Fragen der Diskussion

• Wie kann KI helfen ein besseres Verständnis für das CX-Erwartungen und das CX Management zu erreichen? Was sind die Ansatzpunkte für die KI Einsatz in Datenerhebung, Datenanalyse & -aggregation und Erkenntnisvermittlung (inkl. Closed the Loop Prozess)?
• Welche Voraussetzungen müssen für den Einsatz von KI im CX Analytics Bereich geschaffen werden? Datentechnisch, prozesstechnisch und organisatorisch?
• Ist eine automatisierte Optimierung der CX Orchestrierung als Vision vorstellbar?

In der Diskussion "Erfolgsfaktoren beim Einsatz von künstlicher Intelligenz im Bereich der Customer Experience (CX) Analytics" diskutieren Oliver Skeide, Marc Nelsen und Julia Hammerer die Integration von KI in die Analyse der Kundenerfahrung. Sie betonen die Bedeutung der Kombination von Kundenbefragungen und Beobachtungen, um ein umfassendes Verständnis des Kundenverhaltens zu erlangen. Während Befragungen direkte Einblicke in die Kundenmeinungen bieten, liefern Beobachtungen wichtige Kontextinformationen. Die Experten erörtern, wie KI situative Untersuchungsansätze ermöglichen kann, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen integriert und in Echtzeit analysiert. Dies führt zu personalisierten Kundenangeboten und einem verbesserten Kundenservice, wie anhand praktischer Beispiele illustriert wird.

Die Diskussion hebt weiterhin die Wichtigkeit einer einheitlichen Datenbasis hervor, um die Potenziale der KI voll auszuschöpfen. Die Experten betonen die Notwendigkeit, das Verständnis und Vertrauen in KI-basierte Analysen zu fördern und die Mitarbeiter in den Prozess der Datenanalyse und -interpretation einzubeziehen. Dies hilft, die Akzeptanz von KI-Lösungen im Unternehmen zu erhöhen. Abschließend wird die Bedeutung der Entwicklung eines Reifegradmodells für den Einsatz von KI in der CX-Analytik diskutiert. Ein solches Modell soll Stakeholder schrittweise an die Technologie heranführen und ihre Akzeptanz erhöhen, um die Customer Experience effektiv zu optimieren.

Kernthemen:

- Kombination von Kundenbefragungen und Beobachtungen: Diese Methoden ergänzen sich, um ein umfassendes Verständnis des Kundenverhaltens zu erlangen.
- Einsatz von KI in der CX-Analytik: Künstliche Intelligenz ermöglicht die Integration und Echtzeitanalyse verschiedener Datenquellen für personalisierte Kundenangebote.
- Bedeutung einer einheitlichen Datenbasis: Eine zentrale Datenbasis ist entscheidend für die effektive Nutzung von KI in der Analyse der Kundenerfahrung.
- Förderung von Verständnis und Vertrauen in KI: Mitarbeiter müssen in den Prozess der Datenanalyse einbezogen werden, um das Vertrauen in KI-basierte Lösungen zu stärken.
- Entwicklung eines Reifegradmodells für KI: Ein solches Modell unterstützt Unternehmen dabei, Stakeholder schrittweise an den Einsatz von KI heranzuführen und deren Akzeptanz zu erhöhen.