Wertschöpfende
Daten & KI Use Cases
Wenn es darum geht, wertvolle Innovationen voranzutreiben und die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens auf dem globalen Markt zu steigern, ist ‚Data & AI First‘ zur tragenden Säule der weltweit leistungsstärksten Unternehmen geworden.
Im Wesentlichen ist die Anwendung der passenden Data Analytics & KI Use Cases der Schlüssel zur Lösung von Business-Problemen und zur Förderung von Wachstumschancen.
Data & AI Use Case Library
Erfahren Sie mehr über wertschöpfende Data & KI-Lösungen im Folgenden und lassen Sie sich von den Beispielen in unserer Use Case Library inspirieren.
Was ist ein Daten & KI Use Case?
Ein „Use Case“ ist eine gezielte Anwendung von Daten und KI-Methoden zur Lösung eines bestimmten Problems, die zu einem oder mehreren messbaren und wertschöpfenden Ergebnissen führt.
Die Ergebnisse eines Use Case (Ger: Anwendungsfall) können von der Verbesserung eines bestehenden Prozesses oder Produkts bis zur Entwicklung völlig neuer Arten von Dienstleistungen reichen. Ein Data & AI Use Case kann als eigenständige Anwendung funktionieren oder Teil eines größeren Systems sein, wie z. B. eine auf maschinellem Lernen basierende Objekterkennung in autonomen Fahrzeugen. Es kann sich aber auch um Business-Analytics-Berichte handeln, z. B. in Form eines Dashboards, oder um den Einsatz von generativer KI (GenAI). Diese Anwendungsfälle durchlaufen in der Regel mehrere Lebenszyklusphasen, die mit der ersten Idee beginnen und in einer operativ umgesetzten Lösung gipfeln. In diesem Zusammenhang werden Begriffe wie „Daten- oder KI-Produkt“, „KI-Lösung“, oder „ML-Anwendung“ oft synonym verwendet.
Wie ist ein Use Case strukturiert?
Ein Anwendungsfall ist also eine kurze und konkrete Beschreibung einer Herausforderung, die mit Hilfe von Daten und KI gelöst werden soll, um einen neuen Mehrwert zu erzielen.
Idealerweise wird dies in einer standardisierten Vorlage oder einer so genannten Use Case Card festgehalten.
Wesentliche Inhalte einer Use Case Card sind:
- Beschreibung der Problematik/Herausforderung
- Zielvorstellung
- Nutzen / Werttreiber
- Beschreibung des Prozesses oder Produkts, in dem der Anwendungsfall angewendet werden soll
- Wie das Ergebnis verwendet wird
- Kernzielgruppe
Dies kann durch unternehmensspezifische Metadaten weiter ermittelt werden.
Weitere Beispiele finden Sie hier und hier
FTechnisch gesehen besteht der Kern der Daten- und KI-Anwendung aus einem algorithmischen Modell, z. B. einem Modell für maschinelles Lernen, und ist von anderen Softwarekomponenten zur Dateneingabe und -ausgabe, Systemprotokollierung und Systemüberwachung umgeben.
Die Dokumentation dieser technischen Komponenten eines spezifischen Anwendungsfalls in einer Model Card sowie der verwendeten und erzeugten Daten eines Anwendungsfalls in Data Cards ist eine hilfreiche Erweiterung eines Anwendungsfalls, insbesondere im Hinblick auf Fragen der KI-Governance.
Warum sind Use Cases wichtig für die KI-Strategie?
Use Cases sind für die Umsetzung einer KI-Strategie in konkrete Anwendungen unerlässlich, da sie Daten und KI-Technologien in konkrete Anwendungen umsetzen. Sie bilden eine Brücke zwischen den strategischen Zielen und der operativen Umsetzung, indem sie klar definieren, welche Ressourcen – von qualifiziertem Personal über Organisationsstrukturen bis hin zu technologischen Systemen – benötigt werden und wie diese effektiv zusammenarbeiten müssen.
Darüber hinaus zeigen Anwendungsfälle auf, wo und wie ein Unternehmen durch den Einsatz von Daten und KI einen messbaren Mehrwert erzielen kann. Sie geben Aufschluss darüber, wie Produkte, Dienstleistungen oder Prozesse verbessert werden können, und helfen so, das volle Potenzial der KI-Strategie auszuschöpfen.
Potenzielle Use Cases erstrecken sich über die gesamte Wertschöpfungskette.
