Mit Kundenanforderungen und -erwartungen auf einem alle-Time-Hoch waren die Belohnungen für Marken, die diese Erwartungen erfüllen und übertreffen, noch nie so süß wie heute. Laut dem McKinsey-Bericht Next in Personalization 2021 Report generieren Unternehmen, die sich in Personalisierung auszeichnen, 40 % mehr Umsatz als Unternehmen, die durchschnittliche Kundenerlebnisse bieten.
Was treibt also die erfolgreichsten Personalisierung-Strategien an?
Eine außergewöhnliche Personalisierung beginnt mit der Erschließung des Potenzials der Daten, die bereits in Ihrem Marketing-Ökosystem vorhanden sind – und hier spielen Entscheidungsfindung und Orchestrierung eine zentrale Rolle.
Entscheidungsfindung und Orchestrierung treiben fast jede personalisiert Interaktion an, die zwischen Marken und ihren Kunden stattfindet. Durch einen vernetzten Datenansatz und die Implementierung von Entscheidungs- und Orchestrierungsprozessen können Marken Wert aus Daten ziehen und Kunden relevante und aussagekräftige Erlebnisse in großem Umfang bieten.
Was ist Entscheidungsfindung?
Decisioning ist eine Technik, die Daten, Regeln und prädiktiv Analysen/Analytik kombiniert, um intelligente Entscheidungen darüber zu treffen, worüber mit Kunden gesprochen werden soll, worüber Kanal – im Wesentlichen ermöglicht sie es Unternehmen, die Interaktion jedes Kunden zu maximieren.
Wie funktioniert die Entscheidungsfindung?
Daten sind der Schlüssel zur Entscheidungsfindung, aber sie werden sehr spezifisch verwendet. Während die datenbasierte Segmentierung von Unternehmen als Taktik zur Untermauerung CRM Kampagnen eingesetzt wird – denken Sie an die Ansprache einer spezifisch Kohorte mit Sonderangeboten oder relevant Newslettern –, ist die datenbasierte Entscheidungsfindung ein Prozess, der verwendet wird, um die relevant und nächstbesten Erlebnis/Erfahrung für Kunden zu ermitteln, indem die Punkte zwischen historischen und Live-Kundendaten, Betriebsdaten und Unternehmen Daten miteinander verbunden werden.
Die Rolle von Künstliche Intelligenz und maschinellem Lernen bei der Entscheidungsfindung
Wenn sie von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen unterstützt wird, hat die Entscheidungsfindung das Potenzial, Kundenerlebnisse mit einer solchen Genauigkeit zu liefern, dass sie sich intuitiv anfühlen. Durch das Trainieren von Algorithmen des maschinellen Lernens mit Daten wie Wörtern, Protokolldaten, Zeitreihendaten oder Bildern werden ein Modell und Varianten des Modells erstellt und getestet, um festzustellen, welche Variante die Geschäftsziele der Unternehmen am besten erreicht. Der Prozess kann weiter verfeinert werden, indem Logik hinzugefügt wird, die auf Kriterien wie dem Alter des Kunden oder einem Künstliche Intelligenz basiert, das mit Echtzeit-Wetterdaten gefüttert wird. Die Verbindung mit den Realitäten der Kunden in Echtzeit bedeutet, dass Marken erfolgreich die Art von Relevanz liefern können, die die Verbraucher von heute verlangen und erwarten.
Was ist Orchestrierung?
Die Orchestrierung arbeitet Hand in Hand mit der Entscheidungsfindung und koordiniert die Bereitstellung der nächstbesten Aktionen, die von der Entscheidungs-Engine bestimmt werden. Die Orchestrierung ermöglicht es Marketingabteilungen, Informationen zwischen Kanälen wie sozialen Medien, E-Mail-Marketing und Kundenbeziehungsmanagementsystemen auszutauschen, um sicherzustellen, dass die richtigen Erlebnisse über jede relevante digitale Anwendung/App, Plattform oder jeden Kanal mit der richtigen Botschaft, zur richtigen Zeit am richtigen Ort bereitgestellt werden – dies ist der wesentliche Schritt für die Schaffung von vernetzten Omnichannel-Erlebnissen.
