Die Rolle der KI bei der Schaffung eines menschlicheren Kundenerlebnisses

In einer Welt, in der soziale Medien und Technologie die Wettbewerbsbedingungen zwischen großen und kleinen Marken ausgeglichen haben, wissen Führungskräfte, dass das einzig wahre Unterscheidungsmerkmal das Kundenerlebnis (CX) ist. Sie wissen, dass dies einer der menschlichsten Aspekte der Führung eines Unternehmens ist – und sie erforschen innovative Technologien wie künstliche Intelligenz (KI), um diese zu bereichern.

Neben der Effizienz der Arbeitsabläufe liefern KI-Tools differenzierte Erkenntnisse, die Ihre Customer Journeys ansprechender und unterstützender gestalten können. Sie ermöglichen es Ihnen, eine überzeugende Customer-Experience-Strategie zu entwickeln, um Kunden besser zu bedienen, personalisierte Angebote bereitzustellen und sinnvolle Beziehungen aufzubauen.

In diesem Artikel erläutern wir, worum es bei der KI-Kundenerfahrung geht und welche Technologien dahinterstecken. Außerdem sehen Sie acht praktische Anwendungen von KI zur Schaffung eines unvergesslichen, personalisierten Kundenerlebnisses.

Was ist KI-gesteuertes Kundenerlebnis?

Unter KI-Kundenerlebnis versteht man den Einsatz von KI-Technologien wie Natural Language Processing (NLP), Textanalyse und Stimmungsanalyse, um Kunden zu begeistern, wo und wie auch immer sie mit Ihrer Marke interagieren.

KI-Tools helfen nicht nur dabei, umständliche Prozesse durch hocheffiziente Arbeitsabläufe zu ersetzen, sie analysieren auch nahtlos unstrukturierte Daten, um wichtige Geschäftsinformationen zu extrahieren. Diese wertvollen Erkenntnisse ermöglichen es den Mitarbeitern, bessere Entscheidungen zu treffen, die das allgemeine Kundenerlebnis und die Kundenzufriedenheit verbessern.

Tatsächlich glauben laut dem State of Social Media Report 2023 96 % der Unternehmensführer, dass KI Unternehmen dabei helfen wird, ihre Entscheidungsprozesse in Zukunft erheblich zu verbessern.

Technologien, die das KI-Kundenerlebnis vorantreiben

Es gibt viele KI-basierte Technologien, die zusammenarbeiten, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Dies sind die bekanntesten.

Verarbeitung natürlicher Sprache

NLP hilft einem Computer, die menschliche Sprache durch Textanalyse zu verstehen, einschließlich umgangssprachlicher Ausdrücke, sprachbasierter Nuancen und Emojis. Dazu nutzt NLP zwei weitere KI-Teilaufgaben: Natural Language Understanding (NLU) und Natural Language Generation (NLG). NLU und NLG unterstützen intelligente Assistenten und KI-gesteuerte Chatbots, sodass sie rund um die Uhr für einen verbesserten Kundenservice eingesetzt werden können.

Stimmungsanalyse

Die Stimmungsanalyse erkennt Emotionen oder Stimmungen in Daten, anhand derer gemessen werden kann, wie Kunden Ihre Marke oder Ihre Dienstleistungen wahrnehmen. Die Technologie identifiziert die Stimmung im Feedback aus einer Vielzahl von Quellen wie Plattformen wie Trustpilot oder Google My Business, Kommentaren und direkten Erwähnungen in sozialen Medien, Umfragen und Nachrichtenquellen.

Prädiktive Analysen

Predictive Analytics versteht Muster im Kundenverhalten, um zukünftige Kundenbedürfnisse vorherzusehen. Es wird verwendet, um Verkäufe zu optimieren, Logistik und Lieferkette zu planen oder Markenwerbung für maximale Wirkung zu steigern. Durch die Untersuchung von Kundendaten können Einzelhändler beispielsweise Schwankungen der Kundenfrequenz je nach Standort, Ereignissen oder Jahreszeiten vorhersehen und Ressourcen entsprechend zuweisen.

