Ein strukturierter Überblick zur datenbasierten Umsatzsteigerung im Bestandskundenmanagement

Im digitalen Vertrieb ist die Relevanz von Kundeninteraktionen entscheidend – nicht nur für die Conversion einzelner Maßnahmen, sondern für die langfristige Kundenbindung. Up- und Cross-Selling gelten als zwei der wirksamsten Hebel, um den Wert bestehender Kundenbeziehungen zu erhöhen. Während Cross-Selling darauf abzielt, passende Zusatzprodukte anzubieten, adressiert Upselling höherwertige Varianten des bestehenden Angebots. Beide Ansätze profitieren heute wesentlich von datengetriebenen, KI-basierten Methoden.

Der folgende Beitrag gibt einen systematischen Überblick über etablierte Verfahren und eingesetzte Technologien im KI-gestützten Up- und Cross-Selling. Jede Methode wird durch praxisrelevante Technologien ergänzt, inklusive kurzer Definitionen zentraler Konzepte.

KI-Methoden für Upselling

1. Nutzungsbasierte Trigger-Modelle

Beschreibung: Diese Modelle identifizieren Situationen, in denen ein Kunde sein aktuelles Produkt intensiv nutzt oder an dessen funktionale Grenzen stößt. Solche Zeitpunkte eignen sich besonders gut für das Angebot eines höherwertigen Produkts. Typische Anwendungsbeispiele finden sich im Cloud-Speicher- oder Kreditkartensektor, wo ein Nutzungsengpass ein gezieltes Upgrade initiiert.

Eingesetzte Technologien:
Zur Analyse werden Verfahren des Complex Event Processing (CEP) eingesetzt – eine Methode zur kontinuierlichen Verarbeitung von Ereignisströmen in Echtzeit. Tools wie Apache Flink oder Esper erkennen dabei Muster in Transaktions- und Nutzungsdaten. Entscheidungspfade werden häufig über regelbasierte Systeme oder Entscheidungsbäume modelliert, um passende Upgrade-Angebote situationsspezifisch auszulösen.

2. Peer-Analysen (Collaborative Up-Sell)

Beschreibung: Diese Methode empfiehlt höherwertige Produkte basierend auf dem Verhalten ähnlicher Kunden. Das Prinzip: Wenn Nutzer mit vergleichbarem Profil bereits ein höherwertiges Produkt gewählt haben, ist dies ein valider Indikator für die Empfehlung eines Upgrades.

Eingesetzte Technologien:
Technisch basiert dieses Verfahren auf kollaborativem Filtern – speziell in Form von Matrixfaktorisierung, etwa mittels Alternating Least Squares (ALS) oder Singular Value Decomposition (SVD). Diese Algorithmen projizieren Kunden- und Produktinteraktionen in einen niedrigdimensionalen Raum, um verborgene Zusammenhänge zu erkennen. Frameworks wie Surprise, Spark MLlib oder TensorFlow Recommenders bieten entsprechende Implementierungen.

3. Verhaltensbasierte Klassifikation

Beschreibung: Kunden werden auf Basis ihres Transaktionsverhaltens und ihrer Interaktionsmuster bestimmten Verhaltensklassen zugeordnet. So lassen sich z. B. „preisorientierte“, „funktionsgetriebene“ oder „wechselbereite“ Kundentypen identifizieren, um sie mit passgenauen Upgrades anzusprechen.

Eingesetzte Technologien:
Die Einordnung erfolgt typischerweise über klassische Klassifikationsverfahren, darunter logistische Regression, Random Forests, Support Vector Machines (SVM) oder Gradient Boosting Machines wie XGBoost und LightGBM. Diese Algorithmen sind darauf spezialisiert, Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Kundenreaktionen vorherzusagen, basierend auf einer Vielzahl von Verhaltensmerkmalen.

4. Predictive Engagement Scoring

Beschreibung: Kunden mit hoher Interaktionsintensität auf verschiedenen Kanälen (z. B. häufige Logins, Klicks, App-Nutzung) weisen eine erhöhte Bereitschaft für Upselling-Angebote auf. Ziel ist es, auf dieser Basis die Upgrade-Wahrscheinlichkeit zu prognostizieren.

Eingesetzte Technologien:
Zum Einsatz kommen überwachtes Lernen (Supervised Learning) auf Interaktionsdaten, häufig unterstützt durch AutoML-Plattformen wie H2O.ai oder AutoGluon. Diese Systeme übernehmen automatisch Feature-Selektion, Modellauswahl und Optimierung und ermöglichen eine schnelle Skalierung personalisierter Kampagnen.

5. Kontextuelle Deep-Learning-Modelle

Beschreibung: Deep Learning ermöglicht es, auch komplexe Interaktionen zwischen Nutzungskontext, Produktmerkmalen und Kundenpräferenzen zu modellieren. So lassen sich z. B. Upgrades für Vielflieger basierend auf Buchungsverhalten oder standortbasierten Daten empfehlen.

Eingesetzte Technologien:
Zum Einsatz kommen Multilayer Perceptrons (MLP), Embedding Layers zur Kodierung von Kunden- und Produktattributen sowie attention-basierte Modelle wie Transformers, die kontextrelevante Faktoren dynamisch gewichten. Frameworks wie Keras, PyTorch oder DeepCTR ermöglichen die Umsetzung solcher Modelle in Produktionsumgebungen.

