KI und Machine Learning in der Kundenkommunikation

by Philipp Kremer
8 Monaten ago
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KI und Machine Learning in der Kundenkommunikation

KI und Machine Learning haben vielfältige Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Kommunikation und Marketing machen da keine Ausnahme. Genau wie in anderen Branchen kann es dabei helfen, den reibungslosen Ablauf zu verbessern und zusätzliche Einblicke zu gewähren. 

Um die Kundenkommunikation mit maschinellem Lernen zu verbessern, bedarf es einer kundenorientierten Denkweise und eines unternehmensweiten Engagements.
Unternehmen mit ausgezeichneter Kundenerfahrung nutzen KI und ML in hohem Maße, um authentische Erlebnisse für jeden Kundenkontakt zu erzeugen. Diese Erfahrungen sind manchmal so subtil, dass der Kunde möglicherweise gar nicht erkennt, dass KI und oder ML im Einsatz sind.

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

Künstliche Intelligenz ist ein Konglomerat von Konzepten, Technologien und Verfahren. Konkrete Anwendungen ist bereits branchenübergreifend etabliert, auch wenn man das nicht auf den ersten Blick erkennt. Der Begriff Künstliche Intelligenz wird häufig für bestimmte Systemleistungen verwendet: Die Fähigkeit zu denken, zu lernen, entdecken und zu analysieren.

Im Vergleich zur Rechenleistung früherer Computersysteme, sind Computer heute so programmiert, dass sie sehr komplexe Aufgaben ausführen können und entlang ihrer Rechenprozesse Muster erlernen und diese im weiteren Verlauf anpassen und adaptieren können. Trotz der Fortschritte bei der Verarbeitungsgeschwindigkeit und Speicherkapazität des Computers gibt es jedoch auch weiterhin Bereiche, die Computersysteme an ihre Grenzen bringen. Beispielsweise bei der Klanggenerierung menschlicher Stimme oder in der Mustererkennung. Für einen Computer ist das Erkennen von bekannten Gesichtern trotz rasanter Fortschritte immer noch wesentlich problematischer als für einen Menschen.

Auf der anderen Seite haben einige Programme das Leistungsniveau menschlicher Experten und Fachleute bei der Durchführung bestimmter spezifischer Aufgaben erreicht. So dass KI im eingeschränkten Sinne in unterschiedlichen Anwendungen wie medizinische Diagnose, Übersetzungsleistungen und Sprach- oder Handschrifterkennung zu finden ist.

Was ist Machine Learning (ML)?

Maschinelles Lernen ist eine Kategorie von Algorithmen, mit der Softwareanwendungen präzisere Ergebnisse vorhersagen können, ohne explizit programmiert zu werden. Die Grundvoraussetzung des maschinellen Lernens besteht darin, spezifische Algorithmen zu entwickeln. Mithilfe dieser Algorithmen werden statistische Analysen erstellt, um Szenarien vorhersagen zu können. Die Daten aktualisieren sich kontinuierlich, sobald neue zur Verfügung stehen. Die beim maschinellen Lernen beteiligten Prozesse ähneln denen des Data Mining und der Vorhersagemodellierung. Beide erfordern Daten, um nach Mustern zu suchen und Programmaktionen entsprechend anzupassen.

In der heutigen Zeit treffen Internetuser besonders beim Online-Shopping auf Machine Learning in Form von Empfehlungsalgorithmen. Sie erhalten Anzeigen, die sich auf ihre Einkaufsgewohnheiten beziehen. Dies ist darauf zurückzuführen, dass beispielsweise Shopsysteme mithilfe von Machine Learning die Online-Anzeigenlieferung nahezu in Echtzeit anpassen. Maschinelles Lernen wird neben personalisiertem Marketing vor allem in der Wissenschaft beispielsweise in der Muster- und der Bilderkennung angewandt.

Was bedeutet überwachtes und unüberwachtes Lernen?

Man unterscheidet beim Maschinellen Lernen zwischen überwacht und unüberwacht. Für überwachte Algorithmen ist es erforderlich, dass ein Data Scientis oder Data Analyst mit maschinellen Lernfähigkeiten sowohl Eingabe als auch gewünschte Ausgabe liefert und zusätzlich genaue Rückmeldungen für die Vorhersagen erhält. Datenwissenschaftler bestimmen, welche Variablen oder Merkmale das Modell analysieren und zur Entwicklung von Vorhersagen verwenden soll. Sobald das “Training“ abgeschlossen ist, wendet der Algorithmus das Erlernte auf neue Daten an.

