T-Systems MMS: Wie KI die Customer Experience revolutioniert

Künstliche Intelligenz (KI) wächst aktuell zu einem der wichtigsten Zukunftsthemen im Bereich der Customer Experience heran. Auch wenn Menschen den Begriff KI häufig mit Chatbots assoziieren: Das Spektrum der möglichen Einsatzzwecke von KI im Kundenerlebnis ist wesentlich vielfältiger. Mithilfe von KI werden Marketing, Vertrieb und Service in die Lage versetzt, zielgerichtet, schnell und mit einer optimalen Ansprache mit Kunden zu interagieren.

Werfen Sie mit uns einen Blick auf drei erfolgreiche Use Cases, in deren Hintergrund intelligente Systeme arbeiten. Die KI-Lösungen unterstützen die komplette Customer Journey des Kunden und werden Ihre Erwartungen übertreffen.

Was bedeutet KI im Kundenerlebnis?
Das Verständnis der heutigen Customer Experience wird sich mit KI komplett wandeln. Eine Studie des TÜV-Verbandes von 2020 zeigt, dass sich die deutsche Wirtschaft dessen bewusst ist. Drei von vier deutschen Unternehmen setzen sich bereits mit KI auseinander und sehen große Wettbewerbsvorteile. Auch sind 92 % der Marketingführungskräfte der Meinung, dass KI vermehrt im Marketing eingesetzt werden sollte, doch aktuell sieht jedes zweite Unternehmen für sich selbst keinen Nutzen im Bereich KI.

Wie kommt es zu diesen gegenteiligen Einschätzungen? Die Akzeptanz des Themas auf der einen Seite trifft auf verschiedene Herausforderungen auf der anderen Seite.

Herausforderungen zum Einsatz von KI

• Mangel an Fachkräften bzgl. KI-Expertinnen und Experten
• Geringer KI-Wissensstand im Unternehmen
• Sicherheits- und Datenschutzbedenken
• Ablehnung von KI-Lösungen durch die Belegschaft
• Unentschlossene Einstellung der Kund*innen zum Thema KI

Warum Sie über KI für die Customer Experience nachdenken sollten
Eine Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie von Oktober 2019 kommt zu dem Ergebnis, dass die Hälfte der befragten Unternehmen davon ausgeht, ohne den Einsatz von künstlicher Intelligenz bereits 2025 nicht mehr mit der Konkurrenz mithalten zu können. Dennoch warten die meisten Unternehmen noch ab, wie sich der Markt in Zukunft entwickeln wird, um kein Risiko einzugehen.

Wer heute schon den Einsatz von KI-Technologien in Marketing, Vertrieb und Service vorantreibt, kann seine Wettbewerber überholen.

Gute Gründe für den Einsatz von KI im Bereich der Customer Experience sind:

• Innovative & personalisierte Produkte
• Verringerte Servicezeiten
• Abgabe von Routineaufgaben an die KI
• Analyse & Zusammenführung komplexer Datenstrukturen
• Analysen in Echtzeit

Künstliche Intelligenz arbeitet sehr kosteneffizient, ist immer verfügbar und kann bestimmte Themen deutlich besser bearbeiten als ein Mensch. Zudem lernt KI fortlaufend dazu und kann enorm große Datenmengen verarbeiten. Insbesondere im Bereich der Customer Journey wird der Vorteil dieser Fähigkeiten deutlich, denn Kundenverhalten sind sehr komplex und vollziehen sich über verschiedene Touchpoints, die für Menschen schwierig im Blick zu behalten sind. Für KI-Lösungen hingegen ist es eine Leichtigkeit, das Kundenverhalten zu überblicken. In Echtzeit liefert KI Ergebnisse, anhand derer intelligente Entscheidungen getroffen werden können, wie beispielsweise personalisierte Angebote.

