Signale

Fortschrittliche Datenanalysen ermöglichen es Einzelhändlern, eine engere Kundenbindung aufzubauen.

Privat

Traditionell wurden Verbraucherdaten aus Quellen wie Demografie, Suchanfragen, Surfverhalten und Kaufhistorie gewonnen, was zu allgemeinen Produktempfehlungen und Angeboten führte.

Zukünftig 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 auswerten: Social-Media-Beiträge und -Bewertungen, Kundenservice-Sitzungen mit intelligenten Chatbots, Produktinteraktionen in AR/VR-Umgebungen und sogar Produktbewertungen im Geschäft.

Mithilfe dieser Erkenntnisse können Unternehmen ein tieferes und detaillierteres Verständnis der Motivationen, Werte und Absichten der Verbraucher gewinnen. Generative KI kann diese Erkenntnisse dann nutzen, um aufkommende Interessen und unerfüllte Bedürfnisse vorherzusagen und so kundenspezifische Botschaften, Marketingmaßnahmen, Empfehlungen, Preisgestaltung, Werbeaktionen und Anreize zu gestalten. Diese können genau so, wo und wann es jeder Kunde wünscht geliefert werden, wodurch ein dynamisches, maßgeschneidertes Einkaufserlebnis entsteht.

Die Betonung der Personalisierung hat zu einem verstärkten Fokus auf verantwortungsvolles Datenmanagement geführt. Angesichts ausgeklügelter Datenpannen und gemeldeter Datenmissbräuche ist Vertrauen zu einer neuen Währung für Marken geworden. Einzelhändler, die einen größeren Anteil am Konsumbudget 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.

(Mehr dazu in der Mastercard- Ausgabe „Q1 Signals“.)

Dynamische Loyalität

Ein tieferes Verständnis der Verbraucherbedürfnisse wird es Einzelhändlern ermöglichen, ihre Markenloyalitätsprogramme von traditionellen punktebasierten Systemen auf dynamische, personalisierte und erlebnisorientierte Kontaktpunkte umzustellen. Auf der Grundlage individueller Konsumgewohnheiten und -historien werden Technologien wie KI und AR sowie neue, auf Blockchain basierende Loyalitätsnetzwerke neue Interaktionen zwischen Kunden und Marken, Partnerschaften zur Schaffung markenübergreifender Loyalitätsplattformen und hochgradig personalisierte Belohnungen ermöglichen.

Loyalität entschlüsselt

Besonders erfolgreiche Programme können den Umsatz mit Kunden, die Punkte einlösen, um bis zu 25 % steigern, indem sie die Häufigkeit und den Umfang der Käufe erhöhen.²⁹

Der durchschnittliche US-Verbraucher ist bei etwa 15 Treueprogrammen angemeldet, nutzt aber weniger als die Hälfte davon aktiv.

Zwei Drittel der Verbraucher wechseln die Marke, von der sie kaufen, um bessere Prämien zu erhalten.³¹

Loyalitätserkundungen

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.³³Das Unternehmen schreibt dem Programm eine Steigerung der Kundenbindung und des Marktanteils zu.

Early Adopters

Einzelhändler
TRAINER
STARTUPS

Die großen Einzelhändler gehen mit gutem Beispiel voran. Amazon, Walmart, Nike, Starbucks und Target nutzen KI, maschinelles Lernen (ML) und fortschrittliche Datenanalysetools, um das Verhalten und die Präferenzen der Verbraucher zu analysieren und so Marketing, Einkaufserlebnisse und Produktempfehlungen zu personalisieren.

Coach nutzte eine detailliertere Kundensegmentierung, um die Tabby-Tasche als wichtigen Anziehungspunkt für junge Käufer zu identifizieren.³⁵ Mithilfe von Erkenntnissen aus der Datenanalyse setzte das Unternehmen auf direkte Kundenansprache, 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, und die Tabby entwickelte sich zu einem großen Erfolg.

Auch Startups liefern innovative Lösungen. Die größte Kategorie im jüngsten Bericht von CB Insights über Startups im Bereich Retail Tech ist die digitale Kundenbindung. Dazu gehören Unternehmen, die Einzelhändlern helfen, „über verschiedene Plattformen und Kanäle hinweg mit Kunden in Kontakt zu treten, wobei der Fokus auf Personalisierung und Kundenbindung liegt.“³⁶

Outook

Neue Anwendungsfälle wie virtuelle Anproben und Apps zur Visualisierung von Wohnräumen dürften aufgrund ihrer Fähigkeit, das Kundenvertrauen zu stärken und Retouren zu reduzieren, eine breite Akzeptanz finden.

Die Gewährleistung einer präzisen und benutzerfreundlichen Technologie für Körperscans und AR/VR-Erlebnisse ist eine Herausforderung, und die derzeitigen Kosten für MR-Geräte stellen ein Hindernis dar. Da jedoch die Technologie fortschreitet und die Kosten sinken, könnten Einzelhändler, die Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes ausräumen und nahtlose, wertvolle und immersive Erlebnisse bieten können, 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/