Marketingstrategie KI bringt Empfehlungsmarketing auf ein neues Level

Ein Gastbeitrag von Almir Adrovic*

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Marketingexperten wissen: Persönliche Empfehlungen schlagen jede noch so ausgeklügelte Werbekampagne. Lesen Sie hier, wie Künstliche Intelligenz in der Praxis bei der Identifikation von Empfehlungsgebern entscheidende Wettbewerbsvorteile sichert.

Darum sollten Sie Künstliche Intelligenz für Ihr Empfehlungsmarketing verwenden.
Darum sollten Sie Künstliche Intelligenz für Ihr Empfehlungsmarketing verwenden.
(Bild: frei lizenziert / Unsplash)

Zahlreiche Studien belegen die Wirkkraft persönlicher Empfehlungen, wenn es um den Kauf von Produkten oder die Nutzung von Services geht. Laut einer Analyse des Marktforschungsinstituts Nielsen von 2022 vertrauen rund 85 Prozent der deutschen Verbraucher den Empfehlungen von Freunden und Bekannten. Persönliche Empfehlungen stehen für Sicherheit, was vor allem in Bereichen wie Geldanlage und Versicherungen eine große Rolle spielt.

Das Empfehlungspotenzial bestehender Kunden im Vertrieb zu nutzen, stellt Unternehmen allerdings oft vor Herausforderungen. Die Methoden, mit denen Bestandskunden konkret angesprochen und zur Weiterempfehlung animiert werden können, sind dabei eine Sache. Viel wichtiger für eine effektive Vorgehensweise, die zu Ergebnissen führt, ist der Schritt davor: Wie erkenne und identifiziere ich die richtigen potenziellen Empfehlungsgeber?

Die Basis: Net Promoter Score zur Messung der Empfehlungsbereitschaft

Der Net Promoter Score (NPS) als systematische Erfassung, welche Kunden als Empfehler in Frage kommen, ist aktuell in vielen Unternehmen die Basis für Empfehlungsmarketing. Er sagt aus, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass ein Kunde ein Produkt oder eine Dienstleistung weiterempfiehlt. Konkret heißt das: Unternehmen fragen die Zufriedenheit ihrer bestehenden Kunden ab, um auf dieser Basis die Weiterempfehlungsbereitschaft zu identifizieren. Wer einer Skala von 1 bis 10 seine Zufriedenheit mit einer Punktzahl von 9 bis 10 angibt, gilt als „Fan” und ist am besten als Empfehlungsgeber geeignet.

Warum KI zum entscheidenden Erfolgsfaktor im Empfehlungsmarketing wird

Mit dem Einsatz von KI kann diese grundsätzliche Bereitschaft eines zufriedenen Kunden zu Weiterempfehlung im Vertrieb viel effektiver und auf einem neuen Niveau genutzt werden – was angesichts des steigenden Wettbewerbsdrucks in allen Wirtschaftsbereichen zum Erfolgsfaktor wird. Zwei Aspekte treten hier in den Vordergrund: Mitarbeitende im Vertrieb müssen erstens in Echtzeit und zweitens gezielt agieren können. Das heißt: Die richtigen Bestandskunden müssen zum richtigen Zeitpunkt mit den richtigen Botschaften aktiviert werden – und der NPS allein reicht hier nicht mehr aus.

Aufgaben der KI im Empfehlungsmarketing

Konkret geht es darum, dass dank der KI-Fähigkeiten für die Sammlung, Strukturierung und Analyse von Daten vorhandene, aber bisher nicht genutzte Informationen jetzt zum Einsatz kommen können. Mit KI können Unternehmen sowohl eigene Daten als auch große unstrukturierte Datenmengen aus dem Internet und aus Netzwerken, die mit klassischen Technologien nicht mehr beherrschbar sind, automatisiert auswerten. So erhalten sie wichtige Einblicke, beispielsweise in das Netzwerk von Bestandskunden, um zu etablieren, wer ein interessanter Empfehlungsgeber sein könnte. Zudem können mit Hilfe der Daten Vorhersagen getroffen werden, also etwa wann, auf welchem Kanal, und in welchem Zusammenhang ein Bestandskunde zum Empfehler werden kann.

Beispiele: KI für das Empfehlungsmarketing im Banken- und Versicherungssektor

Im Banken- und Versicherungsbereich wird das Potenzial von KI-Tools bereits für das Empfehlungsmarketing genutzt, um mehr Transparenz in Geschäfts- und Netzwerkverbindungen in diesen Branchen zu bringen. Mit einem entsprechenden Algorithmus für intelligente Netzwerk- und Potenzialanalysen kann so die Brücke zwischen Bestandskunden und Zielkunden beziehungsweise Entscheidungsträgern in der Wirtschaft geschlagen werden. Das macht den Akquise-Prozess vor allem effizienter, da die richtigen Personen schneller angesprochen werden können.

In der Praxis eines Versicherungsunternehmens im B2B Geschäft beispielsweise sieht das so aus: Ausgehend vom eigenen Kundenbestand werden Vermittlern auf Basis der KI-Analyse potenzielle Neufirmenkunden angezeigt, die anhand verschiedener Kriterien klassifiziert werden, was der Schlüssel für ein fortgeschrittenes Empfehlungsmarketing und eine gezielte Kundenansprache ist. Diese werden in Echtzeit mit faktenbasierten Empfehlungen verknüpft, über welchen Bestandskunden diese relevanten Neukunden kontaktiert werden können. KI reduziert damit einerseits den Rechercheaufwand der Mitarbeitenden erheblich beziehungsweise bereitet händisch nicht auswertbare Informationen auf und ermöglicht andererseits die Priorisierung bei der Neukundengewinnung.

KI als Aktivator ungenutzten Potenzials

Neben diesen ganz praktischen Nutzen übernimmt die intelligente Technologie noch eine weitere Aufgabe: Im Versicherungsbereich beispielsweise fragt nur die Minderheit der Vermittler die Bereitschaft von zufriedenen Kunden zur Weiterempfehlung überhaupt ab, und Ähnliches gilt sicher auch in anderen Branchen. KI agiert in diesem Sinne also auch als ein Aktivator für die Nutzung dieses schlummernden Potenzials – ganz einfach, weil sie Menschen den mühsamen Teil des Empfehlungsmarketings abnimmt und gleichzeitig erfolgreicheres Arbeiten ermöglicht.

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*Almir Adrovic ist Mitgründer und Chief Business Officer der Selli AG.

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