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KI-Personalisierung
Veröffentlicht: 5. August 2024
Mitwirkende: Molly Hayes, Amanda Downie
KI-Personalisierung bezieht sich auf die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI), um Nachrichten, Produktempfehlungen und Dienstleistungen auf einzelne Benutzer zuzuschneiden. Durch die Analyse von Daten und das Lernen aus dem Nutzerverhalten können KI-gestützte Tools hochgradig personalisierte Begegnungen schaffen, die die Customer Experience verbessern und die Kundenbindung erhöhen.
Jüngste Fortschritte in der KI-Technologie, wie z. B. die generative KI, haben die Marketingpraktiken verbessert, indem sie nahezu in Echtzeit personalisierte Erlebnisse generieren. Diese Fortschritte läuten eine Ära der Omnichannel-Hyperpersonalisierung ein – eine individuelle und nahtlose Customer Experience über verschiedene Plattformen hinweg, die sofort auf das Kundenverhalten reagiert.
Da die KI-gestützte Personalisierung immer differenzierter und leistungsfähiger geworden ist, erwarten die Verbraucher diese maßgeschneiderten Erfahrungen. Ein aktueller Bericht des IBM Institute for Business Value ergab, dass drei von fünf Verbrauchern beim Einkaufen gerne KI-Anwendungen nutzen würden. Und laut der Unternehmensberatung McKinsey erwarten 71 % der Verbraucher, dass Unternehmen personalisierte Inhalte bereitstellen. 67 % dieser Kunden geben an, dass sie frustriert sind, wenn ihre Interaktionen mit Unternehmen nicht auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.1 Personalisierung hat sich auch als treibende Kraft für Expansion erwiesen. Derselbe Bericht ergab, dass schnell wachsende Unternehmen durch Personalisierung 40 % mehr Umsatz erzielen als ihre sich langsam entwickelnden Konkurrenten.
In der heutigen Zeit wird KI-Personalisierung in allen Branchen eingesetzt, um relevante Produktempfehlungen und kontextbezogene Erfahrungen im großen Maßstab zu erstellen. Diese Taktiken gelten unabhängig davon, ob es sich bei dem Zielnutzer um einen einzelnen Online-Käufer, einen Beschaffungsspezialisten in einem Business-to-Business-Unternehmen (B2B) oder einen Mitarbeiter handelt, der personalisierte Mitteilungen erhält.
Einige branchenspezifische Anwendungen für die KI-Personalisierung sind:
E-Commerce: Im E-Commerce schlägt KI Empfehlungen auf der Grundlage des Browsing- und Kaufverhaltens vor und empfiehlt Produkte auf der Grundlage der spezifischen Vorlieben und Bedürfnisse eines Benutzers. Es können auch benutzerdefinierte E-Mails oder andere Nachrichten für Verbraucher erstellt werden, was personalisierte Marketingkampagnen erleichtert.
Unterhaltung: Individuelle Inhaltsvorschläge bei Streaming-Diensten basieren in der Regel auf KI-gestützter Personalisierung. Diese Empfehlungsengines zeigen Wiedergabelisten, Filme oder andere Inhalte an, die auf individuelle Vorlieben zugeschnitten sind.
Schulung und Ausbildung: Adaptive Lernsysteme – ob am Arbeitsplatz oder anderswo – bieten maßgeschneiderte Bildungsinhalte und -ressourcen. Mithilfe von KI bieten sie personalisiertes Feedback und Fortschrittsverfolgung.
Finanzen: Die KI-Personalisierung bietet individuelle Finanzberatung und Anlageempfehlungen, die auf den Zielen des Benutzers und den allgemeinen Marktbedingungen basieren.
Marketing: Die KI-Personalisierung treibt mehrere Marketingstrategien voran, darunter individuelle E-Mail-Marketingkampagnen oder Online-Werbung, die auf bestimmte Verbrauchergruppen zugeschnitten ist.
KI-Tools können an jedem Berührungspunkt der Customer Journey mit Verbrauchern interagieren, vom Stöbern auf einem Online-Marktplatz bis zum Erhalt von Folgemeldungen zu einem Produkt oder einer Dienstleistung.
Bei effektiver Bereitstellung wirkt sich die KI-Personalisierung erheblich auf den Umsatz aus. Eine Umfrage des IBM Institute for Business Value unter Hunderten führender CEOs ergab, dass Unternehmen, die der Customer Experience (CX) Priorität einräumen, ein dreimal so hohes Umsatzwachstum verzeichnen konnten wie ihre Mitbewerber. 86 % dieser Führungskräfte betrachteten die Personalisierung als wesentlichen Bestandteil ihrer CX-Kampagnen.
