Profilierung von Kunden und Personalisierung von Services

Ergebnisse über alle Industriesektoren hinweg: Profilierung von Kunden und Personalisierung von Services

Profilierung: Die meisten Ansätze setzen auf die Nutzung bestehender Kundendaten sowie auf die Extrapolation von historischem Kaufverhalten – dies ist aber nur ein erster Schritt und lässt den Großteil der Potentiale unangetastet.

Unsere Produkte ermöglichen die Auswertung auch externer Datenquellen sowie die Nutzung modernster, lernender Algorithmen. Kunden geben heutzutage freiwillig eine Vielzahl zusätzlicher Informationen über ihre kaufentscheidenden Bedürfnisse und Interessen preis – z.B. über die sozialen Medien – warum sollten Sie diese nicht für die bessere Vermarktung Ihrer Produkte nutzen? Von grundsätzlichen Vorlieben bis zu kurzfristigen, kontextbasierten Informationen gibt es eine Fülle von Informationen, die Sie zur exakteren Profilierung Ihrer Kunden nutzen können

Personalisierung: Recommendation Engines waren gestern – die zugrundeliegenden Algorithmen stoßen derzeit an ihre Grenzen und waren für komplexere Produkte (Non-Commodities) auch nie wirklich erfolgreich. Kunden reagieren auf unzutreffende Empfehlungen und „Schrotschuss-„ Angebote zunehmend allergisch – hat ein Anbieter seine Glaubwürdigkeit im Bereich „Predictive Sales“ einmal durch schlechten Fit mit den Bedürfnissen seiner Kunden beschädigt, wird er sich umso schwerer tun, die Kunden zukünftig von seinen Produkten zu überzeugen.

Moderne „Predictive“-Modelle, wie sie Valculus benutzt, erzeugen einen wesentlich besseren Fit – dank „Social CRM“ und lernender Algorithmen, die auf präzisen Kundenprofilen aufsetzen. Damit wird nicht nur Mehrerlös erzeugt, sondern auch die Zeit bis zur Transaktion verkürzt, und letztlich auch die Kundenzufriedenheit und Loyalität erhöht.

Profiling of customers and personalization of products in Chat-bot