Prädiktive Analysen können auch zur Eindämmung der Kundenabwanderung eingesetzt werden, indem beitragende Faktoren anhand von Voice-of-Customer-Daten identifiziert werden.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) wird verwendet, um automatisch Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen zu gewinnen. KI-Systeme nutzen maschinelles Lernen, um Teilaufgaben wie Themenextraktion, Merkmalsklassifizierung und Textanalyse zu automatisieren, die für die Textanalyse und Stimmungsanalyse erforderlich sind.

Diese Modelle analysieren Daten über künstliche neuronale Netze (ANNs), um Muster in Daten zu verstehen, zu korrelieren und dabei zu lernen. Das bedeutet, dass sie bei der Verarbeitung von Kundenerfahrungsdaten Einblicke in die Zielgruppendemografie, Interessen, Trendthemen und andere Faktoren gewinnen können, um im Laufe der Zeit immer genauere Erkenntnisse zu gewinnen.

Ein Beispiel hierfür ist, wie Spotify maschinelles Lernen nutzt, um Inhaltsempfehlungen zu verbessern. Es sagt voraus, was den Verbrauchern auf der Grundlage ihrer aktuellen Hörgewohnheiten gefallen könnte, und bietet personalisierte Vorschläge für alle Musikgenres, Playlists und Podcasts.

Erkennung benannter Entitäten

Mit der Erkennung benannter Entitäten (NER) kann ein Computer wichtige Namen identifizieren, die in Daten vorkommen. Diese benannten Einheiten können Personen, Unternehmen, Währungen oder Standorte sein und sind für die Wettbewerbsanalyse erforderlich. Ein NER-Modell kann trainiert werden, um Millionen von Datenpunkten zu erkennen und sie auf branchenspezifische Kontexte anzuwenden.

Computer Vision

Computer Vision hilft bei der Bilderkennung und der optischen Zeichenerkennung (OCR), die einem System hilft, Muster in bildbasierten Big Data zu erkennen. Diese Technologie wird häufig verwendet, um Prominente, Marken und Produkte auf Social-Media-Plattformen für gezielte Werbung und Wettbewerbsanalysen zu identifizieren und um Kundenprobleme zu diagnostizieren.

8 Möglichkeiten, KI auf das Kundenerlebnis anzuwenden

Laut unserer Studie sehen Unternehmensführer ein enormes Potenzial für KI, ihre Marken kundenorientierter zu gestalten. Hier sind die nützlichsten Anwendungen von KI und maschinellem Lernen, die nach Ansicht von Führungskräften zu einem umfassenderen und effektiveren Kundenerlebnis führen werden.

1. Verhaltenssegmentierung für gezielte Produkte und Marketing

Laut dem Bericht „State of Social Media 2023“ glauben 49 % der Unternehmensleiter, dass KI für die Verhaltenssegmentierung von entscheidender Bedeutung sein wird, um bestimmte Kundensegmente zu identifizieren und anzusprechen.

KI-Funktionen scannen Millionen von Datenpunkten aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien und Bewertungswebsites, um versteckte Muster zu erkennen. Auf diese Weise liefern sie Einblicke, die über traditionelle demografische Stereotypen (z. B. alle Gamer sind männlich) hinausgehen und es Ihnen ermöglichen, die Segmentierung so weit einzugrenzen, wie Sie möchten. Diese Erkenntnisse helfen Ihnen, effektivere gezielte Marketingkampagnen und einen höheren Grad an Personalisierung bei Produkten und Dienstleistungen zu entwickeln.

Dieses Make-up-Unternehmen hat beispielsweise eine gezielte Facebook-Marketingkampagne für Frauen über 50 für einen Teil seiner Make-up-Linie, die auf der Erstellung von Zielgruppenprofilen basiert.

2. Predictive Analytics zur Vorhersage des zukünftigen Kundenverhaltens

Dem gleichen Bericht zufolge glauben 45 % der Führungskräfte, dass der Einsatz prädiktiver Analysen zur Vorhersage des zukünftigen Kundenverhaltens eine wesentliche KI-Anwendung sein wird.

Predictive Analytics nutzt maschinelles Lernen, um sowohl interne (Verkaufs- und Kundendaten) als auch externe Daten (aktuelle Ereignisse, Wettbewerbsdaten, Bewertungen und Kommentare in sozialen Medien) zu analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen. Diese sind von entscheidender Bedeutung, um Markttrends zu antizipieren und fundierte Entscheidungen über Bestandskontrolle, Marketingausgaben und andere Investitionen zu treffen.

