Die Professionalisierung im Kundenservice bringt völlig neue Möglichkeiten hervor: Der Kontakt wird enger und datenintensiver. Die Masse an verwertbaren Informationen bedarf der intensiven Weiterverarbeitung. An dieser Schnittstelle bietet maschinelles Lernen Ihrem Unternehmen die Chance, mit neuester Technologie voranzuschreiten. Das Potenzial ist gewaltig, das Nutzerverhalten wird anspruchsvoller.

Mensch und Computer: Wer profitiert von wem? In Zeiten der fortschreitenden IT-Entwicklung eine selbstverständliche Frage. Neben selbstfahrenden Autos und sprechenden Kühlschränken steht auch die Arbeitswelt unter dem Einfluss der Digitalisierung. Suchmaschinen besitzen eine Lernfähigkeit und werten Unmengen von Daten aus – eine analytische Arbeit, die vor Erfindung des Internets häufig noch von Menschen erledigt wurde. Mit allen Fehlern und Unaufmerksamkeiten. Damit könnte bald endgültig Schluss sein: Softwarefirmen, die Cloud Computing nutzen, setzen auf die Errungenschaften des Machine Learning. Dahinter verbirgt sich eine komplexe Datenauswertung, die sekundenschnell Strukturen schafft und Zusammenhänge zwischen erhobenen Daten und Nutzerverhalten herstellt. Mit dieser Data Intelligence steht ein gewaltiges Potenzial zur Verfügung, um Analysetätigkeiten in diversen Berufsfeldern zu optimieren.

Was leistet maschinelles Lernen?

Das Zusammentragen von Informationen gehört zum Arbeitsalltag. E-Mails, Memos oder Statistiken werden thematisch sortiert und abgespeichert. Dokumente aller Art lassen sich auf diese Weise ordnen. Das herkömmliche Verarbeitungsprogramm eines Computers erkennt die Dokumente anhand von Stammdaten. Nach ihnen erfolgt schließlich die Sortierung. Dieser Prozess teilt die Dokumente in Bezugsgruppen ein, ohne zu verstehen, auf was genau sich die Dokumente beziehen. Die Software tastet sozusagen die Oberfläche ab und sortiert die Datensätze bloß nach ihren Aktenzeichen. Eine Vorgehensweise, die Sie kennen, wenn Sie Ihr E-Mail-Programm die Nachrichten nach Datum oder Größe sortieren lassen. Eine besondere Variante des Machine Learning geht hier einen Schritt weiter: Deep Learning wertet die Daten nicht nur nach oberflächlichen Kriterien aus, sondern auch nach ihren Inhalten. Die Software erkennt diese und verortet sie in einem Bezugssystem. Innerhalb dessen werden die Daten interpretiert und miteinander abgeglichen. Vor diesem Hintergrund entsteht eine Eigendynamik, die zur Herausbildung einer Logik führt.

Künstliche Intelligenz: Software mit Lerneffekt

Maschinelles Lernen als Deep Learning sammelt und bewertet Daten nach ihrer Bedeutung und ist in der Lage, erkannte Zusammenhänge ständig zu erweitern. Der Algorithmus muss permanent mit Datensätzen versorgt werden – nur so stellt sich der Lerneffekt ein. Der Anwender bringt dem Computer bei, welche Daten welche Bedeutung haben. Dadurch, dass die Software permanent Feedback erhält, merkt sich diese die Bedeutung der Daten und stellt Sinnzusammenhänge her. Mit der Zeit bilden sich Abläufe heraus, die auch auf neue Daten anwendbar sind.

Je mehr Erfahrungen das Programm macht, desto souveräner erkennt und analysiert es zugeführte Daten. Das Resultat sind Maschinen, die wie Menschen lernen. Diese künstliche Intelligenz ähnelt stark dem menschlichen Bewusstsein, das ebenfalls nach dem Prinzip des Wiederholens Bezüge herstellt und Wissen abspeichert. Nur so ist es Menschen möglich, aneinandergereihte Buchstaben als Wörter zu begreifen und den Wörtern einen konkreten Sinn zu verleihen. Das geschieht auch beim Deep Learning: Der Computer arbeitet wie ein Gehirn, indem er Daten analysiert und dabei lernt, in welchem Zusammenhang sie zu anderen Daten stehen.

