Anwendungsfälle für generative KI

Omnichannel-Kundenkommunikation

23.11.2023

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Wie im ersten Beitrag dieser Reihe erläutert, ist generative künstliche Intelligenz (KI) eine bahnbrechende Technologie, die mithilfe großer Sprachmodelle (LLM) leistungsstarke Tools für die Arbeit mit Text, Bildern und Videos erstellt. Öffentlich zugängliche generative KI-Anwendungen wie ChatGPT können Texte, Bilder und Computercode erstellen, die von menschlichen Werken nicht zu unterscheiden sind. Darüber hinaus können diese Programme ihre Ergebnisse in Bruchteilen von Sekunden erstellen und bieten den Nutzern damit ein nahtloses Echtzeit-Erlebnis. Dies hat das Potenzial, unsere Arbeitsweise zu revolutionieren, von digitalen Chat-Assistenten bis hin zur automatisierten Datenextraktion und -analyse.

Generative KI zeigt bereits ihr Potenzial, den Arbeitsplatz zu verändern. Laut der Harvard Business Review haben Arbeitnehmer, die generative KI-Tools einsetzen:

durchschnittlich 12,2 % mehr Aufgaben erledigt,
Aufgaben 25,1 % schneller abgeschlossen
und Ergebnisse von 40 % höherer Qualität erzielt.

Generative KI steckt noch in den Kinderschuhen, und obwohl ihre Anwendungsfälle in den kommenden Jahren wahrscheinlich exponentiell zunehmen werden, konzentrieren wir uns auf einen Bereich, in dem diese Technologie bereits Wirkung zeigt – die Omnichannel-Kundenkommunikation. Damit ist die Praxis gemeint, konsistente und nahtlose Interaktionen mit Kunden über mehrere Kanäle und Plattformen hinweg anzubieten, beispielsweise per Telefon, E-Mail, Chat, Social Media, Web oder Mobilgeräte.

In der modernen, digitalen Wirtschaft ist Omnichannel-Kommunikation der Schlüssel zu einem hochwertigen Kundenerlebnis (CX). Über 85 % der Online-Käufer beginnen einen Kauf auf einem Gerät und schließen ihn auf einem anderen ab.1 Beispielsweise recherchieren sie ein Produkt auf einem Laptop und kaufen es dann auf ihrem Mobiltelefon. Kunden möchten nicht jedes Mal, wenn sie den Kanal wechseln, unterschiedliche Informationen erhalten oder gezwungen sein, den Kaufprozess von vorne zu beginnen. Im Kundenservice behalten Unternehmen, die über verschiedene Kanäle hinweg ein einheitliches, vernetztes Erlebnis bieten, 89 % ihrer Kunden.

Die Omnichannel-Kundenkommunikation bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich, darunter die Bearbeitung großer Mengen von Kundenanfragen, der Druck, über mehrere Kanäle hinweg schnelle Antworten zu liefern, und die Notwendigkeit, Qualität und Genauigkeit sicherzustellen. Darüber hinaus reicht ein einheitlicher Ansatz nicht mehr aus. Kunden wollen keine Standardantworten, sondern einen personalisierten Service, der ihre individuellen Vorlieben und Verhaltensweisen widerspiegelt, was den Umfang der Automatisierung einschränken kann.

WIE GENERATIVE KI DIE OMNICHANNEL-KUNDENKOMMUNIKATION VERBESSERN KANN

Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, wie generative KI eingesetzt werden kann, um die Omnichannel-Kundenkommunikation zu transformieren und Unternehmen dabei zu helfen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, die Loyalität und Kundenbindung zu steigern und letztendlich das Umsatzwachstum voranzutreiben.

Generative KI kann wichtige Informationen aus großen Textmengen extrahieren und zusammenfassen.

Das bedeutet, dass Inhalte schnell neu formatiert und für verschiedene Social-Media-Kanäle wiederverwendet werden können. So könnte beispielsweise ein Blogbeitrag gekürzt und in einen Tweet, einen LinkedIn-Beitrag oder sogar ein Skript für ein Video oder einen Podcast umgewandelt werden. Das KI-Tool könnte auch die Veröffentlichungen eines Unternehmens durchsuchen und sicherstellen, dass sie über alle Kanäle hinweg korrekt und konsistent sind, wodurch eine „einheitliche Stimme” für den Verbraucher entsteht.

Unternehmenskommunikation wird häufig durch Bilder und Infografiken ergänzt.

Generative KI kann diese Bilder von Grund auf neu erstellen oder vorhandene Bilder bearbeiten, formatieren oder mit Bildunterschriften versehen. Unternehmen können generative KI auch nutzen, um Voiceovers und Untertitel für Videos oder Untertitel in Fremdsprachen zu erstellen. Dies kann den Zeit- und Kostenaufwand für die Erstellung ansprechender und fesselnder audiovisueller Inhalte erheblich reduzieren.