Beispiele reichen von Text-, Audio- und Bildgenerierung im Marketing mittels generativer KI über Business Forecasting im Controlling, personalisierte Produktempfehlungen in Webshops oder Predictive Maintenance in der Produktion … und viele, viele mehr.
Nutzung von Daten ANALYTICS & AI entlang der Wertschöpfungskette
Daten & KI dienen als Treiber für die Neugestaltung von Unternehmenswerten.
Ihre Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig und beeinflussen alle Aspekte der Wertschöpfung eines Unternehmens.
Hier klicken und eine auswählen
| Automatisierte Rechnungsabgleichung | Betrugserkennung bei Finanztransaktionen | Cashflow-Prognosen |
| KI hilft Ihnen, die Rechnungsverarbeitung zu optimieren, indem Rechnungen automatisch mit Bestellungen und Quittungen abgeglichen und Unstimmigkeiten zur Überprüfung markiert werden. Dies reduziert manuelle Fehler, beschleunigt die Zahlungszyklen und verbessert die Effizienz. | KI unterstützt Sie bei der Überwachung von Finanztransaktionen auf ungewöhnliche Muster, wie z. B. doppelte Zahlungen oder nicht autorisierte Aktivitäten. Durch die frühzeitige Erkennung von Betrug können Sie Ihr Unternehmen vor finanziellen Verlusten und Rufschädigung schützen. | KI unterstützt Sie bei der Vorhersage von Cashflow-Trends durch die Analyse von historischen und Echtzeit-Finanzdaten. Dies ermöglicht eine bessere Budgetierung, Liquiditätsverwaltung und strategische Finanzplanung. |
| –> weitere Info´s | –> weitere Info´s | –> weitere Info´s |
| Automatisierte Bewerberprüfung | Mitarbeiterbindungsanalyse | Personalisierte Lernpfade für Mitarbeiter |
| KI hilft Ihnen, den Rekrutierungsprozess zu optimieren, indem sie Lebensläufe analysiert, Qualifikationen mit Stellenanforderungen abgleicht und Kandidaten bewertet. Dies beschleunigt den Einstellungsprozess und stellt sicher, dass Sie die beste Besetzung für Ihr Team finden. | KI unterstützt Sie, indem sie die Mitarbeiterbindung, Leistungstrends und Rückmeldungen analysiert, um Personen zu identifizieren, die möglicherweise abwanderungsgefährdet sind. So können Sie proaktiv Maßnahmen ergreifen, um Zufriedenheit und Bindung zu verbessern. | KI hilft Ihnen, maßgeschneiderte Schulungsprogramme für Mitarbeiter zu entwickeln, indem sie deren Fähigkeiten, Karriereziele und Entwicklungsbedürfnisse analysiert. Dies fördert das berufliche Wachstum und steigert die Arbeitszufriedenheit. |
| –> Weitere Informationen | –> Weitere Informationen | –> Weitere Informationen |
| Automated IT Incident Management | Predictive System Monitoring | IT Help Desk Support |
| AI helps you automate the identification and resolution of IT incidents by analyzing logs and alerts in real-time. AI-powered systems can prioritize critical issues, suggest solutions, and even resolve problems autonomously, reducing downtime and improving system reliability. | AI supports you by monitoring system performance and predicting potential failures or bottlenecks before they occur. By analyzing historical data and usage patterns, AI enables proactive maintenance, ensuring seamless operations. | AI assists you in improving IT support by using intelligent chatbots and virtual agents to handle common IT requests, such as password resets or software installations. This reduces the workload on IT teams and accelerates issue resolution for end-users. |
| Supplier Risk Analysis | Demand Forcasting | Automated Contract Review |
| AI helps you assess supplier performance by analyzing their financial health, compliance records, delivery reliability, and geopolitical risks. With predictive analytics, you can proactively identify vulnerabilities in your supply chain, ensuring stability and reducing potential disruptions before they occur. | AI supports you by predicting future demand using historical data, market trends, seasonality, and external factors such as economic conditions. By improving accuracy in forecasting, you can optimize procurement schedules, avoid overstocking, and reduce waste. | AI assists you by automating the tedious process of contract analysis. It scans legal documents for potential risks, missing clauses, or non-compliance issues, highlighting areas that need attention. This speeds up contract negotiations, reduces legal risks, and ensures compliance with procurement standards. |
