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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.

​Zukünftig haben Einzelhandelsmarken das Potenzial, KI, maschinelles Lernen und Big-Data-Analysen einzusetzen, um tiefere Einblicke in Verbraucherpräferenzen und -verhalten zu gewinnen, indem sie viel reichhaltigere Verbraucherinformationen analysieren: Beiträge und Bewertungen in sozialen Medien, Kundenservice-Sitzungen mit intelligenten Chatbots, Produktinteraktionen in AR/VR-Umgebungen und sogar Produktbewertungen im Geschäft. 

Mit dieser Intelligenz können Unternehmen ein tieferes, detaillierteres Verständnis der Motivation, Werte und Absicht der Verbraucher gewinnen. Generative KI kann diese Erkenntnisse nutzen, um aufkommende Interessen und unerfüllte Bedürfnisse vorherzusagen und kundenspezifische Botschaften, Marketing, Empfehlungen, Preisgestaltung, Aktionen und Anreize zu informieren. Diese können genau so, wo und wann jeder Kunde bevorzugt, geliefert werden, was ein dynamisches Erlebnis schafft, das für mich 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 Erwartungen verstehen24 und massgeschneiderte Interaktionen ermöglichen25 – und sie bleiben bei Marken, die das tun, und wenden sich von Marken ab, die das nicht tun.26

 

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Die Betonung der Personalisierung hat zu einem verstärkten Fokus auf verantwortungsvolles Datenmanagement geführt. Angesichts ausgeklügelter Datenschutzverletzungen und gemeldeter Datenmissbrauchsfälle ist Vertrauen für Marken zu einer neuen Währung geworden. Einzelhändler, die Marktanteile gewinnen möchten, müssen sich das Vertrauen der Verbraucher verdienen, indem sie die Vorschriften einhalten und mit den Erwartungen hinsichtlich der verantwortungsvollen Nutzung von Daten Schritt halten.

(Lesen Sie mehr in der Q1-Signalausgabe von Mastercard.)

Dynamische Loyalität

Tiefere Einblicke in die Verbraucherwelt ermöglichen es Einzelhändlern, Markentreueprogramme von traditionellen Punktesystemen auf dynamische, personalisierte und erlebnisorientierte Kontaktpunkte umzustellen. Basierend auf den Gewohnheiten und der Geschichte einzelner Verbraucher werden Technologien wie KI und AR sowie neue, auf Blockchain basierende Treuenetzwerke neue Kunden-Marken-Interaktionen sowie Partnerschaften ermöglichen, die markenübergreifende Treueplattformen und hyperpersonalisierte Belohnungen schaffen.

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 Blockchain-Technologie basierende Kundenbindungs-Wallet eingeführt, mit der Reisende ihre Flugmeilen bequem bei zahlreichen Einzelhändlern einlösen können.Emirates Skyward bietet ein ähnliches Blockchain-basiertes Programm an.

Snow Peak, ein japanischer Einzelhändler für Outdoor-Ausrüstung, lädt Kunden zu personalisierten Workshops, Community-Treffen und exklusiven Camping-Erlebnissen an verschiedenen Standorten in Japan und den USA ein. Ziel ist es, die Markenbindung zu stärken, Erkenntnisse zu gewinnen und den Kunden die wohltuende Wirkung der Natur näherzubringen.33 Das Unternehmen schreibt dem Programm eine Steigerung der Kundenbindung und des Marktanteils zu.

Frühe Anwender

Große Einzelhändler gehen voran. Amazon, Walmart, Nike, Starbucks und Target nutzen KI, maschinelles Lernen (ML) und fortschrittliche Datentools, um Verbraucherverhalten und -präferenzen 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 Datenanalysen nutzte das Unternehmen direkte Verbraucherbindung, Produktiterationen und Marketingkampagnen wie "Courage to Be Real" mit Lil Nas X und "In My Tabby". Dieser Ansatz führte zu einem Anstieg von Suchanfragen und Verkäufen, wobei der Tabby ein bedeutender 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-café-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/