Experten-Befragung: Welche Rolle spielt KI in Marketing und Customer Experience

Bei Marketing und Customer Experience geht es für Unternehmen darum, eine persönliche Beziehung zu den Kunden aufzubauen und sie dabei so individuell wie möglich anzusprechen. Was früher im kleinen Laden um die Ecke selbstverständlich war, ist heute in der digitalen Welt längst nicht mehr so einfach. Wie aus unserer Befragung hervorgeht, kann KI hier aber helfend zur Seite stehen. Sie wird dabei Marketer nicht ersetzen, sondern unterstützen.

Lesetipp: Wenn Sie mit dem Thema Customer Experience noch nicht so vertraut sind, haben wir hier eine Einführung für Sie. Und wir haben uns in UPLOAD Magazin 60 bereits ausführlich damit auseinandergesetzt.

Teilnehmer:

• Andreas Helios, Head Of Marketing MEE, SAP Customer Experience
• Jochen Katz, Director Product Marketing, salesforce.com Germany GmbH
• Hartmut Koenig, CTO Central Europe, Adobe
• Inken Kuhlmann-Rhinow, Marketing Director EMEA, HubSpot
• Arun Mani, Managing Director, Freshworks Europe

Ergebnisse der Befragung

Welche Rolle sehen Sie für KI in Marketing und Customer Experience heute?

Andreas Helios:

Künstliche Intelligenz, Machine Learning und IoT sind bereits heute integraler Bestandteil vieler Lösungen und Prozesse in unserem Alltag. Je besser bzw. intelligenter die Lösungen sind desto selbstverständlicher werden Sie von den Kunden angenommen.

KI unterstützt Unternehmen, Kundendaten in Echtzeit zu sammeln, zu analysieren und wiederkehrende Muster zu erkennen. Darauf aufbauend können in Echtzeit Kundensegmente gebildet und eine individuelle Customer Journey mit den passenden Inhalten generiert werden. Diese neue Qualität der Kundenerfahrung lässt sich ohne KI nicht umsetzen.

Je besser bzw. intelligenter die Lösungen sind desto selbstverständlicher werden Sie von den Kunden angenommen.

Neben dem umfassenden 360-Grad-Blick auf den Kunden, profitieren die Marketer auch von der Automatisierung langwieriger Routineprozessen und -Aufgaben. Dank künstlicher Intelligenz haben sie die Zeitressourcen um sich auf das Wesentliche zu konzentrieren: die Zufriedenheit ihrer Kunden.

Intelligente Chatbots und virtuelle Assistenten spielen inzwischen auch eine wichtige Rolle entlang der Customer Journey. Sie reagieren auf Kundenanfragen und geben zu jeder Zeit Antworten. Sie lernen aus historischen Dialogen aus dem Kundenservice und können dadurch ein hohes Niveau der Servicequalität erreichen. Auf diese Weise wird für Kunden ein rund um die Uhr Service garantiert.

Jochen Katz:

KI unterstützt das Marketing dabei, für jeden einzelnen Kunden ein individualisiertes Markenerlebnis zu schaffen. Indem die für ihn relevanten Nachrichten über den vom Kunden präferierten Kanal zum passenden Zeitpunkt versandt werden, kann eine nachhaltige und ganzheitliche Customer Experience geschaffen werden.

Diese maßgeschneiderte Ansprache sowie der schnelle und individuelle Service galten lange als wichtige Vorteile einer direkten, persönlichen Interaktion die hauptsächlich aus dem Einzelhandel bekannt war. Mit Hilfe von KI können Unternehmen diese Beziehungstiefe auch online über alle Kontaktpunkte hinweg zu ihren Kunden aufbauen und so besser in der Lage sein, ihre Kunden zu verstehen und individuell zugeschnittene Angebote für deren Bedürfnisse zu entwickeln – zum Beispiel bei der spezifischen Sortierung von passenden Artikeln bei der Produktsuche.

Hartmut Koenig:

Personalisierung ist einer aktuellen Adobe-Studie („Context is Everything“ Report) zufolge für 89 Prozent der Unternehmen in Deutschland ein wichtiger Teil ihrer Customer-Experience-Strategie. Und genau in diesem Kontext beginnen die Unternehmen nun auch Künstliche Intelligenz einzusetzen: 31 Prozent der befragten deutschen Unternehmen nutzen aktiv Künstliche Intelligenz zur verbesserten Kontrolle und Analyse ihrer Geschäfts- und Kundendaten.