| Automatisierte Literaturanalyse | Prädiktive Designoptimierung | Experimentautomation |
| KI hilft Ihnen, umfangreiche Sammlungen wissenschaftlicher Literatur, technischer Dokumente und Patente zu analysieren und zusammenzufassen. Durch die Extraktion zentraler Erkenntnisse und die Identifizierung von Trends ermöglicht sie es Forschern, den zeitaufwändigen manuellen Überprüfungsprozess zu umgehen. Dies stellt sicher, dass Ihr Team über die neuesten Entwicklungen informiert bleibt und sich schneller auf die Entwicklung innovativer Lösungen konzentrieren kann. | KI unterstützt Sie, indem sie Simulationen durchführt, um zu testen und vorherzusagen, wie Produktdesigns unter verschiedenen Bedingungen wie Belastung, Temperatur oder Nutzungsmustern performen werden. Dies verringert die Abhängigkeit von physischen Prototypen und beschleunigt den Iterationsprozess, was zu kostengünstigeren und effizienteren Produktentwicklungszyklen führt. | KI hilft Ihnen, Laborversuche zu automatisieren, indem maschinelles Lernen und Robotik genutzt werden, um Bedingungen wie Temperatur, Druck oder chemische Zusammensetzungen in Echtzeit zu optimieren. Dies beschleunigt Prozesse wie die Arzneimittelentwicklung, Materialtests oder Ingenieursexperimente erheblich und reduziert sowohl Zeit als auch Kosten. |
| Route Optimization | Inventory Optimization | Supply Chain Risk Prediction |
| AI helps you calculate the most efficient delivery routes by taking into account real-time traffic data, weather conditions, fuel costs, and delivery schedules. This reduces transportation costs, improves on-time delivery rates, and minimizes the environmental impact of logistics operations. | AI supports you in maintaining the right inventory levels by predicting demand fluctuations and identifying patterns in sales data. This helps you prevent stock shortages or excess inventory, leading to improved operational efficiency and cost savings. | AI assists you by analyzing global data sources, such as weather reports, political events, and economic trends, to predict potential disruptions in your supply chain. This enables you to take proactive measures, such as diversifying suppliers or rerouting shipments, to minimize risks. |
| Prädiktive Wartung | Automatisierte Qualitätskontrolle | Energieoptimierung |
| KI hilft Ihnen, Maschinen und Anlagen in Echtzeit zu überwachen, indem Sensordaten analysiert werden, um potenzielle Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. Durch Wartungsempfehlungen nur bei Bedarf minimiert KI ungeplante Ausfallzeiten, verlängert die Lebensdauer der Maschinen und senkt Betriebskosten. | KI unterstützt Sie mit fortschrittlichen Computer-Vision-Systemen bei der Inspektion von Produkten auf Produktionslinien, um Defekte oder Unregelmäßigkeiten zu erkennen. Dies stellt sicher, dass nur hochwertige Produkte weiterverarbeitet werden, was Abfall reduziert, die Effizienz steigert und die Kundenzufriedenheit erhöht. | KI hilft Ihnen, den Energieverbrauch in Ihren Fertigungsprozessen zu überwachen und zu optimieren. Durch die Analyse von Verbrauchsmustern schlägt sie Maßnahmen vor, um Energieverschwendung zu reduzieren, z. B. durch die Verlagerung von Prozessen in Schwachlastzeiten oder die Optimierung energieintensiver Vorgänge. |
| Dynamische Preisgestaltungsmodelle | Marktsegmentierung | Kampagnenleistungsprognose |
| KI hilft Ihnen, Ihre Preisstrategien in Echtzeit anzupassen, indem Faktoren wie Nachfrage, Preise der Konkurrenz und Marktbedingungen analysiert werden. So bleiben Sie wettbewerbsfähig, maximieren Ihre Gewinne und können schnell auf Marktveränderungen reagieren. | KI unterstützt Sie bei der Identifizierung unterschiedlicher Kundensegmente durch die Analyse von demografischen Daten, Kaufgewohnheiten und Verhaltensmustern. Dies ermöglicht es Ihnen, gezieltere Marketingstrategien zu entwickeln, die sicherstellen, dass Ihre Kampagnen bei der richtigen Zielgruppe Anklang finden. | KI hilft Ihnen, den Erfolg von Marketinginitiativen vorherzusagen, indem vergangene Kampagnendaten, Kundenreaktionen und externe Faktoren analysiert werden. Mit diesen Informationen können Sie Strategien verfeinern, Budgets effizient zuweisen und den ROI maximieren. |
