Künstliche Intelligenz
Mit KI zum Kundendatenmanagement der Zukunft
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
KI behebt Fehler und bringt neue Geschäftsmodelle
Um menschlichem Versagen oder fehlerbehafteten Entscheidungen vorzubeugen, müssen Firmen digital nachrüsten und automatisierte Abläufe implementieren. Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning zum Beispiel setzen da ein, wo der Mensch an seine Grenzen stößt. „Intelligente“ Algorithmen können große Datenmengen auf einmal auswerten und Diskrepanzen zwischen unterschiedlichen Kundendatensätzen identifizieren und auflösen. Durch maschinelles Lernen werden Fehler selbstständig erkannt und automatisch verbessert. Die Software lernt anhand von Beispieldaten, die ihr zur Verfügung gestellt werden. In ihnen erkennt sie Muster und Regelmäßigkeiten. Sobald die Lernphase abgeschlossen ist, kann KI auch bisher unbekannte Informationen analysieren.
Die neue Technologie kann jedoch nicht nur Fehler beheben und menschliches Versagen ausgleichen, sondern auch wichtige Erkenntnisse über neue Geschäftsmodelle, Kunden und Produkte liefern.
Kognitive Systeme sind in der Lage, binnen kürzester Zeit Zusammenhänge zu erkennen und Vorhersagen zu bestimmten Themen zu treffen. Aus allen Antworten können Unternehmen Prognosen ableiten (Predictive Analytics) und entsprechende Maßnahmen ergreifen. Auf diese Weise können Firmen vorausschauend statt nur reaktiv handeln und im besten Fall der Konkurrenz einen Schritt voraus sein. Fluglinien können etwa sicherstellen, dass keine Unbefugten Zutritt in den Flieger erhalten. Und Trends lassen sich frühzeitig erkennen, noch bevor es der Wettbewerb tut.
Zudem kann KI, unter Berücksichtigung von Datenschutz und Datensicherheit, eine Vielzahl an unterschiedlichen Daten aus Social-Media-Profilen, Apps und anderen digitalen Spuren, die Nutzer im Netz hinterlassen, zu einem umfassenden Profil zusammenfassen und so dem Kundendatenmanagement zusätzlichen Schub verleihen. Unternehmen erhalten eine 360-Grad-Sicht auf ihre Zielgruppe und haben die Möglichkeit, mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen zielgerichtete Kampagnen zu planen oder Dienstleistungen zu empfehlen, die den Kunden interessieren. Eine Kombination aus kognitiver Suche und leistungsstarker Analyse hilft außerdem dabei, die Kundenbindung zu verbessern. Laut einer aktuellen Umfrage von HP und Crisp Research beschäftigen sich bereits 64 Prozent der deutschen Unternehmen aktiv mit dem Thema. Rund ein Fünftel setzt solche Technologien schon produktiv ein.
All diese Vorteile ergeben sich allerdings nur dann, wenn die Datenbasis, aus der das KI-System schöpft, sprich die Trainingsdaten für das Machine Learning, qualitativ hochwertig ist. Damit die Software nicht falsch lernt und keine irrtümlichen Prognosen erstellt, müssen Fehlinformationen bereits vorab beseitigt werden. Denn oftmals arbeiten Algorithmen nur mit zehn Prozent der zur Verfügung stehenden Daten. Diese müssen entsprechend richtig, aktuell und vollständig sein. Für das Kundendatenmanagement sind insbesondere Stammdaten wie Name und Adresse, aber auch Bewegungsdaten (Transaktions- und Interaktionsdaten) essenziell. Potenzielle Fehlerquellen, auf die es zu achten gilt, sind zum Beispiel Nullwerte, Ausreißer, Dubletten, falsche Schreibweisen oder semantische Probleme.
Kundendatenmanagement der Zukunft
Erst, wenn die Qualität der Daten hochwertig ist, sollten Unternehmen eine entsprechende KI-Software implementieren. Dann stehen die Vorzeichen gut, mehr aus ihnen herauszuholen und die Wertschöpfung zu erhöhen: Etwa, indem die Maschine die Datenverarbeitung und -auswertung übernimmt sowie detaillierte Kundenprofile erstellt. Auf diesem Fundament wird die Kundenkommunikation persönlicher, nachhaltiger und dauerhafter. Und das ist ein wichtiger Baustein für ein zukunftsfähiges Kundendatenmanagement.
Holger Stelz ist Director Marketing & Business Development bei Uniserv
- Mit KI zum Kundendatenmanagement der Zukunft
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