KI-Agenten personalisieren die Kundenbeziehungen

Die KI-Offensive

von - 29.07.2019
Intensive Nutztung von KI
(Quelle: SRH Hochschule Berlin )
KI-Initiativen sind also dabei, nicht nur Betriebsabläufe zu optimieren, sondern auch das Kundenerlebnis zu verändern und neue Produkte und Dienstleistungen zu schaffen. Diese Entwicklungen schlagen sich in massiven Investitionen im Feld der Künstlichen Intelligenz nieder. So beobachtet etwa Marianne Daquila, Forschungsmanagerin im Bereich Customer In­sights & Analysis bei IDC, „weltweit signifikante Aus­gaben für Künstliche Intelligenz in jeder Branche“.
Die weltweiten Ausgaben für KI-Systeme werden laut IDC 2019 die stolze Marke von 35,8 Milliarden Dollar erreichen (44 Prozent plus gegenüber 2018). 2022 sollen für KI-Platt­formen weltweit 79,2 Milliarden Dollar ausgegeben werden, etwa doppelt so viel wie im laufenden Jahr. Im Prognosezeitraum 2018 bis 2022 erwartet IDC für KI-Systeme eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von beachtlichen 38 Prozent. Ein Großteil dieser Ausgaben entfällt laut IDC im laufenden Jahr auf Software, teils für KI-Plattformen, teils für KI-Anwendungen (13,5 Milliarden Dollar). Besonders viele Investitionen tätigt der Einzelhandel. Branchenübergreifend geben die Marketing-Abteilungen den Ton an. Software-Agenten für automatisierten Kundendienst (4,5 Milliarden Dollar) sowie Verkaufsprozess-Empfehlungs- und -Automatisierung-En­gines (2,7 Milliarden Dollar) führen laut IDC die Liste von KI-Anwendungen an.
Bernd Wagner
Bernd Wagner
Senior VP Salesforce Marketing Cloud www.salesforce.com
Foto: Salesforce
„KI ist ein elementares Werkzeug der kundengerechten Personalisierung.“

Nächste Evolutionsstufe

KI-gestützte Personalisierung der Kundenansprache gilt als die nächste Evolutionsstufe der Vertriebsautomatisierung. Mit der Übernahme der Analytics-Plattform Tableau im Juni 2019 hat sich Salesforce unter anderem die KI-Engine von Empirical Systems angeeignet. Bernd Wagner, Senior VP Salesforce Marketing Cloud, schildert KI als „elementares Werkzeug“ auf dem Weg hin zur kundengerechten Personalisierung. Sie stelle „Verknüpfungen zwischen dem Verhalten, den individuellen Interessen und der Historie eines jeden Kunden automatisch her“ und schaffe so ein „relevantes und personalisiertes Markenerlebnis, das alle Touchpoints einbezieht und den Kontakt optimiert - von Produktempfehlungen über Suchfilter bis hin zu personalisierten Angeboten auf den favorisierten Kanälen und einer individuellen Beratung im Store“.  Dank der intelligenten Datenanalyse könnten Unternehmen eine komplett neue Beziehung zu ihren Kunden aufbauen, resümiert Wagner. Selbst konkrete Handlungsempfehlungen würden KI-Lösungen wie Salesforce Einstein bereits aus der Analyse und Korrela­tion verschiedener Datenquellen ableiten. Sie würden so eine persönliche Ansprache und individuelle Beratung auch für Millionen von Kunden gewährleisten.
KI-Potenzial im Marketing (Beispiele)
Künstliche Intelligenz hält in vielseitigen Anwendungsszenarien Einzug ins Marketing.
Account-based Marketing: KI unterstützt B2B-Marketer bei Aufgaben wie der Lead-Qualifizierung, der Key-Account-Identifika­tion und der Absichtserkennung (Intent Identification) und kann das Account-Wachstum mitgestalten.
Audience Management: Führende Marken begegnen der wachsenden Zielgruppenfragmentierung durch die KI-gestützte, kanalübergreifende Segmentierung.
Bedarfsvorhersagen: Marketing-Verantwortliche machen sich zunehmend Techniken des Deep Learnings zunutze, um Kundenwünsche vorab zu erraten. Empfehlungs-Engines können das Kauf- und Konsumverhalten beeinflussen (etwa bei Amazon, Netflix und Spotify); KI-Systeme können künftige Nachfrage im Einklang mit dem Verlauf der Kundenreise antizipieren.
Einzelhandel: Sensordaten aus Regalen und RFID-Chips in Ausstellungsstücken sowie die Interaktionen der Besucher mit „smarten“ Displays erlauben es KI-Systemen, Echtzeiteinblicke in das Käuferverhalten zu gewinnen.
Kontextbezogene Individualisierung: KI-Dienste wie die roboterisierte Finanzberatung ermöglichen einem breiteren Kundenkreis Zugang zu maßgeschneiderten Lösungen; außerdem kann KI helfen, Schmerzpunkte (Painpoints) aus der Customer Journey zu entfernen.
Vertrieb und Kundendienst: Chatbots und Konversationsagenten können zunehmend Aufgaben wie Lead-Generierung und Account-Nurturing übernehmen und autark ausführen; Prozessautomatisierung hilft bei der Kundenbetreuung in Branchen wie der Versicherungsindustrie (etwa bei der robote­risierten Bearbeitung von Versicherungsforderungen in Insurtech-Firmen).
Inbound-Marketing: Automatische Inhaltserstellung mit Hilfe von KI unterstützt bei der kontextsensitiven Individualisierung von Angeboten in Echtzeit.
Programmatische Marken-Platzierung: Künstliche Intelligenz bewährt sich unter anderem im Programmatic Advertising bei Channel-Attribution und bei der Betrugsprävention; datengetriebenes Kampagnen-Management erlaubt kanalübergreifendes Targeting technikaffiner Zielgruppen.
Zielgruppenforschung und Produktdesign: Tommy Hilfiger nutzt KI-Werkzeuge in Zusammenarbeit mit IBM und The Fashion Institute of Technology (FIT), um künftige Trends der Modebranche anhand der Kundenstimmung bei einer Modenschau vorherzusagen.
Transaktionsvermittlung durch KI-Agenten: In Zukunft dürften KIs im Rahmen von „smarten Verträgen“ in datengetriebenen Wertschöpfungs-Ökosystemen miteinander via APIs „verhandeln“.
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