Unüberwachte Algorithmen müssen nicht mit Daten belegt werden. Diese benutzen den Ansatz des Deep Learning zur Datenprüfung, um daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Unüberwachte Lernalgorithmen – auch neuronale Netzwerke genannt – sind für komplexere Verarbeitungsaufgaben als überwachte Lernsysteme im EInsatz, einschließlich Bilderkennung, Sprachausgabe und Erzeugung natürlicher Sprache. Diese neuronalen Netzwerke arbeiten, indem sie Millionen von Beispielen für die Modelle durchkämmen und automatisch subtile Korrelationen zwischen vielen Variablen identifizieren. Nach der Suche kann der Algorithmus seine Zuordnungsbank verwenden, um neue Daten zu interpretieren. Diese Algorithmen sind nur im Zeitalter von Big Data realisierbar, da sie eine riesige Menge an Daten erfordern.

Anwendungsfälle von Machine Learning in der Kundenkommunikation

Maschinelles Lernen wird heute bereits in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt.

  • Chatbots:
    Die Integration neuronaler Konversationstools (Chatbots) und Sprachsuchfunktionen in Ihre Website ist der am leichtesten zugängliche Einstiegspunkt für maschinelles Lernen. Vermarkter sollten jedoch auch in Betracht ziehen, mit Google Cloud Natural Language API oder AutoML zu experimentieren, um beispielsweise Webformulareinreichungen besser zu kategorisieren.
  • Empfehlungen von Produkten, Dienstleistungen usw. (Recommendation Engines): 
    Empfehlungssysteme sind eine der erfolgreichsten und am weitesten verbreiteten Anwendungen von Machine-Learning Technologien in der Wirtschaft. Maschinelles Lernen kann Marken dabei unterstützen, persönlicher mit ihren Kunden zu kommunizieren. Marketingfachleute können die Möglichkeiten der KI nutzen, um mikro-segmentierte Kunden-Personas zu erstellen und mit ihnen nach ihren spezifischen Vorlieben zu kommunizieren. Dies ist eine wegweisende Innovation, die Marken auszeichnet. Führende Unternehmen wissen, wie man maschinelles Lernen nutzt, um die Kommunikation zu humanisieren und die Personalisierung zu verbessern.
  • Social-Media-Monitoring/ Sentiment-Analysen:
    Die Sentiment-Analyse, auch als Opinion Mining bekannt, ist ein Bereich in dem Systeme erstellt werden, die versuchen, Meinungen innerhalb von Text zu ermitteln und zu extrahieren. Maschinelles Lernen unterstützt diese Analysen. Die Sentiment-Analyse ist sehr beliebt, da sie viele praktische Anwendungen hat. Da die öffentlich und privat verfügbaren Informationen über das Internet ständig zunehmen, stehen in Bewertungsseiten, Foren, Blogs und sozialen Medien eine Vielzahl von Texten zur Verfügung, die für die Kundenkommunikation von großer Bedeutung sind.
  • Wirksamkeit verbessern: 
    Maschinelles Lernen ermöglicht es, jedes Nutzerverhalten genauer zu verfolgen (Wer besucht Ihre Website? Wo hält sich der Besucher genau auf? Wie lange bleibt der Besucher auf Ihrer Site?). Indem Sie verstehen, wie Nutzer Informationen konsumieren und was sie interessiert, können Sie Informationen strategisch positionieren und Marketing spezifischer auf den Benutzer ausrichten. Amazon und Facebook haben dieses Vorgehen perfektioniert – Ihre Interessen werden durch Produktwerbung, die auf Ihren Benutzerdaten basiert, auf Sie übertragen.

Die Zukunft des maschinellen Lernens

Algorithmen für maschinelles Lernen gibt es zwar seit Jahrzehnten, sie haben jedoch mit der zunehmenden Bedeutung der KI an Popularität gewonnen. Insbesondere Deep-Learning-Modelle unterstützen die modernsten KI-Anwendungen von heute. Plattformen für das maschinelle Lernen gehören zu den wettbewerbsfähigsten Bereichen der Unternehmenstechnologie. Da maschinelles Lernen immer mehr an Bedeutung für den Geschäftsbetrieb gewinnt und KI in Unternehmenseinstellungen immer praktikabler wird, wird der Markt für maschinelles Lernen immer intensiver und umkämpfter.