Generative KI kann auch die strategischen und planerischen Funktionen unterstützen.

Es kann riesige Datenmengen analysieren und Vorschläge für redaktionelle Inhalte erstellen oder Kalender auf der Grundlage des optimalen Zeitpunkts für die Veröffentlichung von Informationen erstellen, um eine maximale Wirkung zu erzielen. Es kann Keyword-Recherchen für die Suchmaschinenoptimierung (SEO) durchführen und die Keywords direkt in den Text einfügen. Aufgrund seiner Lernfähigkeit kann generative KI auch Feedback und Tipps zur Verbesserung der Inhaltsqualität und -bereitstellung geben.

Generative KI kann auch realistische schriftliche Inhalte als Antwort auf Benutzeranfragen erstellen.

Aus Sicht des Kundenservice kann generative KI auch realistische schriftliche Inhalte als Antwort auf Benutzeranfragen erstellen, darunter E-Mails, Chats oder Anfragen in sozialen Medien. KI kann die Absicht der Anfrage bewerten, frühere Anfragen des Kunden über verschiedene Kanäle hinweg analysieren, die benötigten Informationen identifizieren und dann eine Antwort entwerfen, die von einem Menschen überprüft werden kann, um Qualität und Compliance sicherzustellen.

Generative KI bedeutet auch, dass die Antworten auf jeden Einzelnen zugeschnitten sind.

Dadurch können Unternehmen ihre Produktionskapazität massiv steigern und ein weitaus größeres Kommunikationsvolumen bewältigen. Die kreative und intuitive Natur der generativen KI bedeutet auch, dass die Antworten auf jeden Einzelnen zugeschnitten sind, basierend auf seinen spezifischen Fragen oder Bedürfnissen. KI-Modelle können so trainiert werden, dass sie bestimmte Persönlichkeiten nachahmen, sodass die Erfahrung wie ein menschlicher Dialog wirkt.

Kundendienstmitarbeiter können auch generative KI nutzen, um komplexe Anfragen zu beantworten.

Kundendienstmitarbeiter können generative KI auch nutzen, um komplexe Anfragen in Bereichen zu beantworten, in denen sie möglicherweise nicht über das erforderliche Fachwissen verfügen. Insbesondere unerfahrene oder weniger qualifizierte Mitarbeiter können durch den Einsatz generativer KI eine deutliche Produktivitätssteigerung erzielen,3 wodurch weniger Managementinterventionen erforderlich sind.

WEITERBILDUNG GENERATIVE KI

Generative KI-Modelle wie GPT-4 (die Grundlage für Chat GPT) werden durch die Analyse von aus dem Internet gesammelten Informationen trainiert. Aufgrund ihres breiten Anwendungsbereichs werden sie als Basismodelle bezeichnet. Domänenspezifische Anwendungen, die auf benutzerdefinierten Datensätzen basieren, können jedoch genauere und relevantere Ergebnisse für bestimmte geschäftliche Anwendungsfälle liefern. SPS arbeitet bereits an einer Reihe solcher Anwendungen. Beispielsweise haben wir Tools von Microsoft Open AI – der Organisation hinter Chat GPT – verwendet, um Kundenanfragen an ein Telekommunikationsunternehmen zu analysieren. Die KI-Lösung erstellt eine kurze Zusammenfassung der Anfrage und extrahiert dabei die relevantesten Informationen. Die Anfrage wird dann nach ihrer Absicht klassifiziert, z. B. ob der Kunde seinen Vertrag kündigen, eine Rückerstattung beantragen oder eine neue Nummer anfordern möchte. Dies erhöht die Produktivität der Servicemitarbeiter, die alle Anfragen schnell sortieren und die Antworten bearbeiten können.

Die Anfragen können auch automatisch übersetzt werden, sodass ein einziges, zentralisiertes Team die Kundenanfragen aus verschiedenen Märkten bearbeiten kann. In Zukunft könnte die Lösung so erweitert werden, dass sie automatisch Antworten für jeden Kunden erstellt, basierend auf dessen Anfrage und seiner Historie mit dem Unternehmen. Diese Antworten werden automatisch an die vom Kunden bevorzugte Kommunikationsmethode angepasst, sei es E-Mail, Chat oder gedruckter Brief. Jede Antwort würde von einer Person überprüft werden, um Feedback zu geben und die Systeme im Laufe der Zeit zu verbessern.

Was den Einsatz generativer KI am Arbeitsplatz angeht, befinden wir uns noch in einem frühen Stadium, aber die Zukunft sieht bereits äußerst spannend aus. Seien Sie gespannt auf den nächsten Artikel dieser Reihe, in dem wir diskutieren, wie generative KI die Produktivität der Mitarbeiter im gesamten Unternehmen steigern kann.

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