KI nutzen, um mit Daten eine klare Botschaft zu vermitteln
Unstrukturierte Daten bieten eine riesige Chance, neue Erkenntnisse über Kunden zu gewinnen. Wenn Unternehmen diese Daten in leicht verständliche Berichte über ihre Kunden übersetzen können, können sie Maßnahmen ergreifen, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und die Abwanderung von Kunden zu verringern.
Es besteht kein Mangel an unstrukturierten Daten. Schätzungen zufolge sind 90 % aller Daten unstrukturiert, und ihr Wachstum ist deutlich schneller als jenes strukturierter Daten. Texte, Bilder, Audioinhalte und andere Arten von Inhalten, die unstrukturierte Kundendaten darstellen, vermehren sich rasant auf einer Reihe von Plattformen, darunter Discord, Reddit, Slack und X. All diese Daten zu sammeln und in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, kann eine Herausforderung darstellen, aber die potenziellen Vorteile sind die Mühe wert.
Als ich UX-Entwickler bei Google war, sah ich, wie die Kombination von Funktionen generativer KI mit Kundendaten das digitale Erlebnis verbessern könnte. Ich war Teil eines großartigen Teams, das an der Vermarktung von Webseiten wie der cloud.google.com-Homepage arbeitete. Einige unserer Projekte umfassten die Entwicklung von Dialog-UIs für den Vertrieb und den Support, der Salesforce-Tickets teilweise automatisiert. Mit halbautomatischen Support-Antworten konnten wir Kundenprobleme schnell angehen und die Kunden zufriedenstellen.
Bei den meisten Unternehmen ist die Kette von Kundenfeedback jedoch unterbrochen – und wir bei Sushidata arbeiten daran, dies zu beheben. Als Mitgründer und CEO des Unternehmens unterstützen ich und unser kompetentes Team Unternehmen dabei, KI auf unstrukturierte Daten anzuwenden, um tiefere Einblicke in ihre Kunden zu gewinnen und die Kundenerfahrung zu verbessern. Die bisherige Entwicklung unseres Unternehmens hat uns einige wichtige Lektionen darüber gelehrt, worauf wir unsere Bemühungen konzentrieren sollten und wie wir das Beste aus unseren Daten machen können.
Den Wert bestehender Kunden maximieren
Wenn Sie sich auf die Erfahrungen bestehender Kunden konzentrieren, können Sie oft die größte Wirkung erzielen. Es erfordert weitaus mehr Ressourcen, neue Kunden zu gewinnen, als bestehende Kunden zu binden. Sie werden zwar nie aufhören, neue Interessenten zu gewinnen, aber die Bedürfnisse Ihrer bestehenden Kunden sollten bei Ihnen oberste Priorität haben.
Indem Sie Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten gewinnen, können Sie potenzielle Probleme frühzeitig erkennen. Zu den Daten, die wir für unsere Kunden erfassen, gehören beispielsweise Beschwerden ihrer Kunden, die damit unzufrieden sind, wie lange der Kundenservice für die Lösung ihrer Probleme benötigt. Wir arbeiten jetzt an einem Warnmechanismus, der die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) nutzt, um eine Warnung an das richtige Team in jedem erforderlichen Medium – Slack, E-Mail oder sogar Text – auszulösen. Dank dieses Mechanismus sind unsere Kunden in der Lage, Probleme anzugehen, bevor ihre Kunden sich nach konkurrierenden Lösungen umzusehen beginnen.
Kundenbedürfnisse in Echtzeit zu verstehen kann unterdessen neue Upselling-Möglichkeiten schaffen. Wenn ein Kunde eine bestimmte Geschäftsproblematik auf Slack beschreibt oder einen Funktionswunsch auf Discord postet, können Sie möglicherweise Lösungen anbieten, die seinen Anforderungen entsprechen. Und hier einige Denkanstöße: Was sollten Sie tun, wenn jemand nach Enterprise-Preisen fragt? Für mich liegt die Antwort darin, mit diesem Kunden zu sprechen und diesem potenziellen Käufer so hilfreich wie möglich zu sein.
Das Potenzial der KI nutzen
Wie findet man den Goldschatz in riesigen Mengen an Kundendaten? Um unstrukturierte Daten voll nutzen zu können, ist KI erforderlich. Durch den Einsatz großer Sprachmodelle (LLMs) können Sie Kundendaten aus verschiedenen Quellen effizient sammeln, Daten aus verschiedenen Quellen miteinander verknüpfen, den Benutzer plattformübergreifend vereinheitlichen, Daten analysieren, um die Stimmung zu verstehen, Echtzeit-Trends erkennen und neue Erkenntnisse in einem visuellen Format präsentieren.
Ohne KI wäre diese Arbeit fast unmöglich. Nehmen wir an, Sie möchten Gesprächsdaten aus mehreren Online-Foren in einem kohärenten Kundenbericht über Ihr Produkt zusammenfassen. Sie müssen nicht nur jede Erwähnung Ihres Produkts finden, sondern benötigen auch ein kontextsensitives System, das Beziehungen zwischen zahlreichen Nachrichten erkennen, bestimmte Informationen miteinander verknüpfen und einen einzigen, schlüssigen Bericht erstellen kann. Angesichts der nuancierten, oft mehrdeutigen Natur der menschlichen Kommunikation erfordert dieser Prozess ausgefeilte KI-Fähigkeiten und die Fähigkeit, den Kontext zu bewahren, selbst wenn die Gespräche ineinander verschlungen und fließend sind.