KI hilft dabei, Daten schnell zu verarbeiten, zu analysieren und sinnvoll in Marketingprozesse zu implementieren.

KI hilft ihnen dabei, Daten schnell zu verarbeiten, zu analysieren und sinnvoll in Marketingprozesse zu implementieren. Vor diesem Hintergrund ist KI schon heute im digitalen Marketing unabdingbar, denn sie ermöglicht einen Personalisierungsgrad innerhalb der Kundenansprache in nie gekanntem Ausmaß.

Inken Kuhlmann-Rhinow:

Im Marketing und Kundenservice hilft KI heute bereits bei der automatischen Abwicklung von Routineaufgaben. Intelligente Anwendungen können beispielsweise schnell große Datenmengen durchsuchen oder einfache Aufgaben in der Kundenkommunikation übernehmen.

So setzen einige Unternehmen im Kundenservice auf Chatbots, beispielsweise um standardisierte Anfragen rasch und unkompliziert zu beantworten. Die intelligenten Helfer sind im Rahmen ihres begrenzten Aufgabengebiets weit weniger fehleranfällig als menschlichen Kollegen – und rund um die Uhr verfügbar.

Ein Bot kann einfache Vorgänge wie die Aktualisierung von Adressdaten bereits komplett selbstständig übernehmen und ein entsprechendes Update in der Datenbank veranlassen. Oder er kann Fragen zu Produkten beantworten, vorausgesetzt er hat Zugriff auf die entsprechenden Informationen. Damit wird z. B. die häufig umständliche Navigation in Online-Shops überflüssig, denn der Bot gibt einfach „blaue Hosen in Größe 36“ aus und kann nebenbei auch auf aktuelle Rabattaktionen hinweisen.

Bei komplexeren Vorgängen kann er das Anliegen an einen Servicemitarbeiter weiterleiten. So gewinnen die Mitarbeiter insgesamt Zeit, um Kunden bei schwierigeren oder kritischen Themen kompetent weiterzuhelfen und zu beraten. Und auch die Akzeptanz für Chatbots im Kundenservice ist heute bereits relativ hoch. Vor allem bei einfachen Sachverhalten sind mehr als die Hälfte der Verbraucher bereit, mit einen Bot zu interagieren (HubSpot-Studie „Künstliche Intelligenz ist überall“, 2017).

Arun Mani:

Künstliche Intelligenz spielt eine entscheidende Rolle bei der Bereitstellung einer großartigen Customer Experience. Unternehmen nutzen KI-fähige Tools, um Effizienz- und Datenlücken zu schließen und gleichzeitig die Erwartungen der Kunden zu erfüllen. Die größere Rolle der KI im Marketing besteht darin, kundenzentrierte Aufgaben zu automatisieren und die menschliche Anstrengung zur Interaktion mit potenziellen Kunden zur richtigen Zeit zu erleichtern.

Um die Nutzung dieser Technologie zu optimieren, ist es am besten, das richtige Gleichgewicht zwischen Maschinen und Menschen zu finden. Der erfolgreiche Einsatz von KI bei der Eliminierung banaler und repetitiver Aufgaben, während sich der Mensch auf wichtigere Dinge konzentrieren kann, hat KI zu einem leistungsstarken Werkzeug gemacht, um eine hervorragende Customer Experience zu bieten und den Umsatz zu steigern.

---

Und wie wird diese Rolle Ihrer Meinung nach in fünf Jahren aussehen?

Andreas Helios:

KI-basierte Lösungen werden sich als Standard im Markt etabliert haben und die Grenzen für gute Customer Experience neu definieren. Die spannende Frage ist aber, wie sich die Rolle des Marketings durch die neuen Möglichkeiten der Technologie verändern wird. Schon heute sehen wir, dass die Rolle des Marketings weit über die klassischen Abteilungsgrenzen hinausgeht. Customer Experience wird über alle Kanäle der Kundeninteraktion geprägt und nur wenn es gelingt, diese im Sinne des Kunden zu orchestrieren wird es ein positives Erlebnis.

In fünf Jahren wird der Einsatz von KI zum Standard geworden sein.

