Die Künstliche Intelligenz (kurz „KI“ oder „AI“) ist kein neuartiges Phänomen. Bereits vor 60 Jahren wurden die ersten Versuche mit künstlicher Intelligenz unternommen und die ersten Programme geschrieben, und seitdem wurden die Paradigmen, Algorithmen und Methoden stetig weiterentwickelt, beflügelt von dem allgemeinen Technologieboom. Vor allem die Wiederentdeckung der Neuronalen-Netze, die unglaubliche Menge und Qualität an Trainings-Daten (Bilder, Texte, Videos, …) sowie die immense zu Verfügung stehende Rechenleistung treiben die Entwicklung der KI weiter voran.

Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ wird dabei für mehrere Aspekte der maschinellen Datenverarbeitung verwendet:

  • Regelbasierte Systeme
  • Big-Data-Systeme
  • Lernende Systeme
  • NLP-Systeme (Natural Language Processing)

All diese Arten von Systemen können auf verschiedene Art und Weisen eingesetzt werden, es ist jedoch von enormer Wichtigkeit, dass ihr Einsatz nicht ungeplant und zufällig passiert. Der Hype, der die letzten Jahre die Entwicklung der KI nach vorn getrieben hat, ist leider auch für ein Phänomen verantwortlich, welches sich in einem Paradoxon widerspiegelt: Viele Unternehmen versuchen, mit möglichst wenig Aufwand und leider auch wenig Planung Quick-Wins aus dem Einsatz von KI zu ziehen.

Quelle: https://sloanreview.mit.edu/projects/reshaping-business-with-artificial-intelligence

 

Leider scheitern solche Schnellschüsse oft daran, dass die Zielsetzung / Erwartung an die Ergebnisse der Implementierung entweder unklar oder unrealistisch ist. So versinken viele der Ansätze über kurz oder lang in der Bedeutungslosigkeit.

Quelle: BAYOONET

Was also muss man tun, um die – sicherlich herausragenden – Möglichkeiten der KI gezielt und erfolgreich als Umsatzbringer einsetzen zu können?

Zum einen muss man der KI etwas ihren Zauber entziehen: Die KI ist nicht per-se der Allheilbringer, für die sie oft verkauft wird, sie stellt zwar eine enorme Bandbreite an Einsatzmöglichkeiten zur Verfügung, eben diese Vielfalt macht es jedoch notwendig, den für das eigene Unternehmen passendsten Einsatzzweck zu ermitteln, ihn mit klaren Zielen und Erwartungen zu versehen und anschließend im Rahmen einer KI-Strategie umzusetzen.

Zum anderen muss man Nachsicht zeigen und bereit sein, den eingeschlagenen Weg den neuen Erkenntnissen und Erfahrungen anzupassen. Die KI ist dabei als ein neuer Mitarbeiter zu betrachten, welcher zwar viel Potenzial für die Zukunft bietet, der sich jedoch erst im Unternehmensumfeld und seinem neuen Aufgabenfeld einfinden und lernen muss, um effizient zu sein. Niemand der realistisch denkt, würde von einem neuen Mitarbeiter vom Tag 1 an 100% Produktivität erwarten und so muss und wird sich auch die KI nach und nach beweisen und etablieren. Und wie jeder neue Mitarbeiter wird sie neue Ideen, neue Ansätze und neue Chancen ins Unternehmen bringen.

Computer exzellieren normalerweise bei Aufgaben, welche möglichst gut strukturierte Daten anhand von klaren, deterministischen Regeln verarbeiten. Solche Aufgaben können zu 100% ohne weiteres menschliches Eingreifen von der KI übernommen werden. Der menschliche Faktor würde hier eher kontraproduktiv fungieren, da er die hohe Effizienz zunichtemachen würde. Solche Ansätze bieten zwar eine enorme Performance (gemessen an Entscheidungen / Operationen pro Zeiteinheit), bieten jedoch naturgemäß den kleinsten Raum für Verbesserungen / Wertsteigerungen oder neue Erkenntnisse.

Dementgegen stehen Aufgaben, bei denen anhand von erfahrungs-basierten Abwägungen und einer komplexen, heterogenen Datenstruktur, wichtige Entscheidungen getroffen werden. Hier kann die KI beratend zur Seite stehen, kann Empfehlungen aussprechen und deren Erfolg durch Datenanalysen messen oder sie verfeinern.