Zu den wichtigsten Vorteilen der KI-Personalisierung gehören:
Maßgeschneiderte Erlebnisse wirken sich positiv auf die Kundenzufriedenheit und -loyalität aus und bieten eine Digital Experience, das kontextbezogen ist und wahrscheinlich zu einer positiven Beziehung mit einer Marke führt.
Die Personalisierung von Inhalten sorgt dafür, dass die Benutzer länger aktiv bleiben, indem sie ihnen Informationen bereitstellen, die sie am ehesten benötigen.
Relevante Empfehlungen erhöhen die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs und führen zu einer höheren Anzahl von Verkäufen.
Mit KI nutzen Unternehmen die Automatisierung, um eine Vielzahl von Marketingkampagnen, Produktempfehlungen oder Kundenservice zu erstellen und so Ressourcen freizusetzen, die in anderen Bereichen bereitgestellt werden können. Einige Studien haben ergeben, dass ein Personalisierungsprogramm die Kosten für die Kundenakquise um bis zu 50 % senkt.2
Die Bereitstellung personalisierter Erfahrungen auf der Grundlage von Kundenpräferenzen kann einen erheblichen Wettbewerbsvorteil darstellen. Einige Marken verlassen sich bei ihrem grundlegenden Geschäftsmodell stark auf KI-Personalisierung, wie z. B. Abonnementunternehmen, die ihren Kunden kuratierte Waren anbieten.
Da die KI-Personalisierung granulare Daten über die Benutzer eines Unternehmens liefert, kann die Technologie genutzt werden, um Erkenntnisse über das aktuelle und zukünftige Kundenverhalten zu gewinnen und so fundiertere Entscheidungen zu treffen. Mit detaillierten Nutzerdaten erhalten Unternehmen auch wertvolle Informationen über ihre wertvollsten Kunden, sodass sie intelligent und schnell reagieren können.
KI-gesteuerte Personalisierung stellt in der Regel eine Kombination aus maschinellem Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und generativer KI bereit. Im Allgemeinen werden Kundendaten über das Benutzerverhalten, die Vorlieben und Interaktionen gesammelt – zusammen mit Kontextdaten wie Standort, Tageszeit und verwendetes Gerät. Oftmals umfasst diese Datenerhebung die Zusammenführung von Organisationsdaten mit Datensätzen von Drittanbietern.
Diese Daten werden dann von KI-Algorithmen analysiert, die Muster und Trends im Benutzerverhalten erkennen. In der Regel gruppiert die KI auch Benutzer in Segmenten, die auf ähnlichen Merkmalen und Verhaltensweisen basieren, in einem Prozess, der als Zielgruppensegmentierung bekannt ist. Durch die Analyse dieser Segmente und des Benutzerverhaltens empfiehlt die KI dann Produkte, Dienstleistungen oder Inhalte, die den Vorlieben und demografischen Merkmalen der Benutzer entsprechen. Es kann auch spezifische Inhalte auf einer Website oder in einer App für verschiedene Benutzer basierend auf ihren einzigartigen Profilen anzeigen.
Da die KI im Laufe der Zeit immer mehr von den Benutzern „lernt“, optimiert sie ihren Personalisierungsprozess weiter und passt sich kontinuierlich an, um ihre Empfehlungen und Antworten zu verfeinern.
Die KI-Personalisierung verbessert die Benutzerengagement, indem sie spezifische Empfehlungen und einzigartige Inhalte basierend auf den Vorlieben und Bedürfnissen einer Person bereitstellt. Zu den wichtigsten KI-Personalisierungsanwendungen gehören:
Personalisierte Produktempfehlungen
KI analysiert Benutzerdaten, einschließlich Browserverlauf, Interaktionen in sozialen Medien, Kaufverhalten und Vorlieben, um Produkte vorzuschlagen, die dem individuellen Geschmack entsprechen. Diese Technik wird häufig auf E-Commerce-Plattformen wie Amazon und Netflix eingesetzt und trägt dazu bei, den Umsatz zu steigern und die Customer Experience zu verbessern, indem die relevantesten Artikel angezeigt werden. Je mehr Daten einer KI während der gesamten Customer Journey zur Verfügung stehen – beispielsweise gekaufte oder angesehene Artikel zu bestimmten Zeiten im Jahr –, desto präziser und genauer sind ihre Empfehlungen.
KI-gestützte Chatbots
KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten bieten personalisierte Interaktionen in Konversationssprache, indem sie Benutzeranfragen „lesen“ und verstehen und dann maßgeschneiderte Antworten anbieten. Diese Chatbots können den Kundenservice übernehmen, Produktempfehlungen aussprechen und bei der Fehlerbehebung helfen, wodurch eine effizientere und personalisierte User Experience entsteht. Diese Chatbots sind rund um die Uhr verfügbar und sammeln außerdem wertvolle Erkenntnisse über das Kaufverhalten und die Gewohnheiten der Verbraucher, was die Effizienz steigert.