So nützt Data Intelligence Ihrem Unternehmen

Überall dort, wo Datenverarbeitung eine tragende Rolle spielt, entfaltet maschinelles Lernen seine Vorzüge. Eine konkrete Branche oder eine bestimmte Unternehmensgröße sind dafür nicht entscheidend. Aber gerade KMUs profitieren von den drei wesentlichen Aspekten des maschinellen Lernens:

  • Maschinelles Lernen wandelt Datensätze fehlerfrei in Informationen um

  • Es tut dies in Echtzeit

  • Mit Hilfe der Resultate lassen sich Vorhersagemodelle berechnen

In einer Konkurrenzsituation, in der besonders kleine Unternehmen schnell an ihre Grenzen stoßen, kann Machine Learning wertvolle Unterstützung leisten. Standardisierte Abläufe erledigt der Algorithmus professioneller als eine eigens dafür abgestellte Arbeitskraft. Beeinträchtigende Faktoren wie Stress, Überlastung oder Krankheit entfallen. Eine qualifizierte Arbeitskraft kann dafür an anderer Stelle im Unternehmen eingesetzt werden.

Maschinelles Lernen im Rechnungswesen

Kein Unternehmen funktioniert ohne Buchhaltung, in dem Unternehmensbereich laufen viele Fäden zusammen. Das Bearbeiten von Rechnungen verschlingt Ressourcen, die Sie woanders besser nutzen können. Mit Machine Learning lässt sich der Prozess optimieren. Lediglich die vollständige Digitalisierung der Rechnungen ist noch eine menschliche Sache – falls überhaupt nötig.

Anhand von Rechnungsdaten wie IBAN und BIC, einer Steuernummer oder dem Mehrwertsteuersatz ordnet der Algorithmus jede Rechnung einer bestimmten digitalen Ablage zu. Auf diese Weise unterscheidet Ihr Computer zwischen dem jeweiligen Inhalt der Rechnungen und bündelt die Informationen, die Sie ansonsten selber herausfiltern müssten.

Beispiel Steuererklärung: Während des Geschäftsjahres registriert ein Programm sämtliche Rechnungen und stellt die relevanten Daten für die kommende Einnahme-Überschuss-Kalkulation oder die Voranmeldung zur Umsatzsteuer zusammen. Ihren Datensatz für die kommende Steuererklärung bereitet die künstliche Intelligenz Ihres Computers versandfertig auf.

Wie Ihr Marketing von künstlicher Intelligenz profitiert

Nicht nur die Archivierung, sondern auch das Marketing können Sie mithilfe intelligenter Maschinen verbessern. Deren Auswertungen ermöglichen die personalisierte Werbung und verhelfen Ihnen zu einer stärkeren Kundenbindung und Umsatzsteigerung. Das Vorgehen stellt sich wie folgt dar:

  • Sämtliche Kundendaten wie Bestellungen und Suchbegriffe werden erfasst

  • Die Software wertet diese Daten aus und sucht im Internet nach inhaltlich verwandten Angeboten, die den Konsumenten interessieren könnten

  • Diese werden dem Kunden als nützlich und zu seinem Profil passend vorgeschlagen

  • Das festigt die Kundenbindung und konkretisiert die Zielgruppe

Ein weiterer Punkt ist das Content Marketing. Durch maschinelles Lernen gelangen Sie an Informationen, die Ihnen bei der Erstellung von Texten helfen. Diese richten Sie inhaltlich an den Interessen Ihrer Kunden aus und weisen über bestehende Kanäle darauf hin. Die gewonnenen Daten helfen Ihnen dabei, die Zielgruppe noch genauer abzugrenzen. In Zeiten zunehmender Datenmengen werden Anbieter und Nutzer im Internet noch häufiger auf die Kategorisierung von Informationen zurückgreifen.

