00:00:05: Ja, herzlich willkommen in die Runde draußen an den Endgeräten und natürlich hier meine Expertinnen und Experten.

00:00:12: Schönen guten Morgen!

00:00:13: Danke dass ihr alle da seid.

00:00:18: Es sind ja spannende Zeiten fürs CRM.

00:00:19: Wir hätten das

00:00:20: gedacht, selbst die

00:00:21: härtesten Engelfleichtesten Akquise-Fans sehen langsam vor allem im eCommerce, dass es nicht mehr ohne CRM geht.

00:00:29: Denn wir im CRM sorgen für die Profitabilität.

00:00:32: Das ist nach so vielen Jahren angekommen.

00:00:35: Und hier im CRM müssen natürlich irgendwie für Relevanz sorgen und Relevance schaffen wir durch Personalisierung, und das stellt sich natürlich irgendwie die Frage was ist Personalisierung eigentlich genau?

00:00:49: Ich sehe da mit Alex den kenn ich schon fünfzehn Jahre glaube ich jetzt oder dreizehn Jahre ja wie lange reden wir schon über das Thema Personalisierung dieses komische Dingen von Personalisierung Und ich begrüße natürlich auch gleich meine weitere Gäste.

00:01:06: Aber am Ende des Tages hat sich natürlich super viel getan, wir im CRM kriegen immer mehr, sozusagen Fokusdruck das wir für Profitabilität sorgen.

00:01:14: Personalisierung ist dazu der Schlüssel.

00:01:16: in den letzten zwei drei Jahren wurde KI quasi eingeführt.

00:01:21: Hat es eigentlich was mit Personalisierung gemacht?

00:01:23: Was heißt eigentlich Personalisierung auf den Seiten von KI?

00:01:26: haben wir da neue Möglichkeiten?

00:01:30: die Möglichkeiten, was ist der Stand der Dinge.

00:01:32: Was sind Stolpersteine?

00:01:33: Was sind gute

00:01:33: Use-Cases?".

00:01:34: Das möchte ich gerne heute mit meinen Gästen besprechen und zwar möchte ich da gerne die liebe Ruth Kreuzer begrüßen Julia Piep Alexander Seiler und Rosan Chöka.

00:01:46: Ich bin Markus Würgen.

00:01:47: Ich bin nur dem Moderator hier und leise durch die ganze Fession Denn ich verstehe gar nicht so viel von den Themen sondern meine Spezialisten in mir.

00:01:55: Von daher will ich gerne einmal eine Vorstellungsrunde machen Und ich beginne mit der Person neben mir in der Kamera und da ist die Liebe gut.

00:02:03: Ruth, magst du dich einmal vorstellen?

00:02:05: Wo du arbeitest was du machst, womit du dich beschäftigst?

00:02:11: Sehr gerne danke dir!

00:02:13: Ja, ich bin Ruth, ich sitze im Köln.

00:02:14: Hallo in Irunda wo auch immer ihr gerade zugeschaltet seid.

00:02:18: Ich leite seit fast drei Jahren das Retention Marketing bei Just Bices.

00:02:23: Wir sind ein kleines Team, aktuell mit zwei Mitarbeitenden.

00:02:26: Aktuell für vier Länder und wir covern.

00:02:28: die Bereiche E-Mail Marketing, Push Notifications, Whatsapp haben wir mal ausgetestet.

00:02:34: Machen wir aktuell nicht mehr.

00:02:35: Loyalty ist ein ganz großes Thema und Customer Care Ich war davor bei Everdrop & Snipes Das gleiche gemacht immer mit einem Fokus auf loyalty.

00:02:43: ich glaube da werden wir heute auch noch ein bisschen drüber sprechen.

00:02:46: Genau, wir sind gerade in einer sehr spannenden Phase weil wir tatsächlich dabei sind den Shop zu schließen.

00:02:51: Max hat gerade schon gesagt Profitabilitätsdruck bei uns natürlich auch ein sehr großes Thema umso mehr vor ich mich heute dabei zu sein und ja bin gespannt was es als nächstes kommt.

00:03:02: Magst du den Staffelstab weiter reichen?

00:03:04: Ja neben mir ist Julia deshalb gebe ich da mal direkt weiter.

00:03:08: Hallo zusammen!

00:03:09: Ich bin Julia.

00:03:10: liebe Grüße aus Berlin auf meiner Seite.

00:03:13: Ich bin mittlerweile seit acht Jahren bei Flakonium CRMT tätig.

00:03:16: Bin da VP für Retention, das heißt bei uns auch CRM ein sehr großes Thema in den letzten Jahren geworden war vorher noch ein paar anderen Firmen immer im CRM.

00:03:25: Das heißt es ist mittlerweile meine Leidenschaft und über die ganzen Jahre hat man auf jeden Fall auch sehr viel erlebt im Bereich Personalisierung und sehr viel ausprobiert.

00:03:32: deswegen freue ich mich da heute ein bisschen drüber zu sprechen.

00:03:35: Bei uns ist das CRM Team mittlerweile ganz gut gewachsen.

00:03:37: wir sind um die fünfzehn Leute gesplittet in zwei Teams.

00:03:40: Wir haben einmal das klassische Newset Team, was hauptsächlich klar durch das E-Mail Marketing oder Ad hoc Kommunikation umsetzt.

00:03:47: Und dann haben wir das Lifehacking und Retention Team, die fokussieren sich auf alles, was rund um Automations-, App-Kommunikationen und Daten und Tech geht.

00:03:55: Und Auskalierbarkeit ist da ein sehr großes Thema.

00:03:59: Wir bespielen rund sechs Millionen aktive Kunden bei Flakoni.

00:04:03: Ich freue mich heute auf den Austausch und bin gespannt, was die anderen auch zu berichten haben im Bereich Personalisierung Und ich geb ab an den Alex.

00:04:15: Hi, auch von meiner Seite liebe Grüße aus Berlin an Alex mein Name.

00:04:19: Ich bin seit knapp einem Jahr CMO bei den Kölner Unternehmen deswegen auch recht häufig in Köln mit dem Namen HRS.

00:04:28: Hab da das Probiertespektrum von Akquise Marketing über Retention bis hin zu Brand und Content Marketing habe aber eigentlich eher ein CM-Background, das war die letzten zwanzig Jahre davor im CM-Feld tätig bei Zerland-Pedrofresch Gorillaf und Parsonen.

00:04:44: Und natürlich ist aktuell bei uns das Thema Personalisierung vor allem auch individuelle Ansprachen mit dem Reiseverhalten der Vergangenheit hoch interessant.

00:05:00: Und ich gebe weiter an den Ursahn.

00:05:02: Hallo zusammen,

00:05:03: ich bin Ursahn Co-Founder von Bird's View.

00:05:05: Bird's view ist eine Retention Plattform hier aus Deutschland.

00:05:08: Wir haben unter anderem Kunden wie Lush Cosmetics oder Teegeschwendner.

00:05:14: Was uns besonders macht ist wir sind die erste Plattform die ohne Kunden Gruppensegmentierung arbeitet.

00:05:21: Wir gucken ganz wirklich jeden Kunden individuell an und die KI entscheidet für jeden Kunden welche E-Mail ausgehen soll.

00:05:29: Die E-Mails sind komplett personalisiert von KI und insgesamt schicken wir zweiundfünfzig Millionen E-mails im Monat raus, die komplett KI generiert sind.

00:05:39: Und deshalb kennen wir sozusagen die Herausforderungen der Hyperpersonalisierung auch in der Zusammenarbeit mit KI sehr gut und deshalb bin ich wahrscheinlich heute

00:05:47: hier.

00:05:50: Schön!

00:05:50: Vielen vielen Dank.

00:05:52: jetzt Personalisierung ja?

00:05:56: Ich schaue den Alex an weil er ist schon so lange dabei.

00:06:01: Was ist eigentlich Personalisierung und wie hat sich das aus deiner Sicht, aus einer langen Historie über die Jahre für dich verändert?

00:06:09: Was ist für dich Personalisierung?

00:06:11: Hat sich das überhaupt verändert?

00:06:12: Sind es immer noch dieselben Themen.

00:06:14: Wie siehst du das?

00:06:16: Ja eine super gute Frage weil natürlich hat sich's verändert.

00:06:19: und wenn ich jetzt in die Anfangstage meiner beruflichen Karriere zurückgehe da war man so ein Happy eine persönliche Ansprache in der E-Mail hatte, also nicht geniere sondern benahen nennen konnte.

00:06:33: Oder wenn man quasi die Kaufhistorie hatte und auf Basis von der sich angeschaut hatte was er Nutzer gekauft hat und entsprechende Vorschläge damals alles noch manuell in der e-mail angeboten hatte.

00:06:46: Also ich rede es umzeiten.

00:06:51: Dann jeden wann kam das ganze Thema Warenkorb-Abbrecher, was da auch Standard war.

00:06:56: Und da im Idealfall natürlich auch nur die Kunden so angesprochen wurden mit den Produkten, die sie davor im Warenkorb hatten.

00:07:04: Das stand ich persönlich wie uns Themen aus dem Jens Batts Jahrzehnteiljahren.

00:07:08: Jeden wann wurde dann das ganze thema Next Best Offer, Next Best Activity aufgebaut wo sozusagen individuell auf Kundenebene ermittelt wird.

00:07:17: Was wäre eigentlich der nächste Schritt für den Kunden?

00:07:21: Im einen Wahrnehmung war das aber immer alles sehr generisch.

00:07:24: Also nicht eins zu end, sondern eher einst teilweise, aber nicht sehr viele Möglichkeiten.

00:07:33: Das hat sich natürlich die letzten drei vier Jahre enorm verändert.

00:07:37: also mittlerweile haben wir die Möglichkeit für eine Kombination zu verschicken, die dann aus kleinster Detailgrad pro Nutzer, pro Persona, pro Industrie komplett durchpersonalisiert ist.

