5 Wege zu mehr Umsatz durch den Einsatz von KI

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz hat viele Ziele. Weniger Ausschuss, höhere Effizienz – oder eben mehr Umsatz. Wir stellen einige Beispiele vor, wie der Einsatz von Daten und KI direkten Einfluss auf eine Steigerung des Umsatzes haben.

Produktempfehlungen: Personalisiertes Cross- und Upselling

Einer der häufigsten Anwendungsfälle von künstlicher Intelligenz denen man begegnet sind Empfehlungssysteme. Meist auf Produktbasis, können diese Systeme auch für Services, Artikel, Dokumente oder ähnliches eingesetzt werden.

Empfehlungssysteme nutzen historische Daten (zum Beispiel welche Produkte während einem Einkauf eingekauft wurden), um daraus Muster zu erkennen (zum Beispiel wenn jemand Bio-Lebensmittel kauft, dass er auch eher Tee kauft). Diese Muster können dann proaktiv genutzt werden, um individuell passende Produkte zu empfehlen. 

Dieses Vorgehen – personalisierte Produktempfehlungen anhand von Daten zu entwickeln – führt zu besseren Kundenzentrierung Kunden somit zu niedriger Hürde beim Cross- und Upselling. Die Folge? Deutlich mehr Umsatz.

Elastic Pricing: Für jeden der richtige Preis

In bestimmten Industrien, vor allem dem Hotelgewerbe oder der Flugindustrie sind Preise sehr zentral. Natürlich ist der Preis bestimmend für Absatz, folglich definiert er den Umsatz.

Die große Herausforderung ist, einen möglichst hohen Preis zu erwirtschaften, während er noch niedrig genug ist, den Kunden zum Kauf zu animieren. Also ein sehr enger Zielkorridor, den es zu treffen gilt.

Statische Preise genügen daher bereits seit Jahrzehnten nicht mehr. Aber auch sich täglich ändernde Preise können nicht mithalten. Daher wird hier künstliche Intelligenz eingesetzt, um das Problem zu optimieren und einen möglichst hohen Umsatz durch individuelle Preise zu erwirtschaften. 

Vorhersage von Kundenabwanderung für niedrigere Akquisekosten

Neukundenakquise kostet bis zu 7x so viel wie Bestandskundenbetreuung. Doch viele Unternehmen trifft die Abwanderung von Kunden – so genannter Customer Churn – unerwartet. Die Unternehmen haben einfach kaum Verständnis und Analysen darüber, welche Kunden ihre Verträge kündigen werden und/oder aufhören im eigenen Shop einzukaufen. 

Doch neben den Akquisekosten gibt es einen weiteren fundamentalen Vorteil von Bestandskunden: Man weiß bereits, welche Produkte sie gekauft haben. Dieses Wissen erlaubt es, auch passgenaue Angebote zu machen, was zu deutlich mehr Umsatz führt.

Beide Ansätze – Kostenreduktion und Umsatzerhöhung – werden auch in diesem Fall durch künstliche Intelligenz ermöglicht. 

Durch den Einsatz von maschinellen Lernen kann auf Basis von historischen Daten – also Beispielen, welche Kunden bereits abgewandert sind – ein Modell trainiert werden. Dieses statistische Modell kann Vorhersagen für neue Daten treffen. Folglich kann früh erkannt werden, welche Kunden in Gefahr laufen abzuwandern und diese aktiv zum bleiben zu bewerben.

Cart Abandonment: Ein Schubs in Richtung Konvertierung

Von der Produktdetailseite bis zum abgeschlossenen Einkauf gehen viele Webseitebesucher verloren. Besonders bitter, wenn die Nutzer bereits Produkte in den Warenkorb legen, diesen aber dann nicht abschließen. 

Dieses so genannte “Cart Abandonment” stellt ein großes Problem dar: Kunden haben bereits interessante Produkte identifiziert, konnten aber nicht zu einer Konvertierung bewegt werden.

Künstliche Intelligenz kann hier unterstützen, den Umsatz zu erhöhen, indem Abbrecher doch noch zum Kauf animiert werden. Besonders bei existierenden Kunden hat man meist eine Kontaktmöglichkeit, was den Janal vereinfacht.

Die Aufgabe der KI ist demnach zu identifizieren wen und wie man am besten zum Abschluss animiert. Gutscheine, kostenlose Lieferung, ein Anruf vom Support: Alles möglich und je nach Situation sinnvoll. Da die Hürde zum Einkauf bereits niedrig ist, lohnt es sich meist, dem Kunden etwas entgegen zu kommen und somit den Umsatz zu steigern. 

Kundenverständnis fördern durch Data-Driven Personas

18x mehr Umsatz je Kunde. Klingt verlockend, würde ich sagen. Das ist nur eine von vielen Kennzahlen, wie effektiv Personas den Umgang mit Kunden erhöhen. Doch was sind Personas genau?

Eine Persona ist eine steckbriefartige Repräsentation einer Kundengruppe. Mit Namen, Beruf, Vorlieben und ähnlichen. Klassisch werden Personas qualitativ erarbeitet. Durch Interviews, Erfahrungswerten und viel Bauchgefühl.

Dafür, dass Personas in vielen Unternehmen so zentral sind und abteilungsübergreifend eingesetzt werden, werden sie meist sehr qualitativ erstellt. Gefühle, Gedanken und Meinungen. Daher sehen wir KI als starkes Werkzeug, um Personas verlässlicher und nachhaltiger zu erstellen: Durch Daten.

Dazu werden kundenbezogene Daten zusammengeführt und dann ähnliche Datensätze (z.B. Stammdaten, Verhaltensdaten) gruppiert. Daraus lassen sich dann Segmente erkennen, wie sich Kunden verhalten, was ihnen wichtig ist oder welche Attribute sie aufweisen – ganz wie Personas, aber eben auf realer Datenbasis.

Der Einsatz kann dann sehr umfassend sein: Produktentwicklungen, Bedarfsmanagement, individuelle Service-Betreuer, personalisierte Newsletter und vieles mehr führt geschlossen zu höherer Kundenloyalität und höheren Umsatz.

Zusammenfassung: Wie kann man mehr Umsatz durch KI erwirtschaften?

In diesem Artikel haben wir fünf Wege skizziert, wie man mehr Umsatz durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz erreichen kann. Doch dies ist nur eine erste Liste. Es gibt dutzende, wenn nicht hunderte an Anwendungsfällen wie KI beim Absatz helfen kann.

Es gilt, schnell und einfach erste Erfahrungen mit dem Einsatz von KI zu sammeln, damit man identifiziert, welcher Use Case der richtige für das eigene Unternehmen ist. Dabei hilft die Nutzung von Self-Service KI. Keine Einsatzhürden und niedrige Kosten, um schnell Ergebnisse zu sehen. 

Kilian