KI-Routinen für Routineaufgaben

Der digitale Vertriebskollege

Der Hype um künstliche Intelligenz dürfte bei vielen Praktikern bestenfalls Schulterzucken hervorrufen. Viel zu oft verlaufen die Diskussionen um lernende Algorithmen auf einer abstrakten Ebene mit wenig Bezug zur Realität. Höchste Zeit, das Potenzial von KI-Anwendungen für das Customer Relationship Management herauszuarbeiten. Eines vorneweg: Künstliche Intelligenz im Kundenservice ist teils schon lange etabliert.

Machine Learning wird derzeit branchenübergreifend diskutiert. Es geht um eine Zukunft, in der eine neue Robotergeneration und von künstlicher Intelligenz (KI) angetriebene Systeme unsere Arbeitsweise grundlegend verändern. Wirft man einen Blick auf den Status Quo, ist diese Zukunft schon in Teilen Realität. In einem Report von ABI Research benutzen 13 Prozent der befragten Unternehmen bereits sogenannte Cobots – kollaborative Roboter-Systeme, die mit menschlichen Mitarbeitern in einer Arbeitsumgebung interagieren – während weitere 15 Prozent sagen, sie würden im kommenden Jahr in diese Technologie investieren. Dieser Trend setzt sich auch jenseits der Fertigungshallen in den Marketing- und Sales-Abteilungen fort. In einer aktuellen Studie der Hochschule SRH/International Management University gaben 80 Prozent der Befragten an, dass sie künstliche Intelligenz (KI) im Marketing für wichtig halten. Im Alltag nutzen jedoch nur 26,5 Prozent überhaupt KI in ihrer täglichen Marketing-Arbeit, während lediglich sieben Prozent es intensiv nutzen. Diese Kluft zwischen Vorstellung und Wirklichkeit kann auf eine gewisse Unsicherheit darüber zurückgeführt werden, was KI im Marketing nun konkret bewirken kann. Dabei gibt es für das CRM-System, oft der neuralgische Knoten der Marketing- und Sales-Abteilungen, zahlreiche Szenarien, in denen die Kombination von Mensch und lernende Maschine für Mehrwert sorgen kann.

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KI in Fertigungsbranche vorn

Die neunte Ausgabe von Rockwell Automations „State of Smart Manufacturing“ Report liefert Einblicke in Trends und Herausforderungen für Hersteller. Dazu wurden über 1.500 Fertigungsunternehmen befragt, knapp 100 der befragten Unternehmen kommen aus Deutschland. ‣ weiterlesen

Chatbots für Standardaufgaben

Wenn Kunden mit dem Unternehmen Kontakt aufnehmen, dann wollen sie eine schnelle, kompetente Antwort auf ihr spezielles Problem. Nicht jede Anfrage braucht aber zwingend die Kompetenz eines Sales- oder Support-Mitarbeiters. Wenn es beispielsweise nur um die Statusabfrage einer Bestellung oder eine Adressänderung geht, kann KI in Form von Chatbots die Aufgabe übernehmen. Hier greifen Spracherkennung, Machine Learning und CRM ineinander. Bei der Anfrage über E-Mail, Messenger oder ein soziales Netzwerk lassen sich auf Basis der vom Kunden verwendeten Schlüsselwörter und bekannten Informationen wie Name, E-Mail-Adresse, Twitter-Handle oder Bestellnummer die Daten im CRM-System abgleichen. Dieses kann für solche Aufgaben mit Datenbank, Warenwirtschaft und anderen Datenquellen im Unternehmen integriert werden, um eine korrekte Antwort automatisch zu ermitteln und zu senden. Gleichzeitig vermerkt die KI im CRM-System den Vorgang und informiert den zuständigen Kundenbetreuer darüber. So sparen die Mitarbeiter Arbeitszeit, die bisher durch Administrationsaufgaben und Standardanfragen beansprucht wurde. Ist die Anfrage zu komplex für die KI oder entstehen Folgekorrespondenzen, übergibt der Chatbot an einen Mitarbeiter.

Besserer Kundenkontakt

Bereits ohne KI ist ein CRM-System eine große Hilfe im Vertrieb, indem es alle bekannten Informationen zu einem Kunden strukturiert bereitstellt, damit der Mitarbeiter den passenden Gesprächseinstieg wählen und die richtigen Entscheidungen treffen kann. Mit der Unterstützung von KI ist es nun möglich, Daten zu sammeln und aufzubereiten, die noch nicht bekannt sind. So können die aktuellsten und wichtigsten Aktivitäten einer Person aus öffentlichen sozialen Netzwerken auf Anfrage in Echtzeit in das CRM-System eingespeist werden. Durch die Lernfunktion einer leistungsstarken KI-Komponente können auch dynamisch und automatisiert für den Kunden relevante News aus dem Internet im Programm dargestellt werden, sodass der Mitarbeiter stets auf dem neuesten Stand ist, wenn er mit einem Kunden spricht. So spart sich der Vertrieb Vorbereitungszeit auf eine Kontaktaufnahme und erhält bei einem unerwarteten Anruf sofort relevante Informationen angezeigt. Hier ist die Aufbereitung und Filtrierung der Daten durch die KI im Hintergrund eine vielversprechende Möglichkeit. Des Weiteren kann KI den Mitarbeitern auch bei der Entscheidungsfindung helfen. Durch die Korrelation der internen Informationen zu einem Kunden mit dynamischen externen Datenflüssen, dem derzeitigen Stadium im Kunden-Lifecycle und historischen Daten aus anderen Sales-Prozessen kann das CRM-System Mitarbeitern während des Gesprächs Schritte vorschlagen, die auf die Bedürfnisse des Kunden zugeschnitten sind – vielleicht sogar, bevor der Kunde diese selbst realisiert.

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Innovationstreiber Thin[gk]athon: Kollaborative Intelligenz trifft auf Industrie-Expertise

Der Thin[gk]athon, veranstaltet vom Smart Systems Hub, vereint kollaborative Intelligenz und Industrie-Expertise, um in einem dreitägigen Hackathon innovative Lösungsansätze für komplexe Fragestellungen zu generieren. ‣ weiterlesen

Warnsystem für Zufriedenheit

KI kann zudem als Frühwarnsystem eingesetzt werden, um die Absprungrate zu reduzieren. Für einen einzelnen Mitarbeiter mit zahlreichen Accounts ist es schwierig, stets alles im Blick zu behalten und rechtzeitig Gegenmaßnahmen zu ergreifen, wenn ein Kunde unzufrieden ist. KI-Programme können helfen, indem sie vorhandene Informationen aus internen und externen Quellen kontinuierlich mit bestimmten Schlüsselindikatoren vergleichen. Auf dieser Basis können Vorhersagen getroffen und Mitarbeiter automatisch alarmiert werden, um Gegenmaßnahmen zu ergreifen. Diese Beispiele zeigen, dass die Chancen von lernenden Algorithmen für Marketing und Sales recht konkret sind. Falls ein CRM-System die erforderlichen Grundlagen wie Individualisierungs- und Integrationsmöglichkeiten mit anderen Datenquellen bietet, lassen sich solche Werkzeuge schon heute in die Abläufe der Abteilungen einbinden.