00:07:49: Und das ist eine ganz spannende Entwicklung, wo wahrscheinlich auf der Anfang jetzt so viel weitergehen wird.

00:07:55: Angefangen von Kanälen über Content bis hin zum Zeitpunkt.

00:07:59: also super spannend!

00:08:03: Vielen vielen Dank.

00:08:03: ja ich kenne das auch noch, wo wirklich Glück nicht waren und dass wir dann eine stabile Personalisierung mit dem Vornamen drin hatten sozusagen Das ist echt spannend.

00:08:12: Die Juja die Juja nickt und meint wer aus deiner Perspektive was bedeutet Personalisierung für dich?

00:08:19: Wie hast du das kennengelernt in der Karriere, was worauf fokussiert ihr euch?

00:08:25: Ich glaube auch, die Historie noch mal anzugucken ist ganz spannend.

00:08:28: Also wenn ich da fünf bis zehn Jahre zurück denke, was wir dazu gemacht haben?

00:08:33: Da ging es halt sehr viel darum einfach die Kommunikation für jeden einzelnen Kunden relevanter zu machen und die Experience hier weiterzumachen.

00:08:40: Das heißt in unserem Fall wie ein großer E-Commerce Shop mit über fünfzigtausend Produkten war auch ein großes Thema immer Personalisierte Recommendations aufspielen ob Basis von Kaufhistorie, Bowsingverhalten viele Filter drüber packen betrefft sein Personalisierung Vorname, alle Datenfelder die wir haben so gut wie möglich in unseren Kampagnen zu nutzen und das hat natürlich auch geholfen für ein gutes eins-zu-eins Marketing.

00:09:05: Anderer Punkt den wir auch sehr viel gemacht haben vor fünf bis zehn Jahren ist ganz viele Automations aufgebaut.

00:09:10: also wir haben mittlerweile über tausend verschiedene E-Mail Automation's Wir nennen es immer Lifecycle Automation die halt entlang der Customer Journey ausgehen und dass hat sich halt über die letzten zehn fast sogar fünfzehn Jahre bei uns aufgebaut.

00:09:23: früher, so unser Verständnis von okay wir sprechen jetzt im CRM über Personalisierung.

00:09:29: Mit der Zeit sind wir dann immer ein bisschen kreativer geworden.

00:09:32: das heißt wir haben nicht nur die Datenfelder benutzt, die wir zur Verfügung haben sondern sie weiterentwickelt.

00:09:37: beispielsweise auf Basis des Geburtstags haben wir eine Sternzeichenkampagne umgesetzt und versucht immer mehr mit der Relevanz weiterzugehen.

00:09:46: und ich glaube wenn ich jetzt nochmal gucke Früher haben wir halt wirklich versucht für einzelne Kampagnen eine gute Personalisierung umzusetzen.

00:09:54: Und das machen wir auch weiterhin noch, aber jetzt schauen wir halt wie wir da noch ein paar Schritte vorankommen.

00:09:59: Das heißt bei uns auch ein ganz großes Thema.

00:10:01: neben der reinen Kundensicht und auch Produktsicht ist auch Personalisierung für Skalierbarkeit zu benutzen.

00:10:07: Bei unserer Skalrierbarkeit zum Beispiel ein ganz grosses Thema.

00:10:10: vielleicht können wir später nochmal ein bisschen mehr drauf eingehen?

00:10:12: Aber man merkt schon dass mit den Jahren sich das alles ein bisschen weiterentwickelt.

00:10:17: Ja guter Punkt.

00:10:18: Skalierung finde ich total spannend.

00:10:24: Wer fliegt die denn, Julia?

00:10:26: Also ich habe echt mal gesagt, wir haben zum Glück ein großes Team von fünfzehn Leuten.

00:10:30: Das heißt eine Person ist eigentlich für die ganzen Lifecycle Automations zuständig.

00:10:35: D.h.,

00:10:35: zu gucken dass sie gepflegt sind.

00:10:37: Da ist zum Glück auch viel personalisiert und automatisiert.

00:10:41: aber über die Jahre ändert sich ja auch immer mal bisschen DCI und das Wörding d.h.

00:10:45: Wir sind es eigentlich ständig damit beschäftigt die zu pflegen aber auch weiterhin zu optimieren.

00:10:49: Aber ich glaube das macht trotzdem sehr viel Spaß.

00:10:54: Aus Deiner Perspektive, wie hat sich Personalisierung im Laufe der Rekarriere entwickelt früher zu heute?

00:11:03: Ich würde sagen ich glaube die Schwierigkeit ist ja von einer Segmentierung auf eine wirkliche Personalisierung zu kommen.

00:11:08: Also wir gruppieren unsere Kundinnen und schauen was das passende Content für diese Gruppe hinzukommen wirklich aufs Individuum zu schauen und das ist für uns auf jeden Fall weiterhin eine große Schwierigkeit.

00:11:20: Wir haben ein kleines Team, wir sind technisch auch noch nicht unbedingt da wo wir sein wollen.

00:11:24: von daher würde ich sagen haben wir da auch nach einiges zu tun was wir glaube ich ganz gut hinbekommen haben es insbesondere im Hinblick auf unsere Rezepte zu personalisieren.

00:11:35: Wir habe nicht nur sehr großes Produktportfolio sondern auch eine riesen Rezeptesammlung Und sehen da eine große Relevanz für unsere Kundengruppe.

00:11:42: Wir haben noch viel wertvoll Traffic drauf und wir haben uns eben zweiten Feed angelegt, also zusätzlich zum Produktfeed haben wir auch ein Rezepte-Feed angelegt und können dann über den Ernährungstypen, denen wir an allen Touchpoints oder an alle relevanten Touchpoints schon ganz früh in der Customer Journey abfragen aussteuern welche Rezepten dann zum Beispiel ausgespielt werden.

00:12:03: das jetzt nicht unbedingt jemand, der angibt ist dass er sich vegan ernährt als nicht ein Hähncherezept bekommt.

00:12:09: Bei den Produkten ist das gar nicht so wahnsinnig relevant, weil alle unsere Produkte vegan sind.

00:12:13: Das kann jeder irgendwie benutzen und ein bisschen abwandeln aber bei den Rezepten ist es dann halt nur einen Unterschied.

00:12:18: Und da macht es schon einen Oßen.

00:12:19: Er macht es glaube ich schon viel Sinn, nach dem Änderungstyp auszusteuern.

00:12:25: Genau!

00:12:25: Das haben wir gut hingekriegt durch eine Automatisierung, weil wir eben auch das Problem haben.

00:12:30: Die Maintenance der Flows, wahnsinnige vielhändische Arbeit.

00:12:33: von daher schauen wir immer dass wir da so viel wie möglich standardisieren und automatisieren.

00:12:37: Wie bekommt ihr denn die Daten?

00:12:39: Fragt ihr dann quasi extra Datenpunkte ab, ob jemand wie gerne ist oder auch nicht.

00:12:43: Da leitet ihr das aus dem Verhalten ab.

00:12:47: Wir machen das also wir fragen es tatsächlich ab und fragen schon bei der Newsletter-Anmeldung direkt nicht nur nach Vornamen und E-Mail Adresse sondern im zweiten Schritt eben auch nach den Ernährungstypen die Informationen noch nicht bekommen haben, fragen wir das im Wellcome Flow nochmal ab.

00:13:01: Also wir haben mehrere Stellen an denen wir das abfragen weil es für uns eben so eine wahnsinnig relevante Information ist.

00:13:07: An einem gewissen Punkt incentivieren wird das dann auch in Kombination mit dem Loyalty-Programm dass wir dafür auch Punkte vergeben damit wie eben an diesen wichtigen Datenpunkt kommen.

00:13:15: ich glaube Daten fürs Partiedaten ist einfach die Grundlage für eine wirkliche Personalisierung.

00:13:21: wenn ich nichts weiß über die Person kann ich da natürlich auf wenig gezielt aussteuern.

00:13:25: Ja, super spannend.

00:13:26: Zero and First Party Daten und wirklich auch zu sagen, Daten haben den Wert die die die Kundinnen und Kunden abgeben und dass sie das incentiviert.

00:13:35: Das ist sehr, sehr spannend.

00:13:36: Ich habe die These vor einigen Jahren mal rausgegeben.

00:13:39: Damit sind Sie noch nicht so auf Resonanz gestoßen?

00:13:44: Geht das Thema noch?

00:13:46: Von daher

00:13:46: finde ich es super spannend, dass übernimmt bei den Etagen.

00:13:48: Das ist unser Fuel, was wir nutzen im CRM.

00:13:53: Rüber zu dir Ozan aus der anderen Sicht du als Anbieter wie siehst Du denn Personalisierung gerade bei den Kunden die ihr ansprechen, denen ihr arbeitet?

00:14:02: Was siehst du da an Themen und Herausforderungen, wie sich das vielleicht sogar verändert hat in den letzten Jahren?

00:14:11: Ja, tatsächlich muss ich wundern.

00:14:15: Als Julia gesagt hat die Amthosen Flows aktiv das ist tatsächlich etwas was sich bei sehr vielen Kunden sehe und auch diese Schwierigkeit der Skalierbarkeit.

00:14:23: Das ist sicherlich eine sehr große Herausforderung gerade mit großen Produktkatalogen und dass es halt so ein bisschen noch das hofft, dass wir uns tatsächlich fokussieren weil wir die These haben ständig Kunden in Sekmente packen muss und für jede Segmententscheidung treffen muss, dass das sehr schnell wächst.

00:14:41: Vor allem wenn man tausende Fischendeprodukte hat.

00:14:44: Und wir versuchen das Ganze zu lösen indem wir uns nicht nur auf die Kundendaten konzentrieren.

00:14:49: also Das ist halt sehr typisch im klassischen CRM Dass man sehr stark mit den Kundendarten arbeitet.

00:14:56: was hat der Kunde gemacht?