Umsetzung wichtiger strategischer Entscheidungen
Wie setzt man einen KI-gestützten Ansatz zur Gewinnung von Kundeneinblicken aus unstrukturierten Daten um? Bevor Sie aus dieser Fülle von Daten Kapital schlagen können, müssen Sie einige wichtige Entscheidungen treffen und Herausforderungen meistern.
Erhebung
Unabhängig von der Größe Ihres Unternehmens sind Community-Plattformen wie Discord, Slack, X und Reddit oft die besten Orte, um die Meinung und das Feedback Ihrer Kunden einzuholen. Zusätzlich zu den Gesprächen, die Ihr Team auf diesen Plattformen direkt mit Kunden führt, sprechen die Kunden auch mit ihren Kollegen (d. h. potenziellen Kunden) über Ihr Unternehmen und Ihre Produkte und liefern dabei möglicherweise wichtige Informationen.
Sie müssen entscheiden, mit welcher Technologie Sie alle relevanten Daten schnell und effizient erfassen und gleichzeitig die Plattformregeln und Datenschutzbestimmungen einhalten können. Bei Sushidata verwenden wir OAuth, um die Datenerfassung zu erleichtern, im Gegensatz zu Zapier, weil wir die Reibungsverluste durch die Verbindung zu Zapier für unsere Nutzer nicht wollen. Wir schenken jeder Quelle besondere Aufmerksamkeit und sorgen dafür, dass die Verbindung zu dieser Quelle so schnell und effizient wie möglich ist. OAuth ist ein offener Standard, der es uns – und unseren Kunden – ermöglicht, sich von jeder Plattform aus mit einer API zu verbinden. Mit OAuth können Unternehmen problemlos auf Kundendaten zugreifen, ohne sich in die ethische Grauzone des Scrapings von Daten aus öffentlichen Foren begeben zu müssen.
Vereinheitlichung
Die Vereinheitlichung von Daten aus verschiedenen Quellen zählt zu den größten Herausforderungen bei der Analyse von Kundendaten. Einerseits möchten Sie all diese isolierten Daten zusammenführen. Sie möchten aber auch wissen, welche Informationen von welcher Plattform stammen, damit Sie an der richtigen Stelle Maßnahmen ergreifen können.
Bei Sushidata weisen wir IDs pro Quellplattform zu. Wenn jemand ein bestimmtes Produktproblem, einen Fehler oder bestimmte Funktionswünsche genauer untersuchen möchte, kann er mit einem Klick direkt zur Quelle gehen.
Speicherung
Wenn Sie hauptsächlich Textdaten sammeln, können Sie eine herkömmliche Datenbank verwenden. Bei Sushidata verwenden wir die Serverless-Datenbank von Cloudflare mit einer separaten Datenbankinstanz für jeden Mandanten, um sicherzustellen, dass die Daten jeder Organisation von den anderen getrennt sind.
Wenn Sie andere Datentypen wie Bilder einbeziehen, kann eine Vektordatenbank (die verwandte Daten in unmittelbarer Nähe hält) helfen, die Performance zu steigern. Über die Entwicklerplattform von Cloudflare können wir bestimmen, welche Daten in die Vektordatenbank aufgenommen werden sollen.
Darüber hinaus können Sie mit der Wahl eines Objektspeichers wie Cloudflare R2 eine große Menge und Vielfalt an Daten speichern, von Text, Bildern und Videos bis hin zu Protokoll- und Ereignisdaten.
Analyse
Unternehmen haben heute Zugriff auf riesige Datenmengen, aber um diese Daten für fundierte Entscheidungen zu nutzen, ist eine Analyse erforderlich. KI ist entscheidend, um all diese Daten zu kennzeichnen und zu analysieren und dann umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Das Erfolgsgeheimnis liegt darin, die richtigen KI-Modelle zu finden oder zu entwickeln. Sushidata bietet Zugriff auf mehrere KI-Modelle, sodass Sie die Flexibilität haben, neue Modelle einfach zu erkunden, sobald diese verfügbar werden. Wir verwenden Cloudflare Workers AI für Einbettungen und Textgenerierungsmodelle, die an der Edge und damit in der Nähe der Nutzer ausgeführt werden.
Mit den richtigen Modellen können Sie den Kontext der von Ihnen gesammelten unstrukturierten Daten analysieren und anschließend eine mehrdimensionale Sentimentanalyse durchführen. Als meine Mitgründer von Sushidata – Victor Sanchez und Victor Ilisei – und ich uns daran machten, das Sentiment zu messen, wollten wir mehr als nur bewerten, ob die Kunden glücklich oder traurig sind. Es gibt noch so viele weitere Emotionen, die Sie erkunden können.
