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Was ist RTIM?

RTIM, auch bekannt als Real Time Interaction Manager oder Management, nutzt Echtzeit-Kundeninteraktionen, prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen, um konsistente, personalisierte Kundenerlebnisse über alle Kanäle hinweg zu liefern. Viele Benutzer betrachten RTIM als die Überholspur zum Geschäftswert, da es Vermarktern sofortigen Einblick in kritische Momente während des gesamten Einkaufserlebnisses gibt. Marketingteams verlassen sich zunehmend auf prädiktive Analysen, KI und Echtzeitentscheidungen, um die Kundenzufriedenheit und -bindung zu maximieren, Angebote zu personalisieren und das Käuferverhalten an den Geschäftszielen auszurichten. Sie arbeiten mit der Organisation des CIOs zusammen, um Daten zu integrieren, Prozesse zu verfeinern, die gesamte Bandbreite der Analyseansätze zu nutzen und sogar ganze Geschäftsmodelle neu zu gestalten, um das Kundenerlebnis zu verbessern.

Rob Brosman, Analyst bei Forrester Research, entwickelte den Begriff Real Time-Interaction Management im Jahr 2012. Drei Jahre später offerierte Rusty Warner, ein weiterer Forrester-Analyst, die formale Definition einer "Enterprise Marketing-Technologie, die kontextuell relevante Erfahrungen, Werte und Nutzen zum richtigen Zeitpunkt im Kundenlebenszyklus über bevorzugte Kundenkontaktpunkte liefert". Warner skizzierte auch die Schlüsselelemente eines RTIM-Systems:

Erkennen von Kunden und Orchestrieren der Inhaltsbereitstellung über Kanäle und Geräte hinweg (einschließlich Anruf- und Kundendienstzentren, stationäre Geschäfte und digitale Lieferstellen)

Verständnis des aktuellen Kontextes (einschließlich stark variabler Bedingungen) in Verbindung mit einer detaillierten Kundenhistorie

Bestimmung der geeigneten Aktion, des Angebots oder der Nachricht. Dies würde am besten durch Predictive Analytics (dieser Kunde ist am meisten an diesem nächsten Angebot interessiert) in Kombination mit Geschäftsregeln (z. B. wenn empfohlen, muss es auf Lager sein)

Erfassung von Interaktionsdaten zur Messung und Optimierung

RTIM wurde mit Verbreitung des digitalen Marketings entwickelt, da ein RTIM-System ideal für „Next Best“-Aktionen oder -Angebote, Proximity-basiertes Marketing, E-Commerce-Empfehlungen, Anzeigen-Targeting und -Retargeting, Call Center-Entscheidungsmanagement und Personalisierung (E-Mail, Websites, mobile Apps, Social Media) geeignet ist.

Funktionen für effektives RTIM

Forrester nennt drei wichtige Funktionen für RTIM: Geschwindigkeit und Agilität, datengesteuerte Personalisierung und kanalübergreifende Optimierung.

1. Geschwindigkeit und Agilität

Die Fähigkeit, relevante Nachrichten zum Zeitpunkt der Interaktion des Kunden zu senden.

2. Datengetriebene Personalisierung

Die Möglichkeit, Online- und Offline-Touchpoints zu integrieren und Nachrichten zu automatisieren.

3. Kanalübergreifende Optimierung

Nutzung von maschinellem Lernen, um regelmäßig A/B/multivariate Tests durchzuführen, ideale Strategien zu ermitteln und das Engagement kontinuierlich zu verbessern.

Vorteile von RTIM

Einzelne Kundenansicht: Kombinieren Sie eingehende Kundeninteraktionen in Echtzeit mit Offline-Daten.

Steigern Sie die Marketingleistung: Treffen Sie kontextbasierte Entscheidungen in Echtzeit für das „Next Best“-Angebot, um die Antwortraten zu steigern.

Konsistentes personalisiertes Cross Channel-Erlebnis: Entwerfen und realisieren Sie leistungsfähigere Omni Channel-Customer Journeys.

Flexible und skalierbare Bereitstellung: Nahtloses Deployment im Cloud-, on-Prem- oder hybriden Modus.

Liefern Sie das beste Angebot für jede Interaktion: Stellen Sie kontextrelevante Inhalte basierend auf Echtzeit-Interaktionen für jeden Kunden zur Verfügung.

Einhaltung der DSGVO: Erfüllen Sie die Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO).

Echtzeit-Einblicke: Eine Entscheidungs-Engine in Echtzeit bestimmt die nächstbeste Aktion basierend auf detaillierten Kundeneinblicken zum Interaktionspunkt.

Einblicke in die Simulation: Führen Sie Simulationstests durch, um die potenziellen Ergebnisse zu verstehen und vorherzusagen, wie sich eine Kampagne bei Kunden entwickeln wird.

Machine Learning-Funktionen: Eine selbstlernende Umgebung modelliert wahrscheinliche Kampagnenreaktionen mit Echtzeitinteraktionen für eine optimale Nachrichtenplatzierung.

Kommunikationsoptimierung: Integrieren Sie Online-Antworten und Kampagnendaten, um Erkenntnisse zu gewinnen, die die Effektivität von Kampagnen verbessern können.

Geschäftsregelmodul: Eine simple Möglichkeit, Regeln von einfach bis zu komplex zu erstellen.

Berichte und Analysen: Verstehen Sie die Effektivität von Kampagnen mithilfe des interaktiven Berichts- und Analyse-Dashboards.