Wie KI Ihnen beim Wachstum Ihres Unternehmens helfen kann
10/10/2023
So können KI und maschinelles Lernen Ihr Wachstum vorantreiben ?
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen haben in den letzten Jahren ein enormes Interesse geweckt. Unternehmen gewinnen mit diesen Technologien vielfältige Möglichkeiten, ihr Wachstum zu steigern. Welche möglichen Anwendungsfälle für KI und maschinelles Lernen tun sich in Ihrem Tätigkeitsfeld auf? Wie können Sie sie als Antrieb für die Weiterentwicklung Ihres Unternehmens einsetzen? Genau das wollen wir uns nun ansehen.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: eine Definition ?
Bei der künstlichen Intelligenz handelt es sich um eine Technologie, die grosse Datenmengen analysiert und mathematische Algorithmen einsetzt, um komplexe Aufgaben zu erledigen und Trends zu erkennen (z. B. zur Prognose von Ergebnissen). Das maschinelle Lernen bzw. Machine Learning ist ein Teilbereich der KI. Es trainiert Computer darin, die eingelesenen Daten zu verarbeiten und zu nutzen, um daraus zu lernen und sich zu verbessern. Unternehmen haben aus den unterschiedlichsten Gründen ein enormes Interesse daran, diese Technologien zu integrieren und damit ihre Effizienz und Produktivität zu steigern: Sie können auf diese Weise Daten im grossen Massstab analysieren, repetitive und zeitraubende Aufgaben automatisieren, die Customer Journey personalisieren und vieles mehr. Die Möglichkeiten sind endlos – und sie entstehen in immer neuen Bereichen.
Die Nutzung von Empfehlungssystemen
Artikelempfehlungen zur Umsatzsteigerung im E-Commerce
Empfehlungssysteme machen sich maschinelles Lernen zunutze und personalisieren das Kauferlebnis mithilfe von Kundendaten. Besonders interessant sind solche Empfehlungsalgorithmen für den E-Commerce, da sie die Käufe in der Regel deutlich steigern können. In einem Onlineshop können Empfehlungsmodelle insbesondere Folgendes leisten: • Artikel vorschlagen, die von anderen Kund*innen mit ähnlichem Kaufverhalten, Präferenzen und Interessen angesehen wurden (nutzerbasiertes Empfehlungssystem oder „Nearest Neighbors“-Algorithmus) E-Commerce-Beispiel: „Personen, die diesen Artikel angesehen haben, kauften auch ...“ Andere Beispiele: Videoempfehlungen auf YouTube, Blogartikel-Empfehlungen usw. • Artikel auf Basis ähnlicher Käufe von anderen Kund*innen vorschlagen (produktbasiertes Empfehlungssystem) E-Commerce-Beispiel: „Personen, die [PRODUKTNAME] gekauft haben, kauften auch ...“
Textanalyse für individuell an Nutzende angepasste Lösungsvorschläge
Die Nutzung von Empfehlungssystemen geht über den E-Commerce hinaus und ist zunehmend auch in anderen Branchen verbreitet. So machen Textanalysen es beispielsweise möglich, Ereignisse aus dem Leben der Nutzenden aufzugreifen, um ihnen individuell auf ihre Situation zugeschnittene Lösungen anzubieten. Beispiele: Personen, die gerade ein Kind bekommen haben, bekommen Informationen zur Säuglingspflege angezeigt; frisch verheiratete Personen bekommen ein Bankdarlehen empfohlen, … Diese Vorschläge können auf den Beiträgen einer Person in sozialen Netzwerken oder auf anderen Datenquellen basieren.