Wir haben beschlossen, KI für die fünfdimensionale Sentimentanalyse einzusetzen. So können unsere Kunden besser verstehen, ob ihre Kunden Vertrauen oder Angst, Verwirrung oder Klarheit und mehr ausdrücken. Wenn Sie die richtige Stimmung erkennen (und sich darauf fokussieren), können Sie die besten Maßnahmen besser bestimmen.
Visualisierung
In den meisten Fällen sind die Personen, die Customer Insights nutzen, keine Data Scientists – es sind Mitglieder eines Customer Experience- oder Community-Management-Teams. Sie müssen eine Lösung finden, um ihnen Erkenntnisse in einem visuellen Format zu präsentieren, das Informationen schnell und einfach vermittelt.
Mit den richtigen Visualisierungsfunktionen kann dieses Team sofort sehen, ob Ihr Unternehmen mehr Feedback, Funktionswünsche, Fehlerberichte oder Erwähnungen anderer Probleme erhält. Das Customer Experience-Team kann die Customer Journeys abbilden und dann daran arbeiten, diese Journeys zu optimieren. Und sie können Visualisierungen nutzen, um Erkenntnisse mit der Geschäftsleitung zu teilen.
Sicherheit
Die Sicherung von Kundendaten und die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen sind unerlässlich. Um Privatsphäre einzelner Kunden zu schützen, müssen Sie Möglichkeiten finden, Daten zu anonymisieren und persönlich identifizierbare Informationen (PII) zu entfernen, während Daten gesammelt werden. Sie müssen auch die Plattformregeln für die Datenerfassung einhalten. Und wie ich bereits erwähnt habe, ist Mandantenfähigkeit wichtig für den Schutz von Daten.
Wenn Sie Ihr eigenes KI-Modell trainieren, müssen Sie auch sicherstellen, dass die Daten, die Sie in das Modell einspeisen, nicht kompromittiert oder beschädigt werden. Wir haben zum Beispiel beobachtet, dass Unternehmen Reddit-Daten – einschließlich Gespräche zwischen Mitarbeitenden des Unternehmens und Kunden – genutzt haben, um Modelle generativer KI zu trainieren. Der Kunde plant, diese Modelle in Foren einzusetzen, um Kundenfragen in seinem Namen zu beantworten. Sie müssen jedoch sicher sein, dass sie über benutzerfreundliche und präzise Daten verfügen. Wenn jemand ein Forum betritt und sich als Benutzer ausgibt, werden die auf diesen Daten basierenden Modelle keine genauen und konstruktiven Antworten liefern.
Eine Zukunftsvision für KI-gestütztes Storytelling
Die Anwendung von KI auf unstrukturierte Daten bietet ein enormes Potenzial, um Ihre Kunden noch besser kennenzulernen – was diese von Ihren Produkten halten, welche Probleme sie haben und vieles mehr. Mit diesem Wissen können Sie Maßnahmen ergreifen, die die Kundenzufriedenheit verbessern, die Kundenabwanderung reduzieren und letztlich den Umsatz steigern.
Wir stellen uns eine Zukunft vor, in der Sie zu Sushidata gehen und fragen können: „Warum verlassen meine Nutzer die Website?“ und eine KI Ihnen einen Bericht auf Basis Ihrer eigenen Daten erstellt. Dieser Bericht kann eine sich entwickelnde Grafik oder ein Dashboard nutzen, das Ihnen – mit einem Klick auf die „Play“-Schaltfläche – hilft, Ihre Daten besser als je zuvor zu verstehen.
Ja, die Verwirklichung dieser Vision bringt einige Herausforderungen mit sich. Das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen, die Analyse dieser Daten, die Sicherung von Daten und die Erstellung einer überzeugenden „Story“ sind komplizierte Aufgaben. Doch wir haben Sushidata gegründet, um diese Vision in die Realität umzusetzen.
„Cloudflare hat bei der Entwicklung und Verwaltung unserer Plattform eine Schlüsselrolle gespielt. Mithilfe von Cloudflare-Produkten konnten wir Zehntausende von Gesprächen in Online-Foren erfolgreich analysieren und kategorisieren. So konnten wir die Daten in stimmige Kundenberichte umwandeln. Unternehmen nutzen diese Berichte, um die Bedürfnisse ihrer Kunden zu erfüllen und langfristige Strategien zu entwickeln, die ihren Kunden den grö ßten Nutzen bringen.
Dieser Beitrag ist Teil einer Serie zu den neuesten Trends und Themen, die für Entscheidungsträger aus der Tech-Branche heute von Bedeutung sind.
Vertiefung des Themas:
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Autor
George Portillo — @georgeportillo
CEO und Mitgründer, Sushidata
Wichtigste Eckpunkte
Folgende Informationen werden in diesem Artikel vermittelt:
Welche Vorteile Sie durch die Analyse bestehender Kundendaten erzielen können
Warum KI unerlässlich ist, um den Wert unstrukturierter Daten zu erschließen
Wichtige Herausforderungen und Strategien, um unstrukturierte Daten in verwertbare Erkenntnisse zu verwandeln