Kundenbindung ist im wettbewerbsintensiven Retail-Umfeld ein wesentlicher Faktor für den Erfolg und die Zukunftsfähigkeit von Unternehmen. Der Fokus liegt nicht mehr nur auf der Neukundengewinnung, sondern vermehrt darauf die Kund:innen langfristig an die Marke und das Unternehmen zu binden. Beim Thema Kundenbindung spielen Loyalty-Programme eine große Rolle. Dabei haben sich vermeintlich klassische Ansätze weiterentwickelt – Loyalty ist heute mehr als nur Punkte sammeln und Rabatte erhalten – echte Kundenbindung basiert auf relevanter Kommunikation, maßgeschneiderten Erlebnissen und breitgefächerten Mehrwerten, die Kund:innen vor allem „emotional“ der Marke näherbringen sollen.
Ein sehr hilfreiches Werkzeug dafür ist Künstliche Intelligenz, die entlang der gesamten Customer Journey vielfältige Einsatzmöglichkeiten bietet: Von der Personalisierung von Angeboten und Erlebnissen hin zu datengetriebenen Entscheidungen und Vorhersagen über das Verhalten und die Bedürfnisse ihrer Zielgruppe.
Künstliche Intelligenz als zentraler Enabler im modernen Retail
In den letzten Jahren haben die „Kommerzialisierung“ von KI, die Fortschritte in der Rechenleistung und die stetig wachsende Menge an verfügbaren Daten dazu geführt, dass Künstliche Intelligenz zu einem entscheidenden Treiber im digitalen Retail geworden ist. Dabei eröffnet KI vor allem in den Bereichen Vorhersage und Personalisierung völlig neue Potenziale, die es Retailern ermöglichen, Kund:innen nicht nur intensiver einzubinden, sondern sie wirklich langfristig an das Unternehmen zu binden.
Personalisierung von Inhalten und Angeboten: Das Thema „Personalisierung“ beschäftigt Retailer schon seit Jahren als wesentlichen Herzstück erfolgreicher, zielorientierter Kundenbindungsstrategien. Getrieben durch die heutigen Kundenerwartungen an individuelle Ansprache und Behandlung, bestehen die Herausforderungen von Retailern darin, diese Erwartungen bestmöglich zu erfüllen – und genau hier kommt KI ins Spiel, indem sie Kundendaten (z.B. Kundenpräferenzen, Kaufhistorie, Demografie) analysiert, miteinander verknüpft und daraus personalisierte Produktempfehlungen und Angebote generiert.
Vorhersage von Kundenverhalten & -bedürfnissen:Ein weiteres springendes Thema, dass schlussendlich in das Ziel der Personalisierung mit hineinspielt, aber trotzdem explizit hervorgehoben werden muss, ist die „Vorhersage von Kundenverhalten und -bedürfnissen“. Vorhersage bedeutet die Möglichkeit, basierend auf analysierten Datenmengen das zukünftige Verhalten und die Bedürfnisse der Kunden vorherzusagen und Aufschluss darüber zu geben, wann ein Kunde bereit ist, einen Kauf zu tätigen oder wann er Gefahr läuft abzuwandern. Unternehmen können basierend dieser Vorhersagen proaktiv Maßnahmen (gezielte, personalisierte Angebote oder Loyalitätsaktionen) ergreifen, um den Kunden weiterhin an die Marke zu binden beziehungsweise ihn zum richtigen Zeitpunkt anzusprechen.
KI-Anwendungsfälle auf unterschiedlichen Kundenbindungsebenen
Wie bereits zu erkennen, gibt es zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten von KI in der Kundenbindung der Zukunft. Nachfolgend zeigen wir Ihnen fünf davon auf:
KI-gestützter Kundenservice: Virtuelle Assistenten und KI-basierte Chatbots sorgen für eine Revolution im Kundenservice. Derartige Tools ermöglichen eine automatisierte und effiziente 24/7 Bearbeitung von 1st Level Supportanfragen – beispielsweise als Unterstützung bei Bestellverfolgung oder für Produktempfehlungen sind ein effizientes Mittel, um die häufigsten Kundenfragen direkt zu beantworten. Für die Kundenbindung sind sie besonders wertvoll, da eine effiziente, schnelle und personalisierte Bearbeitung von Kundenanliegen zu einer höheren Zufriedenheit führen, vor allem, wenn man es damit vergleicht, wie lange man sonst in einer Warteschleife am Telefon verbracht hätte.
Dynamische Loyalty-Programme: So gut wie jeder Retailer hat irgendeine Form von Loyalty Programm. Manche nutzen Systeme wie Payback für die Kundenbindung, während andere komplett eigene Loyalty-Programme aufgebaut haben und diese fokussiert verfolgen und weiter ausbauen. Um das Thema „Personalisierung“ für sich umzusetzen, kann mit Hilfe von KI-Algorithmen das Loyalty-Programm von einem starren, punktebasierten System hin zu einer Plattform mit Belohnungen, Aktionen und Rabatten, die genau auf die Zielgruppe zugeschnitten sind. Dadurch wird die Relevanz des Loyalty-Programmes für Kund:innen maßgeblich erhöht, was wiederum die aktive Nutzung und somit das Engagement erheblich steigert.
