Co-Pilot mit KI-gestützter Kundenanalyse [Webinar-Zusammenfassung]

Ryan Ota, unser Produktmanager, hielt dieses Webinar über die neuesten Entwicklungen in der Analytik und wie KI dazu beiträgt, die Analytikbranche zu verändern.

Analytics neu gedacht: Die KI-Zukunft der Kundenanalyse

Zunächst möchte ich kurz einige Statistiken zur KI-Einführung und -Nachfrage teilen. Laut Mackenzies Umfragen aus den Jahren 2022 und 2023 haben sich die Einführung und Nutzung von KI seit 2017 mehr als verdoppelt.

Die Umfrage zeigt auch, dass sich die drei Bereiche mit der höchsten KI-Nachfrage heute um unser heutiges Thema Kundeneinblicke und -analysen drehen.

Die beliebtesten KI-Anwendungsfälle zeigen, dass 24 % der befragten Benutzer daran interessiert waren, KI für den Kundenerfolg und -service einzusetzen, gefolgt von 20 % für Produktentwicklung und -verbesserung und 19 % für Marketing, Segmentierung und Leads.

Da der Einsatz von KI immer weiter zunimmt, kämpfen die meisten Unternehmen mit der zunehmenden Komplexität von Daten.

Viele stehen vor der Herausforderung, die besten Tools und Strategien auszuwählen, um den aufkommenden Trend der KI-Erkenntnisse zu nutzen. Tatsächlich ergab eine Umfrage von IDC, dass sich nur 30 % der Unternehmen tatsächlich technisch bereit fühlten, die neue Welle der generativen KI zu nutzen.

Als nächstes werfen wir einen Blick auf zukünftige Trends in der Kundenanalyse bei Woopra. Aus unserer Sicht werden KI-Trends zu einem beschleunigten Wachstum und einer schnelleren Erkenntnisgewinnung führen.

Wir analysieren kontinuierlich KI-Funktionstrends und Kundenanalyseanforderungen, um bei der Entwicklung unserer Produktvision zu helfen. Wir glauben, dass die neue Generation der Kundenanalyse auf drei Bereichen basieren muss, um den Kundenerfolg zu gewährleisten.

Erstens ist es die Fähigkeit, unterschiedliche Daten zusammenzuführen. eine einzige Quelle der Wahrheit zu haben. Und auch die Möglichkeit, diese Daten in Echtzeit zu analysieren.

Heutzutage verfügen die meisten Unternehmen über Daten an verschiedenen Orten, beispielsweise online, offline und sogar in Anwendungen von Drittanbietern. Die Zusammenführung all dieser Daten hilft also wirklich dabei, die gesamte Customer Journey zu verstehen.

Die zweite besteht darin, integrierte Erkenntnisse bereitzustellen, um jedes Team, z. B. Kundenerfolgs-, Vertriebs-, Marketing- und Produktteams, in die Lage zu versetzen, das Wachstum zu optimieren.

Schließlich nutzen wir KI-generierte Erkenntnisse für Wachstum und Optimierung im großen Maßstab.

Im letzten Jahrzehnt hatte ich das Vergnügen, eine Vielzahl von Problemen mit Kunden zu lösen, von Produktteams bis hin zu Marketing, Kundenerfolg und Vertrieb.

Aus diesem Grund wenden sie sich häufig an uns, wenn es um eine Zusammenarbeit geht, und wir arbeiten gemeinsam an der Bewältigung einzigartiger, aber miteinander verbundener Fragen.

Diese Partnerschaft ermöglicht es uns, das Wachstum durch datengesteuerte Kundeneinblicke zu fördern.

Wie ein Produktteam fragen sie möglicherweise, welche Produktfunktionen hochwertige Kunden nutzen oder vermarkten, oder mit anderen Worten, welche Marketingkanäle die meisten Conversions für Vertriebsteams generieren.

Da sich jedes Team auf unterschiedliche Bereiche konzentriert, ist es wichtig, das Tool zu finden, das eine Vielzahl von Fragen beantworten kann, um die gesamte End-to-End-Kundenreise zu verstehen.