Was wir also suchen, ist die ideale Kombination von menschlichen Entscheidern und maschinellen Unterstützern. Und es ist ebendiese Mischung, die den Unterschied zwischen einer isolierten Lösung und einer KI-Basierten Strategie ausmacht.

 

Aber wie kann ich jetzt den Umsatz steigern?

Hier einige Beispiele bei denen KI heute schon Sales-Prozesse unterstützt oder verbessert:

  • Texte verstehen mit KI (Sentiment Analyse).
    Erfassen Sie automatisch und präzise Inhalte aus E-Mails und reagieren sie automatisch und zeitnah auf Kundenfragen oder Beschwerden.
  • Preiskalkulation
    Welche Rabatte und spezielle Konditionen basieren heute nicht auf „Handlungsspielraum“ und „Bauchgefühl“ des Verkäufers. Ein intelligenter Algorithmus analysiert den optimalen Preis.
  • Cross- und Upselling
    Wann lohnt es sich, einem Kunden ein Zusatzprodukt anzubieten und wann ist ein Upgrade auf ein höherwertiges Produkt der richtige Kaufanreiz?
  • Lead Scoring
    Neue Leads zu generieren ist nicht allzu schwer. Aus der Masse aber die Interessenten herauszufiltern, bei denen die größte Verkaufsaussicht besteht, ist dagegen eine ungleich schwerere Aufgabe.
  • Personalisierung
    Bei der Personalisierung geht es um viel mehr als nur das Versenden von E-Mails mit dem Kundennamen im Betreff. Es geht darum, genau in dem Moment mit Kund*innen in Kontakt zu treten, in dem sie nach einem Produkt oder einer Dienstleistung suchen.
  • Conversational Marketing
    Conversational Marketing ist seit ein paar Jahren in aller Munde. Es geht darum, einen fortlaufenden Dialog mit Kund*innen zu schaffen, um schneller zu ihrem eigentlichen Anliegen vorzudringen und so ein besseres Kundenerlebnis zu schaffen.
  • Customer Lifetime Value Prognosen
    Der Customer Lifetime Value (CLV) oder Kundenwert ist ein sehr bekanntes Konzept aus der Marketingsteuerung. Der CLV umfasst die Bewertung der Kunden nach ihrer Profitabilität und offenen Potentialen. Und KI entwickelt die Prognosen dafür.
  • Kündigungsprävention
    Kündigungen frühzeitig zu erkennen ist insbesondere für vertrags- und abonnementbasierte Geschäftsmodelle von hoher Bedeutung.
  • Kaufverhalten bei Marketingkampagnen
    Viele Firmen investieren viel Zeit, Kampagnen über Regelwerke zu verbessern. Das geht aber nur bi zu einem gewissen Grad. KI gibt dann den weiteren Schub.
  • Kundensegmentierung für Marketingzielgruppen
    Kundensegmentierungen wird durch Cluster-Algorithmen dargestellt

 

Event-Tipp: 20. Mai 2021 ab 13:50 Uhr

„Reale Umsätze durch KI? Wie können wir das erreichen?“ lautet der Vortrag von David Ondracek am Donnerstag, 20. Mai bei der Online Fokus Konferenz MARKETING. Erfahren Sie anhand von vielen Beispielen, wie man KI einsetzt und dadurch den Umsatz und den Gewinn steigern kann. Mit diesem Vortrag bekommen Sie das nötige Know-how.

 Hier können Sie sich dazu kostenfrei anmelden.

 

 

Quelle: BAYOOTEC

Autor: Ingo Schmall, BAYOOTEC

Interviewpartner: David Ondracek, Senior-Software-Architekt und KI-Enthusiast bei der BAYOOTEC

David Ondracek ist seit mehr als 15 Jahren als Enterprise-Software-Architekt im Finanz und Dienstleistungssegment für BAYOOTEC tätig. Sein Wissen teilt er auf Vorträgen und Events.

BAYOOTEC ist ein 2001 gegründetes und seitdem stetig wachsendes Softwareentwicklungshaus mit Standorten in Darmstadt, München, Berlin und Köln, die seit 2001 sehr erfolgreich schlüsselfertige Softwarelösungen für den deutschsprachigen Raum erstellt.