Holger Stelz – Uniserv

Der Hype um Machine Learing nimmt nicht ab

| Redakteur: Georgina Bott

Holger Stelz ist Director Marketing & Business Development bei Uniserv.
Holger Stelz ist Director Marketing & Business Development bei Uniserv. (Bild: Uniserv)

Holger Stelz ist Director Marketing & Business Development bei Uniserv. Seit 2010 leitet der Experte für Datenmanagement die Weiterentwicklung des Geschäftsfeldes Kundendatenmanagement und verantwortet seit 2011 das weltweite Marketing bei Uniserv. Holger Stelz beleuchtet seine persönlichen drei Trends für 2018 im Kontext des Kundendatenmanagements.

1. Kundenbindung durch Künstliche Intelligenz und Machine Learning nur mit einwandfreien Daten möglich

Über nichts wird in allen Branchen derzeit heißer diskutiert als über Machine Learning (ML) als Teil der Künstlichen Intelligenz (KI) und weiteren Anwendungen zur Automatisierung wie etwa Cognitive Computing oder Software Robotics – und auch 2018 wird der Hype nicht abnehmen. Aktuell werden Machine-Learning-basierte Marketing-Initiativen vor allem im Bereich der Kundenbindung und zur Verbesserung der Customer Journey eingesetzt. So erwarten sich 73 Prozent vom Einsatz von KI-Technologien eine höhere Kundenzufriedenheit, laut Beratungsunternehmen Capgemini. Zudem glauben 65 Prozent, dass sie so die Abwanderung von Kunden reduzieren können. Konkrete Einsatzszenarien sind etwa die Personalisierung von Inhalten und Empfehlungssysteme sowie Chat- und Service-Bots.

Doch der Einsatz von maschinellem Lernen bringt nur dann wirklichen Nutzen, wenn die Datenbasis, die Unternehmen dem ML-System zur Verfügung stellen, auch qualitativ hochwertig ist. Denn Grundlage jedes Machine-Learning-Systems sind Datenmengen, in der Regel zehn Prozent, anhand derer ML-Systeme trainiert werden. Nach Beendigung der Lernphase kann das System verallgemeinern und auch unbekannte Daten beurteilen. Damit das System nicht falsch lernt und irrtümliche Prognosen erstellt, ist es kritisch, dass die zugrundliegende Datenbasis absolut fehlerfrei ist.

Beispielsweise soll ein ML-System Fragen beantworten wie: Was macht den Kauf eines Produktes aus und welche Kundensegmente gibt es? Ist die Datenbasis schlecht, beantwortet das System diese Fragen entsprechend falsch und daraus von Unternehmensentscheidern abgeleitete Handlungsoptionen wären fatal. Daten müssen daher über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg gepflegt, geschützt und überwacht werden.

2. Durch Personalisierung die Kundenloyalität erhöhen

Künstliche Intelligenz wird im Marketing auch zunehmend für die Personalisierung von Inhalten eingesetzt. Und die Akzeptanz für individuelles Targeting wächst auch auf Seiten des Kunden: 50 Prozent der befragten Verbraucher finden Angebote, die auf ihre Interessen zugeschnitten sind, wichtig. Jeder Fünfte kauft öfter, wenn die Angebote zu seinen Interessen passen. Nutzer verstehen mittlerweile, dass sie Daten hinterlassen, wenn sie online einkaufen, sich informieren oder auf sozialen Netzwerken interagieren. Im Gegenzug erwarten sie dafür einen verantwortungsvollen Umgang mit ihren Daten. Und sie wollen, dass Unternehmen diese Daten nutzen, um ihnen zu ihren Bedürfnissen passende Angebote zu machen. Schafft es ein Unternehmen, auf die persönlichen Wünsche seiner Kunden einzugehen, hat die Mehrheit der Verbraucher (53 Prozent) mehr Vertrauen in dieses Unternehmen, kauft eher dort (59 Prozent) und hält ihm die Treue (61 Prozent) . Schaffen es Marketers also, Angebote perfekt zu personalisieren, ist die Chance auf den loyalen Kunden deutlich höher.

3. EU-DSGVO: Unternehmen müssen Kunden eindeutig identifizieren können

Im Zuge der vorausgegangenen beiden Trends zur Personalisierung von Inhalten und der Verarbeitung von Kundendaten durch KI-Systeme, kommen Unternehmen 2018 um die EU-DSGVO nicht herum. So müssen Unternehmen ab Mai 2018 in der Lage sein, die Daten in den verschiedenen Systemen, die sie zur Datenverarbeitung nutzen, mit dem entsprechenden Kunden in Verbindung zu setzen. Dies erfordert eine eindeutige Zuordnung von Kundendaten über Systemgrenzen hinweg und gilt auch für KI- und ML-Systeme.

Idealerweise erfolgt die Zuordnung über einen unternehmensweiten, zentralen Pool, der alle Systeme versorgt und die Verteilung der Daten in den einzelnen Datensenken protokolliert. Sind Kundendaten noch in Silos organisiert, wird es deutlich schwieriger, die neuen rechtlichen EU-Anforderungen zu erfüllen. Oftmals werden Informationen nach dem „Gießkannenprinzip“ in Silos verteilt. Alle über einen Kunden verfügbaren Daten werden in vielen verschiedenen Systemen, wie ERP, CRM, Marketing Automation, Ticketing-Systemen, redundant gehalten und teilweise verändert. Dies ist nicht nur hochgradig ineffizient, es erschwert zukünftig, Daten nachzuvollziehen, zu korrigieren oder zu löschen. Um diese Datensilos zu vermeiden, sollte ein zentraler Datenstamm – zum Beispiel mithilfe eines Master-Data-Management-Systems – geschaffen werden. Nur so kann sichergestellt werden, dass im Falle einer vom Endverbraucher angeforderten Löschung alle Instanzen eines Attributes auch in allen Systemen entfernt wurden. Sind Kundendaten erst umständlich zusammenzusuchen, besteht immer die Gefahr, dass nicht alle Daten einbezogen werden – was wiederum unangenehme und vor allem kostspielige Konsequenzen nach sich ziehen kann.

Über Uniserv

Uniserv ist Experte für erfolgreiches Kundendatenmanagement. Unser tägliches Geschäft ist die Pflege von Kundendaten mit dem Ziel einer maximalen Datenqualität. Denn die Voraussetzung für eine allumfassende Kundensicht sind korrekte, aktuelle und verfügbare Stammdaten. Nur so profitieren Unternehmen unmittelbar von effizienten Geschäftsprozessen, direkten Wettbewerbsvorteilen und niedrigeren Kosten.

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