In absehbarer Zeit wird KI die Produktivität in der Datenanalyse in mehreren Bereichen steigern .

Entscheidungen zur Customer Journey erfolgen in Echtzeit und ermöglichen es Ihnen, innerhalb von Millisekunden die besten Maßnahmen zu ergreifen. Was Sie jetzt investieren, wird zukünftige Geschäftsentscheidungen erheblich beeinflussen.

Und alles beginnt damit, dass Sie in den folgenden drei Bereichen die richtigen Entscheidungen für Ihre Infrastruktur und Tools treffen. Wir helfen Ihnen, die KI-Leistung der Kundenanalyse zu nutzen.

Schauen Sie sich zunächst die verschiedenen KI-Trends an. Sehen Sie sich dann Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen an. Mit Hilfe von KI-Tracking ist es einfacher denn je.

Mit intelligentem KI-Auto-Tagging kann beispielsweise die Implementierung einer benutzerdefinierten Ereignisverfolgung, deren Implementierung einen Entwickler mehrere Wochen dauern könnte, mit KI nur Sekunden dauern.

Zweitens geht es um intelligente Analysen und die Analyse von Daten mit KI für den Self-Service. Die Funktion der KI-gestützten Kundeneinblicke kann jedem in Ihrem Team helfen. Es kann sowohl technisch versierten als auch nichttechnischen Benutzern dabei helfen, wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen.

Zum Vergleich: In der Vergangenheit brauchte man möglicherweise ein ganzes Team, um Fragen zu beantworten. Jetzt können wir die KI einfach bitten, innerhalb von Sekunden eine Antwort auszugeben.

Und schließlich ist Nummer drei die Kundenoptimierung im großen Maßstab und die Fähigkeit, mit KI auf Daten zu reagieren. Angesichts dieser Personalisierung des Produkts und des Wachstums ist es derzeit schwierig, eine Optimierung in großem Maßstab voranzutreiben, und kann oft Zeit und Mühe kosten.

Mit der vorhergesagten und generativen KI-Entwicklung werden Entscheidungen und Optimierungen zum Kundenwachstum rationalisiert und sogar automatisiert, um den ROI zu maximieren.

Für den Erfolg gerüstet: Navigieren in Analysetools im KI-Zeitalter

Zuerst haben wir die Verbindung von Echtzeit- und umsetzbaren Daten erwähnt. Alles beginnt mit der Datenerfassung.

Den Rückmeldungen unserer Kunden und Kunden, die herkömmliche Plattformen wie Google Analytics verwenden, zufolge waren diese Tools aufgrund unvollständiger Datenverbindungen, begrenzter Netzwerke und fehlender oder schwer auffindbarer Ereignisse langsam für die Entscheidungsfindung oder Publikum.

KI muss in Echtzeit anpassbar sein und sich in Datenpunkte entlang der gesamten Customer Journey integrieren lassen. Mit Echtzeit können Daten, Vertriebs-, Support- und Marketingteams schneller handeln, um verpasste Chancen zu vermeiden.

Wir alle kennen das Sprichwort: „Weniger ist mehr.“ Aber bei Daten neige ich eher zu „Mehr ist mehr“. Unternehmen wissen oft nicht, was sie nicht wissen, und Sie werden feststellen, dass die Verfolgung weiterer Daten oft zu mehr Erkenntnissen führt, an die Sie noch nicht einmal gedacht haben.

Beispielsweise könnte das Marketingteam nur daran interessiert sein, die Ereignisse am oberen Ende des Trichters zu verfolgen.

Wenn Sie jedoch mehr Daten erfassen, nachdem jemand Kunde geworden ist, können Sie damit beginnen, diese Benutzer in Kunden mit hohem oder geringem Wert zu segmentieren. Dies kann Ihnen Einblicke darüber geben, welche Marketingkampagnen die wertvollsten Kunden gewinnen.

Diese Erkenntnisse könnten für Verhandlungsteams unglaublich wertvoll sein, was Ihnen entgehen könnte, wenn Sie nur die Top-of-the-Funnel-Analyse verfolgen.