Erfassung von Daten für Risikokalkulationen
In der Banken- und Versicherungswelt wird künstliche Intelligenz in vielen Bereichen intensiv genutzt, etwa für die Risikomodellierung. Konkret geht es um die Analyse von historischen Daten und den damit verbundenen Ereignissen oder Ergebnissen, um die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ereignisse einzuschätzen (Risikokalkulation). Auf diese Weise berechnen Banken und Versicherungen die Risikoprofile ihrer Kundschaft. Das Erfassen und Analysieren historischer Daten kann für alle Branchen und Bereiche sehr hilfreich sein, etwa um die Kundenzufriedenheit vorauszusagen.
Mit Text Mining Kundentrends und Präferenzen identifizieren
Definition von Text Mining
Beim Text Mining wird künstliche Intelligenz eingesetzt, um relevante Daten aus grossen Datenmengen herauszufiltern. Diese Informationen können beispielsweise aus Kundenfeedback, Gesprächen in sozialen Netzwerken usw. bezogen werden. Eine der am häufigsten verwendeten Methoden für das Text Mining ist „RegEx“ (Regular Expressions).
Mögliche Verwendungszwecke von Text Mining
Per Text Mining können Unternehmen genauer in Erfahrung bringen, was ihre Kundschaft über ihre Produkte und Dienstleistungen denkt: Wie nehmen sie bestimmte Nutzungserlebnisse, Produkte und Dienstleistungen wahr? Welche Bedürfnisse und Vorlieben haben sie? Mit Text Mining können Unternehmen z. B. Zufriedenheitsfragebögen oder Kundenstimmen detailgenauer analysieren. Google verwendet Text Mining beispielsweise, um festzustellen, welche Websites bei Internetsuchen am relevantesten sind. Auf diese Weise kann Google seine Suchergebnisse ständig verbessern und den Suchenden die nützlichsten Ergebnisse anzeigen. Eine der beim Text Mining verwendeten Methoden besteht darin, ein Skript zu schreiben, um Informationen aus unstrukturierten Daten (z. B. HTML-Seiten) zu gewinnen. Diese unterscheiden sich von „strukturierten Daten“ wie XML- oder JSON-Dateien. Diese Vorgehensweise ist nützlich, um Informationen aus im Internet veröffentlichten HTML-Seiten zu extrahieren, deren Daten (in Content-Management-Systemen) öffentlich zugänglich sind. Beispiele sind im HTML-Format veröffentlichte unternehmensbezogene Daten, Finanzdaten, Börseninformationen, Wetterdaten und mehr.
Maschinelles Lernen für ein besseres Marketing
Das maschinelle Lernen bietet Unternehmen enorm viele Möglichkeiten für ihr Marketing. Eine der grössten Chancen liegt darin, ihre Kundschaft und deren Erwartungen besser kennenzulernen. Maschinelles Lernen kann im Marketing unter anderem folgendermassen eingesetzt werden: • Kundenbedürfnisse und -präferenzen antizipieren (mithilfe von Vorhersagemodellen) • Zielgerichtete Werbung erstellen • Ergebnisse von Marketingkampagnen analysieren und künftige Kampagnen verbessern • Die effektivsten Kanäle für die Kundenkommunikation ermitteln • ... und mehr Ausserdem können Unternehmen ihre Marketingkampagnen effektiver gestalten, indem sie sie genauer auf ihre Zielgruppe ausrichten und stärker personalisieren.
Künstliche Intelligenz zur Prozessautomatisierung
Es gibt einen Anwendungsfall der künstlichen Intelligenz, der absolut jedes Unternehmen betrifft, nämlich die Automatisierung von Prozessen. Häufig geht es dabei um die Automatisierung repetitiver Aufgaben, etwa bei der Lagerverwaltung, der Bearbeitung von Rechnungen oder dem Senden von Follow-up-E-Mails. Diese Art der Automatisierung kann Teams die Arbeit erleichtern und Zeitgewinne verschaffen, Fehler reduzieren und Einsparungen ermöglichen. Neben all diesen Vorteilen bietet die Prozessautomatisierung auch aus geschäftlicher Sicht einen Nutzen. Unternehmen können mit ihrer Hilfe die Entscheidungsfindung verbessern, Entwicklungsmöglichkeiten erkennen, ihre Ressourcenverwaltung optimieren und Trends oder Probleme voraussehen.