Machine Learning aus der Cloud

Maschinelles Lernen sprengt Grenzen. Das erfordert allerdings riesige Speicherkapazitäten und verursacht hohe Kosten. Die Technologie der Cloud stellt auch hier eine notwendige und riesige Ressource zur Verfügung, die künstliche Intelligenz für jedermann möglich macht. Mit Salesforce Einstein finden Sie alle Komponenten, die für eine Kundenbeziehung unverzichtbar sind, in einer Cloud versammelt: Daten wie E-Mail-Kommunikation, Tweets, E-Commerce-Verhalten und Social-Media-Beiträge lassen sich mit Einstein zusammenführen und gezielt auswerten. So ermittelt Data Intelligence ein realistisches Szenario und errechnet, welche Schritte Ihre Kunden wahrscheinlich als nächstes unternehmen. Nutzen Sie maschinelles Lernen aus der Cloud und optimieren Sie damit Ihr Marketing. Die beiden Vorteile einer cloudbasierten Lösung sind:

  • Einsparung enormer Ressourcen: Maschinelles Lernen in der Cloud verknüpft riesige Datenmengen, ohne dass Sie eigene Ressourcen bereitstellen müssen.

  • Know-how komplexer Technologie: Machine Learning entwickelt sich ständig weiter. Um Schritt zu halten, ist ein hoher Aufwand erforderlich. Bleiben Sie mit einer Cloud-Anwendung immer auf dem neuesten Stand und verpassen Sie keine Neuerung.

Was bringt die Zukunft des Machine Learning?

Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz steht noch am Anfang. Auch im Bereich des Marketings und Vertriebs zeigt sich mit Deep Learning ein erstes und wirkungsvolles Verfahren. In Zukunft wird es sich Stück für Stück verbessern. Vor allem beim Online-Shopping wird es zu Optimierungen kommen. Die Tendenz zu persönlich ausgerichteten Inhalten wird sich verstärken. Als Unternehmen stehen Sie jetzt vor zwei wesentlichen Veränderungen:

  • Perfektion der individualisierten Nutzung: Gerade im Online-Shopping nimmt die individuelle Perspektive noch einmal an Bedeutung zu. In Shops werden Produktangebote und Content noch intensiver miteinander verschmelzen müssen, um Kunden einen zeitgemäßen Service zu bieten. Der Content muss mehr denn je einen Mehrwert für den Kunden haben.

  • Popularität des digitalen Assistenten: Er wird den Internetnutzer der Zukunft enger als heute begleiten. Die dahinterstehende Technik liest in Sekundenschnelle Unmengen an kundenrelevanten Seiten und wertet diese aus. Um als nützliche Quelle aufzufallen, müssen Sie Ihre Internetpräsenzen mit hochwertigen und informativen Inhalten ausstatten.

Chatbots als Innovation

Einen besonders hohen Stellenwert werden in Zukunft die praktischen Chatbots haben. Diese kleinen Programme bündeln diverse Daten aus allen Apps, die ein Nutzer auf seinem Smartphone verwendet. Mit einer Integration in einen Messenger-Dienst wie WhatsApp kann der Chatbot sämtliche Daten kompakt zur Verfügung stellen und dem Nutzer mitteilen.

Beispiel: Ein Nutzer isst regelmäßig außerhalb der Firma oder seiner Wohnung. Er plant im Laufe des Vormittags sein Mittagessen. Wo es was gibt, zu welchem Preis und innerhalb welcher Öffnungszeiten teilen ihm die Apps seiner Lieblingsrestaurants mit. Diese bzw. deren Inhalte werden nun von einem Chatbot ausgelesen und miteinander in Bezug gesetzt. Das Resultat, nämlich die tagesaktuellen Optionen für das Mittagessen, teilt ihm ein digitaler Assistent mit. Das Überprüfen der einzelnen Apps entfällt, der Nutzer ist dennoch vollumfänglich informiert. Dazu muss er lediglich seinem Assistenten eine konkrete Frage stellen.

Dieses Prinzip der Chatbots funktioniert auch im Marketing. Viele Unternehmen greifen auf einen digitalen Assistenten zurück, um Kundenanfragen zügig zu beantworten. Dieses System wird zukünftig eine Verfeinerung erfahren, mit der sich die Kundenbeziehung noch besser intensivieren lässt.

Gehen Sie mit dem Kunden in die Zukunft

Alles in die Cloud – dort spielt sich das Marketing der Zukunft ab. Maschinelles Lernen erfordert künstliche Intelligenz, Software und endlosen Platz für die Datenauswertung. Das alles gibt es auch bei Salesforce. Laden Sie sich für die ersten Schritte unser E-Book „Kommen Sie Ihren Kunden entgegen” kostenfrei herunter. Erfahren Sie darin, wie Sie die sozialen Netzwerke effizient in Ihren Kundenservice integrieren können.

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