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Aktuelle Bücher vorgestellt: „Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service“ von Peter Gentsch

Aktuelle Bücher vorgestellt: „Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service“ von Peter Gentsch

Wie können Systeme auf Basis künstlicher Intelligenz von Unternehmen eingesetzt werden, und welche Vorteile bringen sie mit sich? Peter Gentsch schlägt in seinem aktuellen Buch die Brücke von der Technologie und Methodik der künstlichen Intelligenz zu Business-Szenarien und Mehrwerten.

Einen kleinen Eindruck davon, was Systeme auf Basis künstlicher Intelligenz bzw. Artificial Intelligence (KI/AI) heute können, vermittelt schon das Vorwort des neuen Buchs von Peter Gentsch. Denn die ersten Sätze stammen nicht vom Autor, sondern eben von einer KI. Aber natürlich werden heutzutage nicht nur Texte von Computern geschrieben. KI steht zunehmend auch hinter administrativen, dispositiven und planerischen Prozessen im Marketing, Sales und Management und spielt damit eine zentrale Rolle in der Unternehmenspraxis.

In den ersten drei Kapiteln – „Einführung“, „Big Data“ und „Algorithmik und Artificial Intelligence“ – legt Gentsch den Grundstein für ein besseres Verständnis von künstlicher Intelligenz sowie ihren Technologien und Methoden. Wer mehr über die Zusammenhänge, historische Entwicklungen und den aktuellen Forschungsstand wissen möchte, wird hier fündig. In diesen Kapiteln erklärt Gentsch auch die einzelnen Schichten seines AI Business Frameworks, das im weiteren Verlauf relevant wird. Innerhalb dieses Rahmens werden alle wichtigen Themen und Begriffe systematisiert, eingeordnet und miteinander in Verbindung gebracht. Damit dient es als „Transmissionsriemen von den Erfolgsfaktoren und Treibern der AI in Unternehmen bis hin zu den betrieblichen Anwendungen“.

Die Basis dieses Frameworks, das Enabler Layer, wird durch die Erfolgsfaktoren und Treiber hinter der Entwicklung von KI gebildet: das Internet, Quantencomputer, die permanent zunehmende Leistungsfähigkeit von Prozessoren sowie die Entwicklung von elektronischen Schaltungen, die von Nervenzellennetzwerken inspiriert sind. Die nächste Schicht ist der Big Data Layer, zu dem auch das Internet der Dinge mit seinen unzähligen vernetzten smarten Devices zählt. Big Data bezieht sich auf Datensätze, deren Umfang die Leistungsfähigkeit typischer Datenbanktools zur Erfassung, Speicherung, Verwaltung und Analyse übersteigt. Der dritte Layer, Artificial Intelligence Methods & Technology, umfasst die aktuellen und wesentlichen Technologien und Herangehensweisen der KI-Forschung, zum Beispiel Natural Language Processing, Machine Learning und Robotics.

Anwendungsfälle von künstlicher Intelligenz

Im vierten Kapitel „Algorithmics Business“ schlägt Gentsch dann über verschiedene Use Cases – die vierte Schicht des AI Framework – die Brücke zur Unternehmenspraxis. Dabei stellt er elf Anwendungsfälle vor.

Automated Customer Service: Die Fortschritte in der Computerlinguistik gestalten den Kundenservice deutlich effizienter, denn Systeme können einfache Anliegen auch in natürlicher Sprache verstehen und klären.

Content Creation: Digitale Daten bieten ein großes Potenzial für die automatisierte Content-Erstellung. Zum Beispiel können Algorithmen automatisch und in Echtzeit auf Basis von Zahlen und Fakten Texte erstellen, die sich nur schwer von menschengeschriebenen Texten unterscheiden lassen.

Conversational Commerce, Chatbots, Personal Assistants: Kunden können mittels gesprochener oder geschriebener Sprache mit Systemen kommunizieren. Das ermöglicht auch weniger technikaffinen Menschen den Umgang mit neuen Technologien. Wer sich hier mit seiner Lösung durchsetzt, wird mittelfristig über eine Art Portal für andere Unternehmen verfügen, über das sie ihre Produkte anbieten. Dem Conversational Commerce widmet der Autor ein ganzes Kapitel.