Förderung von Engagement, Konversion und Loyalität
Indem das richtige Erlebnis/Erfahrung auf den richtigen Kanal geleitet wird, fördert die Orchestrierung auch die Konversion. Anonyme Benutzer werden zu bekannten Benutzern, bekannte Benutzer werden zu engagierten Benutzern, engagierte Benutzer werden zu Kunden, und im Laufe der Zeit werden diese Kunden zu treuen und wiederkehrenden Kunden. Aber Entscheidungsfindung und Orchestrierung sind nur so effektiv wie die CDP des Unternehmens – insbesondere ihre Fähigkeit, Daten zu aggregieren und einheitliche Kundenprofile zu erstellen. Wenn Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Attributionsmodelle auf einer soliden Grundlage aufgebaut sind, schaffen sie die Arten von Kundenerlebnissen, die den Ruf der Marke verbessern, die Kundentreue erhöhen und den Umsatz steigern.
Entscheidungsfindung und Orchestrierung innerhalb von Sitecore CDP
Sitecore CDP ist eine fortschrittliche Kundendaten Plattform, die die Vereinheitlichung und Segmentierung von Kunden Profil mit Künstliche Intelligenz-gesteuerter Entscheidungsfindung und Orchestrierung kombiniert, um bahnbrechende Ergebnisse für Unternehmen zu erzielen.
Vier Schlüsselprozesse arbeiten innerhalb der CDP zusammen, um Personalisierung in großem Maßstab zu ermöglichen:
1. Datenverwaltung
In der Anfangsphase des Personalisierung Prozesses konzentriert sich die CDP auf die Aggregation von Daten und die Verfolgung von Kundenaktivitäten auf jeder Touchpoint / Kontaktpunkt, bevor diese Daten miteinander verbunden und konsolidiert werden, um eine einzige, genaue 360-Grad-Sicht auf jeden Kunden zu erhalten. Durch die Verfolgung jeder Interaktion mit dem Kunden kann die CDP diese Informationen in einer eindeutigen, umsetzbaren Zeitleiste für jeden Kunden organisieren.
2. Vorhersage und Entscheidungsfindung
Sobald die Daten aggregiert und zu einer ganzheitlichen Sicht auf den Kunden konsolidiert wurden, wird die nächstbeste Maßnahme für den Kunden durch die Erstellung von Entscheidungsmodellen und Entscheidungsmodellvarianten auf der Grundlage von Verhaltensdaten, historischen Daten, Transaktionsdaten und den Betriebsdaten des Unternehmens wie Risiko, Preisgestaltung und Bestand entschieden. Durch das Hinzufügen von Regeln, künstlicher Intelligenz und programmierbarer Logik können Marken die relevantesten Erlebnisse in Echtzeit liefern.
3. Experimentieren
Hier legt die CDP fest, welche Entscheidungsmodelle funktionieren. Mit den integrierten A/B-Tests von Sitecore CDP können Marken testen, wie verschiedene Entscheidungsvarianten miteinander verglichen werden. Mit den Testeinstellungen können Sie auch auswählen, wer und wo Ihre Entscheidungen sehen. Silent Testing ermöglicht es, Entscheidungen für jeden anwendbaren Benutzer zu testen, ohne das aktuelle Angebot zu unterbrechen, so dass Marken sehen können, welche Entscheidung getroffen würde, wenn eine bestimmte Variante in der Produktion live wäre.
4. Erfahrungen
Zu guter Letzt führt die Orchestrierungsphase Daten, Entscheidungen und Experimente zusammen, um Ihren Kunden die größtmögliche relevant Erlebnis/Erfahrung auf den meisten relevant Kanal zu liefern. Jede Interaktion kann personalisiert werden, um Ihren Kunden die Angebote und Informationen, die sie benötigen, genau zum richtigen Zeitpunkt auf dem richtigen Kanal zur Verfügung zu stellen – im Falle einer Fluggesellschaft kann dies beispielsweise eine Buchungsbestätigung per E-Mail oder eine Nachricht über eine kurzfristige Flugverspätung per Push-Benachrichtigung sein.
Echte Ergebnisse für Marken und Kunden
Durch die Nutzung vorhandener Daten und den Einsatz der Datenverarbeitung, der künstlichen Intelligenz und der leistungsstarken Orchestrierungsfunktionen der CDP können sich Marken darauf freuen, außergewöhnliche Erlebnisse zu bieten, von denen sowohl ihre Kunden als auch ihre Bilanzen profitieren.
Möchten Sie Ihre Personalisierung Strategie verbessern? Erfahren Sie mehr über die Entscheidungsfindung in diesem Knowledge Center-Artikel oder lesen Sie unseren Leitfaden zur Beherrschung der Entscheidungsfindung.