Jochen Katz:

Unternehmen aller Art erkennen zunehmend, dass der Einsatz von KI keine vage Zukunftsvision oder These mehr ist. Wie die Zahlen aus dem State of Marketing Report belegen, wird bereits in jeder zweiten Marketingabteilung KI in unterschiedlichen Formen eingesetzt. Weitere 27 Prozent der befragten Entscheider planen eine Implementierung in den nächsten zwei Jahren. Das zeichnet die Richtung vor, in die wir uns bewegen – in fünf Jahren wird der Einsatz von KI demnach zum Standard geworden sein.

Marketer können sich wieder mehr auf das Kerngeschäft des Marketings konzentrieren und Hyperpersonalisierung gewährleisten.

Hartmut Koenig:

In naher Zukunft wird KI weiter an Relevanz gewinnen. Aktuell konzentrieren sich KI-Technologien auf drei Schwerpunkte, die sich künftig noch weiter ausdifferenzieren werden. Die Weiterentwicklung von Services im Bereich Creative Intelligence, Content Intelligence und Experience Intelligence heben Customer Experience auf ein neues Level – sei es, um große Mengen an Inhalten zu durchsuchen, Gesichtsausdrücke zu verstehen oder sogar Customer Journeys zu simulieren. So können sich Marketer wieder mehr auf das Kerngeschäft des Marketings konzentrieren und Hyperpersonalisierung gewährleisten. Unternehmen, die hier nicht nachziehen, verlieren den Anschluss an ihre Kunden.

Inken Kuhlmann-Rhinow:

Im Bereich der künstlichen Intelligenz hat sich in den letzten Jahren viel getan: Von einfachen Datenbankabfragen sind die Lösungen nun mithilfe verschiedener Technologien wie Machine Learning in der Lage, große und komplexe Datenmengen schnell zu analysieren.

Der Fokus von verschiebt sich KI nun immer mehr hin zu Trendanalysen und vorausschauenden Betrachtungen.

Mit Predictive Analytics und immer größeren Datenmengen verschiebt sich der Fokus von KI nun immer mehr hin zu Trendanalysen und vorausschauenden Betrachtungen. Damit lässt sich auch der Kundenservice noch schneller und reibungsloser gestalten, denn künftig gehen Unternehmen die Bedürfnisse ihrer Kunden an, bevor diese überhaupt den Kundenservice kontaktieren. Was nach Zukunftsmusik klingt, ist bereits im Test-Stadium: Die Intel-Tochterfirma Saffron hat eine KI entwickelt, die in der Lage ist, anonymisiert tausende Faktoren im Kundenverhalten zu analysieren und daraus Schlüsse über einzelne Kunden zu ziehen. So kann die Software mit sehr hoher Treffsicherheit prognostizieren, auf welchem Kanal und wegen welcher Produkte ein Kunde das Unternehmen um Hilfe bitten wird.

Diese rasante Entwicklung und der Mehrwert von künstlicher Intelligenz hält auch in die Arbeitswelt Einzug. Obwohl heute nur sechs Prozent der Verbraucher KI am Arbeitsplatz nutzen, werden es in fünf Jahren voraussichtlich bereits 50 Prozent sein.

Arun Mani:

In den letzten Jahren hat sich die Art und Weise, wie Maschinen Menschen erfolgreich helfen und die Produktivität steigern, stetig verbessert. Wenn Maschinen weiter lernen, wird KI bei der Wertschöpfung immer besser und genauer. Wenn man sich ansieht, wie Unternehmen von dieser Technologie profitieren, wird erwartet, dass viele weitere Unternehmen Hemmungen überwinden und den Nutzen des Einsatzes von KI-fähigen Tools im täglichen Betrieb sehen.

---

Welches Missverständnis rund um KI in Marketing und Customer Experience begegnet Ihnen immer wieder?

Andreas Helios:

Ein weit verbreitetes Missverständnis ist, dass Künstliche Intelligenz menschliche Arbeit obsolet macht und die Menschen von ihren Arbeitsplätzen verdrängt. Vor allem Arbeitnehmer haben Angst vor den Veränderungen.

Wir verstehen KI und maschinelles Lernen nicht als eine Machtübernahme der Roboter. Im Gegenteil.

Wir verstehen KI und maschinelles Lernen aber nicht als eine Machtübernahme der Roboter. Im Gegenteil: Sie bieten Händlern die Möglichkeit, genau das zu liefern, was der Kunde will und wann immer er es will.

