Personalisierung ist der Schlüssel zu erfolgreicher Kundenbindung und profitablem Wachstum in der heutigen Welt. Sie bietet zahlreiche Vorteile, darunter höhere Umsätze durch Upselling und Cross-Selling, geringere Kundenabwanderung durch proaktive Kundenbindung sowie mehr Kundenzufriedenheit und eine bessere Benutzererfahrung. Der rasche Wandel in der Wirtschaft und in der Technologie wird die Personalisierung in den kommenden Jahren noch interessanter machen.
Drei Faktoren für mehr Personalisierung
Verschiedene Faktoren – wie erweiterte Benutzerprofile, Personalisierung in Echtzeit und genaue Kontextualisierung – sind entscheidend für die erfolgreiche Implementierung der Personalisierung. Um die Personalisierung zu ermöglichen, können Unternehmen mit Hilfe von Technologie Erfolge erzielen.Lassen Sie uns diese Faktoren untersuchen, um die Zukunft der Personalisierung zu verstehen.
- Angereicherte Benutzerprofile
Damit die Personalisierung erfolgreich ist, ist die Erfassung präziser Daten von größter Bedeutung.Anonyme Daten für ein personalisiertes Angebot zu nutzen, ist stets schwierig und unzuverlässig.Derzeit können Unternehmen nur Daten sammeln, die für ihre Interaktion mit Kunden relevant sind.Der Kunde ist jedoch immer dynamischer geworden, und jedes Unternehmen, das sich nur auf Daten verlässt, die sich nur auf sein Geschäft beziehen, steht vor einer Herausforderung bei der Personalisierung.Mit detaillierten Personas können Unternehmen bessere und genauere Anwendungsfälle für Personalisierungsimplementierungen skizzieren.Mit erweiterten Benutzerpersönlichkeiten und -profilen verbessern Unternehmen ihre Kundenbindung und -erfahrung.
- Personalisierung in Echtzeit
In der heutigen Welt werden die meisten Daten, die für die Personalisierung verwendet werden, nicht in Echtzeit verarbeitet: Sie entstehen nicht innerhalb weniger Millisekunden nach der Dateneingabe.Mit den Fortschritten in der Computertechnologie (wie Blockchain, App-basierte Geschäftsmodelle und die Rechenleistung von Geräten) rückt die Personalisierung in Echtzeit in greifbare Nähe.Personalisierung in Echtzeit würde zu einer höheren Kundenbindungsrate, besserer Kundenzufriedenheit und höheren Umsätzen führen.
- Präzise Kontextualisierung
Die Textanalyse durch Natural Language Processing (NLP) ist von Vorteil für die genaue Interpretation des Kontextes eines Wortes oder einer Phrase.Da NLP jedoch erst im Entstehen begriffen ist, gibt es noch einige Herausforderungen. Einige der häufigsten Herausforderungen sind:
- Kontextbezogene Wörter und Ausdrücke: Die genauen Wörter und Ausdrücke können je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen haben.
- Die menschlichen Emotionen verstehen: Die beabsichtigte Bedeutung der Phrase kann sich je nach menschlicher Emotion ändern.
- Fehler in Text/Sprache: Aufgrund von unterschiedlichen Akzenten oder Aussprachen kann NLP Wörter falsch schreiben.
Angereicherte Benutzerprofile und Echtzeit-Personalisierung können Chatbots helfen, den Kontext des Benutzers besser zu verstehen. Mit NLP und der Analyse von Suchanfragen können Suchmaschinen den Benutzern auch relevantere Suchergebnisse liefern.
Einsatz von Technologie zur Förderung der Personalisierung
Lassen Sie uns einige der Technologien und Verbesserungen bei den Geschäftsmodellen untersuchen, die einige unserer Ziele unterstützen können.
