Für viele Menschen ist die Vorstellung, dass Machine Learning und weitere Artifical-Intelligence-Technologien (AI) Einzug in unser Leben halten, es sogar beherrschen könnten, sehr beängstigend. Diese Angst ist allerdings unbegründet. Bei Machine Learning handelt es sich um eine einfache Datenanalyse, die man auch manuell vornehmen könnte – allerdings wesentlich langsamer. Unternehmen aus allen Branchen können Machine Learning individuell für völlig unterschiedliche Zwecke einsetzen. Wie Unternehmen Künstliche Intelligenz in der Praxis verwenden und in ihre digitalen sowie operativen Prozesse integrieren, verdeutlichen die folgenden drei Beispiele:

Der Einzelhandel verwendet Machine Learning, damit Kunden schneller die gewünschten Produkte finden. Zudem möchte man ihnen ein noch besseres Einkaufserlebnis bieten.

Personalisiertes Einkaufserlebnis: Jede Customer Journey ist unterschiedlich – sogar zwischen zwei Personen, die das gleiche Produkt suchen, da sie vermutlich unterschiedliche Präferenzen haben und sich in verschiedenen Stadien ihrer Kundenreise befinden. Erhält ein Kunde am Ende des Monats sein Gehalt (das erfahren Einzelhändler dadurch, dass er zu diesem Zeitpunkt besonders häufig einkauft), ist es sinnvoll, ihn am letzten Donnerstag eines Monats mit einem attraktiven Rabattcode zu locken und ihn zu Beginn des neuen Monats mit unterhaltsamen, informationsreichen Inhalten zu versorgen. Mithilfe von Machine Learning gelingt das völlig automatisch und perfekt skaliert.

Genau wissen, was der Kunde will: Natural Language Processing (NLP) ist eine Methode, die Unternehmen dabei unterstützt, effiziente Marketingseiten aufzubauen, die auf einem einfachen Site-Suchbalken basieren. NLP erfasst natürliche Sprache und versucht, sie auf Basis von Regeln und Algorithmen computerbasiert zu verarbeiten. Eine inhärente Sprachanalyse ermöglicht, die Absichten eines Kunden zu erkennen und miteinander zu verknüpfen. Es handelt sich dabei um eine Art High-Performance-Analyse, die nicht nur einen Einblick in Trending-Suchaufträge gibt, sondern auch anhand der Daten vorhersagen kann, welche Themen und Kategorien als nächstes im Trend liegen werden und welche Produkte des derzeitigen Portfolios dazu zählen. Um das zu gewährleisten, erkennt NLP auch komplexe Textzusammenhänge und Sachverhalte – wobei die Komplexität der menschlichen Sprache definitiv eine Herausforderung ist.

Individualisierter Besuch im stationären Handel: Auch einen „Offline“-Besuch können Einzelhändler mithilfe von Machine Learning bedarfsgerecht personalisieren. Frühere Käufe eines Kunden lassen auf dessen Geschmack schließen, sodass Händler Produkte empfehlen können, die dem Geschmack, der Größe und den finanziellen Möglichkeiten des Kunden entsprechen. Der Checkout kann über ein digitales Terminal erfolgen – wobei die dabei generierten Daten eine zukünftig noch gezieltere Personalisierung ermöglichen.

Auch im Finanzsektor bietet es sich an, Machine Learning einzusetzen. Dadurch erhalten Kunden mehr Klarheit, Transparenz und einfacheren Zugriff auf wichtige Services.

Automatisierte Beratung: Einen Finanzplan zu erstellen, ist mit großem Aufwand verbunden. Dutzende Faktoren, die die finanziellen Entscheidungen einer Person beeinflussen, sind dabei zu berücksichtigen. Darum gleicht kein Finanzplan dem anderen. Machine Learning kann die Entscheidungen (und deren Folgen) aller Kunden einbeziehen, um zu verstehen, an welcher Stelle seines Finanzplans der einzelne Kunde sich befindet. Das verbessert die Qualität der Beratung über mögliche Folgeschritte enorm.

Passende Informationen liefern: Person A sucht nach ‚Wie bereitet man sich auf die Geburt eines Babys vor‘, während Person B wissen will, ‚Um wie viel der Wert einer Schuldvereinbarung in 18 Jahren steigt‘. Auch wenn sich die Suchanfragen grundsätzlich unterscheiden, kann es sein, dass beide an identischen Inhalten interessiert sind, nämlich daran, wie man ein Neugeborenes am besten finanziell absichert. Dank NLP lernt das System permanent mit den eigegebenen Suchaufträgen und ist in der Lage, Benutzern automatisch die gesuchten Informationen zur Verfügung zu stellen. Suchen die Nutzer besonders oft nach einer bestimmten Kategorie, erhalten die Websitebetreiber automatisch eine Benachrichtigung und können ggf. mehr passende Inhalte aufbereiten und veröffentlichen.

Bedürfnisse der Besucher verstehen: Analysiert man das Klickverhalten aller Besucher, können Unternehmen dadurch nützliche Inhalte für spezifische finanzielle Fragen selektieren. Besuchen Nutzer, die auf der Suche nach Studentendarlehen sind, anschließend Seiten, die ihnen Tipps für die Finanzierung geben? Daten über die finanzielle Historie lassen Rückschlüsse zu, an welcher Stelle des Finanzplans sich der Nutzer befindet. Finanzunternehmen können hier einhaken und automatisch Informationen für den nächsten Schritt bereitstellen.

Nur diejenigen Unternehmen, die ihre Kunden kennen und sich am besten auf sie einstellen, können am Markt konkurrenzfähig bleiben. Machine Learning ermöglicht es, die Kundenbedürfnisse in nie vorher dagewesenem Umfang zu erkennen und zu erfüllen. Immer schleichender treten Machine Learning und KI in unser Leben – zwar (noch) nicht in Form von Robotern. Sie können sich auf eine intelligente Art und Weise auf unsere früheren Entscheidungen einstellen und unser Leben somit ein Stück vereinfachen. Aus diesem Grund sollten Unternehmen nicht nur darüber nachdenken, wie sie KI oder Machine Learning effektiv für sich nutzen können. Vielmehr geht es darum, durch diese Technologie eine sinnstiftende Interaktion zwischen Mensch und Maschine herzustellen, womit Unternehmen auch die Akzeptanz bei den Kunden stärken können. Möchte eine Marke ihre Kunden inspirieren, sollte sie sich in erster Linie auf deren tägliche Bedürfnisse einstellen – hilfreich ist es, den Verbrauchern einen Mehrwert zu bieten. Gleichzeitig müssen sich Kunden darauf verlassen können, dass Unternehmen mit ihren Daten sensibel umgehen. Darum sollten Kunden nach wie vor die alleinige Entscheidungsmacht darüber haben, was mit ihren Interaktionen und Daten geschieht.