Künstliche Intelligenz

AI as a Service – ein technologisches und kulturelles Thema

KI kann dem Vertrieb, Marketing und Kundenservice dabei helfen, proaktiv auf ihre Kunden zuzugehen und ihnen Angebote zu machen, die ihrem Bedarf tatsächlich entsprechen.

KI für Kundenbeziehungsmanagement

Unternehmen könnten mithilfe von KI teilweise langjährig vernachlässigte Kundenbeziehungen neu aufsetzen.

Die Digitalisierung hat die Regeln der Kundenkommunikation massiv verändert: Zum einen verfügen Verbraucher heute über eine maximale Transparenz zu Anbietern aller Branchen und ihren Leistungen. Zum anderen erfolgt die Ansprache in jede Richtung, nicht nur über eine wachsende Zahl von Kanälen; auch die Taktzahl in der Kommunikation hat sich stark erhöht. Gefragt sind auf Seiten der Kunden jedoch nicht nur Schnelligkeit und eine prompte Reaktion auf Anfragen: Kundenkommunikation und Angebote sollen außerdem zum jeweils individuellen Bedarf passen und den Kunden zum richtigen Zeitpunkt auf dem favorisierten Kanal erreichen. Nicht maßgeschneiderte und wahllos verbreitete Inhalte sorgen angesichts der bestehenden Informationsflut eher für Unwillen und schwächen die Reputation des Anbieters. Der Dialog mit den Zielgruppen ist damit zu einer anspruchsvollen Aufgabe für Vertrieb, Marketing und Kundenservice geworden.

Eintrittsbarrieren für KI senken

Moderne Technologien und Systeme bieten heute ganz neue Möglichkeiten, Kundendaten zu verwalten und das Kundenmanagement effizienter zu gestalten. Wirklich gute Ergebnisse wird dies jedoch nur dann zeigen, wenn Kundenbeziehungsmanagement als Prozess betrachtet wird – ohne Abteilungsgrenzen und über Marketing, Sales und Service hinweg. Mit Machine-Learning-Algorithmen (ML) lassen sich die Datenberge sichten, Handlungsmuster analysieren und situationsabhängige Bedarfe erkennen. Ein bereichsübergreifender Datenfluss und KI-Technologien generieren wertvolles Kundenwissen und versetzen Unternehmen in die Lage, proaktiv auf ihre Kunden zuzugehen und ihnen Angebote zu machen, die ihrem Bedarf tatsächlich entsprechen.

Innovative Unternehmen haben sich genau das zum Ziel gemacht, um ihre Kunden langfristig von sich zu überzeugen. Für Unternehmen, die den Fachkräftemangel bei den Datenspezialisten zu spüren bekommen oder aufgrund ihrer Größe kein eigenes Data-Science-Team aufbauen können, gilt es, die Barrieren für die Nutzung der entsprechenden Technologien möglichst schnell zu senken. Dabei helfen Cloud-Lösungen und AI as a Service (AIaaS): Sie lagern die Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen an externe Provider aus und erlauben eine Skalierung je nach Bedarf und Geschäftsentwicklung. Auf diese Weise senken sie die Einstiegsbarriere für KI und erlauben das „Experimentieren“ mit den Daten auch durch Fachabteilungen. So können auch Unternehmen ohne Data Scientists datengetriebene Entscheidungen treffen und neue Geschäftsmodelle etablieren.

KI für ein schlaues Kundenbeziehungsmanagement

Bei der Datenanalyse in Echtzeit und für eine intelligente Prozessoptimierung durch Machine Learning sind Unternehmen im Vorteil, die über große Datenmengen verfügen. Diese erlauben es ML-Plattformen, schnell zu lernen und den Unternehmen wichtiges Kundenwissen zu vermitteln. Je schneller und einfacher sich dieses Wissen auch von Fachabteilungen ohne Informatikkenntnisse erschließen lässt, desto mehr und schneller profitiert das Unternehmen davon. Selbstlernende KI-Lösungen tragen dazu bei, Künstliche Intelligenz zu „demokratisieren“. Statt End-to-End Machine Learning, d.h. komplexe Modelle ohne Zwischenschritte, zu nutzen, wird ein komplexes Problem in Teilprobleme zerlegt und diese werden dann mit einfacheren ML-Algorithmen oder sogar traditionellen Methoden umgesetzt. Auch Transfer Learning hilft, aktuellste Forschung ebenso den kleineren oder mittelgroßen Unternehmen zugänglich zu machen: Vortrainierte komplexe Modelle werden mit geringem Rechenaufwand auf ein spezifisches Problem feinjustiert.