Der Kern der Gesamtleistung der KI-Kundenanalyse ist die Verfolgung der gesamten Customer Journey, was eine Überwachung und Optimierung in Echtzeit erfordert.

Die Möglichkeit, benutzerdefinierte Ereignisse mit Zielgruppensegmentierung zu verfolgen und sich mit Integrationen von Drittanbietern und externen Datenquellen zu verbinden, ist eine selbstbedienbare und intelligente Analyse.

Angesichts des wachsenden Trends zur Selbstbedienung möchten Sie eine Plattform finden, die jedem in Ihrem Team die Möglichkeit gibt, Antworten zu erhalten. Herkömmliche Kundenanalysen können nur Berichte zu einem kleinen Teil Ihrer Customer Journey anzeigen und ermöglichen eine langsame Gewinnung von Erkenntnissen.

Wenn Sie tief in diese Daten eintauchen möchten, müssen Sie diese Daten oft noch in eine Datenbank exportieren und dann komplexe Folgeabfragen ausführen, um Erkenntnisse zu gewinnen.

Bei KI-gestützten Analysen wäre es also großartig, über KI-Funktionen zu verfügen, die prädiktive Erkenntnisse liefern, die es Ihnen ermöglichen, die gesamte Customer Journey ohne technisches Fachwissen zu analysieren, indem Sie einfach Fragen zu Ihren Daten in natürlicher Sprache stellen.

Suchen Sie außerdem nach einer benutzerfreundlichen Oberfläche, die es abteilungsübergreifenden Teams ermöglicht, sofort Antworten zu erhalten und Ihre Geschäftsprobleme zu lösen.

Nummer drei ist, wie Sie durch Optimierung und Personalisierung im großen Maßstab auf Ihre Daten reagieren können.

Herkömmliche Kundenanalysen bieten nur begrenzte Kanäle, die begrenzte Möglichkeiten zur Optimierung der Customer Journey mit Ihrem Produkt bieten und häufig nur begrenzte Segmentierungsmöglichkeiten und eine geringere Profilsichtbarkeit aufweisen.

Bei KI-gestützten Analysen ist es wichtig, ein Tool zu finden, das Aktionen zur Marketingkanaloptimierung automatisieren kann und die Möglichkeit bietet, eine detaillierte Zielgruppensegmentierung für die Produkt- oder Marketingpersonalisierung anzupassen.

Es kommt darauf an, das richtige Tool zu finden, das sofort Maßnahmen ergreifen, Chancen nutzen kann, spezifische Zielgruppen definieren und Leads über mehrere Kanäle ansprechen kann.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Wahl eines Tools, das Ihre Daten verbinden, analysieren und darauf reagieren kann, von entscheidender Bedeutung ist, um den größtmöglichen Nutzen aus KI-gestützten Analysen zu ziehen.

Mit einer Verbindung, die sich auf Echtzeitdaten mit Daten von Drittanbietern in Integrationen und benutzerdefinierter Nachverfolgung und Segmentierung konzentriert, können Kunden KI-Vorhersagen analysieren und effizient für umfassende Kundenanalysen und benutzerfreundliche visualisierte Daten kopilotieren.

Wir stellen Woopra vor: Fallstudien und Demo

Woopra ist eine KI-gestützte Kundenanalyseplattform, die es Unternehmen ermöglicht, die gesamte User Journey der Kunden zu verstehen. Mit Woopra können wir hochkarätige Kunden vorhersagen und fundierte datengesteuerte Entscheidungen treffen.

Woopra kann eine Vielzahl von Fragen beantworten, um den ROI zu maximieren. Hier sind vier typische Fragen, die Unternehmen stellen könnten.

Welche Kanäle und Seiten konvertieren die wertvollsten Kunden in Echtzeit?

Wie segmentiere ich meine Kunden mit hohem und niedrigem Wert nach ihrem Verhalten und ihren Interessen?

