KI gestützte Personalisierung
Tschüss zu dem durchschnittlichen Kunden - Hallo Individualität!
Künstliche Intelligenz (KI), insbesondere generative KI oder GenAI, eröffnet zahlreiche Möglichkeiten für Unternehmen, ihre Effizienz zu erhöhen und bessere Lösungen für Geschäftsprozesse zu finden, die sich oft seit Jahren nicht viel verändert haben. Ein Bereich mit enormem Verbesserungspotenzial durch KI ist die Personalisierung.
Früher mussten Unternehmen aufgrund des fehlenden und kostspieligen Personals und der geringen Anzahl an unterschiedlichen Kommunikationskanälen ihre Kund:innen als eine homogene Masse oder zumindest als grobe Segmente behandeln. Wenn ein Modehaus für einen Fernsehspot bezahlen würde, war dieser Spot für alle Bestands- und Neukund:innen gleichermaßen gedacht. Das Filmen und Ausstrahlen von Werbung war sehr teuer, und daher musste ein “durchschnittlicher” Kunde präsentiert werden, der irgendwie alle Kund:innen repräsentieren sollte, um den Nutzen der Werbekampagne zu maximieren.
Die Realität sieht aber anders aus. Es gibt keinen einzigen Durchschnittskunden. Die Individualisierung der Marketingkanäle durch das Internet und das Personalisierungspotenzial der generativen künstlichen Intelligenz bieten die Chance, Bestands- und potenzielle Kund:innen als einzelne Menschen mit ihren eigenen Bedürfnissen und Wünschen zu betrachten, damit jeder das beste Angebot für sich selbst erhalten kann. Ob das einen von GenAI erzeugten Marketing-Inhalt bedeutet, oder einen personalisierten ChatBot, bei dem der Kunde sein Traumprodukt beschreiben kann – KI hat das Verständnis des Worts „Personalisierung“ für immer verändert!
Ein Überblick der Themen:
Erkennen Sie Ihr Bedarf auf KI gestützte Personalisierung?
Typische Kundenfragen zum Thema
- Wie nutzen wir neue Entwicklungen in der generativen KI am besten aus, um personaliertere Interkationen mit unseren Kund:innen zu schaffen?
- Welche KI-Tools sind am besten für unser Ziel der Personalisierung geeignet?
- Gibt es rechtlichen Betrachtungen bzw Reputationsrisiken, die bei einer KI-Personalisierung-Umsetzung zu beachten sind?
- Wie wird KI gestützte Personalierung bereits auf dem Markt umgesetzt?
- Welche Erfolge oder Misserfolg haben Unternehmen, die früh GenAI für die Personalisierung angwendet haben?
- Wie hat GenAI die Kundenerwartungen bezüglich der Personalisierung beeinflusst?
- Was würde das Marketing-Personal machen, wenn den meisten Marketing-Inhalt von KI erstellt würde?
CINTELLIC liefert Antworten
Wir von CINTELLIC unterstützen Sie gerne! Bei einer Beratung zur KI gestützten Personalisierung erklären wir Ihnen, wie Sie KI verwenden können, um hochpersonalisierte Kundeninteraktionen zu erschaffen. Einige Use Cases im Bereich der KI gestützten Personalisierung sind:
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Von GenAI erzeugten Marketing-Inhalte
GenAI kann eingesetzt werden, um die Kund:innen besser anzusprechen und zu binden. Mit GenAI können Unternehmen personalisierte Inhalte für verschiedene Zielgruppen, Kanäle, Situationen und Zwecke erstellen, die die Bedürfnisse, Wünsche und Präferenzen der Kund:innen widerspiegeln. Dem KI-Modell zur Verfügung wären nicht nur bestimmte Kundenfeatures (Anrede, Alter, Dauer der Kundenbeziehung, usw.) sondern auch die gesamte Historie der Kundeninteraktionen, die das KI-Modell effizient einlesen und analysieren kann, um einen dem spezifischen Kunden optimalen Output zu erzeugen. GenAI kann somit die Marketingeffektivität und -effizienz erhöhen.
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Virtual Shopping Assistants
Ein „Personal Shopper“ ist nicht mehr nur ein Luxus der Superreichen. GenAI ermöglicht personalisierte Empfehlungen basiert auf Prompts in der natürliche Sprache, damit Kunden so einfach und schnell wie möglich ihre Wunschprodukte finden (und den Kauf abschließen) können. Verabschieden Sie sich von lästigen Filtern mit unzähligen Kontrollkästchen und Dropdown-Listen. Beschreiben Sie einfach Ihr Traumprodukt, oder fragen Sie nach eine Empfehlung, die auf Besondere Anforderungen basiert, und das Bot findet Ihnen das beste verfügbare Produkte. So einfach war es noch nie.
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(Wirklich) Intelligente Kundensupport
Viele Unternehmen setzen Chatbots schon seit langem ein, um die Kosten für den Kundensupport zu senken. Obwohl sie oft geschmäht werden, spielen sie bisher eine nützliche Rolle bei der Bearbeitung allgemeiner, leicht zu lösender Kundenbedürfnisse und verkürzen die Wartezeiten, die nötig sind, um bei komplexeren Problemen mit einem menschlichen Mitarbeiter zu sprechen. Neue Entwicklungen im Bereich der generativen KI haben jedoch die Möglichkeiten dieser Chatbots erheblich erweitert und bieten die Chance, positive Kundenerfahrungen mit einer schnelleren Problemlösung zu erzielen und gleichzeitig die Kosten zu senken.
