Küchen-Tools, die an der Wand aufgehängt wurden

Um personalisierte, kundenzentrierte Erlebnisse auf der (digitalen) Kundenreise zu ermöglichen, braucht es Tools, die Daten verknüpfen, auswerten und intelligent anwenden.

Zu diesem Schluss kommt eine aktuelle Studie von Forrester im Auftrag von Teradata und Celebrus.

Die Mehrheit nutzt die richtigen CX-Tools

Ein äußerst positives Ergebnis ist, dass mehr als die Hälfte der Befragten bereits jetzt in der Lage ist, Daten mehrwertig auszuwerten und umzuwandeln. Zusätzlich sind auch die aktuell verwendeten Tools für immerhin 57 % der Befragten effektiv in der Steuerung von Kundenerlebnissen. Das bedeutet jedoch auch, dass 43 % noch Probleme haben, insgesamt oder an einzelnen Touchpoints die Kundenerlebnisse zu kontrollieren.

48%

können mit ihren aktuellen Anwendungen keine detaillierten Schlüsse über das Kundenverhalten ziehen.

Auch können sie keine Segmente auf bestimmten Verhaltensweisen aufbauen und beispielsweise mit Kampagnen oder Content bespielen.

Durchschnittlich sind etwas mehr als 40 % aller Unternehmen nicht ausreichend ausgestattet und ausgesteuert, um eine überzeugende CX-Strategie umzusetzen.

Das Datenmanagement erweist sich als Problem

Ein übersichtlicher und gut verknüpfter Datenkreislauf stellt immer noch die größte Herausforderung für Unternehmen dar. So geben 82 % an, dass sie Probleme mit unterschiedlichen Aspekten der Datenverarbeitung haben, sei es die Erfassung bis zur Analyse oder die Bereitstellung. Auch der Datenschutz bzw. Compliance-Anforderungen erschweren das Datenmanagement.

Unter dem Schlussstrich lässt sich hier also schließen, dass Unternehmen zwar unterschiedliche Hürden in ihrer individuellen Datenstrategie haben, diese jedoch mehrheitlich damit zusammenhängen, dass ein einheitliches, zentrales und übersichtliches Datenmanagement bis dato noch zu komplex ist, um es einfach umzusetzen.

Unternehmen planen smarte Personalisierungstools

Der Studie zufolge planen knapp zwei Drittel der Befragten, Echtzeit-Personalisierungstools in den nächsten 12 Monaten einzuführen. Die Hälfte möchte Echtzeit-Anwendungen implementieren, die mithilfe künstlicher Intelligenz Next-Best-Steps empfehlen können.

Dies ist ein positiver Schritt, um die Kundenerlebnisse noch individueller zu gestalten. Zusätzlich können Unternehmen damit auch in Echtzeit auf Kundenaktivitäten reagieren. Doch solange die grundlegenden Probleme bestehen, können komplexere Tools zur Datenanwendung nicht effizient eingesetzt werden.

Was bedeutet das?

Wer seine Kundendaten noch nicht rechtlich konform, strukturiert und zentral sammeln und strukturieren kann, wird auch nicht so sehr von KI-Tools profitieren können. Man kann es mit der Verwendung einer Küchenmaschine vergleichen: solange die Zutaten fehlen, kann diese nicht wirklich genutzt werden, um Delikatessen zuzubereiten.

Bevor also in KI-Tools zur Echtzeit-Analyse von Kundendaten gegriffen wird, sollten die grundlegenden Datenprozesse ordentlich, gut verknüpft und zentral implementiert werden. Darauf basierend lassen sich dann KI- und Machine Learning-Anwendungen aufsetzen und effektiv nutzen.


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