Nice to know: Die Einstiegshürden für den KI-Einsatz sind heute deutlich gesunken. Es gibt bereits viele bestehende Algorithmen, die genutzt werden können. Unternehmen erhalten Standard-Frameworks out of the box, die sich individuell konfigurieren lassen, um sie an die eigenen Anforderungen anzupassen.

Marketing-Use-Case: KI entwickelt die performantesten Slogans
Es ist bekannt, dass Werbung keine Bauchentscheidung sein sollte und auf einer fundierten Datengrundlage basieren muss. Die Realität in den Marketingabteilungen weicht allerdings häufig davon ab.

In einem unserer Use Cases aus der Praxis haben wir KI im Marketing eingesetzt, um eine effiziente Kundenansprache durch eine automatisierte Optimierung von Werbeanzeigen zu gewährleisten. Es ging darum, Werbebotschaften so in Social-Media-Beiträge zu überführen, dass sie exzellent performen, also genau den Nerv der Zielgruppe treffen. Die Optimierung der Social Media-Beiträge ist jedoch nur ein Anwendungsszenario von vielen. Grundsätzlich können KI-Dienstleistungen überall dort zum Einsatz kommen, wo Texte vorhanden sind, die optimiert werden sollen. Verschiedene Anbieter wie beispielsweise Persado bieten in diesem Bereich mit ihren KI-Lösungen für Text-Unterstützung an. In unserem Beispiel konnte das Unternehmen mithilfe von Persado als KI sein Ziel nicht nur erreichen, sondern erreichte zum Teil sogar eine Zielsteigerung um die 100 Prozent.

Heute sieht die Arbeit zwischen KI und Mensch in der Marketingabteilung wie folgt aus:

1. Der Marketing-Spezialist entwickelt eine übergreifende Werbebotschaft sowie ein präzises Kommunikationsziel mit festen KPIs (z.B. Awareness und Impressions). Darüber hinaus gibt er eine Prognose zur Performance des Werbemittels, an welche die Performance der Varianten gemessen werden kann.
2. Diese Werbebotschaft wird an die künstliche Intelligenz übergeben, die Zugriff auf eine riesengroße Datenbank hat und sich durch Textverständnis auszeichnet. Zusätzlich werden bestimmte Must-have- oder No-Go-Wordings definiert, die bei der Optimierung durch die KI berücksichtigt werden müssen.
3. Die KI entwickelt verschiedene Text-Varianten der Werbebotschaft, die sich durch den Einsatz von unterschiedlichen Textphrasen, Emotionen, Smileys, Textbausteinen in Großbuchstaben, ect. unterscheiden. Sie sprechen damit unterschiedliche Stimmungen und Gefühlswelten an, die durch Visualisierung unterstützt werden.
4. Der Marketing-Spezialist reviewt die unterschiedlichen Varianten.
5. Im nächsten Schritt analysiert die KI, welche Varianten für die Kunden am besten greifen.
6. Die verschiedenen Varianten werden in die Kommunikation eingebunden und laufen anders als die ursprüngliche Werbebotschaft lediglich über einen kurzen Zeitraum. Danach laufen nur die performantesten Varianten weiter und die Worstperformer werden abgeschalten.

Dieser hybride Weg sorgte für eine präzise Zielgruppenansprache sowie einen effizienteren Einsatz des Werbebudgets.

Vertriebs-Use-Case: KI erschließt wertvolle Zusammenhänge
Die Herausforderungen im Vertrieb liegen häufig im Monitoring der großen und komplexen Datenmengen sowie in der schwierigen Vergleichbarkeit von Kennzahlen. Auf Produktebene zeigen sich regionale Unterschiede und grundsätzlich schwankt die Effizienz des Vertriebs. Wie kann KI hier unterstützen?

Unsere KI-Lösung ist ein Sales Performance Dashboard, das die komplexen Vertriebsstrukturen im weltweiten Vertriebsnetz systematisch analysiert und strukturiert. Es zeigte sich schnell die optimale Eignung von KI in diesem Projekt, das viele unstrukturierte Daten aufwies. Mit Ansätzen des maschinellen Lernens wurden die Roh-Vertriebsdaten geclustert, woraus sich wertvolle Zusammenhänge erschlossen.