Customer Insights: Im Internet lassen sich beispielsweise Tausende von Produktbewertungen automatisch jederzeit analysieren. Intelligente Bots erfassen und integrieren sie dafür von verschiedenen Plattformen. Die zentralen Kundenaussagen werden dabei automatisch aus den Freitexten extrahiert.

Fake and Fraud Detection: Ebenso, wie Bots zur gezielten Werbung, Desinformation oder Manipulation eingesetzt werden können, können sie zur automatischen Erkennung von Manipulationen genutzt werden. Sie erkennen Muster in Posting-Frequenz und -Zeit, im Follower-Netzwerk sowie in Inhalten und Tonalitäten.

Lead Prediction and Profiling: Potenzielle Kunden können automatisiert erkannt werden. Zum Beispiel lassen sich auf Basis vorgegebener Kundenprofile über statistische Zwillinge neue Kunden und Märkte identifizieren – inklusive passender Kommunikations- und Sales-Auslöser.

Media Planning: AI und Algorithmen ermöglichen eine transparente und effiziente Mediaplanung, indem eine Vielzahl relevanter Media-Datenpunkte erfasst und ausgewertet werden.

Pricing: Der Einsatz von AI-Software, um Einzelhandelspreise zu ermitteln, wächst. Algorithmen analysieren Tausende von Datenpunkten und kalkulieren den optimalen Preis – also den Preis, den Verbraucher bereit sind, zu zahlen.

Process Automation: Robotic Process Automation automatisiert routinemäßige Aufgaben wie die Datenextraktion und -aufbereitung. Das entlastet die Mitarbeiter von diesen Routineaufgaben und verbessert den Service und die Customer Experience.

Product/Content Recommendation: Empfehlungsmaschinen sind aus einem modernen Webshop nicht mehr wegzudenken. AI-Verfahren, die eine Vielzahl von Datenpunkten berücksichtigen, lösen die alten Algorithmen – „wer Produkt A gekauft hat, hat auch Produkt B gekauft“ – ab.

Sales Volumen Prediction: Um Abverkäufe zu prognostizieren, werden meist statistische Methoden eingesetzt, die allerdings nur auf wenigen Daten basieren. Mit AI können in Echtzeit zahlreiche weitere Datenpunkte berücksichtigt werden.

Perspektiven für Unternehmen

Anschließend steht die oberste Schicht des AI Framework, der Business Layer, im Fokus. Sie enthält sowohl die Prozesse, die den Verbraucher direkt betreffen, als auch die internen Querschnittsfunktionen wie Controlling, Innovation Management etc. Denn Unternehmen können auf der einen Seite durch den Einsatz künstlicher Intelligenz besser auf Kunden eingehen und damit einen Mehrwert schaffen, was nach Ansicht von Gentsch noch häufig unterschätzt wird. So lassen sich mithilfe künstlicher Intelligenz personalisierte Produkt- und Preiskombinationen für jeden Kunden realisieren. Auf der anderen Seite eignen sich Bots auf Basis von AI hervorragend für den Einsatz innerhalb des Unternehmens. Sie können Dienstreisen planen, Spesenabrechnungen bearbeiten, Fragen an die Personalabteilung beantworten, Meetings organisieren und Berichte einsammeln.

