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Anwendungsfall: Qualitätssteigerung im Datenmanagement durch KI
Die gewissenhafte Pflege von Daten wie etwa den Stammdaten (MDM) ist die Grundlage für eine passgenaue Customer Experience. Künstliche Intelligenz hilft hier nicht nur bei der Bereinigung und Klassifizierung, sondern kann auch die Erfassung von Daten aus unterschiedlichen Quellen vereinfachen und durch Vereinheitlichung Fehler ausschließen.
Anwendungsfall: Produktdaten durchsuchbar machen mit KI
Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz können unstrukturierte Produktdaten durchsuchbar gemacht und so Anwender:innen wie etwa im Kundenservice oder im Vertrieb schneller und einfacher verfügbar gemacht werden. Je nach Datengrundlage können so selbst komplexe Kundenanfragen auch ohne tiefes Fachwissen bedient werden und beispielsweise ISO-Normen in natürliche Sprache übertragen werden.
Anwendungsfall: Content automatisiert übersetzen
Bisherige Prozesse zur Übersetzung von Content, wie etwa SEO-Texten für Produktdetailseiten können mit Künstlicher Intelligenz effizient gestaltet werden. Berücksichtigt werden können hierbei sowohl feststehende Eigennamen und Begriffe, sowie Besonderheiten in der Tonalität der Ansprache eines Unternehmens.
Anwendungsfall: Personalisierung im Marketing
Anhand von Nutzerdaten und Verhaltensmustern aber auch demografischen Daten können Nutzer in Segmente mit ähnlichen Interessen und Gewohnheiten eingeteilt werden. Aufsetzend darauf können personalisierte Empfehlungen für Produkte, Leistungen oder auch Inhalte erstellt werden. Im Marketing führt Personalisierung zum effizienteren Einsatz von Budgets und einer gesteigerten Performance in den Kennzahlen Konversion, Kundenbindung und -loyalität.
Ein:e KI-Expert:in aus unserem Netzwerk blickt dediziert auf deine Abteilung, Rolle und Unternehmen und beantwortet im
1:1-Sparring folgende Fragen:
Ihr möchtet in eurem Bereich KI ausprobieren? In drei Schritten helfen wir euch in Form einer Vorstudie und eines Workshops Klarheit zum Nutzungspotenzial von KI als Werkzeug schaffen.
1. Vorstudie und Aufbereitung der Daten
Die Haupt-Anwendungsfälle werden definiert, eine passende Technologie im Rahmen des Proof of Conceptes ausgewählt und die relevanten Daten abgelegt
2. Gemeinsamer Deep-Dive Workshop
Gemeinsam mit den Anwernder:innen verproben wir das Set-Up in Hinblick auf Plausibilität und Bedienbarkeit
3. Handlungsempfehlungen zum weiteren Vorgehen
Basierend auf den Ergebnissen des Workshops wird eine Übersicht der empfohlenen Folgeschritte erstellt. Z.B. Projektaufsatz, weitere Daten etc.
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