Beispielsweise nutzt das Unternehmen für alkoholische Getränke Diageo KI, um Echtzeitprognosen über Kundennachfrage, Rohstoffpreise und Gläubigerzahlungen zu erhalten. Darüber hinaus nutzt es KI-Erkenntnisse, um Investitionsentscheidungen basierend auf Faktoren wie dem Zeitpunkt, der Länge und der Reichweite einer Marketingkampagne zu treffen.

3. Optimieren Sie die Preise basierend auf der Nachfrage

45 Prozent der Unternehmensführer sagen, dass KI und ML in Zukunft für den Aufbau dynamischer Preismodelle von entscheidender Bedeutung sein werden.

Dies ist nicht überraschend, wenn man bedenkt, dass dynamische Preisgestaltung in Branchen wie Gastgewerbe und Tourismus mit schwankender Kundennachfrage (z. B. Beliebtheit eines Fluges/Reiseziels) und Saisonalität (Wochenenden oder Wochentage) üblich ist.

KI-Algorithmen analysieren sowohl historische als auch Echtzeitdaten (z. B. Lagerbestände, demografische Verkäufe, Wettbewerbspreise und Social-Media-Beiträge), um hochrelevante, zeitkritische Erkenntnisse zu gewinnen. Mit diesen Informationen können Teams Produktpreise und Nachrichten proaktiv anpassen, sodass Sie Ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern und Umsatzziele erreichen können.

4. Stimmungsanalyse, um Kundenfeedback zu verstehen

44 % der von uns befragten Unternehmensleiter geben an, dass eine KI-gestützte Stimmungsanalyse der Schlüssel zum Verständnis von Kundenfeedback und zur effizienteren Reaktion auf Kundenprobleme sein wird.

Mit der Stimmungsanalyse können Sie ermitteln, was Kunden an Ihrer Marke mögen und was nicht, indem sie Ihnen gezielte negative und positive Kennzahlen zu einem Thema oder Aspekt Ihres Unternehmens liefert. Beispielsweise kann ein Gesundheitssystem mithilfe einer Social-Media-Stimmungsanalyse ermitteln, mit welchen Aspekten seiner Organisation Patienten zufrieden sind und welche verbessert werden müssen.

Auf diese Weise kann die Stimmungsanalyse Faktoren identifizieren, die Ihr Markenimage, Ihre Kundenbindungsrate oder Ihre Markentreue beeinflussen.

In Sprout können Sie dies über eine Vielzahl von Social-Listening-Quellen wie Twitter und Instagram tun. Sie können soziale Erwähnungen in Echtzeit überwachen und organisieren und die Stimmung anhand der Begriffe und Hashtags messen, die Sie verfolgen möchten – alles auf einer einheitlichen Plattform.

5. Personalisieren Sie Inhalte und verbessern Sie die Kundenbindung

44 Prozent der Umfrageteilnehmer sind der Meinung, dass der Einsatz von Content-Empfehlungs-Engines zur Verbesserung der Personalisierung eine der vielversprechendsten Anwendungen von KI ist.

KI-Tools liefern kundenspezifische Erkenntnisse aus Kaufhistorien, Website-Verhalten (Suchen, Scrollen und Klicks) und Kommentaren, um vorherzusagen, woran sie interessiert sein könnten, sodass Sie Ihre Inhalte für maximale Wirkung anpassen und optimieren können.

Mit personalisierten, vorab genehmigten Antwortvorschlägen und Tools wie Sprout können Sie auch die Kundenbindung steigern und die Antwortraten der Kunden erheblich verbessern, wie es die Eismarke Carvel getan hat, um das Kundenerlebnis zu verbessern.

6. Bilderkennung zur Analyse visueller Inhalte

Da visuelle Inhalte alles von sozialen Medien bis hin zur Websuche dominieren, glauben 43 % der Unternehmensleiter, dass KI bei der Bilderkennung helfen wird, visuelle Inhalte zu identifizieren und zu analysieren.

Visuelle KI-Algorithmen erkennen Muster in visuellen Inhalten, analysieren Suchverläufe und liefern gezielte Vorschläge für Designideen oder -varianten. Viele beliebte Marken wie Canva und soziale Netzwerke wie Pinterest haben diese KI-Funktion bereits in ihre Plattformen integriert, um ein umfassenderes Benutzererlebnis zu bieten.

