Predictive Insights Agent
Zukünftiges Kundenverhalten datenbasiert einschätzen.
Unternehmen sitzen auf vielen Daten: Kundenzufriedenheit, Käufe, Vertragsverläufe, Servicekontakte oder Website-Nutzung. Doch was passiert mit diesen Informationen? Der Predictive Insights Agent hilft dabei, aus diesen Daten Muster zu erkennen – und Vorhersagen zu treffen: Wer könnte abwandern? Wer interessiert sich für ein neues Produkt? Wo braucht es proaktive Ansprache?
Damit das funktioniert, braucht es eine verlässliche und integrierte Datenbasis. Wir unterstützen Sie dabei mit unserer Erfahrung in CRM-Datenaufbereitung, Verhaltensanalyse, Datenintegration und Modellentwicklung – auf Wunsch inklusive Datenarchitektur und Hosting.
Einsatz für den KI-Agenten
Dabei kommt KI zum Einsatz, weil klassische Analysen oft nicht mehr ausreichen: Die Datenmengen sind zu groß, die Verbindungen zu komplex. Der Agent kombiniert verschiedene Datenquellen, erkennt Zusammenhänge und berechnet, mit welcher Wahrscheinlichkeit bestimmte Ereignisse eintreten – objektiv, transparent und skalierbar.
So entsteht echte Entscheidungshilfe: für gezielteren Vertrieb, wirksames Kampagnenmanagement oder effizientere Betreuung. Unternehmen sparen Ressourcen und gewinnen an Reaktionsgeschwindigkeit.
CX-Befragungsdaten
z. B. NPS, Zufriedenheitswerte, offene Kommentare, Empfehlungsbereitschaft
Transaktionsdaten
z. B. Kaufhistorie, Produktnutzung, Vertragslaufzeiten, Verlängerungen
Kundenstammdaten
z. B. Segment, Region, Kundentyp, Produktzuordnung, Servicelevel
Service- & Beschwerdedaten
z. B. Anzahl Kontakte, Bearbeitungsdauer, Eskalationen, Rückmeldungen
Digitale Verhaltensdaten
z. B. Klickpfade, Login-Frequenz, Formularaufrufe, Interaktionen im Kundenportal
Kampagnen- & Response-Daten
z. B. Öffnungsraten, Klickraten, Konversionen, Abmeldungen
Gründe für den einsatz von Sentiment & Quality Intelligence
Churn reduzieren = Umsatz sichern
Frühzeitige Identifikation abwanderungsgefährdeter Kunden senkt Verluste im Bestandsgeschäft.
Cross- & Upselling-Potenziale gezielt nutzen
Prognosemodelle zeigen, welche Kunden offen für Mehrwertangebote sind – Conversion statt Zufall.
Servicekosten senken
Risikofälle proaktiv erkennen und gezielt ansprechen – bevor sie eskalieren und hohe Supportkosten verursachen.
Marketing-Budget effizienter einsetzen
Zielgruppenspezifische Ansprache auf Basis von Verhaltensdaten reduziert Streuverluste und senkt CPA.
Skalierbare Modelle nutzen und nutzbar machen
Keine Data-Science-Abteilung nötig – anschlussfertig und erweiterbar. Insights in Kampagnen, CRM oder Serviceprozesse einbinden.
Wirkungstreiber verstehen und Abwanderung frühzeitig erkennen
Verhaltensmuster analysieren, bevor es kritisch wird. Erkennen, was Loyalität, Zufriedenheit oder Churn wirklich beeinflusst.
Ihr Mehrwert
- Fundierte Entscheidungsbasis für Kundenansprache und Maßnahmenplanung
- Priorisierung von Zielgruppen anhand prognostizierter Wirkung
- Unterstützung bei Ressourcenallokation und Wirkungscontrolling
- Reduktion von Reaktionszeit durch frühzeitige Mustererkennung
- Integration in bestehende Analyse-, CRM- oder Kampagnensysteme
