens zu schaffen, haben wir diese Daten in einem Flatfile zeitlich abgegrenzt und organisiert.

Im nächsten Schritt haben wir maschinelle Lernmodelle entwickelt, die auf diesen aggregierten Daten basieren. Dazu haben wir verschiedene Algorithmen des überwachten Lernens wie Entscheidungsbäume, Random Forests und neuronale Netze verwendet, um das zukünftige Verhalten der Kunden vorherzusagen. Diese Modelle wurden unter Berücksichtigung verschiedener Parameter und Eigenschaften der Kunden trainiert, um ihre Genauigkeit und Effizienz zu maximieren.

Nachdem die Modelle trainiert und validiert waren, haben wir sie in das Kampagnenmanagementsystem des Unternehmens integriert. Dies ermöglichte eine nahtlose Automatisierung der Marketingkampagnen. Mithilfe von APIs (Application Programming Interfaces) wurden die Modellprognosen in Echtzeit in das System eingespeist, sodass das Unternehmen personalisierte Angebote zum richtigen Zeitpunkt an die richtigen Kunden senden konnte.

Ein wichtiger Aspekt der Implementierung war die kontinuierliche Überwachung und Feinabstimmung der maschinellen Lernmodelle. Wir haben ein Dashboard entwickelt, das den Marketingmanagern die Leistung der Modelle in Echtzeit anzeigt und es ihnen ermöglicht, die Kampagnen entsprechend anzupassen. Diese Monitoring-Tools waren entscheidend, um sicherzustellen, dass die Modelle stets aktuelle und genaue Vorhersagen lieferten.

Schließlich stellten wir durch die Integration von Feedbackschleifen sicher, dass das System kontinuierlich aus den Interaktionen und dem Verhalten der Kunden lernte und sich verbesserte. Diese Rückkopplungsschleifen halfen, die Modelle regelmäßig zu aktualisieren und ihre Genauigkeit im Laufe der Zeit weiter zu verbessern.

Vorteile des NBO-Ansatzes

  • Erhöhte Conversion-Rate
  • Effizienzsteigerung im Marketing
  • Verbesserte Kundenzufriedenheit

Gesteigerte Konversionsrate

Durch Next-Best-Offer-Ansatz konnten wir dem Telekommunikationsunternehmen helfen, die Konversionsrate signifikant zu erhöhen und gleichzeitig die Effizienz der Marketingprozesse zu steigern. Die Automatisierung und Personalisierung der Angebote führte zu einer Steigerung der Konversionsrate um bis zu 46% und schaffte zusätzliche Kapazitäten für das Marketingteam, um sich auf strategisch wichtigere Aufgaben zu konzentrieren.

+46% Konversionsrate

Durch den Einsatz personalisierter und datengestützter Angebote konnte das Unternehmen die Konversionsrate erheblich steigern und damit den Umsatz deutlich erhöhen

Tägliche Scores für 20 Modellen

Diese Modelle unterstützten die Marketingmanager dabei, täglich fundierte Entscheidungen zu treffen und die Effizienz der Marketingkampagnen zu maximieren.

 

Automatisierung der Marketingkampagnen

Die Implementierung der maschinellen Lernmodelle in das Kampagnenmanagementsystem ermöglichte eine weitgehende Automatisierung der Marketingprozesse, wodurch Zeit eingespart und die Genauigkeit der Kampagnen erhöht wurde.

Profilbild von Vinzent Wuttke Leiter Business Development Datasolut GmbH
Vinzent Wuttke
Leiter Business
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