Best-Practice-Use-Case-Guide

Customer Lifecycle Management

Nutzung von Daten mithilfe von KI für Payment- und Kreditkartenanbieter

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KI – Der Paradigmenwechsel im Customer Lifecycle Management

Die meisten Datenquellen liefern deterministische Daten – z. B. Kreditkartentransaktionen -, die von der traditionellen Business Intelligence genutzt werden, um Erkenntnisse wie die Kaufwahrscheinlichkeit für ein Finanzprodukt zu ermitteln.

Die Marketingabteilungen nutzen dann probabilistische Daten, um Kampagnen zu erstellen, die auf bestimmte Kundensegmente ausgerichtet sind. Dieser Ansatz führt zu Herausforderungen, wie z. B. dass Top-Kunden überproportional oft angesprochen werden und Kampagnen nicht optimal auf den einzelnen Kunden abgestimmt sind. Im Gegensatz dazu ermöglichen KI-Lösungen die Optimierung des Omnichannel-Kundenerlebnisses, indem die richtige Person zum richtigen Zeitpunkt auf dem richtigen Kanal angesprochen wird.

lifecycle de

Die Nutzung von First-Party-Daten mit KI kann die Herausforderungen der „cookielosen Zukunft“ meistern

Die meisten Browser unterstützen das Tracking durch Cookies von Drittanbietern nicht mehr. Google hat angekündigt, dass der Chrome-Browser im Jahr 2023 keine Cookies von Drittanbietern mehr akzeptieren wird. Marketer werden weniger Informationen über das Online-Kundenverhalten haben, und Marken werden weniger in der Lage sein, Kunden mit gezielten Botschaften zu erreichen – es sei denn, sie können Kunden dazu bringen, First-Party-Cookies zu akzeptieren und künstliche Intelligenz einzusetzen, um die verfügbaren Daten so effektiv wie möglich zu nutzen.

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Inhalte

Seite 2   Der Kampf um die Kundenschnittstelle

Seite 3   Kartennutzung steigern mit intelligenten Daten & KI

Seite 4   Mit KI zum Kundenerlebnis der nächsten Generation

Seite 5   KI – der Paradigmenwechsel im CLM, Der Einstieg in die KI: Machine Learning

Seite 6   Erfolgsfaktor Datenqualität, Die Vielfalt der Datenpunkte

Seite 7   Keine Angst vor dem Ende der Cookie-Ära

Seite 8   Automation für optimale Skalierbarkeit, Beispiel automatisierter Kampagnenplan

Seite 9   Überblick: Machine Learning Modelle, Kampagnen mit Echtzeit-Erlebnissen

Seite 10   Personalisierte Kampagnen skalieren

Seite 11   Auf einen Blick: Customer Lifecycle Management mit KI

Seite 12   Phase 1: Ansprechen und Akquirieren

Seite 13    Dynamische Lookalike Audiences 

                ▪ Retargeting von Leads per E-Mail oder Anruf

Seite 14   ▪ Steigerung der Kundengewinnung durch KI-gestützte Website-Optimierung 

Seite 15    Dynamische und personalisierte Check-out-Funnel

Seite 16   Phase 2: Aktivieren und incentivieren

Seite 17    Willkommensreihe EMOB

                ▪ Ausgaben incentivieren

Seite 18    Beispiel: Kaufanreize entlang der Kartennutzung des Kunden

Seite 19   Up-Sell zur Premiumkarte

Seite 20    Kunden erhalten Cashback

                ▪ Angebot von Treue- und Prämienpunkten

Seite 21   Automatisiertes Forderungsmanagement mit positiver Customer Experience

Seite 22   Phase 3: Kunden halten

Seite 23    Anreize für Kunden, aktiv zu bleiben

                ▪ Reaktivierung inaktiver Kunden

Seite 24   Den Ausgangspunkt definieren: Status Quo-Analyse des Portfolios

Seite 25   Einstieg ins datengesteuerte Customer Lifecycle Management

Seite 26   Über Adtelligence

michaelaltendorf

„Maschinelles Lernen ist die Automatisierung von Data Science. Automatisierte Machine-Learning-Modelle steigern die Produktivität von personalisierten Kundeninteraktionen entlang des Lebenszyklus und verbessern die Skalierbarkeit. Wenn Daten das neue Öl sind, sitzen Zahlungsanbieter auf dem größten fast unberührten Ölfeld. Maschinelles Lernen wird der Grundstein für zu-künftige Umsatzmodelle von Zahlungs- und Kartenanbietern sein.“

Michael Altendorf, CEO, Adtelligence

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