KundensegmentierungWie Sie Künstliche Intelligenz (KI) für die Kundensegmentierung nutzen

Künstliche Intelligenz (KI) eignet sich zur Kundensegmentierung, da sie in der Lage ist, große Datenmengen zu analysieren und in einen sinnvollen Zusammenhang zu bringen. Durch den Einsatz verschiedener KI-Technologien können zum Beispiel sogenannte Data-Driven Personas erstellt werden. Welche weiteren Anwendungsmöglichkeiten gibt es? Eignen sich dafür spezielle Tools? Und was ist rechtlich zu beachten?

Welche Technologien sind wichtig für die Kundensegmentierung?

Folgende Schlüsseltechnologien und Ansätze werden häufig für die Kundenanalyse und anschließende Kundensegmentierung eingesetzt, meist in Kombination miteinander:

Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning

Diese Technologien sind das Rückgrat vieler KI-Lösungen. Sie ermöglichen es, Muster und Trends in großen Datenmengen zu erkennen und zu lernen. Fortschritte in Deep Learning, insbesondere in neuronalen Netzwerken, ermöglichen eine präzise und dennoch flexible Kundensegmentierung mittels KI.

Predictive Analytics

Hier geht es um Vorhersagemodelle, die auf historischen Daten basieren. Sie können verwendet werden, um zukünftiges Kundenverhalten vorherzusagen. Dies hilft Unternehmen, maßgeschneiderte Marketingstrategien zu entwickeln.

Natural Language Processing (NLP)

NLP-Techniken werden verwendet, um Kundenfeedback aus sozialen Medien, Kundenbewertungen oder Support-Tickets zu analysieren. Dies hilft, Stimmungen und Meinungen in verschiedenen Kundensegmenten zu verstehen.

Künstliche neuronale Netze (KNN)

Insbesondere für komplexe Datensätze können KNN eingesetzt werden, um verdeckte Muster und Beziehungen zu identifizieren, die für die Segmentierung relevant sind.

Clustering-Algorithmen

Algorithmen wie K-Means, Hierarchisches Clustering oder DBSCAN werden verwendet, um Kundinnen und Kunden in verschiedene Gruppen einzuteilen. Sie basieren auf Ähnlichkeiten im Kaufverhalten, bei demografischen Merkmalen oder anderen relevanten Kundenmerkmalen.

Wie funktioniert Clustering mittels KI?

Clustering ist eine Form des maschinellen Lernens. Hier arbeitet ein Algorithmus mit vorhandenen Daten. Er wird dabei nicht überwacht, sondern verarbeitet die Daten vollkommen autark. Deshalb gilt das Ergebnis als relativ „neutral“ oder „objektiv“.

Mit Clustering lassen sich Kundendaten im Hinblick auf Ähnlichkeiten analysieren, um ein Muster zu erkennen und ähnliche Einträge zu gruppieren. Aus den einzelnen Gruppen oder Clustern lässt sich wiederum eine durch KI generierte Persona als Vertretung für ein Kundensegment erstellen.

Die Merkmale, anhand derer die Personen gruppiert werden, müssen nicht von Menschen vorgegeben werden. Sie ergeben sich auf Basis der bereits im System vorliegenden Kundendaten. Die Regeln zur Bildung von Segmenten bestimmt die KI mithilfe eines Algorithmus selbst.

Es ist nicht ungewöhnlich, dass die KI ganz andere gemeinsame Attribute erkennt und als relevant einstuft, als der menschliche Betrachter das tun würde. So entstehen auch Segmente, die ohne KI nicht erkannt worden wären.

Das Ergebnis des Clusterings hängt maßgeblich davon ab, welche Daten bereitgestellt werden. Hierdurch haben die Anwender der KI nach wie vor einen maßgeblichen Einfluss auf das Ergebnis der Datenanalyse.