00:14:59: Wie oft hat er gekauft?

00:15:00: das sind alles sehr relevante Informationen.

00:15:04: Was jetzt möglich ist durch KI, ist sozusagen die Produkte auch zu verstehen.

00:15:08: Das System versteht halt das Produkt und es heißt nicht nur den Produktnamen sondern auch in der Beschreibung okay welche Features verkaufen hier gerade?

00:15:17: Ist das Produkt wahrscheinlich wirklich für vegane Leute gemacht?

00:15:20: Ich meine im Fall von Jeff Spice kann jeder was kaufen.

00:15:24: aber wir haben einige Kunden Die verkaufen nur für Pluten Leute, die glutenfrei zum Beispiel sich ernähren wollen.

00:15:32: Und das sind halt alles Sachen, die ein LLM versteht und dementsprechend ohne Segmentierung und ohne dass ich das im Flow sozusagen berücksichtigen muss diese Entscheidung treffen kann.

00:15:44: Das sind halt sozusagen enorme Vorteile, die wir in der Skalierung sehen.

00:15:51: Es wird direkt verstanden, okay?

00:15:52: Das ist ein glutenfreies Produkt.

00:15:54: Das zeige ich nur glutenfreien Leuten an, die in der Vergangenheit auch glutenfreie Produkte gegessen haben.

00:15:59: Ich sehe, dass es Ruth hat nur blutinfreie Sachen gegessen.

00:16:03: Sie hatte diese Produkte im Warenkorb und dieses Produkt ist sehr besonders weil das nicht aus organischen Bio-Zutaten gemacht wurde.

00:16:12: Das bedeutet ich sollte es auf jeden Fall darüber verkaufen und die FOMO also die Fiof Missing Out kreieren für den Warenkorbabbruch über diese Besonderheiten.

00:16:20: Und gleichzeitig sehe ich gerade dieses Produkt hat dieses Rezept Und wir verbinden sozusagen die Blogartikel auch mit den Produkten und dann ziehen wir das Rezept rein.

00:16:29: Und so kreieren wir eine E-Mail, die nur für Ruth sozusagen kreiert wurde.

00:16:35: Das ist sozusagen unser Ansatz dass wir die Kundengruppe Tschüss Ruth als kleinste Kundengruppen.

00:16:42: Hallo!

00:16:43: Die Entscheidung wird getroffen nicht nur an Roots Kundendaten sondern auch an der Produktintelligenz dahinter.

00:16:52: Oso du hast was Spannendes gesagt, das mich irgendwie zum Nachdenken bringt und du sagst irgendwie Kundendaten eher weniger.

00:17:00: Und lieber Produktdaten

00:17:01: warum

00:17:02: überhaupt?

00:17:02: wir haben doch jetzt Kundendaten?

00:17:05: Warum fokussierst du dich denn da so sehr auf diese Produktarten?

00:17:10: Das liegt hauptsächlich daran dass siebzig Prozent im Schnitt der Kunden noch einen Kauf haben.

00:17:15: Es bedeutet die diese Masse an Kunden Daten nicht mehr raufhören weil Kunden ist gar nicht da.

00:17:20: es ist halt wirklich ein kleiner Bestandteil der ja ein, zwei, drei Mal gekauft hat.

00:17:25: So dass ich wirklich sagen kann okay das ist eine Kunde die langfristig sehr wertvoll sein wird.

00:17:31: Das sind irgendwie die Rhythmen in denen dieser Kunde kauft auch in der Produktempfehlung.

00:17:37: also die meisten Produktempfehlungs Algorithmen da draußen sagen okay Produkt A wurde mit Produkt B zusammengekauft und deshalb empfehle ich b wenn a gekauft

00:17:47: wurde.

00:17:48: Aber das, was überhaupt passiert bei einem gigantischen Produktkatalog ist halt auch marginal.

00:17:53: Also es sind nur zehn Prozent der Produkte die mehr als fünfzig Kochkaufmomente haben.

00:17:58: also diese ganzen Kundendaten sind super für gewisse Kunden aber sehr limitiert für einen sehr großen Anteil meiner Kunden.

00:18:06: und da kann ich natürlich wieder mit Produktdaten arbeiten wenn jetzt jemand in mein Laden kommt.

00:18:11: also ich werde jetzt von der physischen Welt und ich stehe an der Theke Und diese Person hat jetzt ein Parfum gekauft.

00:18:18: Das riecht nach Lavendel und dann weiß ich, ah okay!

00:18:22: Diese Person ist tendenziell interessiert an floralen Geruchsnoten.

00:18:27: Ich kann jetzt an mein Regal gehen und da habe ich zwanzig weitere Parfums die in dieser florale Geruchswelt eingeht.

00:18:34: also es ist ein Produktverständnis das ich habe und gleichzeitig weiß ich ok dieses florale Parfüm dass sie sich ausgesucht hat bis gleichzeitig von der Marke Dior und ist fendenster, er seicht und nicht so stark.

00:18:49: Und dementsprechend kann ich wie ein echter Parfümörer eine Parfümerin wirklich hingehen oder überlegen welche Produkte könnten jetzt zusammen passen.

00:18:56: das mache ich alles ohne Kunden da.

00:18:58: Das kann ich alles ablesen Über das Produkt.

00:19:01: Ich kann über das Produkt nachdenken und die dementsprechen empfehlen.

00:19:05: genau dass macht die KI halt und das wollen wir versuchen sozusagen ... im Retail den Leuten näher zu bringen, dass sie mehr mit ihren Produktdaten auch... ...entscheiden sollen in Retention Marketing.

00:19:17: Vielen Dank sehr spannend Alex!

00:19:19: Wenn ich so an Produkte denke dann kann ich mir etwas wie ein

00:19:24: Hotel

00:19:26: als es gewinnig was noch komplexer ist oder?

00:19:28: Also wandelnde Preise sozusagen dabei vielleicht also so Tourismus Besucher die dahinter zukommen unterschiedliche Preiskategorien.

00:19:39: Wie handhabt ihr eigentlich diese Komplexität eurer Produkte und habt mir genügend Kundendaten das zusammenzubringen?

00:19:45: oder wie macht ihr das bei HHS?

00:19:49: Ja, tatsächlich dachte ich als ich im Datingbereich tätig war vor Jahren.

00:19:53: Das ist das Umfeld wo ich die meisten Kultendaten habe.

00:19:56: jetzt im Hotelumfeld muss ich sagen man hat noch viel mehr Und zwar ist HSF nicht nur auf der Consumer-Seite, sondern auch auf der BtoB-Seit aktiv.

00:20:07: Da kommt auch der Hauptumsatz her.

00:20:09: Das heißt sie sind quasi dann unsere Software nutzen um ihre Reisen zu buchen.

00:20:16: und tatsächlich haben wir auf der Ebene vom Entscheider, vom Einkäufer bis zum Reisenden natürlich alle Informationsvorliegen aus Kundenebene die dann auch wieder an den entsprechenden Kunden zurückgespielt werden, damit sie ihre Reisetätigkeit entsprechend definieren und einschränken.

00:20:38: Also ich mache mal ein Beispiel wenn du jetzt bei Firma Markus Wippen genbe Haar arbeitest.

00:20:42: Und Markus Wippen hat interne Vorgaben CO-Ziele zu erreichen nutzen wir quasi die Daten aus dem Reiseverhalten der Kunden also der Mitarbeiter von Markus Wuppen Genbea und geben dann im nächsten Schritt nur Vorschläge für Hotels ab, die quasi den Zielen entsprechend zu Trage kommen.

00:21:05: Und das ist noch ein Thema aber natürlich sind vollkommen recht.

00:21:08: Die Preise in BGC-Umfeld, die variieren auch da muss ein Tagesaktuell sozusagen die Daten entsprechend auswerten und aussteuern.

00:21:17: also tatsächlich ist das ein konstanter Flow, der im Hintergrund läuft und kalkuliert welche Hotels wie angezeigt werden auf Basis von A. Was sind die Vorgaben der Firmen oder B., die Verhalten der Engkonsumenten?

00:21:31: Das heißt wir haben dann Modell KI oder in den Nogik zumindest die sozusagen auch diese variierenden Preise.

00:21:38: Korrekt!

00:21:38: Also wir haben sogar einen Programm was sie an dem Endnutzhaus der BtoB Seite verkaufen, das nennt sich HOS Co-Pilot Und MikroPilot kannst du sozusagen auf all deine Kundendaten, die du hast als Firma und quasi generiert wurden zugreifen.

00:21:59: Optimieren und analog zu dem was bei dir das Ziel ist aussteuern.

00:22:04: Da hat natürlich hier nur neben anderen Ziele Die Bundesregierung hat vielleicht eher Fokus auf Sicherheit, während dann andere hier vielleicht fokussauf niedrige Raten wegen und der nächste wieder aus CO².

00:22:18: Das heißt wirklich individuell auf Kunden-Ebene und aber auch innerhalb vom Unternehmen auf die Personenebene.

00:22:26: Also ein nächster Akkutirats hier an und

00:22:28: ab!

00:22:29: Tracke die Daten ab sozusagen oder leitet ihr die ab aus eurer oder unserer Datenbank.

00:22:34: Zum

00:22:35: Wohl das auch, also wie gesagt hrs ist jetzt zweikleisig.

00:22:37: wir haben einmal den btb Bereich.

00:22:40: da hast du in der Regel dann einen travel manager oder jemand im procurement der sozusagen der ansprechpartner ist und der gibt ja dann so ein in der Form Informationen vor und Richtlinien vor.

00:22:52: als Beispiel der zächer des darf hotelbuch um bis zu fünf Euro machen während an der Blu-Cala vielleicht nur über fünfzig Euro die Nacht haben da, etc.

00:23:02: pp was da kommt man Daten rein und dann wird natürlich aber auch das Nutzerverhalten analysiert.

00:23:09: Und am Ende ist bei uns natürliches Ziel Leakage also Ausgaben die du so als Firma nicht haben willst zu vermeiden.

