Next-Best-Offer
Wie Marketing Manager jedem Kunden zur richtigen Zeit das richtige Angebot machen.
Kunden sind genervt von eintönigen Angeboten
- Wissen Sie, welches Produkt Ihre Kunden als nächstes kaufen möchten?
- Wissen Sie, welche Bedürfnisse ihre Kunden haben und wie Sie sie zum Kauf aktivieren können?
- Wissen Sie, wann der richtige Zeitpunkt für ein Angebot ist?
Hat Ihr Unternehmen tausende von Kunden und Produkten, ist es eine Riesenaufgabe, die notwendigen Informationen aus der Kundendatenbank herauszufiltern.
Die üblichen, manuellen Methoden scheitern daran, aus diesem Berg an Daten passende personalisierte Angebote zu erstellen. Stattdessen lassen viele Marketingmanager jedem Kunden das gleiche Angebot schicken. Das nervt viele Kunden, animiert sie dazu abzuwandern und bedeutet für das Unternehmen: Umsatzpotentiale bleiben ungenutzt.
Achtung: Nur relevante Angebote steigern den Umsatz
Mit dem Konzept Next Best Offer (NBO) können Sie:
- für jeden einzelnen Kunden die richtigen Angebote ermitteln
- personalisierte Produktempfehlungen erstellen
- mehr Cross-Selling Umsätze generieren
- die Wiederkaufrate deutlich erhöhen
- die Kundenbindung stärken
Durch Next Best Offer sind Sie in der Lage, relevante Empfehlungen anzubieten, die zum Kauf und zu einer signifikanten Umsatzsteigerung führen.
Next Best Offer Projektbeispiele:
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Was ist Next Best Offer?
Die Next-Best-Offer (NBO) oder auch Next-Best-Action (NBA) ist das nächstbeste Angebot oder nächstbeste Aktion für jeden einzelnen Kunden. Wir filtern dieses Angebot aus den großen Datenmengen Ihrer Datenbank und nutzen dazu maschinelles Lernen. Dadurch können Sie individueller auf Kundenbedürfnisse eingehen und sogenannte Cross- und Up-Selling-Potentiale besser ausschöpfen.
Die Next-Best-Offer ist Ihre Antwort auf diese Fragen:
Produkt
Kanal
Zeitpunkt
Erprobt: Individuelle Produktempfehlungen durch Machine Learning
Jedem Kunden das richtige Angebot zu machen ist nicht einfach. Vor allem dann, wenn Sie viele Kunden haben. Der direkte Kontakt fehlt häufig und Sie können sich lediglich auf Daten verlassen. Wir kennen das Problem, denn viele Unternehmen, die wir unterstützen, sind in der gleichen Situation. Seit fast 10 Jahren helfen wir Marketingmanagern dabei, automatisiert die richtigen Produktempfehlungen für jeden einzelnen Kunden individuell zu bestimmen.
Wir haben damit Erfahrung
Jahre Arbeit in der KI-Entwicklung
abgeschlossene Kundenprojekte
Umsatzsteigerung um bis zu
Bis zu
mehr Konvertierungen
In drei Schritten zu personalisierten Produktempfehlungen:
1. Untersuchen Sie die Kundendaten mit Künstlicher Intelligenz
2. Erkennen Sie die individuellen Präferenzen Ihrer Kunden
3. Machen Sie Ihren Kunden relevante Angebote
In diesen Bereichen steigern personalisierte Produktempfehlungen den Umsatz
- E-Mail-Marketing Kampagnen
- E-Commerce Shops
- Produktsuchen
- Produktdetailseiten
- Callcenter
- Vertriebs- & CRM-System
Produktempfehlungen wirken auch bei kleinen Sortimenten
Viele Unternehmen glauben, bei einem kleinem Produktsortiment macht es keinen Sinn kundenindividuelle Produktempfehlungen einzusetzen. Das stimmt nicht. In einem Geschäftsmodell mit geringer Kauffrequenz ist es besonders entscheidend, dem Kunden zum richtigen Zeitpunkt das richtige Angebot zu machen, damit er nicht zur Konkurrenz abwandert.
Je größer das Sortiment, desto hilfreicher sind Produktempfehlungen
Auf den ersten Blick sieht es so aus, als ob ein großes Produktsortiment eine Überforderung für Kunden ist. Das kann sein. Es ist aber auch eine große Chance. Bei Unternehmen wie Amazon oder Netflix sind personalisierte Produktempfehlungen geradezu Teil der Nutzererfahrung und Basis des Geschäftserfolges. Empfehlungen verbessern das Kauferlebnis und steigern den Umsatz. So werden 30% der Seitenaufrufe von Amazon durch Empfehlungen generiert.
Unternehmen, die ihren Kunden nicht das richtige Angebot zur richtigen Zeit machen, verlieren Umsatz. Mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz können Sie die Next-Best-Offer genau bestimmen. Dadurch bringen Sie ihr Unternehmen voran und werden ein Marketing-Genie.
