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Signale

Fortschrittliche Datenanalysen ermöglichen Einzelhändlern eine engere Kundenbindung

Persönlich

Traditionell werden Verbraucherdaten aus Quellen wie demografischen Daten, Suchanfragen, Surfverhalten und Kaufhistorie gezogen, um umfassende, generische Produktempfehlungen und Angebote zu erhalten.

​In Zukunft haben Einzelhandelsmarken das Potenzial, KI, maschinelles Lernen und Big-Data-Analysen zu nutzen, um tiefere Einblicke in die Vorlieben und Verhaltensweisen der Verbraucher zu gewinnen, indem sie viel umfangreichere Verbraucherinformationen analysieren: Social-Media-Posts und -Bewertungen, Kundendienstsitzungen mit intelligenten Chatbots, Produktinteraktionen in AR/VR-Umgebungen und sogar Produktbewertungen im Geschäft. 

Mit dieser Intelligenz können Unternehmen ein tieferes, detaillierteres Verständnis der Motivationen, Werte und Absichten der Verbraucher erlangen. Generative KI kann diese Erkenntnisse dann nutzen, um aufkommende Interessen und unerfüllte Bedürfnisse vorherzusagen und kundenspezifische Nachrichten, Marketing, Empfehlungen, Preise, Werbeaktionen und Anreize zu erstellen. Diese können genau so, wo und wann jeder Käufer bevorzugt geliefert werden, um ein dynamisches Erlebnis zu schaffen, das zu mir passt.

Personalisierung ist wichtig

40%

In der Tat verzeichnen Unternehmen, die der Personalisierung Priorität einräumen, eine deutliche Steigerung der Kundenbindung, der Konversion und der Kundenbindung.27 Schnell wachsende Unternehmen generieren 40 % mehr Umsatz mit Personalisierung als ihre langsamer wachsenden Pendants.28

3/4

Drei von vier Verbrauchern erwarten von Einzelhandelsunternehmen, dass sie ihre individuellen Bedürfnisse und Erwartungenverstehen 24 und maßgeschneiderte Interaktionenanbieten 25 – und sie bleiben bei Marken, die dies tun, und geben diejenigen auf, die dies nicht tun.26

 

Die Betonung der Personalisierung hat zu einem verstärkten Fokus auf verantwortungsvolles Datenmanagement geführt. Angesichts ausgeklügelter Datenschutzverletzungen und gemeldeter Datenmissbrauch ist Vertrauen zu einer neuen Währung für Marken geworden. Einzelhändler, die einen Share of Wallet gewinnen wollen, müssen das Vertrauen der Verbraucher gewinnen, indem sie die Vorschriften einhalten und mit den Erwartungen an einen verantwortungsvollen Umgang mit Daten Schritt halten.

(Lesen Sie mehr in der Ausgabe Q1 Signals von Mastercard.)

Dynamische Loyalität

Tiefere Einblicke in die Verbraucher werden es Einzelhändlern ermöglichen, Markentreueprogramme von traditionellen punktebasierten Systemen auf dynamische, personalisierte, erlebnisorientierte Touchpoints umzustellen. Basierend auf den Gewohnheiten und der Geschichte der einzelnen Verbraucher werden Technologien wie KI und AR sowie neue Treuenetzwerke, die auf Blockchain basieren, neue Kunden-Marken-Interaktionen, Partnerschaften zur Schaffung markenübergreifender Treueplattformen und hyperpersonalisierte Belohnungen ermöglichen.

Loyalität entschlüsselt

Leistungsstarke Programme können den Umsatz von Kunden, die Punkte einlösen, um bis zu 25 % steigern, indem sie die Häufigkeit und den Umfang der Einkäufe erhöhen.29

Der durchschnittliche US-Verbraucher ist in etwa 15 Treueprogrammen eingeschrieben, aber in weniger als der Hälfte davon aktiv.

Zwei Drittel der Verbraucher wechseln die Marken, bei denen sie kaufen, um bessere Belohnungen zu erhalten.31

Loyalitäts-Exploratios

Singapore Airlines hat eine auf der Blockchain-Technologie basierende Loyalty-Wallet auf den Markt gebracht, die es Reisenden ermöglicht, ihre Flugmeilen einfach in zahlreichen Einzelhandelsgeschäften einzulösen.32 Emirates Skyward verfügt über ein ähnliches Blockchain-basiertes Programm.

