Ob als Sprachassistenten wie Siri und Alexa, als Übersetzungstool wie DeepL oder Navigationssystem wie Google Maps – KI-Anwendungen sind inzwischen nahezu in allen Lebensbereichen im Einsatz. Und fast tagtäglich erreichen uns neue faszinierende Anwendungsbeispiele.
Diese Entwicklungen haben auch Einfluss auf die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren. Warum? Weil sie beispielsweise mit der Analyse von Kundendaten, in Form von ChatBots oder durch automatisierte Prozesse eine hochgradig personalisierte und effiziente Customer Journey ermöglichen. Doch wie gelingt Unternehmen der Einstieg in die Welt der künstlichen Intelligenz? Und wie lassen sich durch den Einsatz einzelne Unternehmensbereiche vom Marketing über den Vertrieb bis zum Service optimieren?
Künstliche Intelligenz oder lernender Algorithmus?
Um die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI in Unternehmen zu verstehen, stellt sich zunächst eine zentrale Frage: Was verbirgt sich eigentlich hinter dem Begriff Künstliche Intelligenz? Da die Bezeichnung der Intelligenz nicht eindeutig definiert ist und auch mit einer menschlichen Eigenschaft in Verbindung gebracht wird, bevorzugen wir den Begriff des „lernenden Algorithmus“. Zu den Begriffen wie „Big Data“ oder „Data Warehouse“ grenzt sich der lernende Algorithmus dahingehend ab, dass er sich aufgrund der Daten, die er verarbeitet, weiterentwickelt und nicht nur Datenabfragen beantwortet.
Damit bietet künstliche Intelligenz vielfältige Einsatzmöglichkeiten und großes Potenzial zur Optimierung von Geschäftsprozessen. Doch wie kann künstliche Intelligenz oder deren Funktionsweise dabei unterstützen, Kunden zu begeistern?
KI an der Kundenschnittstelle
Für ein mittelständisches, produzierendes Unternehmen haben wir, das Steinbeis Vertriebs- und Marketinginstitut (Steinbeis VMI), den möglichen Einsatz von KI, bzw. lernenden Algorithmen entlang der Kundenschnittstelle untersucht. Dazu haben wir zuerst darauf zurückgegriffen, welche Unternehmen heute schon solche Methoden einsetzen und insbesondere an welchen Stellen sie sinnvoll sind. Die Untersuchung ergab, dass ähnlich gelagerte Unternehmen bereits lernende Algorithmen u.a. in folgenden Aufgabenbereichen einsetzen:
Dynamische Kundensegmentierung nach verschiedenen Kriterien, wie Kaufhäufigkeit, Umsatz, Ertrag, Nutzungsdauer, Zufriedenheitsgrad, gekaufte Produkte etc. Das System liefert jeweils neue Vorschläge auf Basis erkannter Muster- Individuelle Produktvorschläge für Bestandskunden auf Basis der oben genannten Muster
- Produktselektion für Marketingkampagnen, Vorschlag für Kampagne und Zielgruppe u.a. auf Basis von historischen Verkaufsdaten
- Generierung von Produkttexten für unterschiedliche Einsatzmöglichkeiten (online, Kampagne, vertriebliche Kommunikation etc.) Dabei agieren Tools mit KI-Bausteinen wie ein Assistent, der selbstständig Vorschläge unterbreitet. Diesen können anschließend von Mitarbeitenden sortiert, ggfs. ergänzt und freigegeben werden.
- Unterstützung der vertrieblichen Kommunikation mit individuellen E-Mails auf Basis der bestehenden Kommunikation mit dem Kunden
- Einsatz von Chatbots bei der Kundenberatung und im Kundenservice (self service). Hier findet eine Dreiteilung zwischen klassischen Algorithmen, lernenden Algorithmen und der menschlichen Expertise statt.
- Ermittlung von Absatzwahrscheinlichkeiten
- Pricing – Kalkulation von Preisen auf Basis von Absatzdaten, regionalen Daten, Vertriebsmitarbeitenden, Kundensegmenten etc.
Vom Status Quo zum intelligenten KI-Einsatz: Worauf kommt es an?
Die Einsatzmöglichkeiten von KI-Lösungen entlang der Customer Journey sind breit gefächert. Doch worauf sollten Unternehmen vor der Einführung von „intelligenten“ Systemen achten? Die Antwort auf diese Frage ist von verschiedenen Faktoren abhängig. Dabei sollten jedoch unabhängig vom Einsatzgebiet und Anwendungsszenario folgende Aspekte immer berücksichtigt werden:
1. Datenschutz ohne Kompromisse
Lernende Algorithmen sind auf große Datenmengen angewiesen, um mit passenden Vorschlägen zu unterstützen. Dabei müssen Unternehmen sicherstellen, dass die Sammlung der Daten nach den gesetzlichen Datenschutzbestimmungen erfolgt: Welche rechtlichen Vorgaben hinsichtlich des Datenschutzes müssen beachtet werden? Wurde für die personalisierten Daten ein Opt-in des Kunden eingeholt? Wie behält das Unternehmen die Souveränität über die verwendeten Daten, sprich wie wird die Kontrolle über Erhebung, Speicherung, Nutzung und Verarbeitung der Daten gewährleistet? Der Einsatz von KI und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen müssen kein Widerspruch sein; richtig eingesetzt gelingt ein datenschutzkonformer Einsatz von KI auch im Arbeitsalltag.