Visuelle KI ist gleichermaßen wichtig für Sentiment Mining, Konkurrenzanalyse und personalisierte Marketing- und Werbetaktiken. Als ich beispielsweise auf Pinterest nach „Ideen für Schlafzimmer mit grauen Wänden“ suchte, erhielt ich auch gezielte Anzeigen von der Einrichtungsmarke Wayfair.

KI für visuelle Inhalte umfasst auch die Analyse von Videoinhalten.

Videos sind lediglich eine Reihe von Bildern oder Einzelbildern, die mit beschleunigter Geschwindigkeit angezeigt werden. KI-Algorithmen zerlegen diese Frames und suchen nach Gesichtern, Marken, Logos, Standorten oder anderen Elementen von Prominenten, nach denen sie suchen sollen.

Diese Fähigkeit ist von entscheidender Bedeutung, da Sie damit die Stimmung in Videos genauso einfach messen können wie in Textdaten. Sie können die Kundenstimmung messen und Wettbewerbsanalysen zu konkurrierenden Marken anhand von Videos auf Plattformen wie TikTok, Instagram und YouTube durchführen.

7. Verbessern Sie den Kundenservice durch verbesserte Chatbot-Interaktionen

41 Prozent der Unternehmensführer glauben, dass NLP eine Schlüsselrolle bei der Verbesserung der Kundeninteraktionen über virtuelle Assistenten und intelligente Chatbots spielen wird.

NLP ermöglicht es virtuellen Agenten und Chatbots, die Gesprächssprache zu verstehen und auf Kunden zu reagieren, indem es automatisch Antworten basierend auf festgelegten Parametern generiert.

Im Gegensatz zu regelbasierten Chatbots sind KI-gesteuerte Algorithmen in der Lage, die Semantik zu verstehen und so Kundenprobleme leichter zu erkennen. Sie können sogar die nächsten Schritte empfehlen, beispielsweise die Weiterleitung des Kunden an einen Live-Agenten.

Marken wie Walmart nutzen mit ChatGPT bereits Konversations-KI-Funktionen, um ihr Kundenerlebnis zu bereichern. Kunden haben nicht nur Zugriff auf den intuitiven Kundenservice, sondern können über die mobile Walmart-App auch Produkte per SMS oder Sprachbefehl in ihren Warenkorb legen.

8. Optimierte Sprachsuche für besseres Kundenerlebnis und besseres SEO-Ranking

Zu guter Letzt glauben 40 % der Führungskräfte, dass die Optimierung der Sprachsuche eine der wichtigsten Anwendungen der KI in der Zukunft ist.

Die KI-basierte Optimierung der Sprachsuche verbessert den Inhalt und die Struktur Ihrer Website, um die Sichtbarkeit zu steigern, sodass Sie in den Rankings der Sprachsuche besser abschneiden. Dies ist ein wachsender Bedarf für Marken, da sprachgesteuerte Käufe über Smartphones und Smart-Geräte zu Hause innerhalb von zwei Jahren (2021 bis 2023) voraussichtlich um 400 % zunehmen werden.

In ähnlicher Weise trägt KI dazu bei, langwierige interaktive Sprachaufzeichnungssysteme (IVR) durch intelligente Sprachautomatisierung zu ersetzen, um die Effizienz des Kundenservice zu steigern.

Schaffen Sie mit KI ein menschlicheres Kundenerlebnis

KI-Tools können Ihren Weg zu einem umfassenderen Kundenerlebnis beschleunigen, das auf personalisierter Betreuung, schnellerem Support und authentischem Engagement basiert.

Die Durchführung eines Kundenerlebnis-Audits ist ein guter Anfang, damit Sie erkennen können, was derzeit funktioniert und welche Bereiche Ihre Aufmerksamkeit erfordern. Dadurch erhalten Sie auch eine bessere Vorstellung davon, welche KI-Funktionen Ihren Geschäftszielen am besten dienen.

Sehen Sie sich einige der Vorlagen an, die wir entwickelt haben, um Ihnen bei der Prüfung und Optimierung Ihres Kundenerlebnisses zu helfen.