Tatsächlich werden heutzutage viele einfache, langwierige Prozesse automatisiert. Das ändert entsprechend die Anforderungen an menschliche Fachkräfte – auch im Marketing. Für eine erfolgreiche Customer Journey ist aber der Mensch entscheidend. Schließlich haben die Menschen eine wichtige Eigenschaft, die man Maschinen nicht antrainieren kann: Kreativität. Die zwischenmenschliche Kommunikation ist immer noch essenziell in der Kundeninteraktion. Die KI kann sie nicht ersetzen, vor allem nicht bei dem Aufbau von Kundenbeziehungen. Aber sie kann diesen Prozess unterstützen und effektiver machen.

Jochen Katz:

Es hält sich die Wahrnehmung, dass für den Einsatz von Technologien wie KI spezielle Experten, also ausgebildete Data Scientists, benötigt werden. Das ist jedoch nicht unbedingt der Fall – wenn nämlich die KI bereits in den eingesetzten Technologie-Plattformen integriert ist. Bei Salesforce arbeiten wir mit der hauseigenen KI-Lösung Einstein. Da Einstein auf der Salesforce-Plattform basiert und damit in alle Produkte integriert ist, werden alle Erkenntnisse direkt innerhalb von Salesforce bereitgestellt – ob in der Sales-, Service-, Commerce-, Marketing Cloud bis hin zu eigenen Applikationen. Gerade kleinere Unternehmen, die keine IT Experten mit einschlägigen Erfahrungen haben, können so von der KI profitieren, da keinerlei Vorkenntnisse erforderlich und die KI-Funktionalitäten vollständig gebrauchsfertig sind.

Hartmut Koenig:

Die heute verfügbaren KI-Programme lassen sich in zwei Cluster gliedern: allgemeine KI und funktionale KI. Allgemeine KI ist kein Superhirn oder gar eine bewusste Maschine. Vielmehr besteht sie aus Sets von verschiedenen Algorithmen zum maschinellen Lernen. Dadurch werden die Einschränkungen einzelner Algorithmen ausgeglichen, die Maschine kann während des Lernvorgangs und als Ergebnis des Lernens unterschiedliche Aufgaben bewältigen. Für die funktionale KI wird in der Regel nur ein Algorithmus verwendet, um ein spezielles Problem zu lösen. Hierzu muss der Algorithmus konfiguriert, trainiert und produziert werden.

Viele Unternehmen definieren heute aber KI pauschal als allgemeine KI und haben vor diesem Hintergrund oft den Anspruch, gleich umfassend das große Ganze anzugehen. Eine funktionale KI hingegen ist in der Regel mithilfe geeigneter Tools schnell implementiert. Adobe Sensei ist ein Beispiel für funktionale KI: Die Anwendungen sind bereits konfiguriert, trainiert und direkt einsetzbar. In vielen Fällen wissen Anwender nicht einmal, dass sie Künstliche Intelligenz einsetzen, sondern nutzen ganz selbstverständlich die Funktion im Rahmen eines Anwendungsprogramms.

Inken Kuhlmann-Rhinow:

Die meisten kommerziell eingesetzten KI-Lösungen können nur das abrufen, was Menschen ihnen beigebracht haben. Das heißt, sie lernen nicht von allein und sind nicht „intelligent“ im eigentlichen Sinne. Es ist daher wichtig, Anwendungen wie Chatbots mit möglichst vielen Varianten für eine bestimmte Anfrage zu trainieren, damit sie die Intentionen der Nutzer korrekt erschließen können.

Das heißt, wenn es um eine Adressänderung geht, muss der Chatbot „Postadresse“, „Adresse“, „Anschrift“, „Umzug“ sowie ähnliche Synonyme und Indizien erkennen können, um die richtige Kommunikationsschleife zu starten. Wenn ein Bot zu wenige Varianten möglicher Anfragen kennt, kann die Kommunikation schnell ins Stocken geraten und die Kunden sind frustriert. Das gilt es auf jeden Fall zu vermeiden. Die Technik macht hier aber schnelle Fortschritte und kann mit genügend Training auch einen unkonventionellen Sprachgebrauch verarbeiten.