Wie sieht eine KI-gestützte-Personalisierung-Beratung bei CINTELLIC aus?
1. Strategische Zielfestlegung und Toolauswahl
Gemeinsam mit Ihnen analysieren wir den „Ist“-Stand Ihrer Kundeninteraktionen. Wie personalisiert ist Ihre aktuelle Marketing-Strategie zum Beispiel? Findet eine grundlegende Kundensegmentierung schon statt, oder werden die Kunden als eine homogene Masse betrachtet? Und welchen Grad von Personalisierung möchten Sie mit künftigen Kunden-Interaktionen erreichen, bzw auf welchen Basis sollten Kunden unterschiedliche Marketing-Inhalte erhalten? Erst nachdem wir alle diese Punkte deutlich verstehen, können wir gemeinsam mit Ihnen ein Ziel für die Personalisierung festlegen, und Ihnen beraten, welche KI- Tools und Technologien für die Erfüllung dieses Ziels am besten geeignet sind. Die Lösung, die Ihnen den größten Mehrwert liefert, könnte ein „Off-the-Shelf“ KI-Tool, ein customosiertes Modell, oder eine Hybrid-Lösung sein.
2. Daten- Erfassung und Aufbereitung
Jede Art von KI gestützte Personalisierung braucht Daten. Bei der Erzeugung von Marktkampagnen diese Daten weisen das KI-Tool an, für wen das Output personaliert werden sollte. Bei einer solchen Personalisierung ist es noch wichtiger das die Daten vollständig, aktuell und genau sind, da mehr Informationen über den Kunden zur Erzeugung des Kundenmaterials beitragen. Auch im Falle von Chatbots, wobei die Kunden selbst das Modell auffordert, muss das KI Tool einen Datenbank zugreifen, von den es Empfehlungen zieht, oder die beste Lösung der Kundensupport-Anfrage ableitet. Wir von CINTELLIC überprüfen die Qualität Ihrer Daten und unterstützen Sie bei der ersten Transformationen und Aggregationsschritte, um die Daten der benötigten Genauigkeit und der richtigen Format für Eingabe in die KI-Modelle bereitzustellen.
3. Tool-Umsetzung und/oder Modellentwicklung
In diesem Schritt konfigurieren wir das ausgewählte KI-Tool oder wir entwickeln das KI-Modell, welche die auf den aufberereiteten Daten basierte Personalisierung erledigt. Je nach welche Art von einer Lösung Sie im ersten Schritt festgestellt haben kann dies unterschiedliche Formen nehmen. Viele „Off-The-Shelf“ GenAI Tools brauchen „Prompts“ in der natürlichen Sprache um Inhalte zu erzeugen. Somit, um Marketing-Inhalt für einen einzelnen Kunden zu erstellen, müsste die von den Daten abgeleiteten relevanten Kundeninformationen in einen Prompt, den das KI-Modell verstehen kann, übertragen werden. Im Falle eines customisierten KI-Modells für die Personalisierung setzen unsere erfahrenen Berater Best Practices der agilen Softwareentwicklung ein, um Ihnen so schnell wie möglich ein funktionsfähiges Modell zu liefern, das dann entsprechend den Anforderungen verbessert und erweitert werden kann.
4. Modelllauf und Outputvalidierung
In diesem Schritt wenden wir das fertige Modell auf die aufbereiteten Daten an und wir überprüfen das Ergebnis. Wir von CINTELLIC verstehen, dass positive Kundeninteraktionen und -erfahrungen für die meisten Unternehmen der entscheidende Erfolgsfaktor sind. Daher müssen KI-gestützte personalisierte Interaktionen von mindestens ebenso guter Qualität sein wie von Menschen gesteuerten Interaktionen. So validieren wir nicht nur einmalig mit Ihnen den Modell-Output, sondern beraten Sie auch bei der Implementierung geeigneter Quality Gates, damit Sie alle Vorteile dieser spannenden neuen Technologie nutzen und gleichzeitig die damit verbundenen Risiken minimieren können.
5. Aufbau einer Pipeline und/oder Integration in die IT-Systemlandschaft
Dieser letzte Schritt besteht darin, Ihre neue KI-gestützte Personalisierungslösung in Ihre täglichen Geschäftsprozesse zu integrieren. Damit dies möglichst reibungslos gelingt, sollte die Lösung in die technische Architektur des Unternehmens integriert werden. Dazu könnte der Aufbau einer Pipeline gehören, damit das KI-Modell kontinuierlich trainiert und auf der Grundlage der neuesten verfügbaren Daten verbessert wird. Dazu kann auch die Anbindung von Chat- und Support-Bots an Ihr CRM-Backend gehören, damit virtuelle Kundeninteraktionen auch in der Kundenkontakthistorie erfasst werden. Was auch immer der Use Case ist, wir von CINTELLIC führen Sie durch diesen letzten zusätzlichen Schritt, so dass Sie mit einem KI-System zurückbleiben, das nicht nur funktioniert, sondern auch neuen Aufwand vermeidet und Ihre anderen Geschäftsprozesse ergänzt.
