Get ready for Recommender – Ihr Guide für eine erfolgreiche Implementierung
Der AI-based Recommender von K-Businesscom erfüllt mittels Artificial Intelligence all Ihrer KundInnen Wünsche: Er weiß, was diese wollen und schlägt es ihnen direkt und treffsicher vor – ohne manuelles Zutun Ihrer Mitarbeitenden. Von uns gibt es daher eine klare Empfehlung: Integrieren Sie den AI-based Recommender in Ihr Unternehmen und optimieren Sie dadurch Ihr Customer Service – effektiv und langfristig. Wie Sie das konkret umsetzen können? Das erfahren Sie hier:
Bevor ein Projekt mit dem AI-based Recommender in die Tat umgesetzt wird, braucht es zunächst Antworten auf die zentralen Fragen: WEN und WAS brauche ich dafür? Lange müssen Sie sich über diese Frage nicht den Kopf zerbrechen, denn K-Businesscom bringt alles mit, was Sie für eine erfolgreiche Implementierung benötigen – vom Personal bis hin zum Material. Unser Guide führt Sie zuverlässig durch alle Schritte der Implementierung und sorgt dafür, dass Ihr Unternehmen mit dem AI-based Recommender sicher in Richtung Zukunft startet.
Schritt 1: Projektgröße ermitteln
Im ersten Schritt gilt es, zu erheben, in welcher Größenordnung das betreffende Projekt aufgezogen werden soll. Je nach Sparte und Potenzial kann dies entweder in Form eines Proof-of-Concept-Projektes oder eines bereits größer angelegten, skalierenden Pilotprojektes geschehen. Beim AI-based Recommender von K-Businesscom verhält es sich so: Das AI-Werkzeug wurde weitreichend getestet, Daten bereits evaluiert und die einwandfreie Funktion durch erfolgreiche Anwendungsfälle mehrfach bestätigt – somit steht einer unmittelbaren Umsetzung in Form eines Pilotprojektes nichts mehr im Wege.
Schritt 2: Ihr persönliches Team aufstellen
Eine gelungene Umsetzung des AI-based-Recommender-Projektes kann ohne eines ganz bestimmt nicht auskommen: die Expertise Ihrer Fachexpert:innen aus dem Customer Experience Management, die direkt vor Ort mit den SpezialistInnen von K-Businesscom zusammenarbeiten. Erstere kennen Sie selbst am besten – letztere wollen wir Ihnen hier vorstellen:
- Data Engineers: Die Grundlage aller AI-Software-Lösungen ist eine saubere Datenbasis. Die Data Engineers von K-Businesscom erheben jegliche relevante Daten in Ihrem Unternehmen, die für den speziellen Anwendungsfall erforderlich sind. Sie implementieren Datenpipelines, um die nötige Infrastruktur für die AI-Modell-Entwicklung zu schaffen.
- Software-ArchitektInnen und Software Developer: Sie entwickeln die technische Architektur rund um den AI-based Recommender, die individuell an das jeweilige Unternehmen zugeschnitten und in dessen Bestandssysteme integriert wird.
- Data Scientists: Sie entwickeln die AI-Modelle, die in die Software integriert werden. Diese können sowohl datengetrieben mittels Machine-Learning-Methoden trainiert werden oder ergänzend auch regelbasierte Komponenten enthalten. Durch stetiges Sammeln von Feedbackdaten im laufenden Betrieb können diese Modelle iterativ angepasst und kontinuierlich weiterentwickelt werden. Somit erhält der AI-based Recommender einen immer höheren Automatisierungsgrad.
- Solution Designer: Sie ermitteln, welche konkreten Lösungspakete spezifisch für das jeweilige Projekt benötigt werden. Dazu werden zentrale Fragen geklärt, wie etwa: Welche fertigen Lösungen hat K-Businesscom bereits in petto? Welche müssen noch erarbeitet werden, um den jeweiligen Projektanforderungen gerecht zu werden? Und zu guter Letzt: Welche Kompetenzen braucht es, um die ermittelte Lösung im Zielunternehmen erfolgreich umzusetzen? Im Anschluss daran arbeiten Solution Designer auch eng mit dem Vertrieb zusammen, um zu erörtern, wie die entwickelten Lösungen den jeweiligen Zielunternehmen präsentiert werden sollen. Solution Designer schnüren also das Gesamtpaket zusammen und machen es „abholfertig“ für die KundInnen.