6. Reinforcement Learning zur Strategieoptimierung

Beschreibung: Anders als klassische Modelle, die eine statische Empfehlung ausgeben, lernen Reinforcement-Learning-Systeme kontinuierlich dazu. Sie optimieren Upselling-Angebote auf Basis tatsächlicher Kundenreaktionen – mit dem Ziel, langfristige KPIs wie Kundenzufriedenheit oder Lifetime Value zu maximieren.

Eingesetzte Technologien:
Typische Algorithmen sind Contextual Bandits, Deep Q-Networks (DQN) oder Policy Gradient Methods. Frameworks wie OpenAI Gym oder Ray RLlib unterstützen die Entwicklung adaptiver Upsell-Strategien, bei denen jede Kundeninteraktion als Lerneinheit betrachtet wird.

KI-Methoden für Cross-Selling

1. Analyse von Echtzeitverhalten

Beschreibung: Cross-Selling-Angebote basieren zunehmend auf der Analyse aktueller Ereignisse und Transaktionen. Ein klassisches Beispiel: Der Abschluss eines DSL-Tarifs löst ein Angebot für einen Streamingdienst aus.

Eingesetzte Technologien:
Auch hier ist Complex Event Processing zentral, ergänzt durch event-driven architectures, die auf Plattformen wie Apache Kafka aufbauen. Entscheidungspfade werden durch regelbasierte Systeme oder Entscheidungsbäume (z. B. in Drools) operationalisiert.

2. Kollaboratives Filtern

Beschreibung: Kunden erhalten Produktempfehlungen basierend auf dem Verhalten anderer Nutzer mit ähnlichem Kaufverhalten. Diese Methode ist in vielen E-Commerce-Systemen die Grundlage für automatische Vorschläge („Kunden kauften auch…“).

Eingesetzte Technologien:
Zum Einsatz kommen user- und item-based collaborative filtering-Modelle. In datenintensiven Szenarien sind k-nearest neighbors (k-NN) oder Neural Collaborative Filtering (NCF) verbreitet. Letzteres nutzt neuronale Netzwerke zur besseren Erkennung nichtlinearer Muster.

3. Assoziationsanalyse

Beschreibung: Ziel ist es, häufig gemeinsam gekaufte Produkte zu identifizieren. Das Verfahren basiert auf der Analyse historischer Warenkörbe und Transaktionsdaten.

Eingesetzte Technologien:
Klassische Verfahren wie Apriori oder FP-Growth ermitteln Assoziationsregeln anhand von Kennzahlen wie Support, Confidence und Lift. Tools wie mlxtend oder SPMF stellen effiziente Implementierungen dieser Algorithmen bereit.

4. Segmentierung & Clusteranalyse

Beschreibung: Kunden werden anhand ihrer Verhaltensmuster in homogene Gruppen segmentiert, um ihnen gezielt passende Zusatzangebote zu machen. So können z. B. Haushalte, Geschäftsreisende oder Schnäppchenjäger differenziert angesprochen werden.

Eingesetzte Technologien:
Unüberwachte Lernverfahren wie K-Means, DBSCAN oder hierarchische Clusteranalysen identifizieren natürliche Gruppierungen innerhalb der Kundendaten. Tools wie Scikit-learn oder Spark MLlib ermöglichen die Umsetzung bei großen Datenmengen.

5. Deep-Learning-basierte Empfehlungssysteme

Beschreibung: Diese Systeme kombinieren historische Kaufdaten, Nutzungsverhalten und kontextuelle Informationen (z. B. Tageszeit, Gerätetyp), um präzise Empfehlungen zu generieren – etwa in Form von personalisierten Produktkarussells.

Eingesetzte Technologien:
Architekturen wie Wide & Deep Learning, embedding-basierte Modelle und Attention Mechanisms ermöglichen die Abbildung komplexer Präferenzmuster. Frameworks wie DeepCTR, TensorFlow oder Transformers eignen sich besonders für diese Anwendungen.

6. Reinforcement Learning für dynamische Strategien

Beschreibung: Auch im Cross-Selling kann Reinforcement Learning gezielt eingesetzt werden, um aus Kundenreaktionen zu lernen. Ziel ist eine adaptive Angebotslogik, die nicht nur kurzfristig optimiert, sondern langfristige Kundenbindung fördert.

Eingesetzte Technologien:
Verwendet werden Modelle wie Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) oder Actor-Critic-Verfahren, unterstützt durch Libraries wie Stable Baselines. Diese Systeme lernen, welche Produktempfehlungen, Inhalte oder Zeitpunkte zu besseren Cross-Selling-Ergebnissen führen.

Fazit

Up- und Cross-Selling profitieren heute mehr denn je von KI-gestützten Verfahren, die Präferenzen, Nutzungssituationen und Kontextinformationen intelligent auswerten. Die Wahl der Methode hängt von Datenverfügbarkeit, Anwendungsfall und operativen Zielen ab. Entscheidend ist die Fähigkeit, diese Modelle nahtlos in CRM-, Marketing- und E-Commerce-Prozesse zu integrieren – strategisch ebenso wie technologisch.