Umfassende 360-Grad-Sicht

MOB: Herr Fallmann, warum reicht eine umfangreiche Datenbank oft nicht aus, um potenzielle Neukunden anzusprechen?
Daniel Fallmann: Eine umfangreiche Datenbank liefert, wenn diese nicht mit anderen Informationen verknüpft wird, nur eine Detailansicht. Interessant sind aber die Zusammenhänge z.B. zwischen Neukunden, Anwendungsfällen, Support-Anfragen, Interesse an Veranstaltungen, Vertragsauflösungen usw., die oft nicht auf den ersten Blick ersichtlich sind. Daher ist es nötig, diese Vielfalt an verstreuten Informationen einzusammeln, um eine 360-Grad-Sicht zu erstellen. Denn je genauer ein Unternehmen seine (potenziellen) Kunden kennt, desto persönlicher kann die Ansprache gestaltet werden.

MOB: Was ist die häufigste Problematik im E-Mail-Marketing?
Fallmann: Unternehmen legen ihre Marketingkampagnen häufig zu breit an. Dadurch entsteht ein enormer Streuverlust. Dank der Digitalisierung existieren genügend Möglichkeiten, Zielgruppen gezielt anzusprechen, um die Erfolgsquote bei der Neukundenakquise zu erhöhen. Für einen langfristigen Unternehmenserfolg spielt aber auch die Betreuung von Bestandskunden eine wichtige Rolle. Hier gilt es, Trends früh zu erkennen, um Cross- und Upselling-Potenziale auszumachen und vor allem harte Fakten zum Thema „Return of Investment“ und echte Business Cases zu schaffen. Gerade im B2B-Bereich ist das für eine nachhaltige Kundenbindung essenziell.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 11-12/2021. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

MOB: Wie lassen sich die Kunden von morgen herausfinden?
Fallmann: Die Antwort ist ganz klar: mittels intelligenter Datenauswertung. Wie erwähnt, sind der Gesamtblick und die Verknüpfung der Informationen wichtig. Daten gibt es in jedem Unternehmen meistens genug, diese müssen aber genutzt werden, um blinde Stellen zu erkennen und zu füllen. Das Problem ist eher, dass Unternehmen diese nicht ausreichend nutzen – meist, weil es ihnen an Know-how (Experten) und Ressourcen (Zeit) fehlt, um diese Mengen an Informationen zu analysieren. Intelligente Wissensmanagement-Systeme wie Insight Engines – auf KI basierende Systeme – kommen hier zum Einsatz. Sie sind in der Lage, große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen zu analysieren, zu verknüpfen, relevante Informationen zu extrahieren und diese bei Bedarf bereitzustellen. Dazu kombinieren sie etwa Methoden aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) mit leistungsstarken Enterprise-Search-Funktionen.

MOB: Könnten Sie die Rolle von KI hierbei noch genauer erläutern?
Fallmann: KI unterstützt in diesem Zusammenhang vor allem beim raschen Verarbeiten der riesigen Datenmengen sowie bei ihrer Analyse und dem Erkennen von Mustern. Maschinelles Lernen und neuronale Netze sind dabei die wichtigsten Eckpfeiler. So versetzen diese Technologien Unternehmen in die Lage, ihre Kundendaten besser zu verstehen. Sie verknüpfen die bestehenden Datensätze und generieren dadurch eine umfassende 360-Grad-Sicht auf ein relevantes Thema. Statt Excel-Tabellen zu befüllen und zu aktualisieren, zeigen KI-basierte Lösungen beispielsweise Zusammenhänge zwischen Neukunden, Produkten und Bestandskunden auf. Durch die Einbindung öffentlicher, externer Quellen wie Berufsnetzwerke lassen sich neue Kontakte identifizieren. Diese intelligente Verknüpfung dient dem Vertrieb sowohl bei der Neukundenakquise als auch bei den Bestandskunden und hilft Marketingteams, entsprechende umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten. Ein weiterer wichtiger Punkt stellt der natürliche Dialog dar. Beim Durchsuchen der immensen Datenbestände wollen wir nicht nur eine akkurate Antwort auf die Frage, sondern auch alle weiteren Informationen, die für den Anwender relevant sein könnten. Darum spielen auch Technologien zur natürlichen Sprachverarbeitung wie Natural Language Processing (NLP) oder Natural Language Understanding (NLU) eine entscheidende Rolle.

Bildquelle: Mindbreeze