Snow Peak, ein japanischer Einzelhändler für Outdoor-Ausrüstung, lädt Kunden ein, an personalisierten Workshops, Community-Treffen und exklusiven Campingerlebnissen an Standorten in Japan und den USA teilzunehmen. Ziel ist es, Markenaffinität aufzubauen, Erkenntnisse zu gewinnen und Kunden dabei zu helfen, "die verjüngende Kraft der Natur zu erleben".33 Das Unternehmen schreibt dem Programm die Steigerung der Kundenbindung und des Marktanteils zu

Frühe Anwender

Große Einzelhändler sind führend. Amazon, Walmart, Nike, Starbucks und Target nutzen KI, maschinelles Lernen (ML) und fortschrittliche Datentools, um das Verhalten und die Vorlieben der Verbraucher zu analysieren und so Marketing, Einkaufserlebnisse und Produktempfehlungen zu personalisieren.

Coach nutzte eine tiefere Verbrauchersegmentierung, um die Tabby-Tasche als wichtigen Anziehungspunkt für junge Käufer zu identifizieren.35 Mit Erkenntnissen aus der Datenanalyse nutzte das Unternehmen die direkte Kundenbindung, Produktiterationen und Marketingkampagnen wie "Courage to Be Real" mit Lil Nas X und "In My Tabby". Dieser Ansatz führte zu einem Anstieg der Suchanfragen und Verkäufe, wobei der Tabby ein großer Erfolg wurde.

Auch Startups liefern innovative Lösungen. Die größte Kategorie im neuesten Bericht von CB Insight über Retail-Tech-Startups ist die digitale Käuferbindung, zu der Unternehmen gehören, die Einzelhändlern helfen, "mit Käufern über Plattformen und Kanäle hinweg in Kontakt zu treten, wobei der Schwerpunkt auf Personalisierung und Loyalität liegt".36

Übernommen

Es wird erwartet, dass neue Anwendungsfälle wie virtuelle Anproben und Heimvisualisierungs-Apps aufgrund ihrer Fähigkeit, das Vertrauen der Kunden zu stärken und Retouren zu reduzieren, eine breite Akzeptanz finden werden. 

Die Gewährleistung einer präzisen und benutzerfreundlichen Technologie für Körperscans und AR/VR-Erlebnisse ist eine Herausforderung, und die aktuellen Kosten für MRT-Geräte sind ein Hindernis. Mit dem technologischen Fortschritt und sinkenden Kosten könnten Einzelhändler, die Datenschutzbedenken ausräumen und nahtlose, wertvolle und immersive Erlebnisse bieten können, jedoch eine Vorreiterrolle bei der Neudefinition der E-Commerce-Landschaft einnehmen.

[24] https://www.salesforce.com/eu/blog/future-of-customer-service/

[25] https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying

[26] https://blogs.perficient.com/2023/03/01/customer-experience-trends-in-2023/

[27] https://explodingtopics.com/blog/personalization-stats

[28] https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying

[29] https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/next-in-loyalty-eight-levers-to-turn-customers-into-fans

[31] https://info.bondbrandloyalty.com/the-2016-bond-loyalty-report-press-release-us

[32] https://www.ccn.com/singapore-airlines-will-launch-blockchain-loyalty-wallet-frequent-flyers/

[33] https://www.snowpeak.com/pages/campfield

[34] https://outdoorindustry.org/press-release/snow-peak-usa-announces-the-launch-of-its-global-loyalty-program/

[35] https://www.businessoffashion.com/articles/technology/how-coach-used-data-to-make-its-tabby-bag-a-hit/

[36] https://www.cbinsights.com/research/report/retail-technology-startups-2023/

[37] https://www.voguebusiness.com/technology/mapping-the-net-a-porters-of-nfts

[38] https://hypebeast.com/2021/5/virtual-gucci-bag-roblox-resale

[39] https://www.voguebusiness.com/consumers/new-era-ar-vr-pop-ups-enough-to-lure-customers-in

[40] https://www.voguebusiness.com/consumers/new-era-ar-vr-pop-ups-enough-to-lure-customers-in

[41] https://wwd.com/fashion-news/fashion-scoops/jacquemus-cafe-fleurs-seoul-1235882485/

[42] https://www.cnbc.com/advertorial/behind-the-vs-series-by-sk-ii-studio/

[43] https://www.retaildive.com/news/savage-x-fenty-delves-deeper-into-fitting-room-tech/643390/

[44] https://www.emarketer.com/content/retail-executives-worldwide-say-physical-stores-add-personal-element-customer-experience

[45] https://www.geekwire.com/2024/former-niantic-leaders-spatial-computing-startup-aims-to-help-retailers-track-shelf-inventory/

[46] https://www.salesforce.com/news/stories/loreal-salesforce-success-now/

[47] https://shop.lululemon.com/story/like-new

[48] https://www.alpinetrek.co.uk/blog/patagonia-worn-wear/