Wie Unternehmen heute die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz nutzen, wird anhand von verschiedenen Praxisbeispielen gezeigt. Die Otto Group beispielsweise setzt für Marketing und Media Controlling Big Data und AI ein. Die Aktivitäten eines Kunden über verschiedene Touchpoints werden systematisch gemessen. Auf dieser Basis wird der optimale Kanalmix für die Kommunikation berechnet, indem automatisch der Wertbeitrag jedes Kontaktpunkts ermittelt wird. Damit lässt sich genau sagen, welche Kontaktpunkte eine direkte Konvertierungsfunktion haben und welche eher unterstützen. UPS lässt die effizienteste Transportroute durch eine Algorithmus ermitteln, Netflix benutzt algorithmisches Marketing, um Inhalte für die Nutzer zu personalisieren und Titel zu empfehlen. Es gibt aber auch Negativbeispiele, die die Grenzen und Gefahren von algorithmischem Marketing aufzeigen. Daher, so der Autor, ist es essenziell, dass Algorithmen beaufsichtigt und kontrolliert werden. Außerdem besteht die Gefahr des Overkill Targeting: Sieht ein Verbraucher zu viel personalisierte Werbung, der vielleicht noch besonders tiefe Einsichten in private Informationen zugrunde liegen, kann dies als unheimlich und negativ wahrgenommen werden.

Conversational Commerce – der Nachfolger des E-Commerce

Im sechsten Kapitel geht es um Nutz- und Einsatzszenarien des Conversational Commerce. Zwar beginnt jede Form von Handel traditionell mit einer Konversation, in Zeiten des Onlineshoppings ist diese Konversation jedoch in den Hintergrund gerückt. Digitale Sprachassistenten ändern das. Dabei müssen Unternehmen nicht nur auf die technischen Entwicklungen reagieren, sondern auch den neuen Anforderungen der Kunden entsprechen: Der vernetzte und informierte Konsument erwartet ein Unternehmen, das schnell – am besten in Echtzeit – und kompetent (re-)agiert. Dafür bieten sich auch Chancen, denn über sprach- und textbasierte Interfaces lässt sich die gesamte Customer Journey von der Produktevaluierung über den Kauf bis zum Service abbilden und optimieren.

Die wohl erste Implementierung von Conversational Commerce hat durch WeChat in China stattgefunden. WeChat vereint Messaging mit Konsum und ist eine der größten alleinstehenden Messaging Apps, was die aktiven Nutzer angeht. Facebook hat seinen Messenger 2016 für Unternehmen geöffnet. Amazons Echo ist ein weiteres Beispiel für Conversational Commerce, denn es bietet Zugriff auf den vollständigen Amazon-Warenkatalog. Allerdings stehen die Chatbots und persönlichen Assistenten noch am Anfang ihrer Entwicklung. Welches Potenzial hier schlummert, zeigt der Erfolg von WeChat. Und so, wie die Assistenten stetig weiterentwickelt werden, ist langfristig mit einer optimal individuellen und automatisierten Interaktion zwischen Kunde und Unternehmen zu rechnen.

Peter Gentsch lässt in seinem Buch auch verschiedene Gastautoren zu Wort kommen. So zeigt unter anderem Andreas Kulpa (DATAlovers) auf, wie Deep Learning neue Wege der Kunden- und Marktgewinnung ermöglicht. Dr. Nils Hafner (Hochschule Luzern) unterzieht den Einsatz von AI und Big Data im Kundenservice einem Reality Check. Und Dr. Darko Obradovic (Insiders Technologies) zeigt am Beispiel der privaten Krankenversicherung, wie eine zeitgemäße und effiziente Kundenkommunikation über mobile Endgeräte erfolgen kann.

Das Buch:
Peter Gentsch: „Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service.“ Mit AI und Bots zu einem Algorithmic Business – Konzepte, Technologien und Best Practices, Gabler Verlag, 2018, 49,99 Euro

Der Autor:
Peter Gentsch ist Entrepreneur und Experte im Bereich Digital Management, AI und Big Data sowie Inhaber des Lehrstuhls für Internationale Betriebswirtschaftslehre an der HTW Aalen mit den Schwerpunkten CRM, E-Business und Digital Intelligence. Er beschäftigt sich seit den 90er Jahren mit AI und Algorithmic in Theorie und Praxis und gilt damit als einer der Pioniere in Deutschland.

Autor: Redaktion Zukunft. Kunde.
Bild: zapp2photo – AdobeStock

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