Intelligente Inhalte
Bei der Inhaltspersonalisierung werden KI-gestützte maßgeschneiderte E-Mails, Artikel, Produktbeschreibungen, Videos, Textnachrichten oder andere Medien an Benutzer gesendet, die auf deren Interessen und Verhalten basieren. Durch die Personalisierung von Inhalten können Unternehmen hochwertige und ansprechende Assets bereitstellen, die bei den Zielgruppen Anklang finden, und gleichzeitig Zeit und Ressourcen sparen.
Anzeigenausrichtung
KI verbessert die gezielte Werbung, indem sie Benutzerdaten analysiert, um Anzeigen zu schalten, die eine bestimmte Person am ehesten interessieren. Dies erhöht die Effektivität von Marketingkampagnen und reduziert Streuverluste bei Werbekampagnen, indem die richtige Zielgruppe mit der richtigen Botschaft erreicht wird.
Dynamische Preisgestaltung
Die dynamische Preisgestaltung ist eine KI-gesteuerte Strategie, bei der Preise in Echtzeit auf der Grundlage verschiedener Faktoren wie Nachfrage, Angebot, Verbraucherverhalten und Marktbedingungen angepasst werden. Obwohl dynamische Preisgestaltung in der Vergangenheit am häufigsten von Unternehmen im Gastgewerbe und in der Reisebranche eingesetzt wurde, wird sie heute in verschiedenen Branchen genutzt, um die Preisgestaltung zu optimieren, den Umsatz zu maximieren und den Verbrauchern in Nebenzeiten niedrigere Preise anzubieten.
Prädiktive Personalisierung
Die prädiktive Personalisierung nutzt KI, um die Bedürfnisse und Vorlieben der Benutzer zu antizipieren, bevor sie diese explizit äußern. Durch die Analyse historischer Daten kann KI vorhersagen, welche Produkte oder Inhalte einen Benutzer als Nächstes interessieren könnten, und so die User Experience verbessern. Starbucks hat beispielsweise ein prädikatives Personalisierungsprogramm eingeführt, das auf maschinellen Lernalgorithmen basiert und App-Nutzern auf der Grundlage ihrer Kaufhistorie bestimmte Getränke anbietet. Vorhersagen darüber, was Verbraucher je nach Tageszeit oder Wetter bestellen würden, wurden ebenfalls in das Bestandsverwaltungssystem der Marke integriert.
Generative KI und andere Fortschritte bei KI-Technologien haben die Praxis und Bereitstellung von Personalisierung im Handel und in der Geschäftswelt tiefgreifend beeinflusst. KI-Technologien sind zunehmend in der Lage, spezifische Inhalte für einzelne Benutzer zu erstellen oder Kundenbedürfnisse vorherzusagen. Zu den jüngsten Fortschritten bei der KI-Personalisierung gehören:
Hyperpersonalisierung
Hyperpersonalisierung ist eine Weiterentwicklung der Personalisierung, bei der Echtzeitdaten und KI genutzt werden, um hochgradig individuelle Erfahrungen zu bieten. Wo die Segmentierung Kunden zusammenfasst, ermöglicht dieser Prozess es Unternehmen, direkt mit einzelnen Verbrauchern zu sprechen. Dazu gehören Echtzeit-Produktempfehlungen, dynamische Website-Inhalte, die auf die Navigation der Benutzer reagieren, und personalisierte Marketingkampagnen, die sich an die Interaktionen der Benutzer anpassen. Mit einem tiefen Verständnis für einzelne Verbraucher und deren Interaktion mit einem Unternehmen sind Unternehmen in der Lage, kontextbezogene Informationen zum richtigen Zeitpunkt über den richtigen Kanal bereitzustellen.
Omnichannel-Personalisierung
Omnichannel-Personalisierung oder kanalübergreifende Personalisierung gewährleistet ein einheitliches und personalisiertes Erlebnis an allen Kundenkontaktpunkten, einschließlich Websites, mobilen Apps, sozialen Medien und beim Kauf im Geschäft. KI kann Daten aus mehreren Kanälen integrieren, um eine nahtlose und kohärente User Journey zu schaffen: So hat beispielsweise der Kosmetikhändler Sephora mit seiner Omnichannel-Personalisierungsstrategie erfolgreich eine Begleit-App angeboten, die den Verbrauchern bei der Suche nach Artikeln hilft. Die App vereint Datenpunkte wie frühere Einkäufe und Marken, die an der Ladentheke im Geschäft anprobiert wurden.