| Automatisierung des Kundensupports | Analysen der Kundenstimme | KI-gestützte virtuelle Agenten |
| KI unterstützt Sie, indem sie Kundeninteraktionen durch intelligente Chatbots und virtuelle Assistenten automatisiert. Diese Tools bearbeiten Routineanfragen, liefern sofort präzise Informationen und leiten komplexe Anliegen an menschliche Mitarbeiter weiter, was die Effizienz und Kundenzufriedenheit verbessert. | KI hilft Ihnen, die Kundenstimmung und -bedürfnisse zu verstehen, indem sie Feedback aus Bewertungen, Umfragen und Social-Media-Beiträgen analysiert. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Ihnen, Schwachstellen zu beheben, Ihre Angebote zu verbessern und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. | KI ermöglicht es virtuellen Agenten, Routineanfragen von Kunden, wie z. B. die Verfolgung von Bestellungen oder grundlegende Fehlerbehebungen, sofort zu bearbeiten. Dies verkürzt die Reaktionszeiten, steigert die Kundenzufriedenheit und entlastet menschliche Mitarbeiter, sodass diese sich auf komplexe Probleme konzentrieren können. |
Entdecke weitere Daten & KI Use Cases
Möchten Sie mehr über Daten- und KI-Anwendungsfälle entlang der Wertschöpfungskette erfahren? Dann werfen Sie einen Blick in unsere Data & AI Use Case Library – ein interaktives Portfolio mit über 200 Anwendungsfällen aus verschiedenen Geschäftsbereichen und Branchen. Sie ist eine großartige Inspirationsquelle, um neue Möglichkeiten für den Einsatz von KI in Organisationen zu entdecken.
Potenziale von Daten und KI für Unternehmen.
Die Vorteile von Daten und KI Anwendungsfälle für Unternehmen lassen sich in zwei Kategorien einteilen: Zum einen werden interne Abläufe und Prozesse rationalisiert, zum anderen wird die Entwicklung neuer und innovativer Angebote gefördert.
Hier klicken und eine auswählen
Automatisierungen von Aufgaben
Künstliche Intelligenz ermöglicht die Automatisierung sich wiederholender und zeitintensiver Aufgaben, die zuvor von Menschen manuell ausgeführt wurden. Dies erhöht die Effizienz, reduziert Fehler und ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf strategischere und wertschöpfende Tätigkeiten zu konzentrieren.
Beispiel: Ein Kundenservice nutzt KI-gesteuerte Chatbots, um häufig gestellte Fragen automatisch zu bearbeiten, z. B. Anfragen zu Bestellungen, Rücksendungen oder allgemeinen Supportfragen. Dies entlastet die Servicemitarbeiter und ermöglicht es ihnen, sich um komplexere Kundenprobleme zu kümmern.
Relevante Fragen:
- Übernimmt die Anwendung die manuelle Aufgabe vollständig oder nur teilweise?
- Wie viel Zeit wird im Durchschnitt für diese Aufgabe aufgewendet und wie viel kostet diese Zeit?
Verbesserter Ressourceneinsatz
Daten & KI ermöglichen Unternehmen, ihre Ressourcen effizienter zu nutzen, indem sie Muster erkennen, Prozesse optimieren und den Verbrauch von Zeit, Energie oder Materialien minimieren. Dies führt zu Kosteneinsparungen und nachhaltigeren Betriebsabläufen.
Beispiel: Ein Logistikunternehmen nutzt KI, um Lieferwege in Echtzeit basierend auf Verkehrsdaten und Wetterbedingungen zu optimieren. Dies reduziert den Kraftstoffverbrauch und die Lieferzeiten, senkt die Betriebskosten und verringert die Umweltbelastung.
Relevante Fragen:
- Wie viel kann pro Ereignis durch datengetriebenen verbesserten Ressourceneinsatz eingespart werden?
- Welche Ressourcen werden in unseren Prozessen am meisten verbraucht, und welche Kosten sind damit verbunden?
Erhöhte Geschwindigkeit der Abläufe
Künstliche Intelligenz (KI) steigert die Geschwindigkeit von Geschäftsprozessen, indem sie Arbeitsabläufe optimiert, Prozesse automatisiert und schnellere Entscheidungsfindung ermöglicht. Dies erlaubt es Unternehmen, die Markteinführungszeit zu verkürzen, die Reaktionsfähigkeit zu verbessern und die betriebliche Effizienz zu steigern.
