Wie man mit mehr Intelligenz Kunden neu für sich begeistert Was Algorithmen im Unternehmensalltag leisten können

Obwohl es so scheint, als sei künstliche Intelligenz (KI) erst neuerdings dabei, ihren Siegeszug in jedes Unternehmen und somit auch in das Leben jedes Kunden anzutreten, hat sie sich längst ihren Platz im Alltag erobert. Kaum eine Waschmaschine und kein einziges Smartphone würden heute so funktionieren, wie sie es tun, ohne auf die Technologien des Machine Learning zurückzugreifen.

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Wirklich neu ist, dass Unternehmen durch die Integration solcher Funktionen, beispielsweise in Cloud-basierte Plattformen, aktiv von den Potenzialen von KI profitieren können. Und diese Option stößt allseits auf offene Ohren und Augen. Wie kürzlich eine IDC-Studie ergeben hat, planen rund 40 Prozent der befragten Unternehmen in Europa und den USA, bis 2018 aktiv von KI-Technologien wie Machine Learning, Spracherkennung, Textanalyse oder numerischer Analyse im Bereich von CRM Gebrauch zu machen.

Die Zielsetzungen sind höhere Effizienz und die Erschließung neuer Geschäftschancen. Dabei lässt sich ein breites Spektrum von Anwendungsfällen abdecken, die nahezu alle Facetten eines Unternehmens berühren. CRM-Anwendungen mit künstlicher Intelligenz beschleunigen Verkaufszyklen, verbessern die Lead-Generierung und -Qualifizierung, ermöglichen hochpersonalisiertes Marketing und senken die Kosten im Call Center bei gleichzeitiger Steigerung der Qualität.

Was leistet maschinelles Lernen?

Jedes Unternehmen besitzt heute Unmengen an Daten – die Erhöhung ihres Nutzwerts ist die Stärke von KI-Technologie: eine komplexe Datenauswertung, die nahezu in Echtzeit Muster und Strukturen erkennt sowie Zusammenhänge zwischen erhobenen Daten und Nutzerverhalten herstellt. Data Intelligence bietet somit ein gewaltiges Potenzial, um Analysetätigkeiten in geschäftlichen Abläufen zu optimieren.

Eine weitere Variante des maschinellen Lernens, das Deep Learning, wertet die Daten nicht nur nach oberflächlichen Kriterien aus, sondern auch nach ihren Inhalten. Die Software erkennt diese und verortet sie in einem Bezugssystem. Innerhalb dessen interpretiert die Technologie Daten und gleicht sie miteinander ab. Durch permanentes Feedback lernt die Software die Bedeutung der Daten und stellt Sinnzusammenhänge her.

KI im Unternehmenseinsatz

Im sich stetig verschärfenden Wettbewerbsumfeld der globalen, digitalen Wirtschaft stoßen besonders kleine Unternehmen schnell an ihre Grenzen. Gerade ihnen kann Machine Learning wertvolle Unterstützung bieten. Standardisierte Abläufe erledigt der Algorithmus fehlerfrei. Für wiederkehrende Prozesse ist es also nicht notwendig, eine qualifizierte Arbeitskraft zu binden. Sie kann dafür mit konkret wertschöpfenden Aufgaben betraut werden. Ein Beispiel ist der Vertrieb: Anstatt Leads stundenlang manuell zu verwalten, ist diese Zeit für Recherchen oder die Kontakt- und Beziehungspflege wesentlich gewinnbringender investiert.

Im Kontext einer ganzheitlichen CRM-Plattform hilft Machine Learning dabei, die vernetzten Datenströme auf neue Art nutzbar zu machen, sobald die Silos von Vertrieb, Marketing und Service erst einmal in der Versenkung verschwunden sind. Das System gewinnt selbstständig ein tiefes Verständnis von Customer Journeys und greift viel weiter als vergleichsweise einfache Szenarien der Marketingautomatisierung abzubilden. Der „Kollege Roboter“ in diesem Kontext dient kundenbezogenen Unternehmensbereichen als wissbegieriger, lernfähiger Assistent, der mit sinnvollen und fundierten - weil datenbasierten - Empfehlungen hilft, die Wertschöpfung zu steigern.

Kundenerlebnisse intelligent gestalten

Wichtigster Differenzierungsfaktor für Anbieter von Produkten und Dienstleistungen im digitalen Zeitalter ist das Schaffen eines exzellenten Kundenerlebnisses an jedem Berührungspunkt. Die Erwartungen von Verbrauchern und Geschäftskunden steigen dabei permanent: In einer Zeit, in der persönliche intelligente Assistenten wie Amazon Alexa oder Google Assistant Einzug in den Alltag gehalten haben, werden persönliche “Bekanntschaft” und individuelle Bedienung zunehmend eingefordert, vorausschauende relevante Informationen erwartet und wertvolle Empfehlungen aufgrund antizipierter Wünsche hochgeschätzt. KI kann Unternehmen dabei helfen, Kunden neu zu begeistern und sie zu loyalen Kunden machen, wie die folgenden Beispiele veranschaulichen:

