Präzise Kundenansprache statt Kampagnen mit der Gießkanne
Die meisten Kunden signalisieren ihre nächsten Handlungen nicht aktiv – aber ihre Daten tun es. Kaufhistorien, Vertragsstrukturen, Interaktionsmuster und Kundeninformationen: All das enthält wertvolle Hinweise darüber, was ein Kunde als nächstes tut, welches Angebot für ihn relevant wird ob er kurz vor der Kündigung seines Vertrages steht. Auf Basis individueller Scoring-Modelle machen wir Affinitäten zu Produkten, Leistungen und Handlungen sowie Abwanderungsrisiken messbar und steuerbar – und das so treffsicher, dass ihre Marketingaktivitäten einen deutlich höheren Uplift als mit herkömmlichen Predictive Analytics- und Churn Prediction-Ansätzen erzielen.
Use Case-Pilot: Jetzt an einem konkreten Anwendungsfall testen
Sie wollen den Next Best Action-Ansatz kennenlernen? Wir setzen mit Ihnen einen definierten Use Case (z. B. Kaufwahrscheinlichkeit oder Abwanderungsrisiko) end-to-end um, sodass Sie direkt einen messbaren Uplift sehen. Auf Basis Ihrer realen Kundendaten wenden wir unser KI-Prognosemodell an, erzeugen kundenindividuelle Entscheidungs-Scores und bestimmen treffsicher das zukünftige Verhalten Ihrer Kunden.
Das enthält der Use Case-Pilot:
- Aufbereitung Ihrer Kundendaten in einem Feature Store
- Erstellung von kundenindividuellen Targeting-Profilen mit Score-Wahrscheinlichkeit für Ihren Use Case
- Konkrete Handlungsempfehlungen für Ihre Marketingaktivitäten
Ergebnis: Sie sehen direkt, was Ihnen der Next Best Action-Ansatz bringt, anhand Ihres Business Cases und Ihrer Kundendaten.
+224%
Uplift der Conversion Rate
Einer unserer Kunden aus der Versicherungsbranche konnte mit dem Next Best Product-Ansatz die Conversion Rate seiner Marketingkampagnen um 224% gegenüber der Kontrollgruppe steigern.
Use Cases mit dem Next Best-Action-Ansatz
Next Best Product
Kaufverhalten zuverlässig vorhersagen
Das Kaufverhalten von Kunden ist ein komplexer Prozess mit vielfältigen Einflussfaktoren. Kunden zur richtigen Zeit mit genau den Produkten und Services anzusprechen, die für ihn oder sie in dem Moment relevant sind, ist einer der größten Herausforderungen in der Kundenansprache. Wir öffnen diese Black Box für Sie: Mithilfe unserer KI-gestützten Prognosemodelle ermitteln wir für jeden Kunden individuell, welches Produkt er oder sie als nächstes kaufen wird. Diese Informationen können Sie direkt in die Planung Ihrer nächsten Marketingaktivitäten einfließen lassen.
Churn Prediction
Kündigungen und Abwanderungen frühzeitig erkennen
Bestehende Kunden zu halten ist deutlich effizienter und kostengünstiger, als neue Kunden zu gewinnen. Umso wichtiger ist es, Abwanderung nicht erst bei der Kündigung zu erkennen, sondern frühzeitig zu identifizieren, um rechtzeitig Gegenmaßnahmen ergreifen zu können. Mit unserem Next Best Action-Ansatz analysieren wir relevante Kunden- und Verhaltensdaten und identifizieren Muster, die auf eine erhöhte Abwanderungswahrscheinlichkeit hindeuten. So wissen Sie jederzeit, welche Kunden besonders gefährdet sind – und warum.
Eine Ansprache, die genau die Bedürfnisse Ihrer Kunden trifft
Datenpotenziale nutzen
Wir analysieren nicht nur Ihre Kunden-, Transaktions- und Verhaltensdaten, sondern überführen Sie in wertschöpfende Entscheidungen.
Kundenansprache verbessern
Statt generischer Kampagnen erhält jeder Kunde eine für ihn erfolgreiche Ansprache – zum richtigen Zeitpunkt über den passenden Kanal.
Performance steigern
Sie steigern Conversion Rates, Abschlussquoten und Kundenbindung signifikant – bei gleichzeitig reduzierten Streuverlusten.
Aktualität gewährleisten
Wir wenden unsere Modelle regelmäßig neu auf aktuelle Kundendaten an, um so eine hohe Aktualität der Prognosen zu gewährleisten.
Erfahren Sie mehr darüber, wie wir den Next Best Action-Ansatz bei unseren Kunden einsetzen.
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Die Basis für die Prognosen bilden individuelle Targeting-Profile und Scores, die für alle Kundinnen und Kunden erstellt werden. Dafür werden zunächst alle relevanten Kundeninformationen aus unterschiedlichen Systemen in einem zentralen Feature Store konsolidiert, bereinigt und in modellierbare Merkmale überführt.
Diese Merkmale bilden gemeinsam mit der historischen Kauf- und Verhaltenshistorie die Trainingsgrundlage für das KI-Prognosemodell. Sie ermöglichen es dem Modell, typische Muster, Abfolgen und Zusammenhänge im Kundenverhalten zu erkennen – etwa welche Signale einem Kauf oder einer Kündigung vorausgehen oder welche Kunden ähnliche Kaufpfade zeigen.
Auf dieser Basis berechnet das Prognosemodell für jeden Kunden individuelle Scores. Diese Scores entsprechen einer datenbasierten Wahrscheinlichkeit für das zukünftige Verhalten des Kunden.
Der Score ist kein statischer Wert, sondern wird laufend mit neuen Daten aktualisiert und spiegelt damit das aktuelle Kundenverhalten wider. So entsteht eine belastbare, dynamische Entscheidungsgrundlage für die Priorisierung und Steuerung der Kundenansprache.
