Personalisierung der Inhalte

Traditionelle Marketing-Personalisierung basiert auf einer Persona-basierten Segmentierung, die NutzerInnen anhand allgemeiner demografischer Merkmale wie Alter, Einkommen und Beruf in Gruppen einteilt. Diese Daten sind jedoch oberflächlich und berücksichtigen nicht die individuellen Leidenschaften und Lebensstile.

KI-Algorithmen analysieren detaillierte und umfangreiche Daten, darunter demografische Informationen, Seitenaufrufe und Downloads. Diese Daten ermöglichen es Unternehmen, Muster zu erkennen und Inhaltsstrategien präziser auf einzelne KundInnen zuzuschneiden. Ein herausragendes Beispiel ist Spotify, das maschinelles Lernen nutzt, um personalisierte Musikinhalte basierend auf der individuellen Streaming-Historie zu liefern. Besonders in Branchen wie Medien und Unterhaltung, in denen Inhalte das Hauptprodukt sind, spielt die personalisierte Content-Strategie eine entscheidende Rolle.

Empfehlungen für Produkte

Unternehmen nutzen die Online-Suchhistorie, um Produktkategorien für KundInnen mit ähnlichem Suchverhalten zu verstehen, stoßen jedoch oft an Grenzen bei der Empfehlung neuer Produkte.

KI verwendet nicht nur KundInnendaten, sondern erfordert auch genauere Produktmodelle. Durch detaillierte Produktinformationen, einschließlich Bedienungsanleitungen und einzigartiger Merkmale, kann KI personalisierte Produktvorschläge erstellen, die die individuellen Bedürfnisse der KundInnen besser ansprechen. E-Commerce-Unternehmen setzen KI ein, um Produkte mithilfe neuronaler Netze basierend auf Bildern und Texten zu analysieren, was zu genaueren und persönlicheren Produktempfehlungen führt.

Dynamische Preisgestaltung

Traditionelle Regel-basierte Preisgestaltungssysteme stützen sich auf langsame Informationen und historische Daten, was zu reaktiven Preisentscheidungen führt.

KI-gestützte Systeme passen Preise in Echtzeit an, indem sie eine Vielzahl von Datenquellen berücksichtigen, von Wetterbedingungen bis hin zur persönlichen Historie des Kunden oder der Kundin. Besonders in volatilen Branchen wie dem Transportwesen spielt die KI-gesteuerte dynamische Preisgestaltung eine entscheidende Rolle.

Verhaltensbasierte Personalisierung

Die Kaufhistorie allein bietet begrenzte Einblicke in das KundInnenverhalten.KI ermöglicht Echtzeitdatenerfassung über digitale Telemetrie, Website-Navigation und Stimmungsanalyse, was eine prädiktive Analyse des KundInnenverhaltens ermöglicht.

Branchen, die mit Online-NutzerInnen interagieren, profitieren von der verhaltensbasierten Personalisierung, sei es im Kundensupport von MobilfunkanbieterInnen oder in der Finanzdienstleistungsbranche, die individuelle Bedürfnisse besser verstehen möchte.

Insgesamt hat die Einführung von KI-basierten Personalisierungstechnologien das Potenzial, das KundInnenenerlebnis zu revolutionieren und Unternehmen näher an ihre KundInnen zu bringen als je zuvor. Es ist zu erwarten, dass diese Entwicklung weiterhin bahnbrechende Fortschritte in der Art und Weise mit sich bringt, wie Unternehmen mit ihren KundInnen interagieren und wie KundInnen ihre Produkte und Dienstleistungen erleben.