Sie sind hier: Startseite » Markt » Hintergrund

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

CloudBlue: Kontakt und Steckbrief

Der Informationsanbieter hat seinen Kontakt leider noch nicht freigeschaltet.

Meldungen: Hintergrund

2025 zeichnen sich fünf KI-Trends ab
Scott Zoldi, KI-Visionär und Chief Analytics Officer bei Fico, sieht aktuell folgende fünf KI-Trends: Erkenntnis in Unternehmen reift: Nicht jede KI ist eine GenAI. Unternehmen befassen sich zunehmend mit dem geschäftlichen Mehrwert ihrer KI-Investitionen. Sie achten immer mehr darauf, bei welchen Herausforderungen GenAI eine gute Lösung bringt und wo traditionelle KI-Technologie und interpretierbares maschinelles Lernen die Alternative sind. Tatsächlich sind mehr als 80 Prozent aller KI-Systeme, die heute in Unternehmen im Einsatz sind, keine GenAI.
Nutzung von KI als Wirtschaftsfaktor
Die Entwicklung und Adaption von Künstlicher Intelligenz in Deutschland geht einigen viel zu langsam. Ist das wirklich so? Tatsächlich haben wir die KI weder verschlafen noch mutwillig ein- und ausgebremst. Aber es gibt eine Reihe von Besonderheiten, die der Nutzung von KI als Wirtschaftsfaktor nicht förderlich sind.
Erste Warnungen in Europa vor US-Clouds
Norwegen und Dänemark warnen vor US-Cloud-Anbietern. Werden Deutschland und weitere europäische Länder diesem Beispiel folgen? Wann werden Regeln zum Datenschutz verschärft und wie können Unternehmen diese Hürde meistern?
Weg zu mehr Nachhaltigkeit
Die sich zunehmend verschärfende Energieknappheit stellt Industrie, Haushalte und Politik vor enorme Herausforderungen. In einigen Branchen führt dies bereits dazu, dass Produktionskapazitäten gedrosselt werden. Vor diesem Hintergrund geraten auch Rechenzentren ins Blickfeld, die als digitale Infrastrukturen der modernen Gesellschaft zwar eine zentrale Rolle spielen, aber auch als besonders energieintensiv gelten.
Von der Optimierung zur Transformation
Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) wird 2025 zum Standardwerkzeug der deutschen Wirtschaft. Nahezu acht von zehn Unternehmen (79 Prozent) setzen die Technologie ein oder haben es vor. Der Fokus liegt allerdings auf der Optimierung und nicht auf der Transformation des Geschäfts. Lediglich 46 Prozent der Entscheider sind der Meinung, dass es mittelfristig neue, vollständig KI-basierte Geschäftsmodelle geben wird.
Welche Chancen bieten AI und Automatisierung?
Automatisierung am Arbeitsplatz, kombiniert mit Artificial Intelligence (AI), GenAI, Machine Learning (ML) und Orchestrierung, ermöglicht Unternehmen, Arbeitsabläufe auf ein neues Level zu heben. Durch diese Technologien lassen sich skalierbare, anpassungsfähige Geschäftsprozesse schaffen, die auf langfristige Ziele ausgerichtet sind.
Datenschutzstrategien für hybride IT
Eine von Arcserve beauftragte unabhängige Befragung unter IT-Führungskräften ergab, dass 80 Prozent schon einmal von Ransomware betroffen waren. Während 82 Prozent der Betroffenen angaben, dass sie den Schaden innerhalb von 48 Stunden beheben konnten, war dazu knapp ein Fünftel nicht in der Lage. Problematisch ist auch, dass bis zu 30 Prozent der Daten bei einem erfolgreichen Ransomware-Angriff nicht wiederhergestellt werden konnten.
Cloud-basierte Monetarisierung löst Probleme
Mit ihrer jahrzehntelangen Erfahrung im Management wiederkehrender Kundenbeziehungen sind Telekommunikationsunternehmen (Telcos) attraktive Partner in der Abonnement-Wirtschaft. Ihr großer Kundenstamm, der sich durch historisch niedrige Abwanderungsraten auszeichnet, bietet eine solide Grundlage, um vom wachsenden Abonnementmarkt zu profitieren.
Fokus auf Datenschutz & Compliance
IT-Ausgaben in der Finanzbranche werden 2025 auf über 58 Milliarden USD steigen, während Technologien wie generative Künstliche Intelligenz (GenAI) Arbeitsabläufe, Datenmanagement und Kundeninteraktionen revolutionieren. Gleichzeitig wird der sich vollziehende Generationswechsel bei den Anlegern endgültig ein neues Level an Digitalisierung fordern. Fünf zentrale Trends werden diesen Wandel prägen: die Optimierung von Kundenerlebnissen, die Einführung modularer Architekturen, datengetriebene Innovationen, die Konvergenz von Branchen und ein verstärkter Fokus auf Datenschutz und Compliance.
Optimierung der Cloud-Kosten oberste Priorität
Das Jahr 2024 war das "Jahr der generativen KI", was zu einer raschen Ausweitung der Datenerzeugung, -verwaltung und -konsolidierung führte. Dieser Anstieg zeigt keine Anzeichen einer Verlangsamung. Darüber hinaus kam es 2024 zu den ersten großen Angriffen auf die Lieferkette auf globaler Ebene, angeführt von CrowdStrike, die Unternehmen dazu zwangen, die Cybersicherheit auf allen Ebenen zu überdenken.

Gestohlene Identitäten blockieren Sicherheitsrisiken minimieren