00:23:18: Ich mache mal ein Beispiel Wenn jetzt die Marke Sippen gehen wir in Vertrieb arbeitet und du dann bei uns ein Hotel- und Meetingraum gebucht hast, um Events abzuhalten.

00:23:29: Und abends in der Bar vielleicht noch die Rechnung mit der Kritik bezahlst sind das Kosten, die im Nachhinein sozusagen Anfallen eingereicht werden aber im System gar nicht drin liegen.

00:23:42: Wir nehmen die mit auf und wissen dann, okay Markus lebt den Vertrieb.

00:23:46: Hat ein Event mit zwanzig Leuten macht er noch Kosten an der Bar von X Euro?

00:23:51: Und das wird dann quasi in die Berechnung rein berechnet und im nächsten Vortrag des Hotels bekommt man quasi Hotels wo diese Information mit Phasen-Paket drin sind.

00:24:03: Mega spannend nur, so viel suche ich aber zum Einschätzen.

00:24:06: wie viele Leute hast du in deinem Team im britenten Team damit ihr sowas machbar machen könnt?

00:24:12: Also wie gesagt, wir sind unterschieden in BtoB, B to C. Das bin ich gerade dabei mehr zusammenzufahren weil die die Plattform das Frontend, das Backend eigentlich final dann auch eins werden wird.

00:24:26: aber stand heute haben wir eben im Grossmarketing des Fahrzeuges Retention Team haben wir Swims für den btb Bereich da ist dann alles dabei von lead-to-sale und wenn der Kunde quasi da ist die Engagement-Kampagnen.

00:24:44: Ganz spannend ist natürlich hier, dass es nicht der E-Commerce Ansatz hat so wie wir's die letzten Jahre gelernt haben das man immer den Warenkorb erweitert und EOV muss hochgehen sondern tatsächlich ist dann eher der EOW muss runter gehen weil viele natürlich Interesse haben, dass der Mitarbeiter möglichst wenig auszutippt und nicht möglichst ziel.

00:25:03: Zuerst die Mechaniken sind anders.

00:25:05: ich könnte es nicht ankommen sagen kauf mal noch ein Frühstück dazu Und in BtoB, wie du es dir umfällst sind sie derzeit zu uns.

00:25:16: Dann komm ich später noch mal drauf zurück.

00:25:19: Also für mich eine völlig spannende Perspektive zu sagen ja, ich verkaufe eigentlich nicht mehr und schafft eigentlich durch mehr Relevanz ein besseres Kundenverständnis Retention.

00:25:29: Ja wo die wiederkommen und sagen bei HIS kriegt den richtigen Service die wollen wir ins Decker verkaufen und schaffen das dann nicht dadurch Retention so habe ich das verstanden gerade.

00:25:37: Sie sehen super.

00:25:38: Julia, habe ich es gerade richtig verstanden?

00:25:43: Acht Millionen Empfänger.

00:25:47: Sind das so richtig?

00:25:48: Nicht wirklich aber wir haben sechs Millionen aktive Kunden.

00:25:51: Sechs

00:25:52: Millionen aktiven Kunden.

00:25:58: Ja waren sie sechs Millionen und wie viele Produkte habt ihr bei euch im Shop?

00:26:03: Fünfzigtausend Produkte, das heißt ja da ist auf jeden Fall auch viel Datenpflege nötig und man braucht halt sauberer Daten um wirklich gut personalisieren zu können.

00:26:13: Jetzt mussten wir es erwarten.

00:26:14: Sechs Millionen Kunden, fünfzigtaussend Produkte, tausend Flows.

00:26:20: Wie kriegt ihr sowas skaliert?

00:26:22: Maintaint.

00:26:23: Ist das Hand bearbeitet bei euch?

00:26:25: Nutzt dir KI.

00:26:26: wie ist euer Team aufgestellt?

00:26:28: Ich

00:26:30: glaube, das ist auch der Ansatz oder dieses Mindset Change was wir jetzt so die letzten Jahre hatten.

00:26:34: Dass wir gemerkt haben okay wir haben historisch immer sehr viel aufgebaut weil wir ja auch Revenue Ziele haben, die wir erreichen müssen.

00:26:40: und man sieht mit Automations kriegt man das ganz gut hin bei die Ad hoc Kommunikation dann doch irgendwann einfach an einem Limit bleibt Und merken halt jetzt, weil wir regelmäßig auch immer neue Länder dazu bekommen.

00:26:52: Also wir kriegen dieses Jahr.

00:26:53: aktuell sind wir in zwölf Ländern.

00:26:54: Wir kriegen dieses ja nochmal sieben hinzu nächstes Jahr kommen weitere.

00:26:58: das heißt wir müssen auch einfach sehr skalierbar denken nicht nur in der Art wie wir Personalisierung aussteuern sondern auch einfach wie wird das intern im Team managen?

00:27:07: Und unser Projekt, an dem wir jetzt gerade arbeiten ist wirklich von einer E-Mail oder von allen neunzehn Emails pro Land dann auf eine E-mail runterzugehen.

00:27:16: Das heißt, wir haben im Endeffekt eine E mail die vollkommen personalisiert ausgesteuert wird und die aber auch automatisiert erstellt wird.

00:27:24: Das heißt, wir arbeiten dann mit Tabellen, die die Daten direkt reinziehen und im Endeffekt müssen wir nur noch eine Test-Mail-Testen zum Schluss und nicht mehr diese Neunzehnte.

00:27:33: Und das ist ein Projekt an dem wir gerade arbeiten und das hilft uns im Endefekt enorm wirklich effizienter im Team zu arbeiten weil wie du schon sagst ansonsten bei den vielen Ländern, bei den vier Produkten.

00:27:45: ist das sonst auch mit einem Team von fünfzehn Leuten irgendwann nicht in Ertrag fehlig?

00:27:50: Ja, super spannend.

00:27:52: Darfst du ein bisschen was sagen?

00:27:53: Ob ihr KI nutzt und welchen Texteck ihr so nutzt um sowas zu machen oder ob die Leute drauf ist glaube ich ganz spannend das zu verstehen.

00:28:04: Ja, also wir arbeiten mit SAP Emasis als unsere CEP.

00:28:09: Viel was wir jetzt, was ich auch eben besprochen haben ist dann immer eher selbst gebaut.

00:28:13: das heißt in dem Tool gibt es diese Lösung noch gar nicht.

00:28:16: aber wir merken wir brauchen das.

00:28:18: das heißt wir arbeiten damit Emasus auch mit unseren eigenen Ideen zusammen.

00:28:22: wie können wir das jetzt umsetzen?

00:28:24: Das heißt wir haben dann Tabellen die sparen wir über Relational Data ein und dann gibt's disponizierte Datenfelder wo das reinkommt und im Endeffekt gucken auf Basis von verschiedenen Kunden, wie sieht es aus?

00:28:37: Das ist auch etwas was ich mir für die Zukunft ein bisschen mehr wünsche.

00:28:41: Dass man vielleicht mehr in den Tools schon hat und gar nicht immer selber sich die Logiken überlegen muss.

00:28:48: aber ich weiß natürlich dass jedes Unternehmen andere Herausforderungen hat das es dann für eine CIP super schwierig ist auf jeden einzelnen Kunden einzugehen.

00:28:56: Aber das wäre so einen Wunsch nach draußen auf jeden Fall da noch mehr Support zu bekommen.

00:29:00: Ja, das gehört dazu.

00:29:04: Ja gut du hast gerade schon gesagt ne ihr seid weniger bei euch im Team gewesen habt vielleicht auch einen Text.

00:29:10: wie hast du das gemacht?

00:29:11: Lieber Ruth die Komplexität eigentlich zu managen?

00:29:14: und sonst dir da KI schon?

00:29:16: wenn ja in welchen Bereichen?

00:29:18: wie habt ihr das gemacht?

00:29:20: wenig tatsächlich mit KI.

00:29:22: wir haben wahrscheinlich die meisten Brands viel rumprobiert in der Content Creation mit KI.

00:29:27: Wir haben es auch mal gegeneinander getestet festgestellt, dass unsere Kundinnen das

00:29:32: auch merken

00:29:32: wenn Texte mit KI erstellt sind.

00:29:35: Man merkt, dass die Tools immer besser werden.

00:29:37: aber ich glaube wir versuchen als Brand immer extrem nahbar zu sein und sehr greifbar zu seien.

00:29:43: Und das haben wir dann einfach festgestellt.

00:29:45: Das passt dann nicht zur Brand Wenn man direkt auf den ersten Blick erkennt Man erfährt die Mail und der Text ist KI kreiert Design sind vielleicht KI kreiert.

00:29:55: Von daher sind wir da wieder ein Stück rausgegangen und haben gesagt, der letzte Schritt muss immer menschlich sein dass wir noch mal drüber bügeln das man diese Nähe einfach bei behält.

00:30:05: ich glaube Das sieht man gerade schon viel.

00:30:08: Ich glaube gerade in der Gen Sie ist der Trend eher wieder ein bisschen zu Hand gemacht im Content um sich aus der Masse an KI-Content hervorzuheben.

00:30:19: von daher ist bei uns die größte Schwierigkeit gerade KI in die Orchestrierung, im Hintergrund einzusetzen.

00:30:25: In die Template Creation.

00:30:26: also was Julia da erzählt, da können wir aktuell nur von träumen.

00:30:30: bei uns ist das alles noch sehr, sehr händisch.

00:30:33: Wir versuchen gerade ein Customer lifetime Value aufzusetzen.

00:30:35: ich glaube dass es für uns der erste Schritt in der KI Bearbeitungen, dass wir wirklich einmal gucken können Was hat der Kunde?

00:30:44: Die Kunden für uns wirklich für den Wert nicht nur für historischen Sorts wert sondern auch in die Zukunft gedacht?

