Die Herausforderung
In einer zunehmend wettbewerbsorientierten Branche suchte ein führender Konsumgüterhersteller nach innovativen Wegen, um Effizienzpotenziale zu heben, Kundenbeziehungen zu stärken und gleichzeitig Kosten zu senken. Ziel war es, die internen Prozesse, insbesondere in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Supply Chain, durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) zu optimieren.
Dabei wurden die folgenden Herausforderungen identifiziert:
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Fehlende datenbasierte Entscheidungsfindung: Unterschiedliche Datensilos und fragmentierte Informationen erschwerten eine konsistente Analyse und Optimierung der Prozesse.
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Mangelnde KI-Integration: Es fehlte an einer umfassenden Bewertung der KI-Einsatzmöglichkeiten sowie an einer klaren Strategie zur Implementierung moderner KI-Lösungen.
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Kundenzentrierte Optimierung: Eine stärkere Personalisierung und Automatisierung der Kundeninteraktionen war erforderlich, um sowohl die Kundenzufriedenheit als auch die Kaufbereitschaft zu steigern.
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Skalierbarkeit: Die Implementierung sollte global ausgerichtet sein, um einen breiten Marktimpact zu erzielen.
Die Lösung
Die Lösung wurde in mehreren strategischen Stufen umgesetzt, wobei der BSI Marketing AI-Readiness Score und die BSI AI-Customer Journey zentrale Werkzeuge waren, um die Effizienzpotenziale entlang der Wertschöpfungskette zu identifizieren und zu realisieren.
Phase 1: AI-Readiness Bewertung
Die Grundlage für eine erfolgreiche Implementierung von KI ist eine detaillierte Analyse der bestehenden Strukturen und Prozesse im Unternehmen. Im Rahmen der Anwendung des BSI Marketing AI-Readiness Score wurde eine umfassende Bewertung in vier Schlüsselbereichen durchgeführt:
1. Datenlandschaft und Infrastruktur
Die Datenlandschaft wurde anhand folgender Kriterien analysiert:
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Datenqualität: Identifikation von Lücken und Inhomogenitäten in der Datenbasis.
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Datenintegration: Überprüfung der Fähigkeit, Daten aus verschiedenen Systemen (z. B. CRM, ERP) in ein zentrales Analysesystem zu integrieren.
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Technologische Infrastruktur: Bewertung der Skalierbarkeit bestehender IT-Systeme und der Cloud-Fähigkeit zur Verarbeitung großer Datenmengen.
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Datenarchitektur: Einrichtung einer flexiblen Datenarchitektur zur Integration zukünftiger KI-Anwendungen.
2. Prozesse und Schnittstellen
Die internen und externen Geschäftsprozesse wurden daraufhin untersucht, wie effektiv sie durch KI unterstützt werden können:
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Prozessaufnahme: Dokumentation und Analyse aller Marketing-, Vertriebs- und Logistikprozesse.
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Schnittstellenbewertung: Überprüfung der Interoperabilität bestehender Tools, Plattformen und Datenquellen.
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Workflows: Identifikation von Ineffizienzen und Automatisierungspotenzialen entlang der Customer Journey.
4. Regulatorische Compliance
Ein besonderes Augenmerk wurde auf die Einhaltung rechtlicher und ethischer Standards gelegt:
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Datenschutzrichtlinien: Sicherstellung der DSGVO-Compliance in allen Marketing- und Datenverarbeitungsprozessen.
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Ethik-Framework: Entwicklung eines internen Leitfadens für den ethischen Einsatz von KI im Unternehmen.
Die Ergebnisse dieser umfassenden Bewertung wurden in einem AI-Readiness Score zusammengefasst, der die Grundlage für die strategische Planung und Umsetzung von KI-Initiativen bildete.
Phase 2: Optimierung der Customer Journey
Mit der Bewertung des BSI AI-Readiness Score im Rücken wurde die Optimierung der Customer Journey in Angriff genommen. Diese Phase konzentrierte sich darauf, KI-Potenziale entlang der gesamten Customer Journey zu identifizieren und zu realisieren.
