Die DIY-Revolution – und was sie für die Kundenbindung bedeutet

Technologien des maschinellen Lernens sind mittlerweile allgegenwärtig, und werden für Anwender immer leichter zugänglich. Unternehmen investieren dabei in den Aufbau ihrer KI-Teams, um selbstständiger zu werden und die Kontrolle über die Kundenkommunikation zu übernehmen.

Viele für die Kundenbindung Verantwortlichen in Unternehmen haben herausfordernde Monate hinter sich. Sie haben einen starken Anstieg an Interaktionen auf den diversen Kommunikationskanälen verzeichnet und mussten sich dabei gleichzeitig auf neue Erwartungen und Ansprüche ihrer Kunden einstellen. Nicht zuletzt deshalb begannen viele ihre Kundenbindungsstrategie komplett neu zu überdenken.

Dabei wurde eine Entwicklung besonders offensichtlich: Kunden werden immer selbstständiger.

Bisher wurde unternehmensinternes KI-Knowhow meist nur zu Analysezwecken genutzt, um Informationen aus riesigen Mengen unstrukturierter Daten aus der Cloud zu verarbeiten und zu extrahieren. Der Einsatz moderner Tools für maschinelles Lernen und Open Source (z. B. Tensorflow, PyTorch) ermöglicht es nun jedoch, diese Kenntnisse auch auf die Kundeninteraktion zu übertragen.

Immer mehr Unternehmen – vom Finanzdienstleister bis zum Handelsgeschäft – bauen mittlerweile auf interne KI-Teams und befeuern damit einen industrieübergreifenden DIY-Trend.

Vom Entwicklererlebnis zum Kundenerlebnis

Die Entscheidung ein eigenes System zu entwickeln, statt eine fertige Lösung zu kaufen, war in der Vergangenheit meist nur den wenigen Unternehmen vorbehalten, die intern über das nötige Knowhow verfügten. Heute steht dieser Weg jedoch nahezu jedem frei. Dieser Wandel führt dazu, dass das Erlebnis der Entwickler stärker in den Vordergrund rückt. Eine Plattform, die Entwicklern die Umsetzung erleichtert, führt zu Lösungen, die auch Endkunden eine hervorragende Erfahrung bieten.

Deshalb werden Organisationen zunehmend aufmerksam auf die vielfältigen Freiräume und Werkzeuge, mit denen ihre Entwickler die Grenzen der Kanäle erweitern und einzigartige Kundenerlebnisse schaffen. Das ist eines der Hauptmerkmale von Nuance Mix, unserer kanalübergreifenden Entwicklungsplattform für Conversational AI. Mit ihr bieten wir Entwicklern die Möglichkeit, neue Ideen zu testen – und dabei die gesamte Customer Journey über verschiedene Kanäle hinweg auf einer einzigen Plattform zu berücksichtigen.

Die Mix-Plattform abstrahiert dabei die Omni-Channel-Komplexität und ermöglicht es Entwicklern, innerhalb eines einzigen Projekts den kanalübergreifenden Code sowie kanalspezifisches Verhalten wiederzuverwenden. Diese kreative Freiheit unterstützt Unternehmen dabei, ihr Kundenerlebnis optimal zu gestalten. Dabei gilt stets: Egal, ob lediglich einfache Änderungen, wie das Anpassen des Web-Chat-Designs, oder die Entwicklung innovativer Anwendungen für Smart-Home-Geräte– die Umsetzung der Ideen ist nicht mehr auf einzelne Kanäle beschränkt.

Sich den Herausforderungen stellen

Unternehmen, die sich auf den DIY-Weg begeben, stellen schnell fest, dass die Erstellung eines Prototyps relativ unkompliziert ist. Jedoch ist die Schaffung eines guten Kundenerlebnisses, das mit echten Benutzern und realen Daten validiert wird, weitaus komplexer.

Eine der Herausforderungen ist die Integration unterschiedlichster Rollen – wie der von Entwicklern, Testern, Geschäftsanalysten, User-Experience-Designern und Sprachwissenschaftlern. Aus diesem Grund wurden Möglichkeiten der übergreifenden Zusammenarbeit direkt in die Mix-Plattform integriert, um gemeinsame Projekte effektiv voranzutreiben.

Eine weitere Herausforderung ist die Technologie selbst. Denn auch, wenn von Hochschulen und großen Tech-Konzernen alle paar Wochen neue Innovationen angekündigt werden – im Umgang mit alltäglichen Problemen greifen diese in der Regel zu kurz. Häufige Gründe hierfür sind eine unzureichende Verarbeitung der tatsächlichen Praxisdaten sowie ein Mangel an Robustheit oder Kosteneffizienz.

Demgegenüber setzt die Nuance Mix-Plattform auf neueste, marktführende Conversational-AI-Technologien, die im Regelbetrieb mehr als zehnmal am Tag angepasst werden und ganz besonders für die Aufgaben virtueller Agenten optimiert sind.

Eine neue Zukunft für die Kundenbindung

Da immer mehr Unternehmen den DIY-Weg beschreiten und dabei zunehmend das Kundenerlebnis kontrollieren, stehen wir vor bedeutenden Änderungen – bisher haben wir nur an der Oberfläche gekratzt.

Die DIY-Entwicklung ist spannend und herausfordernd zugleich. Deshalb steht sie in der aktuellen Ausgabe unseres digitalen Magazins Nuance Innovation Quarterly im Mittelpunkt.

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David Ardman

Über David Ardman

David Ardman ist Senior Vice President in den Bereichen Forschung & Entwicklung und Conversational-AI bei Nuance. Als technischer Leiter, der sich auf Lösungen von Kundenprojekten konzentriert, bringt David zwei Jahrzehnte Erfahrung in der Leitung integrierter Teams aus Forschung, Entwicklung und Entwicklung mit. Er machte seinen Bachelor of Engineering an der McGill University und wohnt im Raum Montreal, Kanada.