00:30:50: und wie können wir basierend darauf, die passenden Produkte empfehlen?

00:30:54: Die passenden Discounts geben dass wir uns da einfach auch nicht ja das wieder den sweet spot treffen zwischen attraktiv für den Kunden aber für uns eben auch lukrativ.

00:31:04: Da sind wir noch nicht fertig!

00:31:06: Das ist noch schwierig.

00:31:08: ich glaube den Case zu knacken es schaffen nicht so wahnsinnig viele.

00:31:11: aber ich glaub wenn mir das hinkriegen und das wirklich in jede E-Mail mit einfließen lassen automatisiert dann haben wir da ganz viel geschafft.

00:31:19: Wenn ihr das nächste Mal live bei unseren Expertenroundtables mit dabei sein wollt, schaut mal auf digitalkonferenz.net vorbei.

00:31:28: Dort findet Ihr immer das Programm unserer aktuellen Digitalkonferenzen.

00:31:34: Vielen Dank, Ulan!

00:31:37: Du quasi mit Avis Bredsview KI-System wie siehst

00:31:43: du das?

00:31:44: Wo kann es da KI eigentlich helfen und wo sind die Limitation von KI der Mensch noch rein.

00:31:51: oder können wir vielleicht irgendwann alle über KI abrüchtigen?

00:31:56: Also ich glaube, was Hu richtig gesagt hat das die KI einfach Texte schreiben zu lassen.

00:32:02: Das kann sehr schnell nach hinten los.

00:32:05: Jetzt war es mir sehr wichtig genau die richtigen Rezepte mitzugeben dass am Ende etwas Vernünftiges gekocht wird.

00:32:16: was wirklich Zeit gekostet hat bei uns in der Entwicklung herauszufinden, was sind die besten Ansätze.

00:32:21: Mittlerweile haben wir tatsächlich richtig gute Kontrolle drüber aber das läuft halt sehr stark mit dem Menschen ab.

00:32:27: also wenn wir einen Kunden on-boarden und wir haben halt auch Brands natürlich die bekannt sind und ja diese Brandsprach halt einhalten wollen arbeiten wir sehr stark Mit den Copyrightern zusammen die uns halt sehr viele Beispiele von Huxliefern.

00:32:41: Wie würdest du zum Beispiel eine Hook schreiben aus einer Warenkoppabbruchs-Perspektive?

00:32:46: Was wären die Sätze, die du nutzen würdest wenn du einen Kunden zurückholen möchtest und so weiter und sofort.

00:32:52: Und das sammeln wir meistens.

00:32:53: Manchmal reichern wir das auch an aber dann sagen wir okay du hast jetzt drei Beispiele gegeben.

00:32:58: der erweitern das um zehn zwanzig und diese Beispile sind tatsächlich sehr gut für die KI zu imitieren und dann trifft man noch genau den Ton Und man hat halt auch eine sehr starke Kontrolle darüber, vor allem wenn man jetzt sagt okay ich will jetzt nur mit diesen zwanzig Hux arbeiten beispielsweise und ich möchte diese Hux kombinieren jeweils mit dem Produkt.

00:33:19: Was machen wir denn auch?

00:33:20: Also wir nehmen dann ein Huck die ist menschenkontrolliert und die verbinden wir dann mit dem einen Produkt das im Warenkorb zurückgelassen wurde.

00:33:29: Die Beschreibung ist ja auch schon kuratiert vom Menschen.

00:33:31: Das bedeutet Ich ziehe nur Wörter rein oder Beschreibungen, die sozusagen schon kurvatiert sind und daraus entsteht dann sozusagen ein neuer neue kongruente Kopy.

00:33:42: Die allerdings ja hundert Prozent von Menschen kontrolliert wurde.

00:33:46: Und so hat man halt sozusagen Ja die Sicherheit das hier nicht halluciniert wurde dass genau der Ton getroffen wird und das kann dann skaliert werden auf

00:33:56: die

00:33:58: Auch bei uns seit wir haben einige Kunden auch um die Fünfzig bis Hunderttausend Produkte Und da soll ja auch jeder Warenkopfabbruch-E-Mail sozusagen anders aussehen.

00:34:06: Dann hat man diese Sicherheit, weil man wirklich die KI vorher sehr gut trainiert hat mit den Hooks und der Kuration des Menschen.

00:34:13: Also der Mensch ist halt wirklich viel mehr ein Coach als die operative Hand.

00:34:18: Die Frage ist in der Zukunft wird das CRM Team wirklich noch CRM-Team heißen oder ist es eher Brand Customer Communication?

00:34:30: Coaching weil man hat mit sehr vielen kis zusammenarbeiten wird und weniger jetzt die flows baut sondern viel mehr sagt so hey nein das ist der ton den ich treffen möchte.

00:34:38: Das sind die kontentmaterialien mit denen ich arbeiten möchte, dass kann ein mensch sehr gut diese emotionalität zu transportieren und die kei ist halt super darin das zu skalieren.

00:34:48: das ist halt sozusagen ruts oder julias rechte hand die dann versteht okay so kommuniziere ich jetzt Und jetzt kann ich mit jedem Kunden so reden, wie Julia niemals mit allen reden könnte.

00:34:59: Weil sie sich nicht in fünfzig tausend teilen kann oder sechs Millionen und dementsprechend springt bei uns der KI Agent.

00:35:07: Sie heißt Avis sozusagen zu jeden Kunden versteht die Botschaft von Julia tip was zusammen Julius wollte und so kann man sich das ungefähr vorstellen.

00:35:18: Vielen Dank Alex.

00:35:20: Wir machen die CM-Spiele wirklich schon sehr, sehr lange.

00:35:22: Und was mir aufgefallen ist über die Jahre ist es immer komplexer geworden.

00:35:27: Wir haben vorhin mal gesagt, wir waren cool wenn wir irgendwie den First-Name und Last-Namen da drin hatten und dann ging ja alles weiter.

00:35:34: Da mussten wir irgendwie responsive Designs bauen.

00:35:36: Dann auch einmal kamen irgendwie die Wagenkörperbrecher, oder?

00:35:39: Leider kamen sozusagen die reaktiven Kampagnen nicht nur die Push-Kampagne raus mussten wir irgendwie tiefer in die Datenanalyse irgendwie reingehen.

00:35:47: Dann kam irgendwie GDPR, da mussten die Storyteller werden.

00:35:51: Dann müssen wir Psychologe werden und dann ging es Mathec-Engineer über das auch noch zusammen, dass man diese Systeme ineinander hatte... Jetzt kriegen wir wieder um, muss nur noch Grafacker werden.

00:36:02: So, Alex und hier du führst Autoacquisition und Retention zusammen?

00:36:07: Wie

00:36:08: handelst du die Komplexität?

00:36:10: Wie macht ihr das?

00:36:10: Was ist dein Konzept um diese Komplexkeit quasi überhaupt abbilden zu können.

00:36:16: Und inwieweit hilft dir da schon KI, kann KI helfen oder macht ihr das alles manuell?

00:36:24: Viele fragen in einem und ich versuche die runterzubrechen weil ich glaube wir sehen gerade so eine Übergangsphase.

00:36:33: wenn du mich jetzt fragen würdest wie würde ich mir das Setup in fünf Jahren vorstellen bekommt ganz andere Antwort als was aktuell haben.

00:36:42: und im Moment da bin ich auch ehrlich sie bin noch sehr Kanal.

00:36:47: Zentris aufgebaut, das heißt wir haben Team zu den Menschen dann Kanäle, also ich habe ein Team, das kümmern sich um die Neukundner-Krise.

00:36:55: Dann geht es eben über zum Growth and Retention CM Team, die dann quasi den Kunden bearbeiten bis erkündigt.

00:37:03: und dann gibt's die Win Back Kampagnen.

00:37:06: natürlich sind da Übergänge und Themen zur Personalisierung hinterlegt.

00:37:11: Als Beispiel, wenn du jetzt über einen bestimmten Kanal reinkommst, bekommst du eine andere Onboarding Journey als wenn du nun über ein Display oder ein Facebook-Kanal reinkomst.

00:37:20: Aber dennoch ist das immer noch genauso gehandhabt dass wir quasi sehr kanalorientiert sind und die Teams dann auch entsprechende Metriken auf dem Kanal steuern.

00:37:30: Übergreifend klar der Kundenwert aber dennoch immer noch sehr im jeweiligen Kanal drin.

00:37:36: Ich glaube, wo ich jetzt ziehen möchte und auch mit dem Team daran arbeiten ist, dass wir quasi immer mehr in die Audience-First Richtung gehen.

00:37:44: Das heißt im Prinzip steuern wir nicht den Kanal sondern das Team müsste eigentlich jetzt per PÖ in ein Setup kommen, wo sie AI-Agenten haben.

00:37:55: Der Agent ist sozusagen derjenige, der einen Touchpoint auswählt und am Ende wird das Ganze auf dem Outcome von Kunden optimiert und nicht auf dem Kanal.

00:38:07: Das wäre meine Vision, um dahin zu kommen.

00:38:10: Ist aber noch ein weiter Weg.

00:38:12: Da bin ich auch ehrlich, wir uns vorhin nach einem Tech-Emsect gefragt.

00:38:15: Wir haben letzten Jahr relativ schnell für Marketing Only Snowflake eingeführt als quasi Martech Data Layer und haben dann auf Snowflakes und Top Height hat angedockt die dann im Prinzip die Vergnüpfung zum Engagement Tool darstellen.

00:38:33: Das wiederum ist Brace, da läuft dann quasi die ganze Personalisierung ausschleuniger Kampagnen ab und dann geht aber auch der Datenfluss direkt wieder zurück ins Laufweg wo dann zentral für alle zugreifbaren ist.

00:38:47: Perspektivisch wird das Setup natürlich ein bisschen anders ausschauen, aber das ist iterativ.

00:38:52: also das heißt so ein Hybrid der Zeit.