2. Mitarbeiter im Fokus
Die Einführung lernender Algorithmen ist ein komplexer Prozess, der eine ganzheitliche Betrachtung erfordert und nicht nur technische Aspekte betrifft. Wie immer bei der Digitalisierung von Prozessen handelt es sich auch hierbei um einen „Change“-Vorgang, bei dem die Mitarbeitenden mitgenommen werden müssen. Frühzeitige Information, Begleitung der Einführung und Transparenz bei dem Einsatzszenario sind dabei wichtige Bestandteile für eine erfolgreiche Umsetzung.
3. Datenqualität bestimmt Ergebnisse
Die Grundlage eines jeglichen Einsatzes von künstlicher Intelligenz sind die notwendigen Daten. Ohne sie können die besten Algorithmen keine Ergebnisse liefern. Daher lohnt es sich im ersten Schritt die Datenlage in einem Unternehmen zu prüfen. Nur dort, wo Daten in ausreichender Menge und Qualität vorhanden sind, können lernende Algorithmen eingesetzt werden.
Wenn beispielsweise Bestands- oder Verkaufsprognosen von Produkten mit Hilfe lernender Algorithmen verbessert werden sollen, braucht es Daten, die auch in einem Kontext verfügbar sind. D. h. Verkaufsdaten alleine reichen nicht aus, sie müssen im Kontext zu Beschaffungsdaten, betriebs- und volkswirtschaftlichen Daten, branchenbezogenen konjunkturellen Daten, ggfs. auch demografischen oder Klimadaten stehen, um nur eine kleine Auswahl zu nennen.
4. Schritt für Schritt zum Ziel
Wichtig bei dem Einsatz von KI ist, sich mit der Technologie auseinanderzusetzen und sinnvolle Einsatzgebiete zu identifizieren, um Prozesse zu vereinfachen oder zu optimieren.
Dabei empfehlen wir, möglichst begrenzt und klein zu beginnen. Als besonders geeignet erweist sich hier z.B. der Einsatz von Bots, sowohl bei der Produktberatung als auch beim After Sales Service, da inzwischen ausgereifte Systeme vorhanden sind. Man kann zunächst in einem kleinen, überschaubaren Umfang beginnen, um Erfahrungen zu sammeln, die in der Weiterentwicklung eingesetzt werden können.
5. Intelligente Assistenten in CRM und ERP
Als weiterer entscheidender Faktor sollten (bestehende) ERP- und CRM-Lösungen bei der Nutzung von KI in Unternehmen miteinbezogen werden. Der Grund: Viele Hersteller integrieren bereits heute lernende Tools oder KI-Assistenten, die mit geringem Aufwand genutzt werden können. Ohne zusätzliche Investition können damit beispielsweise die Kundensegmentierung dynamisiert oder Kaufentscheidungen besser prognostiziert werden.
Wo führt die künstliche Intelligenz noch hin?
Der Einsatz von KI in Unternehmen bietet sowohl Chancen, Herausforderungen als auch scheinbar unbegrenztes Potenzial zur Optimierung von Prozessen entlang der Customer Journey. Aktuell können diese Tools dabei unterstützen, die Kundenbeziehungen zu stärken, insbesondere Routineaufgaben zu automatisieren, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und langfristig die Produktivität zu steigern.
Künftig werden intelligente, eigenständige Systeme in vielen Bereichen noch schneller und präziser handeln als wir es mit unseren aktuellen Werkzeugen können. Das wird dazu führen, dass virtuelle Assistenten eine immer bessere Informationsbasis bereitstellen, um optimale Entscheidungen treffen zu können. In einigen Bereichen, wie beispielsweise an Börsen, findet dies auch bereits heute schon statt.
Das bedeutet auch, dass die Kombination aus menschlicher Expertise und künstlicher Intelligenz immer wichtiger wird. KI-Anwendungen werden künftig noch stärker dabei unterstützen, komplexe Probleme zu lösen, Prozesse effizienter umzusetzen und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei ist es entscheidend, dass diese Systeme nur unterstützend handeln und die Entscheidungen weiterhin bei den Menschen liegen.
Über Markus Deutsch
Markus Deutsch, Dipl. Math., ist Senior Partner des Steinbeis Vertriebs- und Marketinginstituts. Er war viele Jahre sowohl in der Industrie als auch als Berater für Vertriebs- und Marketingthemen aktiv. Im Rahmen seiner Tätigkeiten war er bei der Gründung und dem Markteintritt vieler neuer Unternehmen verschiedener Branchen aktiv beteiligt.
Das Steinbeis-Vertriebs- und Marketinginstitut (VMI) bietet umsetzungsorientierte Unterstützung von Unternehmern und Unternehmen besonders im Mittelstand in Vertrieb und Marketing über Unternehmensberatung, Unternehmercoaching, Marktforschung, Workshops, Seminare + Trainings.
Die Mitarbeiter des Steinbeis VMI kombinieren Erfahrung mit Innovationskraft. Vielfältig in den Kompetenzen, aber mit einer starken Verbindung: Praktiker, Umsetzer, Macher.
Darauf legen wir größten Wert, denn das war unser Gründungs-Mythos und ist bis heute das, was uns ausmacht. Wir vereinen Beratungskompetenz für den Mittelstand mit Führungs- und Unternehmenserfahrung aus erster Hand und verbinden diese mit der Wissenschaft.
Bleiben Sie rund um KI und CRM informiert
Newsletter abonnieren
Sie haben Fragen?
Wir beraten Sie gerne.
Unsere CRM-Experten stehen Ihnen gerne telefonisch oder per E-Mail zur Verfügung. In unserer Infothek finden Sie außerdem praktische Tipps und nähere Infos rund um aktuelle CRM-Themen.
Kundenberatung
Tel: +49 721 9638-188