Best-Practice-Use-Case-Guide
CUSTOMER LIFECYCLE MANAGEMENT FÜR KREDITKARTEN
Nutzung von Daten mithilfe von KI für Payment- und Kreditkartenanbieter
- Erleben Sie Insights in die neuesten Branchentrends
- Verwandeln Sie Ihre Transaktionsdaten in Revenues
- Erhalten Sie exklusive Blueprints und Use Cases
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.
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.
Inhalte unseres Whitepapers
- Der Kampf um die Kundenschnittstelle
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- Kartennutzung steigern mit intelligenten Daten & K
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- Mit KI zum Kundenerlebnis der nächsten Generation
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- KI – der Paradigmenwechsel im CLM, Der Einstieg in die KI: Machine Learning
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- Erfolgsfaktor Datenqualität, Die Vielfalt der Datenpunkte
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- Keine Angst vor dem Ende der Cookie-Ära
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- Automation für optimale Skalierbarkeit, Beispiel automatisierter Kampagnenplan
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- Überblick: Machine Learning Modelle, Kampagnen mit Echtzeit-Erlebnissen
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- Personalisierte Kampagnen skalieren
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- Auf einen Blick: Customer Lifecycle Management mit KI
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- Phase 1: Ansprechen und Akquirieren
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- Dynamische Lookalike Audiences
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- Retargeting von Leads per E-Mail oder Anruf
- Page 13
- Steigerung der Kundengewinnung durch KI-gestützte Website-Optimierung
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- Dynamische und personalisierte Check-out-Funnel
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- Phase 2: Aktivieren und incentivieren
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- Willkommensreihe EMOB
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- Ausgaben incentivieren
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- Beispiel: Kaufanreize entlang der Kartennutzung des Kunden
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- Up-Sell zur Premiumkarte
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- Kunden erhalten Cashback
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- Angebot von Treue- und Prämienpunkten
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- Automatisiertes Forderungsmanagement mit positiver Customer Experience
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- Phase 3: Kunden halten
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- Anreize für Kunden, aktiv zu bleiben
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- Reaktivierung inaktiver Kunden
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- Den Ausgangspunkt definieren: Status Quo-Analyse des Portfolios
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- Einstieg ins datengesteuerte Customer Lifecycle Management
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- Über Acceleraid
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„Maschinelles Lernen ist die Automatisierung der Data Science.
Automatisierte Machine-Learning-Modelle steigern die Produktivität bei personalisierten Kundeninteraktionen entlang des Lebenszyklus und erhöhen die Skalierbarkeit. Wenn Daten das neue Öl sind, liegt hier das größte, fast unberührte Ölfeld.“
Michael Altendorf
CEO & Co-Founder, ACCELERAID
CEO & Co-Founder, ACCELERAID