• Durch die Verknüpfung des Datenstroms eines Wetterwarndienstes mit den Kundendaten ist es Versicherungsunternehmen möglich, ihren Kunden in einer Region, für die ein Unwetter gemeldet wird, entsprechende Warnhinweise zukommen lassen – und zwar völlig automatisiert, ohne menschliches Zutun. Indem die Software Wohnort und Versicherungspolice in Bezug zueinander setzt, wird jeder Versicherte eine individuelle Benachrichtigung erhalten. Der Motorradfahrer wird aufgefordert, sein Fahrzeug unterzustellen, während der Bootseigner die Nachricht erhält, er möge sein Boot gut vertäuen und abdecken. Entscheidend dabei ist, dass die Betroffenen rechtzeitig erreicht werden: Deshalb errechnet die Prognosefunktion einer intelligenten Software in Echtzeit auf Basis historischer Kommunikationsdaten, welcher Kommunikationsweg - ob SMS, E-Mail oder Push-Nachricht aus der Versicherungs-App - vom Versicherungsnehmer mit der höchsten Wahrscheinlichkeit am schnellsten gelesen wird. Auf diese Weise kommt den Versicherten ein personalisiertes, proaktives Kundenerlebnis zu, und das Versicherungsunternehmen hat die Chance, die Forderungen in Folge von Unwetterschäden zu reduzieren.

• Im Kundenservice eines Online-Händlers kann KI helfen, Servicefälle wie Beschwerden über verspätete oder ausbleibende Lieferungen in einen Zusammenhang zu bringen, und schnell weitere betroffene Kunden identifizieren, die sich noch gar nicht gemeldet haben. Auf diese Weise kann das Service-Center die Kunden proaktiv, natürlich über den am besten geeigneten Kanal, über mögliche Verzögerungen informieren und gegebenenfalls direkt eine Wiedergutmachung in Form eines Gutscheincodes mit übermitteln. Die Zufriedenheit der Kunden durch proaktives Fehlermanagement wird gesichert oder unter Umständen sogar gesteigert, während die Anzahl eingehender Mails oder Anrufe im Call Center sich reduziert.

• Enormes Potenzial birgt auch die automatische Bilderkennung, beispielsweise in der Logistik im Einzelhandel. Durch die Analyse von Videobildern in Supermärkten erkennt das System den Füllstand der Regale, gleicht diese mit dem Lagerbestand, dem Zeitpunkt und der Menge der folgenden Lieferung ab und kann selbstständig handeln, zum Beispiel die Nachbestellung vorziehen oder Mengen modifizieren. Leere Regale oder überfüllte Lagerräume können somit schon bald gänzlich der Vergangenheit angehören – besonders für Einzelhändler in dicht besiedelten städtischen Lagen eine geldwerte Erleichterung.

Cloud demokratisiert die Künstliche Intelligenz

Maschinelles Lernen hat unzählige Vorzüge, erfordert aber auch riesige Speicherkapazitäten und kann hohe Kosten verursachen. Die Technologie der Cloud stellt eine notwendige und riesige Ressource zur Verfügung, die künstliche Intelligenz für jedermann verfügbar macht. Vorteile einer cloudbasierten Lösung sind:

• Einsparung enormer Ressourcen: Maschinelles Lernen in der Cloud verknüpft riesige Datenmengen, ohne dass eigene Ressourcen bereitgestellt werden müssen.

• Know-how komplexer Technologie: Machine Learning entwickelt sich ständig weiter. Um Schritt zu halten, ist ein hoher Aufwand erforderlich. Diesen leisten die Experten der Cloud-Anbieter. Durch die zentrale, automatisierte Bereitstellung aller Innovationen über die Cloud bleiben Unternehmen stets auf dem neuesten Stand und verpassen keine Neuerung.

Was bringt die Zukunft?

Frank Engelhardt, Vice President Enterprise Strategy bei Salesforce.

Die künstliche Intelligenz hat in den vergangenen Jahren wesentliche Fortschritte verzeichnet, vor allem, was ihre Nutzung in der Breite betrifft. Durch Lösungen wie Salesforce Einstein kann man die Vorteile schon heute nutzen. Zudem entwickeln sich KI-Technologien rasant weiter. Besonders sichtbar werden die Verbesserungen bei Online-Services und E-Commerce. Denn insbesondere dort kommt der intelligenten Personalisierung eine hohe Bedeutung zu.

KI wird im Onlinebereich wichtige Beiträge leisten, um Produkte, Services und Contents automatisiert auf die individuellen Historien und Bedürfnisse jedes einzelnen Kunden zuzuschneiden, um Relevanz und Mehrwert sicherzustellen. Die Erkennung von Stimmungsbildern auf Basis von Textformulierungen in Kundenmails oder auch Postings in den sozialen Netzwerken gepaart mit Empfehlungen für eine adäquate Reaktion helfen bei der Gestaltung von Kundenbeziehung und Reputation. Über kurz oder lang werden bei jeder Geschäftsentscheidung die Erkenntnisse aus KI-gestützten Systemen eine wesentliche Rolle spielen.

* Frank Engelhardt, Vice President Enterprise Strategy bei Salesforce

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