Vorhersage von Cross- und Upsellingpotenzialen

KI-Anwendungen helfen hier bei der Analyse der Kunden und der Verkaufssituation und geben an, mit welcher Wahrscheinlichkeit welche Art von Cross- oder Upselling möglich ist. Dadurch werden Produkt- und Serviceverkäufer im Verkaufsprozess proaktiv unterstützt.

Je breiter das Leistungsportfolio eines Unternehmens ist und je besser die Datenlagen im Kundenstamm und im Produktdatenstamm sind, umso hilfreicher ist dieser KI-Anwendungsfall. Dem Algorithmus kann es gelingen Muster und Kaufverbünde zu erkennen, die dem menschlichen Auge verwehrt bleiben. Auf diesem Weg können brache Umsatzpotenziale abgeschöpft werden, die einen spannenden Beitrag zur Unternehmensprofitabilität liefern.

Der KI-Algorithmus erkennt spannende Kaufverbünde oder Kundeneigenschaften in den Vergangenheitsdaten. Diese Wirkungszusammenhänge werden dann auf laufende Kundeninteraktionen und Verkaufssituationen übertragen und als Information an Verkäufer oder als Kaufvorschläge in Onlineshops automatisiert ausgespielt. Im Falle des Upsellings wird das Hauptaugenmerk eher auf Indizien für tatsächliche Preisbereitschaften in den Kundendaten gelegt,als auf bisherige Kaufverbünde.

In der Kundendatenbank benötigen Sie dafür die lückenlose Historie an vergangenen Verkäufen und Kundeninteraktionen. Es ist bei vielen Fragestellungen hilfreich, wenn der Produktdatenstamm gut strukturiert und fehlerlos gewartet ist. Auch mit Transaktionsdaten aus Kassensystemen oder Kundenservicetools, die weitere Auskünfte über Verkaufs- und Servicesituationen bieten, kann hier gearbeitet werden.

Cross- und Upsellingpotenziale können auch mit einfacheren Mitteln als KI-Algorithmen festgestellt werden, wie etwa einfachen Tabellenkalkulationen oder diversen statistischen Verfahren. Diesen Methoden bleiben jedoch oft die wirklich spannenden Zusammenhänge und Umsatzpotenziale verborgen. Hier stellen KI-Methoden ein wesentlich mächtigeres Werkzeug dar.