00:38:55: wir machen sehr viel mit KI Brace als Tool, hat auch außerhalb Boxen relativ viele Features.

00:39:00: Das heißt Content wird erstellt, Besiffening wer bekommt welche E-Mail geht natürlich auch schon aus dem Tool raus aber ist noch nicht so dass ich jetzt einen Agenten habe wo ich ein Episode dahinter sitzen hab der das dann steuert und mag es an alle Millionen Kunden die E-mails herausfinden.

00:39:21: Da sind wir noch nicht!

00:39:22: Aber ich glaube wenn wir in fünf Jahren nochmal sprechen, könnt man das sein?

00:39:27: Hast du Schübergenden?

00:39:28: Hat sich dein Job schon verändert durch KI oder ist es eigentlich noch derselbe Job und nutzt KI quasi um vielleicht sagen wir mal ein oder zwei Prozesse schneller zu machen, bessere Entscheidungen zu treffen.

00:39:40: Wie sieht das bei euch?

00:39:43: Ja, ich glaube Effizienzsteigerung ist bei uns so das große Thema.

00:39:46: Wofür wir KI nutzen?

00:39:47: Also wirklich zu gucken okay was in unserem Daily Business am Team braucht eigentlich die größte Zeit und wie können wir da KI einsetzen mit der schneller geht?

00:39:55: also großes Thema bei uns Internationalisierung.

00:39:58: Das heißt Wir benutzen KI mittlerweile komplett für die Translations aber auch für die Content Erstellung.

00:40:04: Das heißt ein erster Entwurf wird von der KI gemacht und dann schauen wir nochmal drüber.

00:40:08: Das Tool haben wir vor kurzem noch mal selbst entwickelt mit Google Jams So ein bisschen eine gute Art der Kommunikation, die zu Flakroni passt.

00:40:18: Und was wir auch gerade entwickelt haben ist auch für unser Reporting weil wir analysieren natürlich auch viel.

00:40:23: Wir haben wöchentliches Reporting im monatliches Reporting und bei den vielen Kanälenländern und Kampagnen ist das natürlich an sich manuell auch sehr aufwendig und da sind wir jetzt auch zur Automation gewechselt.

00:40:35: Das heißt die Datenaufbereitung erfolgt über die KI.

00:40:41: Auswertung, wie es dann performt hat soll jetzt über die KI kommen.

00:40:44: So dass wir eigentlich als CRM-Länder nochmal rüber gucken und Feinheiten justieren und uns einfach die Zeit nehmen auch noch mal tiefer rein zu gehen.

00:40:52: wo drückt denn gerade der Schuh?

00:40:54: Wo gibt's vielleicht eine KPI runter?

00:40:56: Haben wir vielleicht auch gerade ein Tracking oder Attributs Bürochenproblem.

00:40:59: Wofür man sonst manchmal dann im Alltag gar nicht mehr so viel Zeit hat, weil man soviel einfach mit den Standardprozessen beschäftigt ist?

00:41:06: Und deswegen würde ich sagen stand jetzt es für uns KI auf jeden Fall ein großer Hebel um effizienter arbeiten zu können.

00:41:13: Räust du dich über KI oder wie diest du das Thema?

00:41:16: ja also ist das etwas wo du positiv gelegt siehst.

00:41:20: ich sehe auch viele Marke gesagt die Person die schreibt noch nicht geregte Texte und glaubt ihr irgendwie meinen Job.

00:41:28: Wie siehst du das eigentlich?

00:41:31: Vorteil KI zu haben, Nachteil.

00:41:33: Also ich freue mich sehr über KI, weil ich auch so ein Mensch bin der immer sehr viel schneller machen will.

00:41:39: Perfektionieren will und da hilft uns KI halt unglaublich einfach nicht beim Status quo stehen zu bleiben sondern einfach sehr viel optimieren zu können.

00:41:47: deswegen finde ich das super.

00:41:49: Ich glaube man muss dann langfristig halt gucken wofür es KI wirklich geeignet und nicht.

00:41:53: Und wir finden halt für Effizienzsteigerung ist es richtig richtig stark.

00:41:57: Deswegen nutzen wir's da.

00:41:58: aber wir nutzen zum Beispiel auch in der Segmentierung ähnlich wie Alex schon gesagt hat viele Tools sind da ja auch mittlerweile sehr, sehr gut.

00:42:04: Das heißt auch so in der CRM im CRM Alltag haben wir es eingesetzt um da auch Schnelligkeit zu generieren.

00:42:12: Gut bei dir?

00:42:14: Wie siehst du das?

00:42:14: hat sich dein Job schon gedreht in bestimmten Themen?

00:42:17: ich komme früher, wir wussten noch in die HTML-Templates bei Basteln und dann war der Zeilenumbruch auf dem Outlook irgendwie nicht so richtig gut.

00:42:26: Wie ist es aus deiner Perspektive?

00:42:28: wie nutzt du KI, wie stehst du denn gegenüber und habt ihr deinen Job schon verändert?

00:42:33: Ich glaube, wir merken es alle, dass das schon einfacher wird.

00:42:36: Wir arbeiten mit Klaviophile und auch da tut sich immer wieder was.

00:42:40: Es ist mit Sicherheit noch nicht perfekt.

00:42:42: Es ist auch eine gewisse Blackbox.

00:42:43: Manchmal kann man ja nicht so ganz nachvollziehen, woher kommt jetzt... also warum wird es jetzt so oder so umgesetzt?

00:42:50: Sie merken's im Customer Support zum Beispiel auch Da haben wir ein KI-Agent schon drin Und dieser Agent speist sich hauptsächlich aus Informationen die wir bereitstellen.

00:42:58: aber wenn wenn der Agent diese spezielle Information nicht findet, halluziniert er teilweise auch.

00:43:04: Und wir hatten schon mal einen Fall, dass dann eine Kundin sich gemeldet hatte weil sie ein Shop-Incentive gegeben hat, einer bestimmten wahren Kopfhöhe und ein gratis Produkt mit.

00:43:13: Das wollte sie nicht haben, konnte sie aber nicht raus bestellen und hätte das dann mit dem Agenten bisschen hin und her diskutiert.

00:43:19: Dann hat der Agent irgendwie gesagt ja man muss sich dann schon genau überlegen ob man eine Order platzieren möchte oder nicht?

00:43:24: Das hätten wir so natürlich selber sich unbedingt formuliert.

00:43:28: von daher ist es glaube ich schon wichtig, dass man immer noch mal drauf schaut und gegebenenfalls nachjustiert.

00:43:35: Dass man einfach nicht die Kontrolle so komplett darüber verliert.

00:43:37: Ich glaube das ist ein wichtiger Faktor genau.

00:43:41: aber ich glaube wir sind uns alle klar, dass wir nicht drumherum kommen.

00:43:45: KI ist nun mal in der Zukunft in welcher Form auch immer sich das dann ausgestaltet.

00:43:49: Ich gehe auch nicht davon aus, dass unsere Jobs komplett wegfallen.

00:43:52: Ich glaube wir werden immer eine Monitoring Instanz brauchen, eine Kontrollinstanz die noch mal draufschaut, sie wie KI anlernt und ein bisschen steuert.

00:44:01: Ja aber ich bin gespannt, wie sich das in Zukunft ausgestaltet?

00:44:04: Bestimmt werden Teams kleiner werden, bestimmt werden sich unsere Job Descriptions ein bisschen anpassen.

00:44:09: Wir sind ja als CRM Team auch immer... Wir machen immer so ein bisschen den Spagat zwischen Marketing & Data & IT & E-Commerce.

00:44:16: Ich bin gespannt, in welche Richtung sich das ein bisschen verlagern wird.

00:44:19: Ich kann mir vorstellen wie Osan das vorhin auch schon mal gesagt hat dass wir stärker in die Marketing-Richtung uns entwickeln werden weil wir eben schauen müssen, dass unsere Brands nicht zu sehr verwässern, dass es nicht alles zu generisch wird sondern dass wir einfach unsere ja unsere Essenz beibehalten als Marken.

00:44:37: Super spannend!

00:44:38: Osohn vielleicht da mal in deine Richtung.

00:44:40: Kontrolle hier wenn ich das richtig verstanden mit Avis ihr Denkt das ganze Thema ja sogar noch ein bisschen radikaler mit ebis und sagt warum eigentlich segmentieren, warum eigentlich irgendwie flows.

00:44:53: Der KI agent der sucht genau raus wer wann was bekommen sollte und es schickt einzelne E-Mails raus.

00:45:00: Ja steht euch da eure Kunden nicht irgendwie auf der Mathe und sagt was ist mit Kontrolle?

00:45:05: kriege ich das überhaupt so auf die Route gerade sagte ne?

00:45:09: So qualitativ Auf die Straße ist da schon Vertrauen, da geht das überhaupt schon so.

00:45:14: Vielleicht magst du damals euren Ansatz erklären und was du so siehst.

00:45:18: zum Thema Kontrolle?

00:45:22: Ich meine als allererstes warum wurden Kunden, Gurgmann Segmentierung und auch Automatismen gebaut weil es Tools für Menschen waren.

00:45:30: ein Mensch kann sich halt nicht zerstöckeln Und dementsprechend braucht er oder braucht Sie halten Werkzeug in der Hand um diese schiere Masse an heterogenen Interessen sozusagen zu stöckeln.

00:45:44: Und da waren halt Segmente und auch Automatismen, die halt auf Segmenten bewohnen, halt super!

00:45:49: Die Frage ist halt in der Welt wo du mit KI arbeitest solltest du dieser KI menschlich limitierende Werkzeuge mit in die Hand geben oder denkt man es komplett neu?

00:46:00: Das war sozusagen auch der Ansatz das wir gesagt haben.

00:46:03: unsere Philosophie war eher was ist wenn wir wenn Ruth nur oder wenn Julia nur eine Kundin hätte Wie würde sie dann schreiben mit dieser einen Kundin?

