Das vergangene Jahr stellte den Anbruch einer neuen Ära der künstlichen Intelligenz dar. Hierzu gehören insbesondere Large-Language-Models, die große Mengen an Text mit überraschend guter Qualität und Genauigkeit generieren können. Für das Customer-Engagement ist diese Revolution Gold wert, denn sie birgt das Potenzial, den Aufwand für Personalisierung künftig um den Faktor einer Million zu reduzieren. Vaith Schmitz, Principal Solutions Engineer bei Twilio Segment, erläutert, wie das möglich ist und worauf bei der Qualität der genutzten Daten geachtet werden muss, um erfolgreich zu sein.
Generative KI hilft Unternehmen dabei, zu wachsen, Innovationen zu schaffen, mit Kunden in Kontakt zu treten und Wettbewerbsvorteile auszubauen. Bei der Personalisierung und Segmentierung übernimmt sie drei Kernaufgaben:
- Es beginnt damit, dass Unternehmen ihre Kunden besser wahrnehmen können: Sie sehen sie, hören sie und verarbeiten diese Informationen so, dass sie herausfinden können, was sie genau wollen.
- Dann muss diese Wahrnehmung genutzt werden, um die Kunden zu verstehen. Entsprechende Tools führen alle Daten zusammen und leiten Erkenntnisse ab, die eine personalisierte Kundenansprache ermöglichen.
- Zuletzt muss man diese Erkenntnisse aktivieren, um jeden Kunden zur richtigen Zeit am richtigen Ort und über die richtigen Kanäle ansprechen zu können. Das ist der Schlüssel zu einer personalisierten Erfahrung.
Die Frage ist jedoch, ob die im Unternehmen verfügbaren Daten auch bereit dafür sind. Damit KI effektiv sein kann, ist sie auf hochwertige Daten angewiesen – und nicht alle Daten sind gleich wertvoll. Um die generative KI sinnvoll nutzen zu können, ist ein grundlegender Plattformwechsel erforderlich. Dieser stellt alles in einen neuen Kontext und erfordert eine Neubewertung des gesamten Technologie-Stacks. Wenn Unternehmen es also mit ihren KI-Investitionen ernst meinen, müssen sie die Art und Weise, wie sie Daten sammeln, verwalten und nutzen, überdenken.
Nicht alle Daten haben den gleichen Wert für KI
Die meisten Unternehmen verfügen heute über eine enorme Menge an Daten – in vielen Fällen mehr, als ihnen bewusst ist. Das Problem ist, dass zu viele dieser Daten in Dutzenden oder gar Hunderten von Quellen gespeichert sind: Webanwendungen, E-Commerce-Lösungen, verschiedene Kommunikationskanäle für die Interaktion mit Kunden und auch im Kundenservice. Alle diese Anwendungen generieren gute Daten, aber sie sind oft völlig unterschiedlich organisiert, an verschiedenen Orten gespeichert und werden von verschiedenen Teams verwaltet. Diese Daten so zusammenzuführen, dass sie genutzt werden können, ist also eine große Herausforderung.
Ein weiterer Aspekt ist, dass Unternehmen in der Regel zwei Arten von Daten zur Verfügung stehen. Daten von Drittanbietern stammen z. B. aus sozialen Netzwerken, Suchmaschinen oder anderen Unternehmen, die die Daten für die Nutzung durch das Unternehmen „mieten“ oder käuflich bereitstellen. First-Party-Data stammt wiederum direkt vom Kunden, der diese dem Unternehmen im Rahmen seiner Geschäftsbeziehung zur Verfügung stellt. Hierzu gehören Website-Klicks, Kaufverhalten, Name und E-Mail-Adresse usw. Für KI-gestützte Kundenerlebnisse sind First-Party-Daten viel wertvoller. Das liegt daran, dass die Unternehmen die Daten besitzen und kontrollieren und nicht von einer anderen Partei abhängig sind, die sie bereitstellt. Die Daten können auf eine Weise strukturiert und gespeichert werden, die für die speziellen Zwecke der Nutzer optimiert ist. First-Party-Data basiert außerdem auf einer direkten Beziehung zum Kunden. In einer Zeit, in der sich die Verbraucher zunehmend Sorgen um den Datenschutz machen, steht die Verwendung von Daten Dritter unter Beschuss. Die Verbraucher mögen sie nicht, Browser blockieren sie oft und sie sind oft unzuverlässig.
Die Punkte verbinden, um bessere Kundenerfahrungen zu ermöglichen
KI-gestützte Personalisierung ist ein ausgezeichnetes Beispiel dafür, wie gute Daten einen Unterschied machen. KI kann die Personalisierung des Kundenerlebnisses in vielerlei Hinsicht unterstützen, aber sie hängt von aussagekräftigen Daten ab, die über die gesamte Bandbreite der Anwendungen des Unternehmens hinweg gut integriert sind. Um effektiv zu sein, muss das Personalisierungssystem wissen, dass beispielsweise eine Unbekannte in einer Anwendung für den Kundenservice dieselbe ist wie die Unbekannte in der E-Mail-Marketingplattform. Wenn ein System das nicht erkennen kann, fehlen in allen KI-gestützten Maßnahmen wichtige Bestandteile. Das wird dem Kunden sofort auffallen, wenn er eine Marketingnachricht erhält, in der er aufgefordert wird, etwas zu kaufen, das er bereits besitzt und mit dem er gestern ein Problem hatte.
Die Lösung ist, dass die Personalisierungs-Engine des Unternehmens auf einer Plattform basiert, die die Punkte zwischen all den verschiedenen Anwendungen und Datenbanken, die das Unternehmen nutzt, verbinden kann. Sie stützt sich auf First-Party-Data, die das Unternehmen komplett transparent und mit der Erlaubnis der Kunden gesammelt hat, und verbindet die Kundenidentitäten mit ihnen.
KI-gestützte Personalisierung gibt Anwendern die Möglichkeit, jeden einzelnen Kunden persönlich zu kennen und zu betreuen. So kann sichergestellt werden, dass die nächste Marketingkampagne auf die Bedürfnisse des Kunden abgestimmt ist, der Kundendienstmitarbeiter dabei unterstützt wird, die richtigen Gesprächsthemen zu finden, und die Website bei jedem Besuch so umgestaltet wird, dass nur die Produkte angezeigt werden, die den Kunden interessieren.
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