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KI in der Abonnementwirtschaft


KI-gestützte Strategien für die Abonnementwirtschaft
Dank Software-as-a-service (SaaS), kann KI auch über die routinemäßige Automatisierung hinausgehen und Probleme präventiv erfassen


Von Jeroen Buijs, Head of Sales EMEA bei CloudBlue

Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht es Unternehmen heute mehr denn je, personalisierte Angebote für Produkte und Services zu erstellen. Im Business-to-Business (B2B) -Umfeld, birgt KI beispielsweise neue Möglichkeiten zur Abonnementverwaltung von Geschäftskunden oder verbessert die Kundenerfahrung. Bereits heute nutzen laut McKinsey & Company mehr als 70 Prozent der Unternehmen regelmäßig KI. Doch wie können Unternehmen die neuen Vorteile am besten nutzen und gleichzeitig die Herausforderungen des Einsatzes von KI in der Abonnementwirtschaft meistern?

Verbesserung des Kundenerfahrungen durch Personalisierung
Der Einsatz von KI zur Verbesserung der Kundenerfahrung nimmt eine zentrale Rolle im Wachstum von Unternehmen ein. Mehr als 80 Prozent der B2B-Unternehmen schätzen das digitale Kundenerlebnis dabei als sehr wichtig ein, wobei generativer KI (GenAI) zur Verbesserung dieser Erlebnisse stark im Vordergrund steht.

Mithilfe prädiktiver KI-Analysen können Unternehmen beispielsweise ihre Produktempfehlungen verfeinern und sich an breite Markttrends anpassen, indem sie personalisierter Erlebnisse fördern. Die Ergebnisse helfen den Unternehmen, digitale Angebote auf die Kundenpräferenzen zuzuschneiden und so einen gezielteren Vertriebsansatz zu verfolgen. Unternehmen, die KI so effizient nutzen, können sich besser positionieren und Chancen ergreifen, um neue Marktanteile zu gewinnen.

Auch unabhängige Software-Anbieter (ISV) können Nutzen aus ihren Kundeninteraktionen ziehen: Sie erhalten so branchenspezifische Daten, die ihnen helfen, die einzigartigen Bedürfnisse in verschiedenen Wirtschaftsbereichen zu verstehen. So kann es für einen ISV am sinnvollsten sein, einem Kunden aus dem Gesundheitswesen Empfehlungen für Compliance-Management-Tools zu senden, während ein Kunde aus dem Einzelhandel Vorschläge für Bestandsmanagement-Lösungen erhält.

Kundenbindung
KI und GenAI geben Unternehmen, die in der Abonnementwirtschaft die Nase vorne haben wollen, wirksame Werkzeuge an die Hand, um Kundenunzufriedenheit frühzeitig zu erkennen. Beispielsweise kann Künstliche Intelligenz einem ISV dabei helfen, Kunden zu identifizieren, deren Nutzungsverhalten in den vergangenen Monaten abgenommen hat. Möglicherweise erkennt die KI auch einen Rückgang in der Häufigkeit von Support-Anfragen oder bei der Interaktion mit neuen Produkten.

Durch das Erkennen subtiler Veränderungen im Kundenverhalten, ermöglicht KI ein proaktives Eingreifen, dass die Kundenabwanderung verhindert und die Bindung stärken kann. Indem Probleme erkannt und gelöst werden, bevor diese eskalieren, verschafft sie Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil.

Mehr als nur Personalisierung
Auch auf Arbeitnehmerseite kann der Einsatz von KI zu mehr Zufriedenheit führen, da repetitive Aufgaben wie die Dateneingabe oder die Organisation von E-Mails und Meetings nicht mehr manuell erledigt werden müssen. KI-gestützte Automatisierungs-Tools können bereits heute komplexe Workflows wie beispielsweise Rechnungsbearbeitung, das Lieferkettenmanagement oder den Kundensupport rationalisieren.

So helfen KI-basierte Chatbots dabei, die Antwortzeiten für Kunden zu optimieren, indem gängige Fragen wie beispielsweise zum Bestellstatus oder zu Produktdetails sofort beantwortet werden. Bei komplexeren Kundenanfragen kann der Chatbot das Anliegen an einen menschlichen Mitarbeiter übergeben, wobei der Kontext der bisherigen Konversation erhalten bleibt. Dadurch werden Wiederholungen vermieden, was zu einer positiv wahrgenommenen Kundenerfahrung beiträgt.