Gemeinsames Hauptbuch mit Benutzerpräferenz (Blockchain)
Blockchain hat es den Kunden ermöglicht, ihre persönlichen Entscheidungen und Vorlieben mitzuteilen, indem sie ein gemeinsames Hauptbuch mit Zugang zu mobilen Apps anbieten.Sie haben die Kontrolle über die Art der Daten, die weitergegeben werden, ohne ihre personenbezogenen Daten (PII) preiszugeben. Blockchain ermöglicht dem Kunden das Eigentum an den gemeinsam genutzten Daten und erstellt gleichzeitig angereicherte Kundenprofile.
Unternehmen können das gemeinsame Hauptbuch nutzen, um eine Roadmap für ihre Produkte und Services zu entwickeln.
Ein Beispiel: Wenn ein Verbraucher seine Vorlieben für Filmgenres im Shared Ledger mitteilt, können OTT-Plattformen und eBook-Apps diese Vorlieben nutzen, um dem Nutzer relevante Inhalte anzubieten, ohne ihn bei jeder Anmeldung fragen zu müssen.
Gemeinsames Hauptbuch mit Benutzertransaktionen (Blockchain)
Momentan funktionieren Transaktionsdaten innerhalb der Grenzen von Unternehmenssilos. Mit der Zustimmung des Kunden können Unternehmen zusammenarbeiten und vereinbaren, relevante Transaktionsdatenattribute in Zukunft gemeinsam zu nutzen. Darüber hinaus wird durch die Angleichung der Vorschriften zum Datenschutz, zur Aufbewahrung und zum Austausch von Daten ein gemeinsames Hauptbuch für Nutzertransaktionen geschaffen.
Zum Beispiel: Jemand bucht an einem bestimmten Datum ein Flugticket nach New York City und bucht ein Hotel.
Angenommen, es gibt eine Zusammenarbeit zwischen Anwendungen, um Transaktionsdaten gemeinsam zu nutzen, dann gibt es folgende Möglichkeiten:
- Eine App zum Liefern/Mitnehmen von Speisen kann Restaurants auflisten, die den Essensvorlieben des Kunden entsprechen und sich in der Nähe des Hotels befinden.
- Eine Reise-App kann eine Liste von Touristenattraktionen in New York anzeigen, basierend auf dem, was über die früheren Reisen des Kunden bekannt ist.
Maschinelles Lernen (ML) auf dem Gerät
Die Weiterentwicklung der Rechenleistung von Geräten bietet die Möglichkeit, Machine-Learning-Modelle (ML) auf jedem Gerät auszuführen. ML auf dem Gerät trägt dazu bei, die Latenz und Abhängigkeit vom Netzwerk zu reduzieren. Maschinelles Lernen bietet in Verbindung mit dem Shared Ledger die enorme Möglichkeit, Benutzerpersönlichkeiten zu bereichern und dem Benutzer in Echtzeit Empfehlungen zu geben. ML auf dem Gerät leitet Benutzer, während sie entweder aktiv sind oder nach bestimmten Inhalten in Apps suchen.
Zum Beispiel: Eine Person nimmt an Online-Kursen teil, deren Abschluss vier bis sechs Monate dauert. Basierend auf diesen Daten und den vorhandenen Profilen des Benutzers kann eine Jobsuch-App verfügbare Jobs im Zusammenhang mit der Kursarbeit teilen.
Gehen Sie in die Zukunft der Personalisierung
Technologie kann Unternehmen dabei helfen, Personalisierungsprobleme zu minimieren, um erweiterte Benutzerprofile, Personalisierung in Echtzeit und genaue Kontextualisierung zu erreichen. Mit gemeinsam genutzten Ledgern zu Blockchain und maschinellem Lernen auf dem Gerät können Unternehmen Technologie nutzen, um erfolgreiche Personalisierungsbemühungen zu ermöglichen. Durch die Verbesserung der Personalisierung kann Ihr Unternehmen die Zukunft des Kundenerlebnisses erreichen und über Jahre hinweg davon profitieren.