Empfehlungen für Alternativen & Ergänzungen: Vor allem im LEH (Lebensmitteleinzelhandel) gibt es immer mal wieder die Situation, dass bestimmte Waren nicht mehr verfügbar sind. Um auf Kundenseite die Frustration möglichst gering zu halten, können KI-Algorithmen Empfehlungen für Alternativprodukte geben, die den Präferenzen der Kund:innen ebenfalls entsprechen. Diese Chance kann jedoch nicht nur genutzt werden, um Alternativen zu präsentieren, sondern auch um weitere Produkte hervorzuheben, die eine gute Ergänzung zu zum Einkauf und dem aktuellen Bedarf wären. Dies ermöglicht es nicht nur, die Kundenzufriedenheit zu stärken, sondern bietet auch für den Retailer den Mehrwert, selbst weiteres Cross- bzw. Upselling zu betreiben.
Prädiktive Analysen zur Kundenabwanderung: Eine große Gefahr für Unternehmen ist die Abwanderung der Kundschaft. Auch hierbei kann KI unterstützen, indem bereits im Vorhinein die Kund:innen identifiziert werden, die eine hohe Wahrscheinlichkeit haben, abzuwandern. Dabei werden Kaufmuster, Kundeninteraktionen und Engagement analysiert, um Warnsignale frühzeitig zu erkennen und darauf aufbauend gezielte Maßnahmen, wie Sonderangebote, beim Kunden zu platzieren, um die vermeintlich verlorene Bindung wieder aufzubauen und zu stärken.
Proaktive Kundenbetreuung und personalisiertes Pricing: Wie bereits erwähnt, ist KI ist ein starker Enabler dafür, das Kundenverhalten vorausschauend zu analysieren und darauf basierend Handlungsmaßnahmen frühzeitig zu ergreifen, beziehungsweise proaktiv auf die Zielgruppe zuzugehen. Personalisierte Benachrichtigungen, Angebote oder dynamische Preise werden also an die einzelnen Kund:innen gerichtet, bevor sie selbst aktiv geworden sind. So kann ein Kunde oder eine Kundin z.B. zum KI-bestimmten optimalen Zeitpunkt mit der passenden Botschaft daran erinnert werden, ein Produkt nachzubestellen, das er bereits zuvor häufig und regelmäßig gekauft hat. Kombiniert werden kann dies dann noch mit einem exklusiven Rabatt, um die Attraktivität weiter zu erhöhen. Das Thema „dynamisches Pricing“ kann hier eine bedeutende Rolle spielen, da es einen weiteren Faktor für eine maßgeschneiderte Customer Experience darstellt und die Kundenzufriedenheit zusätzlich festigt. Die Zielgruppe baut somit eine besondere Nähe zu der Marke auf, da vermittelt wird, dass das Unternehmen persönliche Bedürfnisse und Wünsche bestens kennt.
KI vs. Datenschutz: Ein Spannungsfeld?
Neben der Tatsache, dass KI einige Chancen bietet, bringt es auch ein paar Herausforderungen mit sich – am prominentesten ist dabei das Thema Datenschutz. Um beispielsweise die oben genannten Anwendungsbeispiele umzusetzen, benötigen KI-Systeme eine Vielzahl von Kundendaten. Genau diese wesentliche Voraussetzung erzeugt ein nicht zu unterschätzendes Spannungsfeld, da Unternehmen einerseits maßgeschneiderte Inhalte anbieten möchten, aber gleichzeitig auch verpflichtet sind, die Einhaltung der Datenschutzrichtlinien und Privatsphäre der Kunden sicherzustellen.
Für Unternehmen darf es dementsprechend nicht nur darum gehen, personalisierte Angebote zu liefern, sondern sie mit verantwortungsvollem und transparentem Umgang mit Kundendaten in Einklang zu bringe. Unternehmen, die es erfolgreich und nachhaltig schaffen, die unterschiedlichen Potenziale von künstlicher Intelligenz in ihre Loyalty-Programme und Kundenbindungsstrategien wirkungsvoll zu integrieren und gleichzeitig den Daten- und Privatsphäreschutz sicherzustellen, haben beste Voraussetzungen, ihre Kundschaft auch in immer wettbewerbsintensiveren Zeiten langfristig an sich zu binden.
Fazit
Zusammenfassend kann man festhalten: Die Zukunft der Kundenbindung ist zumindest KI-unterstützt, wenn nicht sogar KI-gesteuert und ist ein wichtiger, strategischer Erfolgsfaktor für die Wettbewerbsfähigkeit im modernen Retail.
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Lukas Kreimeier