Sie lassen sich in ein bestehendes CRM-System integrieren und auch an Marketing-Automation-Lösungen anbinden. Bei der Entwicklung von Use Cases für KI-Lösungen wie BSI Brains gibt es kaum Grenzen und zahlreiche Branchen können davon profitieren. Ob Texterkennung von E-Mails (mit automatisierter Beantwortung), Fraud Detection bei Banken, Versicherungen und Online-Händlern, die Errechnung von Kündigungswahrscheinlichkeiten oder Sentiment-Analyse und Next-Best-Action-Empfehlungen: Wenn Unternehmen die Entwicklungsleistungen nicht selbst erbringen müssen und sich stattdessen darauf fokussieren können, die Anforderungen und Bedarfe aus Business-Sicht zu formulieren, wird aus Daten tatsächlich ein wichtiges unternehmerisches Asset – auch ohne eigene Data Scientists.

„Segment of One“: Die Zukunft des Marketings

Viele Unternehmen könnten mithilfe Künstlicher Intelligenz ihre teilweise langjährig vernachlässigten Kundenbeziehungen ganz neu aufsetzen: Mit KI lässt sich die Customer Journey über den kompletten Lifecycle des Kunden hinweg intelligent und proaktiv begleiten. So lassen sich beispielsweise anhand bestimmter Aktivitäten eines Kunden im Netz in Echtzeit veränderte Lebenssituationen (wie z.B. ein Umzug) prognostizieren – aber durchaus auch, ob ein Kunde absprunggefährdet ist. Darauf kann der Anbieter dann schnell mit einem passenden Angebot reagieren und so womöglich den Kunden zum Bleiben bewegen. Voraussetzungen für ein effizientes datenbasiertes Kundenbeziehungsmanagement sind jedoch immer eine hohe Datenqualität und eine 360-Grad-Sicht auf die verfügbaren Daten – eine „Hausaufgabe“, deren Priorität nicht hoch genug anzusetzen ist.

Die Möglichkeiten des Kundenbeziehungsmanagements durch KI gehen perspektivisch jedoch noch deutlich weiter – wenn dies für die meisten Unternehmen auch noch Zukunftsmusik ist. Denn auch das Marketing wird durch intelligente und automatisierte Datenanalysen revolutioniert: an die Stelle einer Aufteilung der Zielgruppen in Kundensegmente, die sich durch bestimmte Merkmale auszeichnen, tritt das Konzept „Segment of One“. Dahinter steht die Idee, dass jeder Kunde eine eigene Zielgruppe darstellt – und somit auch für jeden Kunden automatisch eine eigene Marketing-Strategie designt wird. Mit ganz individuellen Inhalten, zum passenden Zeitpunkt – und über die jeweils favorisierten Kanäle.

AI as a Service – ein kulturelles Thema

AI as a Service erleichtert es Unternehmen dementsprechend auch in Zeiten des Fachkräftemangels, und insbesondere eines Mangels an Datenspezialisten, ihr Kundenbeziehungsmanagement über den gesamten Lebenszyklus auf ein neues Qualitätsniveau zu heben. Um so weit zu kommen, stehen jedoch einige Hausaufgaben an, insbesondere im Hinblick auf die erforderliche Datenqualität. Letztlich ist AI as a Service jedoch vor allem auch ein kulturelles Thema: Was Unternehmen brauchen, ist vor allem ein innovationsfreudiges Klima, wobei sich der Begriff der Innovation sowohl auf Technologien als auch auf organisatorische Veränderungen bezieht. Fachabteilungen brauchen die Bereitschaft, sich mit KI-Lösungen auseinanderzusetzen, und mit den Daten zu experimentieren. Gleichzeitig muss die Bereitschaft bestehen, Abteilungsdenken über Bord zu werfen und Problemstellungen aus der Warte des Kunden heraus zu begreifen und anzugehen. Denn „as a Service“ ist nicht nur ein Geschäftsmodell, sondern auch eine Haltung – durchaus für beide Seiten, Provider und Kunde. Die Technologien dafür stehen bereit.

Bildquelle: Getty Images / iStock

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