In der Regel wird es einem Chatbot jedoch kaum möglich sein, außerhalb seines beschränkten Einsatzgebiets hilfreiche Antworten zu liefern. Ein Service-Bot kann nicht Goethe rezitieren. Nicht weil das prinzipiell nicht ginge, sondern weil er nicht dafür konzipiert und geschult wurde. KI-Lösungen wie Siri, Alexa und Co. wurden hingegen für einen breiteren Einsatz konzipiert und lernen mit jedem neuen Input dazu. Bei ihnen müssen vielmehr vornherein Parameter definiert werden, die eine Fehlentwicklung wie bei Microsofts Twitter-Bot „Tay“ hin zu rassistischen Äußerungen verhindern.

Die KI ergänzt den Menschen und hilft ihm, besser und schneller zu liefern.

Arun Mani:

Als die KI zum ersten Mal zur Anwendung kam, wurde erwartet, dass sie den Menschen vollständig ersetzen würde. Aber im Laufe der Zeit haben wir gesehen, dass dies nicht der Fall ist. Die KI ergänzt den Menschen und hilft ihm, besser und schneller zu liefern.

---

Welche Fähigkeit von KI wird Ihrer Meinung nach unterschätzt? Und welche überschätzt?

Andreas Helios:

Ehrlich gesagt, KI kann man meines Erachtens nicht überschätzen. Die Veränderungen werden größer und schneller sein als wir es heute erwarten. Tim Leberecht hat mal treffenderweise gesagt: „Die Frage ist nicht mehr, ob Maschinen denken werden, sondern ob Menschen noch in der Lage sein werden zu fühlen.“

Jochen Katz:

KI kann gerade bei der schnellen Analyse sehr großer Datenmengen hilfreich sein und auf dieser Basis automatisiert Empfehlungen ermitteln. Genau diese großen Datenmengen sind es auch, die die KI benötigt, um vollumfänglich ihre Fähigkeiten ausschöpfen und lernen zu können. Je mehr Erkenntnisse über Kunden bekannt ist, wie beispielsweise bei der Verwendung einer CRM-Plattform, bedeutet das einen Vorteil für die Analyse, den besten nächsten Schritt zu ermitteln sowie diesen auch bei Bedarf direkt anzustoßen. Schon heute kann KI den Arbeitsalltag in den Bereichen wie Marketing, Vertrieb oder Kundenservice erleichtern.

Hartmut Koenig:

Die Fähigkeit von KI in Bezug auf Daten wird sowohl unterschätzt als auch überschätzt. Mithilfe strukturierter Daten kann KI Unternehmen sogar auf Auffälligkeiten und Korrelationen hinweisen, die ohne entsprechende Technologie nicht entdeckt werden würden. Überschätzt wird KI hingegen in Bezug auf unstrukturierte Daten. Eine KI kann diese weder strukturieren noch mit ihnen arbeiten. Um eine KI erfolgreich zu trainieren, muss die Daten-Basis definiert sein. Hierfür benötigen Unternehmen entsprechende Expertise. Wie wir im Rahmen des „Context is Everything“ Reports herausgefunden haben, stellen hierzu schon heute 65 Prozent der Unternehmen neue Mitarbeiter ein oder bilden derzeitige Mitarbeiter aus (69 Prozent).

Inken Kuhlmann-Rhinow:

Oftmals wird von künstlicher Intelligenz erwartet, dass sie sich neue Lösungswege für ihren Aufgabenbereich einfach selbst beibringt. Das ist heute noch vollkommen unrealistisch. Bis KI die vorgesehene Aufgabe in all ihren Variationen reibungslos ausführen kann, benötigt sie viele tausend Stunden an Training. Das sieht man gerade bei selbstfahrenden Autos. Seit 2010 forschen die meisten Automobilkonzerne, aber auch Unternehmen wie Google, an dem Thema und dennoch verursacht die Technologie immer noch Unfälle.

Auch denken viele, dass künstliche Intelligenz dem Menschen immer ähnlicher werden müsste. Doch der große Vorteil der Technologie liegt in den Unterschieden zum menschlichen Verhalten: Nur KI kann extrem schnell riesige Datenmengen auswerten und logische Schlüsse daraus ziehen. Es kommt jedoch immer noch vor, dass Onlineshops beispielsweise nach dem Kauf einer grünen Hose Produktvorschläge für zehn weitere grüne Hosen anzeigen. Hier sind die Algorithmen noch nicht intelligent genug und das Potenzial für Microtargeting wird nicht voll ausgeschöpft.

Doch auch mittelfristig kann KI den Menschen im Marketing nicht ersetzen. Denn noch können nur Menschen kreativ neue Assoziationen zwischen den gewonnenen Informationen herstellen und die Kunden damit überraschen.

