Die F\u00e4higkeit, verf\u00fcgbare data zu nutzen, um dem richtigen Kunden zur richtigen Zeit das richtige Angebot zu machen, ist der heilige Gral f\u00fcr jede Marke. Der Schl\u00fcssel zu dieser Art von personalisiertem Service ist die F\u00e4higkeit, gro\u00dfe Mengen an data zu geringen Kosten zu erfassen, zu speichern und zu verarbeiten.<\/p>\n
Bei letzterem hat China die Nase vorn, muss aber bei der Marktsegmentierung noch nachlegen. Hier sind die traditionellen Segmentierungen statisch, schwer zu aktualisieren und unvereinbar mit den st\u00e4ndig aktiven Verbrauchern.<\/p>\n
Betrachten Sie zum Beispiel ein typisches Beispiel aus der FMCG-Welt. In einem Fall, den wir uns k\u00fcrzlich angesehen haben, verwendete ein globales FMCG-Unternehmen in China Segmentierungsdimensionen wie \u2018ins Ausland gereist\u2019, \u2018zu Hause geblieben\u2019 oder \u2018Bildungsniveau\u2019. Diese Segmente waren f\u00fcr das Unternehmen zwar sinnvoll, aber nicht skalierbar; andere Medienteams verf\u00fcgten nicht \u00fcber die gleichen Informationen innerhalb ihrer Zielgruppen. Infolgedessen konnten die Segmentierungen nicht verwendet werden, und eine grundlegende personalisierte Kommunikation war unm\u00f6glich.<\/p>\n
Was k\u00f6nnen Marken also tun?<\/p>\n<\/div>
Segmentierung mit Personas beginnen<\/h2><\/div>Eine L\u00f6sung besteht darin, fiktive Personas zu erstellen - ma\u00dfgeschneiderte Segmente, die auf den Eigenschaften und Werten verschiedener Verbrauchertypen basieren. Solche Personas sind sehr spezifisch f\u00fcr jedes Unternehmen und k\u00f6nnen so unterschiedlich sein wie der \u2018Logo-S\u00fcchtige\u2019 im Luxusbereich oder der \u2018Coupon-Clipper\u2019 oder die \u2018Vorstadt-Mutter\u2019 im Einzelhandel.<\/p>\n
Um diese Segmente zu entwickeln, m\u00fcssen sich Marken nur die data ansehen, die ihre Kunden hinterlassen. Der Prozess beginnt mit der Gruppierung der Verbraucher auf der Grundlage ihrer offensichtlichen Verhaltensweisen. Superm\u00e4rkte k\u00f6nnten ihre Kunden zum Beispiel als \u2018Schnellk\u00e4ufer\u2019 (Menschen, die Wert auf eine effiziente Beschaffung von Produkten legen und sich auf den t\u00e4glichen Bedarf konzentrieren) oder als \u2018Schn\u00e4ppchenj\u00e4ger\u2019 (Menschen, die auf Sonderangebote und niedrige Preise reagieren) segmentieren.<\/p>\n
Nach dieser Gruppierung k\u00f6nnen Marken dann archetypische Verbraucher identifizieren und Muster in KI-Maschinen einspeisen, um sie zu testen und im Laufe der Zeit von ihnen zu lernen. Entscheidend ist, dass die effektivsten KI-Engines auch \u2018Hintert\u00fcren\u2019 enthalten, die es den Nutzern erm\u00f6glichen, Verbraucher neu zu klassifizieren und Personas zu entwickeln, wenn sich ihr Verhalten \u00e4ndert (z. B. k\u00f6nnten \u2018Schn\u00e4ppchenj\u00e4ger\u2019 zu \u2018Schnellk\u00e4ufern\u2019 werden).<\/p>\n<\/div>