Von KI-Customer Journeys und Personas

Denn: Das Leben ist komplizierter als das Lehrbuch. Kunden agieren nicht geradlinig. Sie ändern ihre Meinung, bekommen anderweitige Empfehlungen, sind auf einmal knapp bei Kasse oder verschieben ihre Prioritäten. Deswegen verlaufen Customer Journeys – die imaginäre „Reise“ der Kunden vom ersten Bewusstsein bezüglich einer Marke oder eines Produktes über den Kauf bis zur Weiterempfehlung an andere – meist in Schlangenlinien oder sogar Schleifen. Oft endet die Customer Journey schon vor dem Kauf mit einem Abbruch. Oft kommt es zum Kauf, aber danach nie zur Bindungs- und Empfehlungsphase. Die Customer Journey ist bei jedem Kunden und jeder Kundin verschieden lang und anders gewunden. Unternehmen sind daran interessiert, dass Customer Journeys möglichst kurz sind. Und, dass sie sich wiederholen, dass die Kunden also der Marke treu bleiben. Hier kann der Einsatz von KI auf der Customer Journey einen entscheidenden Vorteil bringen:

Kundendaten als Schlüsselelement

Eine KI-Customer Journey verändert nicht die eigentliche Customer Journey, aber sie integriert künstlichen Intelligenz an jedem Kontaktpunkt, den ein Kunde oder eine Kundin während der Customer Journey mit der Marke/dem Produkt haben kann: auf jeder Plattform, im Laden, bei der Online-Suche…

Machine Learning und KI ermöglichen interaktive Inhalte, Kundenservice per Chatbots und personalisierte Werbeanzeigen, die nicht nur auf eine Zielgruppe, sondern persönlich auf jeden Kunden und jede Kundin zugeschnitten sind. Big Data in Form von massivem Volumen an Kundendaten macht es möglich, jeden Kontaktpunkt und jede Phase auf der Customer Journey für jeden Kunden und jede Kundin individuell anzupassen. Schlüssel dazu ist nicht so sehr das Sammeln – das ist heutzutage nicht schwer – sondern die richtige Nutzung von Kundendaten im großen Maßstab. Unternehmen, denen das gelingt, können jede individuelle Customer Journey verstehen: Warum interessiert sich jemand für mein Produkt? Welches Problem möchte er/sie lösen oder welchen Wunsch erfüllen? Was ist ihre/seine Motivation dazu? Achtung: Ein Bedürfnis zu befriedigen, ist nicht das gleiche wie die Motivation, dafür zu einem bestimmten Produkt zu greifen: Jemand benötigt eine neue Mütze für den Skiurlaub oder generell den Winter. JEDE Mütze, auch die selbstgestrickte, wird ihn oder sie warmhalten, die eine vielleicht etwas besser oder bequemer als die andere. Aber nicht jede Mütze drückt aus: Ich bin Skifahrerin/Skater/It-Girl/Outdoor Fan. Ich achte auf Status/Pragmatismus/nachhaltige Produktion/Marken mit „gutem Zweck“/Recycling oder Fair Trade. Hier entsteht, weit über das Bedürfnis nach warmen Ohren hinaus, die Motivation, die eine oder die andere Marke zu kaufen. Emotionen sind dabei nicht zu unterschätzen. Unternehmen, die ihre Kunden und Kundinnen genau kennen und an diesem Punkt personalisiert ansetzen können, sind der Konkurrenz weit voraus: Sie können die Customer Journey so optimieren, dass die Kunden bei ihrer Marke bleiben, auch wenn das Produkt der Konkurrenz genauso gut und eventuell sogar günstiger ist, bzw. den gleichen Zweck erfüllt.

Mit KI-Mapping durch den Kundendschungel

KI-Systeme, die CRMs, Social-Media-Daten, Umfragen, Kundenfeedback, Ratings, Surfverhalten, Kaufhistorie etc. analysieren, können Customer Journeys erstellen, die nicht nur die echten Kunden spiegeln und deren zukünftiges Such- und Kaufverhalten vorhersagen, sondern auch ihr Stimmungsbild bezüglich eines Produktes oder einer Marke abbildet. So können Unternehmen gezielt schon begonnene Customer Journeys beeinflussen, beschleunigen und für die Kunden und Kundinnen angenehmer gestalten. Aber das ist noch nicht alles: Sie können darüber hinaus Pain Points verhindern, also dafür sorgen, dass auf den Customer Journeys keine Stolpersteine und Enttäuschungen liegen und negative (frühere) Kundenerlebnisse in positive umwandeln z.B. ein bisher kompliziertes Check-Out-System als Problem erkennen und gegen ein einfaches auswechseln oder günstigeren Versand anbieten  als die Konkurrenz, die vielleicht das gleiche Produkt zum gleichen Preis anbietet. Des Weiteren bietet eine Customer Journey mit KI auf diese Weise die Möglichkeit, nicht nur ein Produkt zu verkaufen, sondern durch genaue Kundenkenntnis auch Up- und Cross-Selling entlang der Customer Journey anzubieten, gezielt neue Bedürfnisse zu wecken und so das tatsächliche Verkaufsvolumen zu erhöhen.

Mit einer traditionellen Customer Journey können wir herausfinden, wo und wann Kunden mit einer Marke in Kontakt kommen, wo sie zögern und wann sie abspringen. Eine KI-Customer Journey sagt uns auch, warum sie so handeln und wie wir Probleme antizipieren sowie Kaufanreize implementieren können – und zwar für jeden einzelnen Kunden und jede einzelne Kundin.

KI-Customer Journeys erstellen

Zugegeben, für KI-gestützte Customer Journeys braucht es große Datenmengen, die gerade kleinere Unternehmen vor Herausforderungen stellen. Datenbasierte Personas in Verbindung mit KI lösen dieses Problem ganz ohne große Research-Abteilungen. KI-Buyer Personas nutzen interne (Kundenumfragen, Nutzungsdaten, Klickraten, Beschwerdemanagement, CRM-Daten, anruf- und Chatprotokolle etc.) in Kombination mit externen Daten (Social Media, Erwähnungen, Online-Bewertungen, Fachforen, allgemeine Marktforschungsdaten, etc.) und relevante Daten bestehender sowie potenzieller Neukunden und kommt so zu einem detaillierten Profil. Mit datenbasierte KI-Personas können auch kleine Unternehmen ein knapp bemessenes Martketingbudget gezielt da einsetzen, wo es den meisten Gewinn bringt – aktuell und auf die Zukunft projiziert. Und mit den datenbasierten Personas vom Persona Institut können Sie sogar selbst chatten, um sie nach ihren Vorlieben und Pain Points zu befragen.