Wie automatisiere und passe ich meine Kontaktaufnahme für hochwertige Benutzer und Warenkorbabbrecher an?

Und welche Heldenprodukte tragen am meisten zu Neukundenverkäufen bei?

Während sich einige andere Tools möglicherweise nur auf die Nachverfolgung konzentrieren, erweitert Woopra die Möglichkeiten von Nachverfolgungsdaten, indem es Ihnen ermöglicht, komplexe Fragen zu beantworten und auf der Grundlage dieser Nachverfolgungsdaten zu reagieren.

Lassen Sie uns also etwas tiefer eintauchen und sehen, wie Woopra auf diese verschiedenen Fragen angewendet werden kann.

In Echtzeit können Einblicke in optimale Customer Journeys die gesamte Benutzerreise analysieren, von der Art und Weise, wie sie auf Ihre Website gelangen, über die Kanäle, die am besten funktionieren, bis hin zur Art und Weise, wie sie mit Ihrem Produkt interagieren.

Und schließlich schauen Sie sich an, was diese Conversions und die fortgesetzte Produktnutzung antreibt, sobald ein Benutzer etwas auf Ihrer Website tut. Mit dem Woopra-Profil wird es sofort aktualisiert. Dadurch können Teams in Ihrem gesamten Unternehmen sofort handeln.

Einer unserer Kunden hat ein Abonnementmodell für die Rohstoffindustrie und Woopra stärkt seine Vertriebsteams, indem es ihnen sofortigen Zugriff auf Erkenntnisse über diese potenziellen Kunden ermöglicht.

Sie können dann beispielsweise nachverfolgen, welche Marketingkanäle die meisten Besucher anziehen, welche Artikel am häufigsten angesehen werden und wie lange sie auf den einzelnen Seiten verweilen.

Sie können sogar die Automatisierung der E-Mail-Ansprache potenzieller Kunden auf der Grundlage von Kundensegmenten in Betracht ziehen, die sich auf hochwertige potenzielle Leads konzentrieren.

Die E-Mails werden außerdem so angepasst, dass sie die Artikel enthalten, an denen ihre Leads interessiert sind, basierend auf allen Daten, die sie in Woopra verfolgen, nachdem sie die automatisierten E-Mails versendet haben.

Sie können diese E-Mails sogar verfolgen und sehen, wer zurückkommt. Sobald sie zurückkehren, verfügen sie über eine weitere Automatisierung in Woopra, die den Slack-Kanal aktualisiert, damit ihre Vertriebsteams sofort benachrichtigt werden, wenn der hochwertige Lead zurückkehrt.

Diese Art der ganzheitlichen Nachverfolgung und Automatisierung hat ihre Konversionsraten erheblich gesteigert, da ihr Vertriebsteam schneller handeln und sich mehr Zeit auf hochwertige Leads und weniger Zeit auf das Versenden blinder E-Mails konzentrieren kann.

Wie segmentiere ich meine Kunden mit hohem und niedrigem Wert nach ihrem Verhalten und Interesse?

Mit unserer Segmentierungsfunktion können wir Formeln und äußerst detaillierte Filter verwenden, um eine beliebige Anzahl benutzerdefinierter Segmente oder Zielgruppen basierend auf der Benutzeraktivität zu definieren.

Diese Segmente erfordern keinen Code und können von technisch nicht versierten Mitgliedern problemlos in wenigen Minuten erstellt werden.

Diese Segmente ermöglichen eine breite Palette umsetzbarer Erkenntnisse.

Ich habe einem unserer Kunden, der Schulungen und Zertifizierungen für digitale Vermarkter anbietet, dabei geholfen, ein vollständiges Bewertungsmodell für seine Benutzer zu erstellen.

Mithilfe von Formeln konnten wir Punkte basierend auf einer breiten Palette von Aktivitäten vergeben, die ihre Kunden auf ihrer Website durchführen konnten. Zum Beispiel fünf Punkte für den Abschluss einer Lektion oder 10 Punkte für die Zertifizierung.