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Die wichtigsten Fragen zu Next Best Offer (NBO):
Das nächste beste Angebot oder auch Next Best Offer basiert auf kundenindividuellen Daten, der Kaufhistorie und den Kundenstammdaten. Aus diesen werden mittels moderner Machine Learning Technologien und Künstlicher Intelligenz die Angebote prädiziert, welche am wahrscheinlichsten vom Kunden als nächstes gekauft werden. Damit weiß der Marketing Manager genau, welche Kundenbedürfnisse wann zu erfüllen sind und mit welchem Kanal ein Kunde am effektivsten angesprochen werden kann.
NBO Techniken werden mittlerweile recht vielseitig eingesetzt. Beispiele hierfür sind unter anderem automatisierte E-Mail-Kampagnen, mit denen die richtigen Angebote individuellen Kunden unterbreitet werden. Auch personalisierte Produktempfehlungen auf den Seiten von Online-Shops sind wichtige Faktoren für die Steigerung von Aktionen und Umsätzen.
Predictive Analytics bereitet die Grundlage für Ihr NBO Marketing. Es werden historische Daten verwendet, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Hierfür werden Machine Learning Modelle gebildet, die bestimmte Muster in historischen Daten erkennen. Dieses Verhalten wird anschließend so prädiziert, dass Szenarien für die Zukunft abgeleitet werden können. Diese Prädiktionen unterliegen natürlich Unsicherheiten. Folglich können Wahrscheinlichkeiten den Lösungen der Modelle für bestimmte Ereignisse entnommen werden. Diese Modelle ermöglichen die Umsetzung von NBO Strategien.
Für die Umsetzung eines NBOs sind somit Algorithmen des maschinellen Lernens und statistischer Methoden notwendig. Außerdem müssen die Daten zunächst vorverarbeitet werden und die wichtigen Daten ausgewählt werden. Dies sollten im Allgemeinen Daten sein, die das Kundenverhalten beschreiben. Hierzu gehören Kundenstammdaten, die Kaufhistorie, die Warenkörbe, aber auch viele weitere. Doch nicht die Menge macht hier das beste Angebot bzw. die beste Prognose. Vielmehr ist abzuwägen, welche Daten für eine bestimmte Anwendung entscheidend sind. Auf Grundlage dieser Daten kann ein Machine Learning Modell trainiert werden, das schließlich die Basis bildet für die Prognose liefert.
Grundsätzlich kann ein NBO in praktisch allen Branchen eingesetzt werden. Beispiele hierfür sind unter anderem das Banken- und Versicherungswesen, die Telekommunikationsbranche, E-Commerce oder auch Energieversorger. Also: auch Branchen mit einer kleinen Produktvielfalt wie Banken können durchaus ihre Vorteile aus einem NBO ziehen.
Die einzige Voraussetzung für die Entwicklung eines NBOs besteht darin, einen gewissen Kundenstamm aufweisen zu können. Hat ein Unternehmen nur wenige Kunden sollten zunächst einfache Kundenanalysen ausreichend sein. Die Entwicklung eines NBOs stellt einen deutlich komplexeren Aufwand dar.
Jedem Kunden das richtige Angebot zum richtigen Zeitpunkt über den richtigen Kanal anbieten. Die individuellen Bedürfnisse der eigenen Kunden anzusprechen lässt den Erfolg von Marketingkampagnen und schließlich die Umsätze in die Höhe schnellen. Durch NBO Methoden können Sie konkrete Handlungsanweisungen für das Marketing geben, Ihre eigenen Kosten senken und die Zufriedenheit Ihrer Kunden steigern.
Durch den Einsatz von Next Best Offer Strategien ergeben sich viele Vorteile für Ihr Marketing. Hier ist eine Auflistung der wichtigsten Vorteile:
- Marketing Automation: Automatisiert Entscheidungen zu treffen ist einer der größten Vorteile den Next Best Offer Marketing mit sich bringt. Auf diese Weise können alle Kunden ein personalisiertes Angebot erhalten. Durch den Einsatz intelligenter Maschinen ist die personalisierte Kundenansprache schnell und einfach umsetzbar.
- Erhöhung der Kundenbindung: Wenn ein Kunde das Gefühl bekommt, dass ein Unternehmen die individuellen Bedürfnisse kennt, versteht und darauf eingeht, steigert dies die Kundenbindung enorm. Wenn Angebote auch zum richtigen Zeitpunkt unterbreitet werden, ist dies ein weiterer großer Vorteil und schafft eine tiefere Beziehung zwischen Unternehmen und Kunden.
- Steigerung der Wiederkaufrate: Ist die Kundenbindung erst einmal geschaffen, so steigt auch die Wiederkaufrate. Der Customer Lifetime Value wird in die Höhe getrieben.
- Steigerung Cross- und Up-Selling: Die Entscheidung zu treffen, wann welche Produkte einem individuellen Kunden anzubieten sind, gelingt durch NBO Strategien. Ihre Cross- und Up-Selling Raten steigen deutlich.
- Verständnis: Ein NBO liefert Ihnen Scores und Wahrscheinlichkeiten, aber noch viel mehr geht aus den zugrundeliegenden Modellen hervor. Welches Verhalten weisen die Kunden auf? Wer sind Ihre Kunden? Der NBO zeigt es Ihnen.
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