Steigerung der Effizienz von Business-Konversationen: Drei Szenarien für den Einsatz von KI-Technologie

Interaktionen mit Geschäftskunden, insbesondere im B2B-Marketing, sind essenzielle Elemente des Lead-Management-Prozesses. Hier werden oft die Weichen für einen erfolgreichen Abschluss gestellt. Künstliche Intelligenz (KI) kann dabei einen wesentlichen Beitrag leisten.

Die Erwartung an Künstliche Intelligenz ist oft eine Verbesserung der Geschwindigkeit, Effizienz und Einfachheit - besonders in B2B-Unternehmen und KMUs. Dennoch wird oft übersehen, dass zunächst einige Schritte notwendig sind, bevor intelligente Algorithmen einen wirklichen Mehrwert und verbesserte Prozesse liefern können. Das gilt insbesondere für die Bereiche Marketing und Vertrieb.

Um erfolgreich mit KI zu sein, müssen Unternehmen von Anfang an folgende Fragen beantworten:

• Wo kann die Künstliche Intelligenz dem Unternehmen am meisten nützen?
• Ist der Einsatz von KI für den betrachteten Anwendungsfall überhaupt zweckmäßig?
• Müssen eigene Anwendungen entwickelt und implementiert oder können vorhandene Drittanbieter-Lösungen genutzt werden?
• Ist spezifisches Know-how und spezielle Hardware für Entwicklung und Betrieb erforderlich?

Verbesserung der Kundeninteraktionen: Sofortige Verbesserungen durch den Einsatz verfügbarer KI-Elemente

Sind diese Fragen beantwortet, stellt sich oft heraus, dass es für B2B-Unternehmen nur in wenigen Bereichen und für spezifische Themen sinnvoll ist, in eigene KI-Entwicklungen zu investieren. Unternehmen erzielen oft die besten Ergebnisse durch die Integration vorhandener KI-Anwendungen und -Module, die häufig bereits gut zu den betrachteten Anwendungsfällen passen. Beispiele hierfür können Anwendungen von Google, Microsoft oder Amazon sein, die bereits ausgiebig getestet und in realen Betriebssituationen eingesetzt wurden.

Mit diesen Technologien können oft weitere Anwendungsfälle realisiert werden, besonders wenn es darum geht, einen zentralen Kontaktpunkt im Lead-Management-Prozess zu optimieren: das Kundengespräch, ob schriftlich per E-Mail und Chat oder audiovisuell über Telefon oder Videoanruf.

Hier sind drei Szenarien, die relativ schnell und ohne den Zwang, spezialisiertes KI-Wissen aufbauen zu müssen, mit vorhandenen Lösungen entwickelt und implementiert werden können:

Szenario 1: Good Words / Bad Words

In unserer immer stärker digitalisierten Welt gilt das Prinzip des Kommunikationswissenschaftlers Paul Watzlawick: "Wahr ist nicht, was A sagt, sondern was B versteht!" Dies ist besonders wichtig, wenn Mitarbeiter im Consulting, Sales oder Service klar mit potenziellen Käufern kommunizieren müssen. Mit einer KI-basierten Black- und Whitelist (Good Words, Bad Words) können Unternehmen ihre Service- und Vertriebsmitarbeiter unterstützen, um erfolgreichere Gespräche zu führen und schneller zum Abschluss zu kommen.

Szenario 2: Situationsspezifisch auf Kunden reagieren 

Die Kenntnis der aktuellen Situation und Stimmung des Kunden ist oft ein wichtiger Indikator für die Priorisierung des Kundenkontakts im Call Center oder beim Kundenservice. Eine KI kann dabei helfen, diese Informationen durch Sentimentanalyse zu ermitteln. Dies funktioniert sowohl für textbasierte Nachrichten als auch für gesprochene Kommunikation.

Szenario 3: Was will der Kunde eigentlich?

In B2B-Beziehungen sind die Entscheidungs- und Kaufprozesse oft länger als im B2C-Segment. Eine KI kann durch Text-Aggregation helfen, einen Überblick über den gesamten Kommunikationsverlauf zu erhalten und die Inhalte verfügbar zu machen, auch wenn sich die Ansprechpartner im Unternehmen ändern.

Fazit

Diese drei B2B-Anwendungsfälle, die mit bereits verfügbaren KI-Tools relativ schnell und ressourceneffizient umsetzbar sind, sind nur der Anfang. KMUs können so einfach in das Thema Künstliche Intelligenz einsteigen und signifikante Verbesserungen in ihrem Lead-Management und der Kundenkommunikation erreichen. Gleichzeitig bauen sie Know-how für zukünftige Implementierungen auf.