In der heutigen digitalen Welt spielen Kundeninteraktionen eine zentrale Rolle für den Erfolg eines Unternehmens. Die Fähigkeit, aus jeder Interaktion mit dem Kunden Mehrwert zu ziehen, kann den Unterschied zwischen einem blühenden Geschäft und einem, das hinter seinen Konkurrenten zurückbleibt, bedeuten. Künstliche Intelligenz (KI) hat sich als mächtiges Werkzeug erwiesen, um genau das zu erreichen. In diesem Blogbeitrag beleuchten wir, wie KI dabei helfen kann, Mehrwert aus Kundeninteraktionen zu gewinnen und diskutieren die Vor- und Nachteile verschiedener KI-Modelle, die Unternehmen in Betracht ziehen sollten.
Schlüsselbereiche, in denen KI Mehrwert schaffen kann
Sentiment Analyse:
Durch die Analyse des Kundenfeedbacks in Echtzeit können Unternehmen die Stimmung der Kunden verstehen und entsprechend reagieren. Dies ermöglicht eine proaktive Handhabung von Kundenbedürfnissen und -beschwerden.
Zusammenfassung:
KI kann große Mengen von Kundenfeedback zusammenfassen und so wertvolle Einsichten in wiederkehrende Themen und Probleme liefern, die möglicherweise angegangen werden müssen.
Klassifikation von Problemen:
Durch die Klassifizierung von Kundenanfragen können Unternehmen sicherstellen, dass diese schnell an die richtige Abteilung weitergeleitet werden, wodurch die Effizienz gesteigert und die Kundenzufriedenheit erhöht wird.
Kundenprofil erstellen:
KI kann dazu verwendet werden, detaillierte Kundenprofile zu erstellen, die es Unternehmen ermöglichen, personalisierte Angebote und Dienstleistungen anzubieten.
Anomalieerkennung:
Durch die Identifizierung ungewöhnlicher Muster in Kundeninteraktionen kann KI helfen, Betrug zu verhindern und die Sicherheit zu erhöhen.
Wahl der richtigen KI-Modelle
Unstrukturierte und teils chaotische Support- oder Informationsanfragen von Kunden stellen eine Herausforderung dar. Diese können entweder mithilfe „klassischer“ Machine Learning (ML) Methoden oder durch den Einsatz großer Sprachmodelle (LLMs), wie die, die Technologien wie ChatGPT ermöglichen, verarbeitet werden. Doch welche Option ist für Ihr Unternehmen die richtige?
Vorteile dedizierter Modelle:
Kosteneffizienz: Dedizierte Modelle sind oft billiger im Betrieb als ihre LLM-Pendants.
Anpassbarkeit: Für spezielle Anwendungsfälle lassen sich klassische ML-Modelle besser anpassen.
Sicherheit: Sie sind nicht anfällig für sog. „prompt injection“ Angriffe, gegen die aufwändige Verteidigungsmechanismen erforderlich sein können.
Vorteile von LLMs:
Niedrigere Einstiegshürden: Der Einstieg ist dank bereits vorhandener Modelle und Schnittstellen oft einfacher und kostengünstiger.
Kontinuierliche Verbesserung: Unternehmen profitieren von der kontinuierlichen Verbesserung der Modelle durch Anbieter wie OpenAI.
Flexibilität: Durch system prompts oder fine tuning kann das gleiche Basismodell für verschiedenste Aufgaben eingesetzt werden.
Fazit: Die Entscheidung, ob klassische ML-Modelle oder LLMs für die Verarbeitung von Kundeninteraktionen genutzt werden sollten, hängt von den spezifischen Anforderungen und Ressourcen eines Unternehmens ab. Beide Ansätze bieten einzigartige Vorteile, die es zu berücksichtigen gilt. Wichtig ist, dass der Einsatz von KI in jedem Fall das Potenzial hat, den Wert, der aus Kundeninteraktionen gewonnen wird, erheblich zu steigern, indem er Einblicke liefert, die zur Verbesserung der Kundenerfahrung und letztlich zum Unternehmenserfolg beitragen können.
– verfasst von Martin Birkenberger