Das Besondere an dieser Personalaufstellung ist: K-Businesscom liefert Software- UND DatenspezialistInnen zugleich. Mit K-Businesscom erhalten Sie daher ein umfassendes Team, das alle relevanten Bereiche abdeckt und Sie in puncto AI-based Recommender rundum versorgt. Bei all dem tritt K-Businesscom stets als kompakte Einheit auf, deren Kompetenzen konzentriert gebündelt und für Sie verfügbar gemacht werden.
Schritt 3: Technische und fachliche Rahmenbedingungen schaffen
Im nächsten Schritt müssen die technischen und fachlichen Anforderungen erhoben werden, um den AI-based Recommender erfolgreich im Unternehmen zu platzieren. Durch den Einsatz von Data- und ModelOps wird sichergestellt, dass die AI-Modelle in iterativen Schritten verbessert und an etwaige Änderungen im spezifischen Unternehmensumfeld angepasst werden können. Durch diese Flexibilität werden potenziell später anfallende manuelle Umbauarbeiten in der AI und die damit verbundenen Kosten erfolgreich vermieden.
Schritt 4: Das Projekt zum Laufen bringen
Ist all das erledigt, geht es ans Eingemachte: Der AI-based Recommender wird in Ihrem Unternehmen aktiviert und ist bereit, seine „AI-Magie“ zu entfalten! Die K-Businesscom-ExpertInnen begleiten Sie kontinuierlich auf diesem Weg, beobachten seine Funktionsweise und analysieren laufend die Ergebnisse. Konkret wird der AI-based Recommender Ihren EndkundInnen das für sie geeignetste und passgenau ausgewählte Produkt vorschlagen – im Falle von Versicherungen beispielsweise, das Ihren Endkund:innen am ehesten entsprechende Produkt. Der komplexe Produktkorpus Ihres Unternehmens wird heruntergebrochen und den Endkund:innen auf „leicht verdauliche“ Art und Weise präsentiert – ohne dass eine/r Ihrer Mitarbeitenden diese Arbeit auf aufwendige Art und Weise selbst erledigen muss. Dies geschieht beim AI-based Recommender in Versicherungsunternehmen mittels Quote-&-Buy-Prozess, der wie folgt abläuft:
Zunächst werden vom AI-based Recommender Produktvorschläge erstellt, die individuell zugeschnitten sind. Diese enthalten beispielsweise Informationen zu Preis, möglichen Prämien und anderen relevanten Produktdetails. Fühlen sich die Endkund:innen gut beraten und interessieren sich aufgrund der intelligenten Empfehlung des AI-based Recommenders für das Produkt, verbessert dies maßgeblich die Customer Experience. Damit ist bereits der zentrale Zweck des AI-based Recommenders erfüllt. Dies führt in weiterer Folge zum ultimativen Ziel des Quote-&-Buy-Prozesses: Die Endkund:innen kaufen aufgrund der positiven Customer Experience und der damit verbundenen erhöhten Kundenzufriedenheit das vom AI-based Recommender vorgeschlagene Produkt.
Schritt 5: Evaluierung
Nach erfolgreicher Integration des AI-based Recommenders in den Quote-&-Buy-Prozess muss dieser in regelmäßigen Abständen auf dessen Performance geprüft werden. Die ExpertInnen von K-Businesscom überwachen die Ergebnisse und entscheiden anhand dessen, welche weiteren Prozessschritte eingeleitet, welche Aspekte fortgesetzt oder möglicherweise adaptiert werden müssen. Somit ist der AI-based Recommender vollständig in Ihr Unternehmen integriert.
Zwei auf einen Schlag
Wie Sie sehen: Für eine erfolgreiche Implementierung des AI-based Recommenders müssen Sie und Ihr Unternehmen nicht alles selbst erledigen: K-Businesscom liefert Ihnen die umfassende Lösung, die Sie benötigen – vom Anfang bis zum Ende. Der AI-based Recommender kommt mit einem umfangreichen Servicepaket in Ihr Unternehmen und trifft dort auf die weitreichenden Kompetenzen und die Fachexpertise Ihrer Mitarbeitenden. Gemeinsam ergibt das eine unschlagbare Kombination. Mit dem AI-based Recommender erreichen wir als K-Businesscom gleich zwei unserer zentralen Ziele: Ihre Zufriedenheit – und die Ihrer Kund:innen.
