Mithilfe von Next-Best-Offer geschickt dem Dilemma der Preisschlacht im Online-Handel entgehen

Im letzten Teil unserer Pricing-Serie haben Sie gelesen, welchen Mehrwert der Einsatz von Künstlicher Intelligenz für die Händler im Kontext der Preisgestaltung liefert. Durch die richtige Anwendung erzielen Onlinehändler mit minimalen Preissteigerungen deutlich höhere Gewinne. Im folgenden Artikel werden Sie lesen, wie Händler mithilfe von „Next-Best-Offer“ die Ausgabengewohnheiten ihrer Käufer kennenlernen und die Kundenbindung langfristig intensivieren können, um ihre Marktposition gegenüber der Konkurrenz stark abzugrenzen.

Bedeutung des Begriffs „Next-Best-Offer“
Unternehmen sind gerade dabei zu lernen, dass die Nutzung von Analysen und das Kennenlernen ihrer Kunden auf individueller Ebene der beste Weg ist, um die Umsätze und die Kundenloyalität signifikant zu steigern. Das bedeutet, dass Händler höhere Erfolge sehen, wenn sie mit detaillierten und dynamischen Informationen zu jedem einzelnen Kunden arbeiten statt sie als Mitglieder eines breiten Segments zu einem bestimmten Zeitpunkt zusammenzufassen. Der ausschlaggebende Punkt ist die direkte Interaktion mit dem Kunden, wenn sie relevant ist. Welche Schritte sind nötig um Neukunden zu loyalen Bestandskunden zu transformieren? Die Antwort: Es müssen allgemeine zufällige Angebotsempfehlungen durch individuelle personalisierte Empfehlungen ersetzt werden. Das führt letztendlich dazu, dass Kunden so deutlich mehr als geplant im Onlineshop kaufen.

Vor einigen Jahren wurden im Customer Relationship Management noch kostenintensive Callcenter eingesetzt, um Cross Selling und Up Selling Potenziale zu erschließen. „Next Best Offer“ stellt eine deutlich ausgereiftere Variante dar: wenn das Risiko besteht, dass ein Kunde abwandern sollte, so liegt die Konzentration nicht darauf dem Kunden kurzfristig noch viel Geld aus der Tasche zu ziehen, sondern ihn mit korrekter Ansprache langfristig zu halten.

Notwendig sind Predictive Analytics Methoden, um Verhaltensweisen, Präferenzen, Hintergründe und Kaufhistorien eines einzelnen Kunden zu erfassen. Darunter fallen in die Black Box beispielsweise Kaufwahrscheinlichkeiten oder Artikelgruppen, die von besonderem Interesse für den Verbraucher sind. Daraus erfolgt eine Abstimmung zum richtigen Zeitpunkt mit dem richtigen Produkt für den individuellen Kunden. Mit datengestützten Echtzeitanalysen entsteht ein kontinuierlicher Lernprozess.

Vorteile des „Next-Best-Offer“:
Selbst, wenn der Onlineshop eine fünfstellige Anzahl an Produkten umfasst, ordnet „Next-Best-Offer“ automatisiert jedem einzelnen Interessenten die Produkte zu, die er am ehesten kaufen würde. Das Ergebnis: zufriedenere Kunden. Sie fühlen sich wertgeschätzt, weil ihre Wünsche erkannt, und sie individuell – abgegrenzt vom breiten Kundensegment – angesprochen werden.

Marketingspezialisten nutzen die Einblicke in die Verhaltensweisen ihrer Kunden (sogenannte Customer Insights), um Verkäufe zu fördern, die Kunden langfristig an das Unternehmen zu binden und den Customer-Lifetime-Value zu maximieren. Indem die Händler den nächstbesten Schritt im Verkaufsprozess für jeden einzelnen Kunden definieren, übertreffen sie die Erwartungen ihrer Kunden und liefern das bestmögliche Kundenerlebnis.

Zusammenfassung:
Je größer die Produktpalette des Onlineshops ist, desto mehr profitieren Händler von den Big-Data-Analysen. Mit zunehmenden Produktprogramm wird es immer unwahrscheinlicher, dass unter der zufälligen Angebotsempfehlung ein Produkt dabei ist, das dem individuellen Kundenwunsch tatsächlich entspricht. Aus diesem Grund können Sie die Entwicklung des Next Best Offers von Dastani Consulting nutzen, um für jeden Kunden das passende Angebot zu finden. Selbst bei begrenzten Ressourcen können unsere Analysen helfen individualisierte Werbeanzeigen zu schalten und Kunden dezidiert anzusprechen. Die optimale Präsentation der Produkte mündet in erhöhte Deckungsbeiträgen im Marketing und Vertrieb.

Die Wahl eines kundenorientierten Ansatzes mit „Next Best Offer“ ist der ideale Weg, um durch die optimale Produktpräsentation die Conversion Rate und den Umsatz im E-Commerce signifikant zu erhöhen.

Unternehmen, die auf maschinelles Lernen setzen und auf einem datengetriebenen Geschäftsmodell beruhen, sind besser aufgestellt. Sie können ihrer unzählig großen Konkurrenz im Onlinehandel relevante Marktanteile abnehmen und so gezielt der Preisschlacht mit weiteren Händlern entgehen.

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