Beispiel: Ein Produktionsunternehmen setzt KI-gesteuerte prädiktive Wartungssysteme ein, die potenzielle Geräteausfälle erkennen, bevor sie auftreten. Dies reduziert Ausfallzeiten, sorgt für schnellere Produktionszyklen und eine gleichbleibende Produktion.
Relevante Fragen:
- Beschleunigt die Anwendung den Prozess (gleicher Output in kürzerer Zeit) oder erhöht sie die betriebliche Effizienz (höherer Output in gleicher Zeit)?
- Wie viel könnte durch die erhöhte Geschwindigkeit pro Ereignis eingespart werden?
Besser informierte Entscheidungsfindung
KI verbessert die Fähigkeit, Daten zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren, liefert bessere Einblicke und unterstützt fundierte Entscheidungen. Durch genauere und rechtzeitige Informationen hilft KI Unternehmen, Unsicherheiten zu reduzieren, strategische Entscheidungen schneller zu treffen und die Gesamtleistung zu verbessern.
Beispiel: Ein Produktionsunternehmen implementiert ein KI-gestütztes System zur Produktionsüberwachung, das Echtzeitdaten von Maschinen auf dem gesamten Werksgelände konsolidiert. Das System identifiziert Ineffizienzen und prognostiziert potenzielle Engpässe in der Produktion. Mit diesen Erkenntnissen können Manager Arbeitsabläufe und Wartungspläne proaktiv anpassen, Ausfallzeiten reduzieren und die betriebliche Effizienz steigern.
Relevante Fragen:
- Sammelt und bewertet die Anwendung Daten so, dass Informationen zu bestimmten Themen besser als zuvor sind, und führt dies zu einem besseren Entscheidungsprozess?
- Führen diese verbesserten Entscheidungsprozesse zu einer höheren Rentabilität?
- Wie kann der verbesserte Zugang zu Informationen genutzt werden, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen oder neue Chancen zu erschließen?
Risikominderung
KI hilft Unternehmen, betriebliche Risiken zu reduzieren, indem sie potenzielle Probleme identifiziert, Ergebnisse vorhersagt und Überwachungsfähigkeiten verbessert. Durch proaktives Risikomanagement können Unternehmen kostspielige Unterbrechungen vermeiden, die Compliance verbessern und ihre Abläufe sowie ihren Ruf schützen.
Beispiel: Ein Finanzinstitut nutzt KI, um betrügerische Transaktionen in Echtzeit zu erkennen, indem es Muster und Anomalien in großen Datensätzen analysiert. Dies verhindert finanzielle Verluste, gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften und verringert die gesamten operationellen Risiken.
Relevante Fragen:
- Können betriebliche Risiken durch den Einsatz einer KI-Anwendung reduziert werden?
- Wie kann diese Risikominderung in Prozesse übersetzt werden, die Kosten sparen oder Gewinne erhöhen?
- Welche spezifischen Bereiche (z. B. Compliance, Betrugserkennung, Sicherheit) können am meisten von KI-gesteuerter Risikominderung profitieren?
Neue Produkte oder Dienstleistungen
Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht es Unternehmen, zu innovieren und völlig neue Produkte oder Dienstleistungen zu entwickeln, indem fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und Computer Vision genutzt werden. Diese Innovationen erschließen neue Einnahmequellen, ziehen Kunden an und positionieren Unternehmen als führende Akteure in ihren Branchen.
Beispiel: Ein Gesundheitsunternehmen entwickelt einen KI-gestützten virtuellen Gesundheitsassistenten, der personalisierte Gesundheitsvorschläge bietet, den Fortschritt der Patienten verfolgt und an die Einnahme von Medikamenten erinnert. Dieser Service verbessert nicht nur die Patientenversorgung, sondern schafft auch ein neues, abonnementbasiertes Geschäftsmodell, das zusätzliche Gewinne und Kundenbindung generiert.
Relevante Fragen:
- Welche neuen Produkte oder Dienstleistungen können mithilfe von KI entwickelt werden, um zusätzliche Einnahmequellen zu schaffen?
- Wie können diese Innovationen das Unternehmen von Wettbewerbern abheben und bisher unerfüllte Kundenbedürfnisse erfüllen?
- Wie hoch ist die prognostizierte Marktnachfrage und Rentabilität dieser neuen Angebote?