1. Aufnahme der Customer Journey
Alle kundenrelevanten Touchpoints wurden systematisch erfasst und analysiert:
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Kontaktpunkte: Identifikation von Interaktionspunkten mit Kunden, einschließlich Website, Social Media, E-Mail, Kundenservice und physischen Kontaktpunkten.
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Kundenerwartungen: Durchführung von Umfragen und Interviews, um die Erwartungen der Kunden an personalisierte und KI-gestützte Services zu verstehen.
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Verhaltensdaten: Analyse von Kundeninteraktionen, um Muster zu erkennen und mögliche Optimierungsfelder aufzudecken.
2. Bewertung der Potenziale
Die erhobenen Daten wurden genutzt, um die Akzeptanz und Wirkung von KI-gestützten Maßnahmen aus Kundensicht zu bewerten:
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Personalisierung: Entwicklung von Algorithmen, die es ermöglichen, individuelle Produktempfehlungen und maßgeschneiderte Angebote zu erstellen.
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Akzeptanzanalyse: A/B-Tests und Pilotprojekte, um die Reaktion der Kunden auf KI-gesteuerte Kommunikation und Angebote zu messen.
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Einsatzfelder: Identifikation spezifischer Bereiche wie dynamische Preisgestaltung, automatisierte Kundenkommunikation und predictive Analytics für Cross- und Upselling.
3. Skalierung der AI-Journey
Basierend auf den Erkenntnissen wurde ein Framework entwickelt, um KI-Technologien entlang der gesamten Customer Journey zu skalieren:
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AI-Awareness: Steigerung des Bewusstseins für KI-gestützte Services durch gezielte Kommunikation.
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AI-Consideration: Entwicklung interaktiver Tools wie Chatbots, die Kunden in ihrer Entscheidungsfindung unterstützen.
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AI-Purchase und Retention: Automatisierte Ansprache und Bindungsmaßnahmen, um die Conversion-Rate zu steigern und die Kundenzufriedenheit langfristig zu sichern.
Phase 3: Einführung von Prompt Engineering
Die dritte Phase widmete sich der Einführung von Prompt Engineering, um KI-Anwendungen noch effektiver zu gestalten. Prompt Engineering ermöglicht die präzise Steuerung von KI-Modellen durch die Entwicklung klarer und effektiver Eingabeaufforderungen (Prompts).
1. Definition von Anwendungsbereichen
Zunächst wurden die wichtigsten Anwendungsbereiche für Prompt Engineering definiert:
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Kampagnenmanagement: Automatisierung der Erstellung und Optimierung von Marketingkampagnen.
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Social Media Management: Entwicklung von Prompts für die Generierung von Social Media Inhalten, die auf spezifische Zielgruppen zugeschnitten sind.
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Kundensupport: Einsatz von KI-gestützten Chatbots mit klar definierten Prompts für personalisierte Kundenkommunikation.
2. Implementierung und Schulung
Die Einführung von Prompt Engineering umfasste folgende Schritte:
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Entwicklung von Prompts: Erstellung von Bibliotheken mit spezifischen Prompts für verschiedene Anwendungsfälle.
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Schulung der Mitarbeiter: Vermittlung von Wissen über die Erstellung und Optimierung von Prompts in interaktiven Workshops.
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A/B-Tests: Iterative Anpassung und Optimierung der Prompts basierend auf Nutzungsdaten und Kundenergebnissen.
3. Kontinuierliche Optimierung
Um maximale Effizienz zu gewährleisten, wurde ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess etabliert:
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Analyse von Nutzerinteraktionen: Systematische Auswertung der Interaktionen zwischen Kunden und KI-Systemen.
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Feedbackintegration: Berücksichtigung von Feedback seitens der Mitarbeiter und Kunden zur Verbesserung der Prompts.
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Skalierung: Integration der optimierten Prompts in alle relevanten Unternehmensbereiche.
Die Implementierung von Prompt Engineering ermöglichte eine signifikante Reduzierung manueller Prozesse und eine Steigerung der Effizienz um 42 %. Mitarbeiter wurden von repetitiven Aufgaben entlastet und konnten sich auf strategisch wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren.