Dank Software-as-a-service (SaaS), kann KI auch über die routinemäßige Automatisierung hinausgehen und Probleme präventiv erfassen. Dies ermöglicht eine vorausschauende Wartung der Softwareumgebungen, bevor auftretende Probleme den Nutzer beeinträchtigen können. Dem Systembetrieb steht damit ein neues Werkzeug zur Verfügung, mit dem die Zuverlässigkeit von Diensten und die Kundenzufriedenheit gesteigert werden können.

Betriebliche Effizienz
Der globale Abonnementmarkt soll im Laufe der kommenden Jahre um vorrausichtlich 68 Prozent wachsen und bis 2028 ein Gesamtvolumen von 996 Milliarden US-Dollar erreichen. Künstliche Intelligenz kann Unternehmen dabei unterstützen, die am besten geeigneten Abonnementtypen anzubieten. Sie liefert Erkenntnisse und Empfehlungen zur Strukturierung von Abonnementmodellen, wie beispielsweise Preisstrategien, Zeitplänen und spezifischen Produkten, die in einem Abonnementplan enthalten sein sollten.

Wenn ein ISV die Kundenbindung verbessern möchte, kann er mit Hilfe von KI nicht nur das Kundenverhalten, sondern auch Markttrends und die Preisgestaltung anderer Wettbewerber analysieren. Auf Grundlage dieser Erkenntnisse, könnte KI dem ISV empfehlen, sich in einem bestimmten Marktsegment auf flexible Abonnementpläne zu konzentrieren. In anderen Fällen könnten Kundenfeedback-Daten möglicherweise darauf hindeuten, dass ein bestimmter Kunde gebündelte Lösungen gegenüber einzelnen Abonnements von Produktivitäts-Tools bevorzugt. Auch beim Ausloten von Cross-Selling und Upselling-Möglichkeiten bietet KI Unternehmen viele Vorteile.

Schutz der Privatsphäre
Die von der KI gesammelten personenbezogenen Daten helfen zwar bei der Personalisierung, erhöhen aber auch das Risiko, dass Kundendaten in unbefugte Hände geraten. So könnten KI-Systeme, die auf Basis großer Datensätze trainiert werden, unabsichtlich persönliche Details identifizieren und preisgeben.

Um Kundendaten umfassend zu schützen, ist die Implementierung von robusten Sicherheitsprotokollen, wie Verschlüsselung, Zugangskontrollen und regelmäßige Audits, unerlässlich. Darüber hinaus müssen Unternehmen sicherstellen, dass die in KI-Systemen verwendeten Kundendaten anonymisiert verwendet werden. Das bedeutet, dass Daten, die einen Kunden direkt identifizieren oder sensible, geschützte Details preisgeben könnten, bereinigt werden. Unternehmen müssen sich zudem mit den sich ständig weiterentwickelnden Datenschutzbestimmungen vertraut machen und die Einhaltung von Gesetzen wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und dem Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) sicherstellen, die strenge Anforderungen an die Erhebung, Speicherung und auch Verarbeitung von Kundendaten stellen.

Auch eine gute Data Governance ist eine wesentliche Komponente, die im Zuge des Kundendatenschutzes zu berücksichtigen ist. Denn eine mangelhafte Datenqualität kann die KI-Performance negativ beeinflussen. Bei der Entwicklung von Data Lakes bzw. zentralen Repositories oder der Aufbereitung von Datensätzen für KI-getriebene Projekte wie z.B. Empfehlungssysteme, ist es wichtig die Datenpunkte so zu strukturieren, dass sie von der KI korrekt interpretiert und verarbeitet werden können. Dieser Ansatz verbessert die Genauigkeit von KI-Prognosen und liefert relevantere und verlässlichere Empfehlungen.

Gratwanderung zwischen Personalisierung und Datenschutz
In der B2B-Branche kann KI das Abonnementmanagement erheblich verbessern, indem sie personalisierte Angebote ermöglicht und die betriebliche Effizienz steigert. Durch die Nutzung prädiktiver KI-Analysen, werden Unternehmen in die Lage versetzt, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die auf individuelle Kundenbedürfnisse abgestimmt sind und ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Allerdings müssen Unternehmen, die diese Möglichkeiten nutzen, gleichzeitig robuste Data Governance- und Sicherheitsmaßnahmen ergreifen, um vertrauliche Kundendaten zu schützen und die einschlägigen Datenschutzbestimmungen einzuhalten. Unternehmen müssen ein Gleichgewicht zwischen der Maximierung der Vorteile von KI und einem verantwortungsvollen Einsatz der Technologie finden. (CloudBlue: ra)

eingetragen: 23.12.24
Newsletterlauf: 13.03.25

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