Kundenunterstützung optimieren
Intelligente ERP- und IoT-Plattformen lassen sich auch im Kundensupport einsetzen. Beim bislang üblichen Verfahren kontaktiert ein Kunde einen Mitarbeiter in der Support-Abteilung. Dieser analysierte das Problem, sondierte eine Vielzahl von Dokumenten und unterbreitete anschließend dem User Lösungsvorschläge.
Effizienter arbeitet eine Support-Lösung mit integrierten KI-Funktionen. Sie ist in der Lage, selbstständig ähnlich gelagerte Problemfälle zu erkennen und die dort verwendeten Lösungen zu analysieren. Damit dies reibungslos funktioniert, muss ein solches System in der Lage sein, den Kontext einer Anfrage zu verstehen. Dann dauert es meist nur ein paar Sekunden, bis das KI-gestützte Support-System dem User einen ersten Vorschlag liefert.
Lesen Sie mehr zum Thema ERP:
Zusätzlich lernt das System, in welchen Fällen eine bestimmte Vorgehensweise zum Erfolg führte. Auf diese Weise optimieren KI- und Machine-Learning-Algorithmen mit der Zeit die Effektivität und Effizienz des Support-Systems. Für ein mittelständisches Unternehmen bedeutet dies, dass es eine ebenso hochwertige Unterstützung von Kunden und Interessenten anbieten kann wie große Konzerne.
Wie KI-gestützte ERP- und Analytics-Lösungen die Betreuung von Kunden optimieren können, zeigt das Beispiel der mittelständischen A/V/E GmbH. Das Unternehmen mit 325 Mitarbeitern liefert seinen Kunden aus der Energiebranche Prozessdienstleistungen entlang der Customer Journey. Dazu zählen Services, um die Loyalität der Endkunden zu steigern. Die Analysesoftware nutzt KI- und Machine-Learning-Funktionen, um für jedes Kundensegment Indikatoren zu ermitteln, die auf eine Wechselbereitschaft eines Kunden hindeuten. Zu diesem Zweck wertet die Lösung strukturierte und unstrukturierte Daten aus. Dazu zählen die Vertragsdauer sowie Anfragen und Beschwerden von Kunden. Das Resultat ist ein individueller Wert für die Abwanderungsbereitschaft eines Kunden. Ergänzend dazu schlägt die Lösung individuelle Maßnahmen vor, mit denen ein Energieversorger den Kunden möglicherweise halten kann.
Cloud-Lösungen machen KI für alle zugänglich
Ein Faktor, der gerade mittelständischen Unternehmen zu schaffen macht, ist der Mangel an Fachleuten, die KI-Lösungen entwickeln und implementieren können. Laut IDC fehlen in rund 80 Prozent der deutschen Unternehmen KI- und Machine-Learning-Spezialisten. Schwerer wiegt jedoch, dass sich laut einer Untersuchung des Beratungshauses Deloitte deutsche Firmen schwer damit tun, eine unternehmensweite KI-Strategie umzusetzen. Derzeit sind es meist die Fachabteilungen, die auf eigene Initiative hin Einsatzszenarien und Anwendungen entwickeln. Das birgt die Gefahr, dass es zu einem Wildwuchs unterschiedlicher Ansätze und Lösungen kommt. Die damit verbundenen Reibungsverluste können sich vor allem Mittelständler nicht leisten.
Positiv ist dagegen, dass mittelständische Unternehmen nicht gezwungen sind, Maschine-Learning- und KI-Applikationen in Eigenregie zu entwickeln. Stattdessen können sie ERP- oder IoT-Lösungen aus der Cloud beziehen, die ohne aufwändige und teure Entwicklungsprojekte und ohne Experten für KI eingesetzt werden können. Laut der Studie von Deloitte setzen bereits 65 Prozent der deutschen Unternehmen, die KI-Lösungen verwenden, auf cloudbasierte Modelle. Und fast 61 Prozent nutzen Unternehmenssoftware, in die KI-Funktionen integriert sind. Beide Ansätze haben Deloitte zufolge zu einer "Demokratisierung" von KI und maschinellem Lernen geführt. Denn auch kleinere und mittelständische Unternehmen erhalten durch die Cloud Zugang zu entsprechenden Lösungen - mit einem akzeptablen finanziellen und technologischen Aufwand.