SHE-Blogpicks

Chatbots auf den Zahn fühlen

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Riesige Erwartungen sind verbunden mit Chatbots – KI-Systemen, die auf menschliche Fragen sinnvoll reagieren können, etwa in Support- oder Hotline-Situationen (Bild: Supportpal). Wer im Marketing oder IT über Investitionen in diese Technologie zu entscheiden hat, steht nun vor der Herausforderung, aus dem Hype das herauszufiltern, was funktioniert. Chetan Dube vom KI-Spezialisten IPsoft hat zwei Jahrzehnte Erfahrung in diesem Feld. Im CXO-Talk mit Michael Krigsman auf ZDNet erläutert er, was es beim Kauf und der Entwicklung von Chatbot-Systemen zu beachten gilt. Unter anderem geht es dabei um den Turing-Test, bei dem eine Software daraufhin geprüft wird, ob ein Mensch ihre Antworten von denen eines Menschen unterscheiden kann. Den CXO-Talk gibt es auch als komplettes Transkript zum Nachlesen.

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Technologien, die die Welt verändern

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Technologische Entwicklungen verändern Wertschöpfungsketten, schaffen sogar neue und stellen das Verhältnis von Anbieter und Kunden auf immer wieder neue Grundlagen. Die Produktdesign-Agentur Frogdesign gibt Prognosen (Symbolbild) zu 15 Technologien ab, die in der Entwicklung stehen, darunter autonomes Fahren auf Hochsicherheitsniveau, Präzisionsmedizin mithilfe von Daten und Algorithmen, lernende Wohn- und Nutzflächen, Kunst schaffende künstliche Intelligenz, Business Bots, die automatisch Geschäftsmodelle entwickeln, planen und umsetzen – einschließlich Beschaffung der Finanzmittel und Zusammenstellung der Teams. Besucher der Website sind aufgerufen, ihre Einschätzung abzugeben, ob und wann diese Technologien konkrete Wirkung entfalten werden. – Die bisherigen Umfrageergebnisse zeugen von ausgeprägtem Fortschrittsoptimismus.

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Chatbot besser als Callcenter-Agent?

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Datenanalyse und maschinelles Lernen sind kein Ersatz für menschliche Intelligenz und Interaktion – oder etwa doch? Mit dieser Frage befasst sich Bill Price in einem Beitrag für Customer Think. Sein Schluss: Ja, doch: Intelligente Digitaltechnik, etwa Chatbots (Bild: Amelia von IP Soft) und virtuelle Agenten, können die Erfahrungen, die Kunden mit den Services eines Unternehmens machen, durchaus positiver und das Kundenmanagement eines Unternehmens besser und effizienter gestalten. Nicht nur der Erstkontakt könne automatisch ablaufen, so  der Marketing-Fachmann und Hochschullehrer. Der Bedarf an Zweit- oder Drittkontakten in einem Fall lasse sich darüber hinaus vorausplanen oder, besser noch, effektiv reduzieren, Fortschritten in der Künstlichen Intelligenz sei Dank. Price gibt in seinem Beitrag vier konkrete Empfehlungen, wie Unternehmen mit dem Einsatz einschlägiger Techniken beginnen können.

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Smart Services mit Künstlicher Intelligenz

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Persönliche Kundenansprache in Abhängigkeit von Gewohnheiten, Bedürfnissen und anderen Eigenschaften ist erfolgskritisch im Marketing. Existierende Systeme werten zwar Kundenverhalten in der Rückschau aus und passen künftige Angebote daran an. Sie schaffen es jedoch bisher nicht, Angebote für große Zahlen von Kunden zu  individualisieren und dabei Rücksicht auf wahrscheinliche künftige Kundenbedürfnisse und -absichten zu nehmen. So urteilt zumindest Ray Wang (Foto), Gründer der Marktforschungsfirma Constellation, in seinem Blog „Software Insider“. Er ist jedoch überzeugt, dass es künftig „Massenpersonalisierung“ mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) geben wird, listet Gründe des bisherigen Scheiterns auf und identifiziert fünf Komponenten für künftige KI-getriebene Smart Services.

 

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Strategien für mehr Kundenwert

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customer_valueDer Customer Lifetime Value (CLV) – der Nettoertrag mit einem Kunden über die Gesamtdauer der Kundenbeziehung – ist recht einfach zu berechnen: durchschnittlicher Umsatz pro Kontakt mal Anzahl der Kontakte mal durchschnittliche Dauer der Beziehung. Er lässt sich aber auch systematisch verbessern. Dazu empfiehlt Digital-Marketing-Experte Ajay Paghdal auf der Plattform „Customer Think“ vier Strategien, die auf der Nutzung von Kundendaten basieren: Erstens gelte es, das Serviceerlebnis zu verbessern, indem die Mitarbeiter aktuelle und historische Daten eines Kunden parat haben und nicht immer wieder dieselben Fragen stellen müssen. Zum zweiten lohne es sich, nicht alle Kunden über einen Kamm zu scheren, sondern sie in Gruppen aufzuteilen – nach Lifestyle, Region, Vorlieben etc.. Damit, drittens, eröffneten sich Unternehmen laut Paghdal die Möglichkeit, Kunden persönlich und aktiv anzusprechen, etwa mit Produktempfehlungen (siehe Amazon). Und schließlich brauche man, speziell im E-Commerce, ein wirklich gutes Tool zur Analyse des Kundenverhaltens, um damit Fehler im Webshop zu entdecken und abzustellen.

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