00:46:13: Würde Sie die denn auch in Segmente packen, wahrscheinlich nicht.

00:46:15: Ich würde wahrscheinlich in Nuancen über ganz verschiedene Sachen bei diese einen Kunde nachdenken und sehr spezifische E-Mails schreiben vielleicht auch nicht zwei E-mails rausschicken an einem Tag sondern die in einer E-mail zusammenfassen.

00:46:31: Und diese Philosophie wollten wir halt in unser Produkt reinbringen.

00:46:35: Da geht halt diese Rechnung mit Segmentierung nicht mehr auf Und es geht halt viel mehr darum, okay wie denke ich über diesen Kunden nach und welche Entscheidungen treffe ich?

00:46:45: Wie wir das quasi unseren Kunden zeigen ist einfach diese Entscheidungsprozesse sozusagen zu visualisieren.

00:46:54: Also wir zeigen den einen Kunden an.

00:46:57: dann wird dann gesehen, ah okay dieser Person hat zwei Kilo Rundefutter gekauft und dann wird gezeigt die KI geht davon aus dass im Schnitt ein Hund drei Hundert Gramm am Tag ist Und dementsprechend sollte diese Person in vierzig Tagen erinnert werden.

00:47:14: Und diese E-Mail wird dann zusammengestellt, basierend auf diesem Trockenfutter was die Person wieder aufstocken soll.

00:47:21: und dieses Trockenfurter ist halt weiß ich nicht aus Pute und hat die Mineralien drinne und deshalb sollte das auf jeden Fall ein Grund sein, dass man das in dieser E-mail erwähnt damit halt die Person an den Grund hat wieder aufzustocken.

00:47:35: Wenn man das so visualisiert ... und man diesen Weg versteht, dann möchte man gar nicht wieder zurück zu der Segmentierung.

00:47:41: Weil man ja ganz viele Nonsen verliert... ...und gleichzeitig halt auch sehr viele Fehler machen kann!

00:47:46: Also wenn ich mit Segmentierungen arbeite sind alle Menschen,... ...wenn wir tausend Flows haben überlachen sich

00:47:53: die

00:47:53: wissen nicht voneinander.... ...und die Fehlerrate ist meistens sogar noch höher.

00:47:58: bei uns ist es halt so dass die KI sogar versteht hier sind zwei verschiedene Customer Journey Points, die aufeinander kollidieren.

00:48:07: Also zum Beispiel, um bei der Änderung zum Aufstocken zu bleiben.

00:48:10: Vielleicht hat der Kunde oder die Kundin Trockenfutter gekauft und gleichzeitig auch noch Leckerlies Und per Zufall müssen sie in derselben Woche aufgestockt werden.

00:48:19: Eine Automation würde jetzt zwei Redundante E-Mails schicken.

00:48:23: Bei uns versteht halt das System Hey!

00:48:25: Das ist dieselbe Botschaft.

00:48:26: eigentlich sollte ich das in eine packen.

00:48:28: Und das sind halt glaube ich Sachen wo ich dann doch merke dass die Leute sobald Sie einmal das System verstanden haben nicht wieder zurück wollen zur Welt der Segmentierung Weil da eher die Angst auf kommt, ich bin Mensch.

00:48:39: Ich muss jetzt diese ganze Komplexität kontrollieren und ich kriege immer wieder neue Produkte dazu.

00:48:46: Und das ist halt lustig wie sich das dann dreht.

00:48:47: Dass man dann sagt ja ich möchte lieber die Kaffeemaschine haben nicht entscheide lieber welche Bohnen nicht reinmache anstatt dass es halt jeden Prozesspunkt irgendwie Versuche anzufassen.

00:48:57: Spannend also State of Personalization.

00:49:01: was ich raushöre ist wir haben komplexität gestiegen.

00:49:04: Wir brauchen auf jeden Fall Automatisierung.

00:49:07: Wir brauchen clevere Zusammenführung von Datenbrot und KI.

00:49:11: Kann das in ganz vielen Teilen helfen bis hin zu, vielleicht kann schon der KI-Agent echt viel übernehmen?

00:49:18: Unser Job dreht sich vielleicht mehr dahin in Sachen Vekuratieren hin.

00:49:24: wir sind wieder kreativ und strategisch unterwegs.

00:49:29: Das nehme ich mal so mit.

00:49:32: Geht ja gerne rein wenn ihr das anders quasi seht.

00:49:36: Und dann würde mich jetzt eigentlich nochmal interessieren auf der Output-Seite, auf den Kampagnen.

00:49:42: Was sind denn so aus eurer Sicht gerade so State of the Art Kampagnienpersonalisierung?

00:49:48: Welche Kampagne findet ihr cool?

00:49:50: Aus eurem eigenen Unternehmen vielleicht aber auch was ihr woanders gesehen habt, wo ihr sagt das ist richtig State Of The Art Personalization, was wir grade machen und da bin ich stolz drauf oder das finde ich richtig cool über sich hier.

00:50:02: Da würde ich jetzt einfach mal offen in die Runde.

00:50:05: eine Frage steht.

00:50:06: Wir haben Marc.

00:50:14: Wenn ihr wollt, kann ich loslegen!

00:50:17: Ich glaube dass wir denken ja oft in diesen einzelnen Kanälen E-Mail Flow und E-mail Kampagne... Ich glaube Usan hat das gerade auch schon mal so ein bisschen angerissen.

00:50:27: wenn wir das ein bisschen aufbrechen dann machen wir glaube ich schon ganz viel richtig, dass man vielleicht Wenn eine Person etwas im Warenkorb hat, auch in den Kampagnen immer einen Ben and Card mit drin hat.

00:50:38: Dass man immer sagt das ist unsere Kampagne.

00:50:40: wir haben gerade Summer Sale.

00:50:41: aber guck mal zusätzlich hast du auch grade dass noch im Warnkork.

00:50:45: Das wird es ganz ein bisschen mehr Omni Channel denken und gestalten.

00:50:49: Wir haben zum Beispiel in jeder Kampanie die wir raus schicken Auch immer unten ein Loyalty Block mit drinnen der immer zeigt... ...das ist der Level in dem du gerade bist.

00:50:56: das sind die Punkte die du gerade hast.

00:50:58: Im Westfall zeigen wir dann auch die fehlen nur noch twenty-fünf Punkte ins nächste Level.

00:51:02: Das ist das Produkt, was du kaufen kannst um diese Lücke zu schließen.

00:51:05: Genau ich glaube wir reden seit Jahren darüber müssen sie los aufbrechen und wir müssen mehr Cross Channel denken.

00:51:11: und ich glaube wenn wir das dann wirklich schaffen und hinkriegen Marketing channelseitig auch Verkaufs channel seitig dann sind wir in den großen Schritt weiter.

00:51:20: Also so gamificierte Cross Channel loyalty

00:51:23: Ja, alles in einem natürlich reduziert.

00:51:27: Das ist nicht zu viel.

00:51:28: wird das es seine Relevanz beibehält wollen ja auch niemand überfordern aber dass man eben diese Behaviour also Verhaltensdaten nicht komplett verliert oder nicht nur auf die Flows reduziert sondern möglichst vielleicht sogar auch mal eine Paid-Ad oder so mit reinkriegt dass man das alles ein bisschen aufbricht und ein bisschen mehr Kundenbedürfnisorientiert denkt.

00:51:55: Alex, guck mal in deine Richtung!

00:51:57: Du hast so viel gesehen.

00:51:58: Wenn du so sagst, State of Personalization oder muss man vielleicht gar nicht zur Leuchtturmkampagnen haben und es reicht wenn man solide ist?

00:52:07: Was ist deine Sicht darauf?

00:52:10: Ja, wo ich jetzt die nächsten Wochen und Monate große Hoffnungen kaufsetze und auch daran arbeite ist.

00:52:16: Die ganzen Offline-Thematiken, die bei uns natürlich auch sehr viele Datenpunkte darstellen auszuwerten zu verarbeiten und in die Personalisierung mit aufzunehmen.

00:52:27: Was meine ich damit?

00:52:30: Du bist oft im Event unterhältst dich mit einem Accountor Secretive und die ganze Information verwende ich momentan nicht in Kampagnen.

00:52:39: Genauso, wenn du in dem Sales-Page bist wird der Datenfluss sozusagen intern nicht weggeschrieben und auch nicht weiterverarbeitet.

00:52:50: Und das ist für mich eine große Hebel wo ich jetzt die nächsten Wochen oder Monate ansetzen will.

00:52:55: Das heißt wir haben uns angefangen bestimmte Sales Pages auszuzeichnen mit AI Wenn der Kunde zuschrimmt Auszulesen und dann entsprechend auf Kundennebene weiter zu verarbeiten und Kampagnen basieren auf dem auszustellen.

00:53:09: Das ist so die nächste Eteration an Themen.

00:53:13: Spannend!

00:53:14: Julia,

00:53:16: was ist für euch bei Flakoni gerade das Data Vi?

00:53:19: Wohin war?

00:53:19: auch seid ihr stolz welche Kampagne wo ihr sagt, die funktioniert richtig gut da ist echt viel reingeflossen wie es clever wird die die performen.

00:53:29: Ja, eine Kampagne die wir letztes Jahr aufgesetzt haben.

00:53:31: Die sehr gut performt und auch glaube ich sehr einfach nachzumachen ist weil das ist ja auch immer sehr schön dass man einfach das auch nachmachen kann.

00:53:38: als andere Brand Ist der Namestag.

00:53:40: Das ist ein Automation die wir eingeführt haben neben den vielen anderen Warenkorb-Abrecher Welcome Flows wie Plenishment usw.

00:53:48: Die noch ein bisschen Outstanding ist Weil das nicht jeder macht.

00:53:50: Wir haben mal gesehen dass gerade in Ländern wie z.B.

00:53:52: Polen und Schächeln das super funktioniert aber auch in Deutschland gar nichts so schwierig ist, also Kunden das hier auch sehr schätzen.