Erstellung von Inhalten
Generative KI kann Marketingtexte, Artikel und sogar kreative Assets auf der Grundlage von Nutzerpräferenzen und -verhalten erstellen. Dies ermöglicht es Marken, eine große Menge relevanter Inhalte effizient zu produzieren und weitaus mehr Inhalte auf der Grundlage individueller Präferenzen zu erstellen als in der Vergangenheit. Generative KI könnte beispielsweise spezifische Werbung für einen einzelnen Verbraucher erstellen, basierend auf der Tageszeit oder der Nähe eines App-Nutzers zu einem bestimmten Geschäft.
Talenttransformation
Während viele Anwendungsfälle der KI-Personalisierung für das externe Marketing gelten, werden ähnliche Taktiken auch intern bereitgestellt. KI-gestützte Personalisierung im Personalwesen hilft bei der Identifizierung und Förderung von Talenten, indem Schulungsprogramme, Karriereentwicklungspläne und Strategien zur Mitarbeiterbindung auf bestimmte Benutzer zugeschnitten werden. Dadurch wird sichergestellt, dass Mitarbeiter die richtige Unterstützung und die richtigen Entwicklungsmöglichkeiten erhalten, was zu einer besseren Mitarbeiterbindung und Arbeitszufriedenheit führt. Virtuelle Agenten und Assistenten bieten Mitarbeitern außerdem personalisierte Kommunikation im Zusammenhang mit ihren täglichen Aufgaben, wodurch Fehler reduziert und die Effizienz gesteigert werden.
Personalisierungsbemühungen verändern die Art und Weise, wie Unternehmen mit Kunden und Mitarbeitern interagieren. Skalierbare und erfolgreiche Kampagnen beginnen jedoch in der Regel mit einer soliden Datengrundlage und einer regelmäßigen Überprüfung der internen Praktiken.
Zu den gängigen Best Practices für die Bereitstellung von KI-Personalisierung gehören:
Effektive und agile KI-Systeme basieren auf einer soliden Datengrundlage. Die Erfassung und Bereinigung dieser Daten – sowohl interner Daten als auch Informationen von Drittanbietern – erfordert oft erhebliche Investitionen.
Dies könnte auch bedeuten, dass Ingenieure eingestellt und die für das Hosting eines KI-Systems erforderliche Rechenleistung erworben werden muss.
Auch wenn die Verbraucher von heute sich eine Personalisierung wünschen, ist der durchschnittliche Nutzer nach wie vor besorgt um den Datenschutz. Effektive KI-Personalisierungsprogramme zielen darauf ab, den Verbrauchern Informationen zur Verfügung zu stellen, die sie nutzen können – ohne unnötig personenbezogene Daten zu schürfen, die sie möglicherweise nicht gerne weitergeben.
Eine gute Data Governance kann auch bedeuten, dass ein Unternehmen robuste Sicherheitsprotokolle implementieren muss, um Daten vor Verstößen zu schützen.
Der Einsatz einer KI zur Personalisierung der Benutzererfahrung erfordert in der Regel eine klare Kommunikation, in der die Benutzer darüber informiert werden, wie ihre Daten verwendet werden.
Klare Erwartungen an die Datennutzung und -verwaltung können auch sicherstellen, dass KI-Modelle auf unterschiedlichen Daten trainiert werden, um Verzerrungen und Diskriminierung zu verhindern.
Unternehmen erzielen in der Regel bessere Ergebnisse, wenn sie das Modell, das zur Schulung und Feinabstimmung ihres KI-Personalisierungssystems verwendet wird, sorgfältig prüfen. Durch die Wahl eines KI-Modells, das sich gut für Geschäftsfälle und Personalisierungsaufgaben eignet, können Marken leistungsfähigere Produkte entwickeln. Erfolgreiche Modelle werden zudem regelmäßig aktualisiert und mit neuen Daten trainiert, um die Genauigkeit zu verbessern.
Erfolgreiche Kampagnen erfordern in der Regel eine umfangreiche Planung vor der Schulung eines KI-Systems. Die Erstellung einer Roadmap zur Abstimmung von Personalisierungsstrategien auf die allgemeinen Geschäftsziele stellt sicher, dass das Produkt letztendlich zu Wachstum und Rentabilität beiträgt.
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Fußnoten
1 The value of getting personalization right—or wrong—is multiplying (Link befindet sich außerhalb von ibm.com), McKinsey, 12. November 2021.
2 What is personalization? (Link befindet sich außerhalb von ibm.com), McKinsey, 30. Mai 2023.