Neue Geschäftsmodelle
KI ermöglicht die Entwicklung innovativer Geschäftsmodelle, indem traditionelle Wertschöpfungsketten transformiert, neue Einnahmequellen erschlossen und einzigartige Kundenerlebnisse geschaffen werden. KI-gesteuerte Geschäftsmodelle nutzen häufig Datenanalysen, Automatisierung oder prädiktive Fähigkeiten, um einen beispiellosen Mehrwert zu bieten.
Beispiel: Ein Transportunternehmen entwickelt eine KI-gestützte Plattform für Mitfahrgelegenheiten, die Preise dynamisch basierend auf der aktuellen Nachfrage anpasst und optimale Fahrerstrecken vorhersagt, um Leerlaufzeiten zu minimieren. Dies verbessert nicht nur die Serviceeffizienz, sondern schafft auch ein neues, skalierbares Geschäftsmodell, bei dem Unternehmen und Fahrer die Einnahmen basierend auf der Plattformaktivität teilen.
Relevante Fragen:
- Können wir ein neues Geschäftsmodell basierend auf einer KI-Anwendung entwickeln?
- Wie unterscheidet sich das vorgeschlagene Modell von traditionellen Ansätzen, und welchen einzigartigen Wert bietet es?
- Wie hoch sind die Skalierbarkeit und das Rentabilitätspotenzial dieses neuen Geschäftsmodells?
Verbesserte Kundenbindung
KI verbessert die Kundenbindung, indem sie das Verhalten der Kunden analysiert, Muster erkennt, die auf eine Abwanderung hinweisen, und personalisierte Erlebnisse liefert. KI-gestützte Tools ermöglichen es Unternehmen, proaktiv auf Kundenbedürfnisse einzugehen, Probleme zu lösen und stärkere Beziehungen aufzubauen, was zu höherer Loyalität und einem gesteigerten Lebenszeitwert führt.
Beispiel: Ein abonnementbasierter Streaming-Dienst analysiert mit KI die Vorlieben und Sehgewohnheiten seiner Nutzer. Basierend auf diesen Daten bietet die Plattform maßgeschneiderte Inhaltsvorschläge und sendet rechtzeitig Erinnerungen zu neuen Veröffentlichungen, die den individuellen Geschmack treffen. Diese Personalisierung verringert die Wahrscheinlichkeit von Kündigungen und ermutigt Kunden, weiterhin abonnent zu bleiben, was zu höheren wiederkehrenden Einnahmen führt.
Relevante Fragen:
- Können mehr Kunden davon überzeugt werden, zum Produkt oder zur Dienstleistung zurückzukehren, oder davon abgehalten werden, Kunden zu verlassen?
- Wie kann eine verbesserte Kundenbindung in zusätzlichen Gewinn umgewandelt werden?
- Welche spezifischen KI-gestützten Initiativen (z. B. personalisierte Angebote, proaktive Interaktionen) können die Kundenbindung stärken?
Verbesserung bestehender Produkte oder Dienstleistungen (erhöhte Kundenzufriedenheit)
Künstliche Intelligenz (KI) verbessert bestehende Produkte oder Dienstleistungen, indem sie intelligentere, schnellere und individuellere Lösungen bietet. Diese Verbesserungen führen zu höherer Kundenzufriedenheit, stärkerer Markenbindung und einem Wettbewerbsvorteil auf dem Markt.
Beispiel: Ein Telekommunikationsunternehmen verbessert seinen Kundenservice durch die Einführung eines KI-gestützten virtuellen Assistenten. Dieser Assistent bearbeitet häufige Anfragen, wie die Behebung von Verbindungsproblemen oder Fragen zu Rechnungen, mithilfe natürlicher Sprachverarbeitung. Bei komplexen Problemen leitet er die Fälle nahtlos an menschliche Mitarbeiter weiter und liefert eine detaillierte Zusammenfassung des Problems. Dies verkürzt die Lösungszeiten, verbessert das Kundenerlebnis und steigert die Zufriedenheit durch schnellere und effizientere Unterstützung.
Relevante Fragen:
- Wie kann KI genutzt werden, um bestehende Produkte oder Dienstleistungen zu verbessern, um Kundenbedürfnisse besser zu erfüllen?
- Führen diese Verbesserungen zu höherer Kundenzufriedenheit und besseren Bindungsraten?
- Wie kann das verbesserte Produkt oder die verbesserte Dienstleistung genutzt werden, um Marktanteile zu gewinnen oder die Preismacht zu erhöhen?