00:53:59: Und hier ist es dann halt so dass wir den Namen nutzen und ein bisschen kreativer umsetzen.

00:54:03: Das heißt wir wissen okay du hast jetzt den Namen Markus ich bin Julia Wir matchen das mit dem Namestag da gibt's auch öffentliche Tabellen und matchen dann noch mit AI.

00:54:13: was eigentlich der Hintergrund von deinem Namen?

00:54:15: Warum wird heute der Namestags zelebriert?

00:54:17: und geben dir dann noch ein schönes Benefit mit heute bei Flakoni zu kaufen?

00:54:21: und das performt zum Beispiel viel stärker als klassische Geburtstagskampanien weil einfach jeder an.

00:54:27: Das heißt, man ist dann so ein bisschen mehr Outstanding an dem Tag im Post-Eingang als vielleicht eine klassische Cell-Kampagne das gewesen wäre.

00:54:34: und das ist für mich so ein klassisches Beispiel von einer Kampagne die sehr gut personalisiert ist aber auch trotzdem sehr einfach umzusetzen.

00:54:42: Ja und eins zu eins.

00:54:44: also hat eigentlich alles eines zum Marketing super personalisiert relevant.

00:54:48: darauf finde ich es super spannend.

00:54:51: vielen Dank dafür!

00:54:54: Was hast du für eine Kampagne, wo du sagst das Date of the Art?

00:55:01: Vielleicht tust du es wirklich mit dem Namenstag rein.

00:55:04: Zumindest mit dem Storytelling dahinter.

00:55:08: wir machen mittlerweile haben wir neue Funktionalität bei uns in der Plattform.

00:55:13: die hat noch tiefer ins Produkt eintauchen können und wir sagen majiles Produkt erzählt so ein bisschen Geschichte

00:55:19: für sich

00:55:20: Und wir können halt wirklich in diese Tiefe immer eingehen, wirklich die Features hervorheben.

00:55:26: Das sind so drei Gründe weshalb du es aus dem Bahnkorb rausholen solltest.

00:55:30: das sind immer Sachen die super mich stolz machen wenn ich das sehe vor allem auch bei kleineren Unternehmen die nicht so viele Mitarbeiter haben.

00:55:38: Die hat sehr angebunden sind auch an Agenturen dass wir das halt in der möglichen und gleichzeitig auch die Bildkoration.

00:55:47: also was wir jetzt einfach ... geführt haben ist das, wenn du beispielsweise deine Produktfotos hast und dann hast du zu deinem Produktfoto noch so inszenierte Produktfots.

00:55:58: Das haben wir sehr oft bei Kunden wie Lush.

00:56:00: die haben zum Beispiel einmal die Seife... ...und dann wird die Seifheit mit einem Model gezeigt

00:56:04: etc.,

00:56:05: dass halt die KI versteht

00:56:07: okay dieses

00:56:08: Produkt war im Warenkorb und diese Brandbilder passen dazu und dann ziehen wir das sozusagen als Zitelbild rein Und haben dann wirklich sehr individuelle Designs, die genau zu dem Produkt passen.

00:56:20: Das ist halt Brandpersonalisierung aus Produkt runtergebrochen was ich auch immer sehr cool finde.

00:56:27: Wann?

00:56:28: Wir

00:56:29: kommen so langsam zum Ende wir haben noch fünf Minuten und ich find's immer spannend.

00:56:34: ihr seid so lange dabei ja so viel gesehen und unsere Zuschauerinnen und Zuschauer und ihr habt immer irgendwie einen kleinen Hack mitzunehmen den sie vielleicht morgen ausprobieren können.

00:56:46: Ein Tipp, eine Ressource, etwas was Sie sich anschauen sollten.

00:56:53: Deswegen vielleicht mal in die Hunde... Ich fange mal anders rum an und ich fange mit Ursine kurz an.

00:57:00: Dein Hack, den was sollten Leute morgen machen wenn sie sich morgen an den Schreibtisch setzen oder gleich nach der Mittagspause?

00:57:08: Was sollten Sie sich anschauen?

00:57:09: Womit sollten Sie beschäftigen?

00:57:11: Was ist ein Hack?

00:57:15: Ich kann natürlich immer nur aus dieser Retail-Perspektive daran gehen, bei Alex wäre ich jetzt verloren.

00:57:21: Deshalb weiß ich, ich könnte ihm jetzt keinen Tipp geben wahrscheinlich.

00:57:24: aber ich glaube was halt sehr faszinierend ist vor allem wenn man nicht so viele Produkte hat im Katalog einfach mal sich die Produktdaten zu ziehen samt Beschreibung und die KI einfach mal dran lässt zu überlegen was sind so Produktjourneys die gut passen würden?

00:57:42: also wenn jetzt ein Kunde ... ein gewisses Produkt gekauft hat, was sind so die nächsten Produkte... ...die man kaufen könnte?

00:57:48: Und das sind meistens richtig, richtig gute Empfehlungen,... ...die einen vielleicht auch in seinen Systemen zurückspielen kann.

00:57:55: Oder auf der Website.

00:57:57: Was halt viel besser funktioniert als, weiß ich nicht,... ...das Produkt wurde mit dem Produkt zusammengekauft oder Kunden haben sich das...

00:58:05: Spannend!

00:58:06: Also einfach mal den Produktkatalog durch die LLM jagen... ...was für Recommendations rauskommen.

00:58:10: Finde ich spannend.

00:58:11: Da habe ich auch mal etwas mit einem, das fand ich auch wirklich.

00:58:13: Spannend fast daraus kramm.

00:58:16: Gehen wir weiter, Julia!

00:58:18: Dein Hack für die Bücheraune und Sicherheiten?

00:58:21: Ich würde wieder das Thema Effizienz gehen.

00:58:24: Jetzt soll ich einfach mal als Team zusammen gucken was sind gerade eure Themen die sehr viel Zeit kosten und wie weit könnt ihr AI nutzen um das zu verschnellern und besser skalierbar arbeiten zu können.

00:58:35: Meistens sind es Kleinigkeiten die man schnell optimieren kann.

00:58:41: Alex dein Hack

00:58:44: Ja, eine relativ einfache Sache.

00:58:45: Und zwar nehmen den Treiber KPI-Tree die in der Nutz der Zeit Jagd im Aitool rein und lassen überprüfen ob das eigentlich auch das ist nachdem dass jeder Team steuern sollte und da kommen ganz spannende Ergebnisse raus.

00:59:03: Auch Spannend!

00:59:04: KPI Driver Tree mal überprüpen lassen durch die LLM.

00:59:08: Alex war ganz kurz nur KPI driver tree für Drees nicht kennen.

00:59:10: kannst du es einmal in einen Satz zusammenfassen?

00:59:13: Also ist quasi mit KPA nachdem es komplette Teams steuert, die dann Runde kaprochen sind auf der einzelnen Teams und im Retail-Umfeld wäre das dann quasi Anzahl der Buchungen, Website-Visit.

00:59:28: Und jedes Team hat sozusagen natürlich einen Teil dazu beizutragen.

00:59:33: Das eine ist dann vielleicht eher für die Anzahl der Besucher auf der Weltseite zuständig, das andere hat einen Conversion Rate Impact etc.

00:59:39: und das fadelt dann aber quasi in einer KPI für das gesamte Team.

00:59:44: Und Untergruppen haben dann wieder unterschiedliche KPI's da sich.

00:59:48: Und da bei meiner Kenntnis eben dass die EIDA Vorschläge macht, die nachher dann sehr viel besser waren.

00:59:55: Gut!

00:59:56: Danke.

00:59:57: gut wie sieht es bei dir aus?

00:59:59: Ich würde sagen, vergesst nicht mit euren Kundinnen zu sprechen.

01:00:02: Wir machen das tatsächlich sehr häufig für Schicken einmal im Monatnisservice raus zur verschiedensten Themen, zu Kampagnen, zu neuen Features und das sind bei uns in der Regel die bestgeklickten Kampagnien untersteckt oft ganz viel wertvolles Feedback drin und oft trifft man ja selber die Anlagen als Marketing Team oder als E-Com team und da kommt auch noch mal ein anderes Level an Insights rein wenn man wirklich die Kundinnen anspricht und sie direkt fragt.

01:00:28: Vielen Dank!

01:00:28: Vielen Dank, fast eine Punktlandung.

01:00:32: Ich bedanke mich erstmal bei meinen Gästen und Gäste lieber Ruth, lieber Julia, lieber Alec, lieber Rosan.

01:00:39: Vielen vielen Dank, dass ihr dabei wart.

01:00:41: Ich bin eine absolute Freundin.

01:00:42: ich könnte mit euch in der Nacht noch sprechen.

01:00:44: Ich glaube wir haben nur das Thema nur ganz knapp angerissen.

01:00:47: Dabei wie es immer so ist.

01:00:51: dass ihr Zautzuschauern und Zuschauer draußen ein bisschen was mitnehmen konnte.

01:00:55: Ihr seht, wir stehen irgendwie so in der Schwedder zwischen Automation und Agent gesehen, dass unsere Jobs sich drehen werden.

01:01:00: CLM ist das Thema der Stundeprofitabilität.

01:01:03: die seht wie unterschiedliche Unternehmen das Thema angehen.

01:01:06: auch Alex ganz breit gedacht von Acquisition bis Retention hin und sieht das Leben noch etwas schwieriger zu machen.

01:01:12: aber gut man ist ja schon lange dabei.

01:01:16: Sechs Millionen Kunden, Tausend Flows also wir sehen da ist das was dahinter.

01:01:20: Von daher finde ich dieses Spiel einfach auch so spannend.

01:01:23: Vielen Dank, dass ihr das mit uns geteilt habt, liebe Gäste!

01:01:28: Das war wirklich toll und mit den Worten bleibt mir nichts anderes als mich zu verabschieden zu bedanken.