Als Nächstes haben wir benutzerdefinierte Metriken erstellt, die die Gesamtzahlen für jeden Benutzer in Echtzeit aktualisierten. Basierend auf diesen Bewertungen konnten wir diese Benutzer dann in verschiedene Segmente einteilen, z. B. Kunden mit hohem, mittlerem und geringem Wert.

Die Kunden konnten dann verfolgen, welche Lektionen oder Aktivitäten das meiste Engagement hervorriefen, und Inhalte und Öffentlichkeitsarbeit basierend auf den Benutzeraktivitäten automatisieren.

Jetzt können sie Segmente anpassen, um das Verhalten ihrer Benutzer besser zu verstehen und ihre Produktteams dabei zu unterstützen, sich auf Lektionen und Inhalte zu konzentrieren, die die meisten Interaktionen hervorrufen.

Schauen wir uns als Nächstes an, wie ich meine Kontaktaufnahme für hochwertige Nutzer im Vergleich zu Warenkorbabbrechern automatisieren und anpassen kann.

Ich habe einige dieser Benutzerfälle bereits angesprochen. Aber ich werde auf die Automatisierungsfunktionen von Woopra näher eingehen. Wir können einen vollständigen Workflow basierend auf dem Benutzerverhalten erstellen.

Ein Benutzer kann einen automatisierten Workflow starten, indem er einen Artikel in den Warenkorb legt. Anschließend können wir die Zeitüberschreitungsfrist festlegen, wenn der Kauf nicht abgeschlossen wird. Mithilfe unserer Integration können wir dann eine automatisierte E-Mail an diesen Benutzer senden.

Einer unserer Kunden, der diese Funktion intensiv nutzt, ist eine Fluggesellschaft, mit der wir zusammenarbeiten. Sie nutzen unsere automatisierten Arbeitsabläufe, um individuelle E-Mails an die Benutzer zu senden, die zur Kasse gehen, und sie verfügen auch über Arbeitsabläufe für Benutzer, die ihren Einkaufswagen abbrechen.

Diese Arbeitsabläufe beziehen Daten ein, die anhand der Benutzerauswahl erfasst werden, z. B. Sitzplatzpräferenzen oder die Anzahl der Reisenden zu und von Zielorten sowie geschätzte Abfahrtszeiten.

Alle diese Daten werden in ihrer Woopra-Instanz verfolgt. Und sie verwenden diese Daten, um diese Informationen in individuelle E-Mails einzufügen, die sie mit unserer Send-Grid-Integration versenden.

Wenn ein Benutzer für seinen aktuellen Abbruch-Workflow alle Details seines Flugangebots eingibt, aber am Ende nicht zur Kasse geht, kann er tatsächlich eine E-Mail-Ansprache anpassen, die alle Flugdetails in die automatisierte E-Mail einfügt, um zu versuchen, potenzielle Conversions wiederherzustellen.

Mit Woopra können sie mit unserer Automatisierung einen zufälligen AV-Test durchführen, der beim Versenden dieser aktuellen Abbruch-E-Mails verschiedene E-Mail-Formate ausprobiert und dann auch deren Leistung verfolgt.

Tracking-Daten sind eine Seite des Punktes. Die andere Seite besteht darin, auf diese Track-Daten reagieren zu können.

Mit Woopras neuester Funktion und Entwicklung gibt es eine Vielzahl von Möglichkeiten, das Engagement und den Umsatz zu steigern: Unser AI Woopra Co-Pilot.

Wir können Fragen in natürlicher Sprache stellen und kopilotieren, dann den Bericht automatisch auswählen und konfigurieren, um Ihnen die Antworten zu liefern, die Sie benötigen.

Ziel dieser Funktion ist es, so schnell wie möglich Antworten zu erhalten, ohne dass manuell ein Bericht erstellt werden muss. Dies würde es jedem in Ihrem Team ermöglichen, wertvolle Erkenntnisse und Sekunden zu gewinnen, ohne auf einen internen Datenexperten angewiesen zu sein.

Fordern Sie eine Demo von Woopra Copilot: Gen-AI-Berichte und Einblicke an.