Die meisten Unternehmen weltweit setzen künstliche Intelligenz (KI) in ihren Abläufen ein. Unabhängig von der Branche existieren bestimmte Unternehmensstrukturen, beispielsweise eine Marketingabteilung, die sich auf die Entwicklung von Kampagnen zur Kundengewinnung und -zufriedenheit sowie auf Werbung konzentriert. Ähnlich verhält es sich mit KI. Man kann mit Sicherheit sagen, dass praktisch jede Organisation KI auf verschiedenen Ebenen zur Problemlösung einsetzen wird, sei es in einzelnen Prozessen oder sogar in ganzen Abteilungen.
Ein aktuelles Anwendungsgebiet dieser Technologie sind KI-Agenten, die als Co-Piloten verschiedener Aktivitäten fungieren, insbesondere solcher, die die Interaktion mit dem Kunden erfordern, um ein besseres Kundenerlebnis zu gewährleisten. Die bloße Implementierung von KI reicht jedoch nicht aus. Wie jede Technologie, Lösung oder jedes System benötigt auch KI eine entsprechende Infrastruktur.
Eine kohärente und zusammenhängende Datenplattform ist unerlässlich, da sie zur Schulung von KI mit allen bereits vorhandenen Unternehmensinformationen genutzt werden kann – seien es Kundendaten oder sonstige betriebliche Details. Dieses Training ist komplex und basiert maßgeblich auf Primärdaten zu Interaktionen aus jahrelangen Transaktionen. Dies ist essenziell für die Entwicklung effizienter Marketingstrategien.
Während 81 % der Marken angeben, im Bereich positiver Kundeninteraktion „gut“ oder „exzellent“ zu sein, stimmen dem nur 62 % der Verbraucher zu. Lediglich 16 % der Marken sind der festen Überzeugung, über die notwendigen Daten zu verfügen, um ihre Kunden zu verstehen, und nur 19 % der Unternehmen geben an, ein umfassendes Kundenprofil zu besitzen (Twilio Customer Engagement Report 2024). Es geht um die Datenlücke!
Es ist entscheidend, die Datenlücken zu schließen. Tatsächlich fusionieren viele Unternehmen, um durch die Zusammenführung ihrer Datenbanken tiefere Einblicke in ihre Kunden zu gewinnen. Jede KI ist und bleibt nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. Ohne das Wissen, wie sie ihre Leistung verbessern kann, arbeitet sie mit Lücken, die den entscheidenden Unterschied ausmachen.
Diese Situation ist Ihnen wahrscheinlich schon einmal begegnet. Stellen Sie sich beispielsweise vor, Sie kaufen online Schuhe und fragen einen KI-Chatbot nach einem neuen Schuhmodell, das noch gar nicht angekündigt wurde. Eine fehlerhafte KI könnte dann auf Gerüchten basierende Falschinformationen liefern und Daten über Komfort, Vielseitigkeit und Benutzerfreundlichkeit des Produkts erfinden.
Dies liegt daran, dass der Mangel an Daten die Technologie tatsächlich einschränkt. Daten sind unsere wichtigste Ressource. Unternehmen können es sich nicht leisten, eine KI einzusetzen, die Fehlfunktionen aufweist oder relevante Daten vermissen lässt, wodurch das Kundenerlebnis oder sogar kritische Systeme beeinträchtigt werden.
Bei Vorliegen der korrekten Daten würde die KI in dieser Situation den Verbraucher darüber informieren, dass das gesuchte Produkt nicht existiert, und ergänzend Informationen über bereits auf dem Markt befindliche Alternativen anbieten, die dem Profil des Verbrauchers entsprechen; erklären, warum die gesuchten Sneaker derzeit nur ein Gerücht aus unzuverlässigen Quellen sind; und sogar anbieten, den Verbraucher zu kontaktieren, sobald neue Modelle verfügbar sind, die seinen Präferenzen entsprechen.
Der Bedarf an aufbereiteten, einheitlichen, verifizierten und zuverlässigen Daten in Echtzeit ist konstant. Datenbanken sind wichtiger denn je, denn sie bleiben das Fundament des gesamten Prozesses, selbst um die Wettbewerbsfähigkeit von KI zu steigern. Daher ist der erste Schritt, die Datenlücke zu schließen. Nur so kann das wahre Potenzial der KI ausgeschöpft werden.