Das Unternehmen konnte die Vertriebsdaten dank des KI-Einsatzes besser einschätzen, woraus wiederum neue Vertriebsansätze entwickelt wurden. Die von der KI gewonnenen Informationen flossen als Erkenntnisse in das Sales Performance Dashboard der Vertriebsleitung ein, die es heute für die tagesaktuelle Überwachung ihrer verschiedenen Vertriebskanäle einsetzt. Vor allem im Bereich des Forecasting lassen sich damit wesentlich genauere Aussagen treffen.

Service-Use-Case: KI automatisiert zeitintensive Prozesse
Der Service-Bereich eines Unternehmens benötigt für seine Arbeit eine einheitliche Datengrundlage aller Servicekanäle, die DSGVO-konform wirtschaftlich nutzbar gemacht werden müssen. Diese Herausforderung auf der einen Seite trifft auf stetig steigende Kundenansprüche auf der anderen Seite. KI kann hier für Unterstützung sorgen. Gleichzeitig verspricht Kollege KI eine Verbesserung der Servicezeiten bei gleichzeitiger Kostenreduktion und eine Entlastung des Servicepersonals von Routineaufgaben.

In unserem dritten Use Case führten wir die Semasuite im Service-Bereich eines Unternehmens ein. Wieder sollte KI im Text-Bereich unterstützen, allerdings nicht wie im Marketing in Bezug auf die Werbewirksamkeit, sondern im Bereich der Interpretation. Informationen sollten für Service-Mitarbeiter*innen schnell und einfach zugänglich gemacht werden. In der Praxis sieht es so aus, dass die Semasuite am Anfang eines Servicekanals platziert wird und alle textlichen Anfragen analysiert. Die KI besitzt ein antrainiertes Textverständnis und kann die wesentlichen Fakten aus den Kundenanfragen extrahieren. Das können zum Beispiel Rechnungsdaten, Kontodaten oder Standortdaten sein. Die Semasuite ist sogar dazu in der Lage, Emotionen aus den Texten herauszulesen.

Die Semasuite bietet dem Service-Team durch antrainierte Textverständnisaufgaben eine Abspeicherung der einzelnen relevanten Komponenten. Diese werden vereinheitlicht aufbereitet. Auf diese Weise können zeit- und kostenintensive Prozesse automatisiert werden und der Service-Bereich profitiert von einer Reihe von Vorteilen:

• Höhere Kundenzufriedenheit dank einer schnellen Reaktion auf Kundenanfragen
• Optimierung von Servicezeiten
• Entlastung der Beschäftigten von Routineaufgaben
• Vermeidung menschlicher Fehler

Wie kann ich KI strategisch im Unternehmen einführen?
Spielen Sie auch mit dem Gedanken, KI in Ihrem Unternehmen einzuführen? Wir haben ein strategisches Vorgehensmodell entwickelt, mit dem die Umsetzung von KI-Projekten gelingt. Dieses basiert auf drei Phasen, die von einem interdisziplinären KI-Umsetzungsteam umgesetzt werden:

Ausgehend von einer konkreten KI-Vision, die im ersten Teil gemeinsam mit dem interdisziplinären KI-Umsetzungsteam entwickelt wird, werden verschiedene KI-Anwendungsfälle im KI-Assessment auf den Prüfstand gestellt. Diese Überprüfung dient als Entscheidungsvorlage für die umzusetzenden Use Cases. Im letzten Schritt wird das KI-Projekt im Unternehmen eingeführt und die Ergebnisse werden regelmäßig überprüft und gegebenenfalls nachjustiert.

Weiterführende Links

www.t-systems-mms.com 

Foto und Grafik: T-Systems MMS