Arun Mani:

Wenn man mit KI startet, braucht es eine solide Grundlage für Daten und deren Management. Unternehmen müssen Zeit investieren, damit Maschinen dieses Lernen lernen und überwachen können, bevor sie menschenähnliche Gespräche oder Ergebnisse erzielen können. Oftmals wird dieser Punkt übersehen und innovative Technologien können dann nicht richtig genutzt werden, weil man sie falsch einsetzt. Unternehmen unterschätzen manchmal die Leistungsfähigkeit von KI-basierten Tools, um Wert und Rentabilität in ihre Produkte und Arbeitsabläufe zu bringen.

---

Haben Sie ein konkretes Beispiel zur Hand, um zu zeigen, wie sich KI in Marketing und Customer Experience einsetzen lässt?

Andreas Helios:

Ein spannendes Einsatzgebiet für KI sind beispielweise Kundenbindungsprogramme und personalisierte Angebote und Rabatte. Ein konkretes Beispiel in dieser Richtung ist Yo! AvatAR der von SAP Customer Experience Labs entwickelt wurde. Der Gamification-Prototyp setzt Augmented Reality und Bilderkennung ein, um die Kunden auf spielerische Weise anzusprechen.

AR-Avatare sind mit verschiedenen Produkten verknüpft und können bei dem Kauf eines Artikels im stationären Laden freigeschaltet werden. Dazu muss der Kunde das Produkt über die App identifizieren, was mit Bilderkennung möglich wird. Über einen QR-Code-Scan wird der Kauf dann mit seinem persönlichen Profil verbunden. Am Ende bekommt er beispielsweise auch einen Rabatt für den gesamten Einkauf.

Der Kunde hat danach die Möglichkeit, seinen Avatar mit Hilfe von Münzen zu verbessern. Diese Münzen kann er auf zwei unterschiedliche Wege erlangen: entweder indem er das gleiche Produkt (oder ähnliche/verwandte Produkte derselben Marke) kauft oder durch seine Social-Media-Posts, die Marken- oder Produktverlinkungen enthalten.

Der Social-Media-Aspekt dieses Prototyps ist auch eine Art Wegweiser für die Zukunft der Werbung. Früher war das Fernsehen das größte Werbemedium. Aber im Zeitalter der On-Demand-Inhalte ist das nicht mehr der Fall. Heutzutage richtet sich die Aufmerksamkeit der Kunden vor allem auf Hashtags und intrinsische Kundenbewertungen. Anstatt also teure Fernsehwerbung zu produzieren, die nur noch wenige wahrnehmen, muss eine Marke ihre Verbraucher motivieren selber auf ihre Social-Media-Kanäle aktiv zu werden. Das gelingt, indem man sie mit originellen Einkaufserlebnissen und modernen und relevanten Kundenbindungsprogrammen begeistert.

Jochen Katz:

Viele Unternehmen nutzen heute schon Funktionen aus dem Bereich künstliche Intelligenz, um das Markenerlebnis für ihre Kunden konsistent und positiv zu gestalten und ihre Kunden bestmöglich kennen zu lernen. Mit künstlicher Intelligenz können in Sozialen Medien beispielsweise Logos in Bildern erkannt werden, ohne dass dabei die Marke im Text des Posts erwähnt wurde. So werden gegebenenfalls negative Reaktionen auf ein Produkt entdeckt, um sie langfristig in ein positives Markenerlebnis zu wandeln. Wird in den Sozialen Medien beispielsweise eine Beschwerde über einen Schuh gepostet, kann der Hersteller reagieren, der Kunde erhält möglicherweise einen Ersatz – und äußert sich daraufhin positiv. So kann ein umfassendes Monitoring über das Kundenerlebnis – ob positiv oder auch negativ – mit dem Produkt sichergestellt werden. Ähnlich kann auch KI bei Ersatzteilen unterstützen: Benötigt der Kunde ein Ersatzteil, kann aber weder das Teil noch das Produkt konkret identifizieren, hilft ein Bild, das mit der App des Herstellers aufgenommen wird und anhand dessen Produkt und Ersatzteil identifiziert werden.