Künstliche Intelligenz und prädiktive Analysen
Prädiktive Analysen nutzen historische sowie aktuelle Daten, um Prognosen zu Trends, Anforderungen, Risiken oder Ereignissen zu erstellen. Je grösser und vielfältiger die Datenmenge ist, desto genauer und zuverlässiger sind die Vorhersagen. Im Gesundheitsbereich kann KI beispielsweise durch Symptomanalysen die Wahrscheinlichkeit von Krankheiten prognostizieren. Auch die Betrugserkennung bei der Bekämpfung von Finanzdelikten ist ein möglicher Anwendungsfall prädiktiver KI. Aus geschäftlicher Sicht hilft prädiktive KI Unternehmen dabei, sich besser auf die Zukunft vorzubereiten und fundiertere Entscheidungen zu treffen – etwa bei der Frage, ob sich die Investition in einen neuen Geschäftsbereich lohnt). Eines Tages könnte es ein Modell geben, das auf Basis von Informationen über Millionen von Menschen und Analysen zu ihrem Leben die zukünftige Nachfrage voraussagt. Ein solcher Algorithmus bräuchte nur mit Informationen gefüttert zu werden, um Fragen zu beantworten und die besten Entscheidungs- und Handlungsweisen vorzuschlagen.
KI für einen besseren Kundenservice
Von KI im Kundenservice profitieren sowohl die Kundschaft, die jederzeit sofort Unterstützung bekommt, als auch das Unternehmen, das mehr Personen gleichzeitig bedienen und ein besseres Kundenerlebnis gewährleisten kann. Mögliche Anwendungsfälle von KI im Kundenservice sind die Folgenden: • Mithilfe von Algorithmen die zahlreichen im Kundenservice empfangenen E-Mails kategorisieren, jede E-Mail an das richtige Teammitglied weiterleiten und feststellen, welche Handlung als Nächstes erfolgen sollte. • Mit generativer KI den Inhalt der mit einer Person ausgetauschten E-Mails zusammenfassen oder dem Teammitglied kontextbezogene und personalisierte Antwortvorschläge bereitstellen (Zeitersparnis). • Auch Chatbots sind ein konkretes Beispiel für die Nutzung von KI für einen besseren Kundenservice. Sie ermöglichen es, rund um die Uhr Unterstützung zu bieten.
Wo steht Ihr Unternehmen beim Thema KI und maschinelles Lernen ?
Egal in welcher Branche Sie tätig sind, Ihr Unternehmen produziert jeden Tag enorme Mengen von Daten. Haben Sie schon einmal darüber nachgedacht, wie Sie diese Daten erfassen, auswerten und für sich nutzen könnten? Die Nutzung von Big Data in Unternehmen kann Sie zu besseren Entscheidungen führen, aufzeigen, ob sich die Entwicklung neuer Produkte oder Dienstleistungen lohnt, und insgesamt Ihr Unternehmenswachstum fördern. Die heute erfassten Daten können Ihnen morgen von Nutzen sein, um auf neue Anforderungen zu reagieren. Denken Sie noch heute darüber nach, wie Sie Ihre Daten so aufbewahren können, dass sie nicht verloren gehen. Eine gute Option ist ein Data Lake, der Ihre gesamten historischen Daten an einem zentralen Ort zusammenführt. Anschliessend können Sie ein geeignetes Datenanalysemodell anwenden, mit dem Sie die passenden Ergebnisse für Ihre zukünftigen Anforderungen erhalten. Möchten Sie neue Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen oder herausfinden, wie Sie KI in Ihr Unternehmen integrieren können, um Ihr Geschäft auszubauen? Sprechen Sie uns an und wir analysieren gemeinsam Ihre Anforderungen.