Hartmut Koenig:

Die Herausforderung eines Mobilfunkanbieters wie Swisscom beispielsweise besteht darin, individuelle Erlebnisse anzubieten, die weit über den normalen Kauf eines Mobilfunkvertrages oder eines Smartphones hinausgehen und zusätzliche Angebote liefern, die den Kunden nicht nur alle 24 Monate erreichen. Die Antwort hierauf ist Personalisierung durch Automation – also KI. Hierbei hilft zum einen Adobe Target als Optimierungslösung für Data Driven Marketing.

Die Funktion „Auto-Target“ ist ein Algorithmus-basierter A/B-Test. Wenn zum Beispiel ein roter Button besser performt als ein grüner, dann muss das Unternehmen nicht warten, bis der Test abgeschlossen ist. Das Plus an Traffic kann direkt zum bestehenden Traffic hinzufügt werden – im laufenden Test. Der Algorithmus kann alle 24 Stunden die Inhalte rekalibrieren und die Inhalte optimieren.

Zudem kommt die Funktion „Auto-Allocate“ zum Einsatz, ein Algorithmus-basierter Test, der auf fortgeschrittenen Traffic-Statistiken basiert. Er lenkt den Traffic zu den Kundenerfahrungen, die besser performen.

Swisscom geht aber noch einen Schritt weiter und setzt die KI-Engine Adobe Sensei auch für Empfehlungen ein. Damit können aus Hunderten, Tausenden oder Millionen Produkten, Videos, Artikeln oder sonstigen Items auf persönlichen Besucherprofilen basierte Empfehlungen ausgespielt werden. Empfehlungen kennt jeder schon heute von allen möglichen Websites, doch sind diese tatsächlich oft nicht besonders treffsicher. Die automatisierte Personalisierung kann Machine Learning einsetzen, um jedem Besucher die perfekt maßgeschneiderte Erfahrung anzubieten – und zwar bei jedem Besuch der Website.

Inken Kuhlmann-Rhinow:

Es gibt einen KI-basierten Bot, den ich jeden Tag nutze, weil er meine Arbeit erheblich erleichtert. Dharmesh Shah, Mitbegründer und Chief Technology Officer von HubSpot, hat diesen Chatbot speziell für die Bedürfnisse von Marketing und Vertrieb entwickelt: den GrowthBot. Er kann über Facebook Messenger, Twitter und Slack genutzt und mit HubSpots Software sowie Google Analytics integriert werden und verbessert kontinuierlich sein Verständnis natürlicher Sprache. Auf diese Weise kann er zum Beispiel Informationen zu Unternehmen und Personen liefern, über die Marketing-Performance Auskunft geben oder Blog-Beiträge anlegen. Dabei muss ich nicht jede einzelne Anwendung durchsuchen und mir die benötigten Informationen zusammenstellen. Das macht der GrowthBot für mich.

Arun Mani:

Ein häufig verwendeter und erfolgreicher Anwendungsfall der KI ist der Einsatz von Chatbots an kritischen Kundenkontaktpunkten in der Customer Journey. Kunden suchen auf Websites häufig nach Produktinformationen oder benötigen Hilfe bei der Kaufentscheidung. Die Bereitstellung dieser Hilfe über Chatbots hilft nicht nur dabei, den Kaufzyklus zu vereinfachen, sondern sorgt auch für ein unvergessliches Kundenerlebnis mit der Marke. Kunden sind zufriedener und loyaler, wenn sie Unterstützung vor und nach dem Kauf eines Produktes von Unternehmen erhalten.

---

Dieser Artikel gehört zu: UPLOAD Magazin 65

Diesmal schauen wir uns das Thema künstliche Intelligenz einmal unter einem besonders wichtigen Blickwinkel an: Was bedeutet KI heute schon für die Praxis und wohin geht die Reise in den nächsten fünf Jahren? Dazu beschäftigen wir uns mit Bereichen wie Marketing und Customer Experience, Intranets oder auch dem Social-Media-Management. Nicht zuletzt schauen wir nach, was eigentlich aus dem einstigen Hype-Thema Chatbots geworden ist. Außerdem in dieser Ausgabe: Die fünf Online-Marketing-Reports, die Sie wirklich brauchen.

• Weitere Artikel aus dieser Ausgabe kostenlos auf der Website lesen ...
• Bleib auf dem Laufenden über neue Inhalte mit dem „Update am Montag“ …

Schon gewusst? Mit einem Zugang zu UPLOAD Magazin Plus oder zur Content Academy lädst du Ausgaben als PDF und E-Book herunter und hast viele weitere Vorteile!