Ein Blick hinter den Vorhang: Die wahre Herausforderung
"Mit unseren Daten geht das nicht!" klagen die Fachabteiungen. Es ist also an der Zeit, den Blick weg von der KI-Anwendung auf die Daten zu richten, die als Grundlage für jede Künstliche Intelligenz dienen. Jede KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wird. Fehlerhafte, unvollständige oder veraltete Daten führen zu unrealistischen Ergebnissen und falschen Entscheidungen der KI.
Überraschendes offenbarte unsere Studie zum Thema Datenmanagement aus dem Jahr 2021, in der wir 260 Großunternehmen nach deren Datenlage befragt haben. Viele Unternehmen nutzen zwischen 7 und 20 Daten-Systeme, die oft nicht miteinander verknüpft sind: CRM, ERP, Online-Shop, Marketing-Automation etc. Es gibt Dateninkonsistenzen und Duplikate innerhalb – und über die Systeme hinweg. Eine einheitliche Sicht auf alle Daten – beispielsweise für eine KI – ist nicht gegeben.
Wie kann von einer KI erwartet werden, aus diesem Chaos klare, nutzbare Einsichten zu gewinnen?
Praxisbeispiel: Vertrieb mit Hindernissen
Predictive Sales durch KI-Analysen hilft Vertriebsmitarbeitern dabei, genau im richtigen Moment Kontakt zu Kunden aufzunehmen, was die Abschlusschancen erhöht und das Kundenerlebnis verbessert. Kombiniert mit Churn Prediction, die vorhersagt, wann Kunden abzuwandern drohen, ergibt sich ein mächtiges Instrument. Anders als Vertriebsmitarbeiter ist die KI in der Lage hunderttausende Daten ins Verhältnis zu setzen. Vertriebsteams können proaktiv agieren und so Kundenbindungen stärken und Absprünge verhindern, indem sie individuelle Angebote unterbreiten, noch bevor der Kunde selbst eine Entscheidung trifft.
Nehmen wir ein Unternehmen, das Werkstattausrüstungen vertreibt. Hier sollen KI-gestützte Vorhersagen den vielversprechendsten Kontakten für den nächsten Anruf identifizieren. Herangezogen werden dabei Verkaufshistorien und Einkaufsgewohnheiten aus den historischen Daten. Doch statt die wahren Schlüsselkunden hervorzuheben, liefert die KI Ergebnisse, die am Ziel vorbeischießen. Warum? Weil wichtige Daten über mehrere Systeme verstreut liegen und die Kundendaten deshalb unvollständig sind. Damit bleibt der Blick auf die wirklich wichtigen nächsten Kunden, die eventuell kurz vor einem Kauf oder Absprung zum Wettbewerb stehen, verschleiert.
Und noch ein Beispiel: Support, der nicht unterstützt
Stellen Sie sich einen KI-Chatbot vor, der einem Kunden, der ein technisches Problem meldet, wiederholt dieselben Lösungen anbietet. Der Grund: Der Chatbot kann aufgrund verteilter und jeweils unvollständiger Supportdaten den Kontext des Problems nicht erfassen und gibt unpersönliche antworten. Das Ticket-System, der Live-Chat (KI) und das CRM sind nicht verknüpft. Die Frustration des Kunden ist vorprogrammiert.
Stellen Sie sich die positiven Veränderungen vor, wenn eine KI stets Zugang zu aktuellen, eindeutigen und vollständigen Daten hätte: Die Kundenerfahrung würde revolutioniert. Ein KI-Chatbot könnte beispielsweise nicht nur wiederkehrende Probleme erkennen, sondern auch individuelle Lösungen bieten, die auf denbisherigen Interaktionen und dem Kontext des Kunden basieren. Zudem könnte er aus den Support-Anfragen anderer Kunden lernen.
Eine saubere Datenbasis mit einheitlicher Sicht steigert die Zufriedenheit und das Vertrauen der Kunden und versetzt Unternehmen darüber hinaus in die Lage, effizienter zu operieren und eine tiefere Kundenbindung zu erreichen. Ein wahrer Gewinn für beide Seiten.
Datenstrategie: Der Weg zum Erfolg
Im Zeitalter der KI ist eine durchdachte Datenstrategie unerlässlich. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, Daten effektiv zu organisieren, zu pflegen und nutzbar zumachen. Durch die Kombination eines effektiven Datenmanagements mit automatischen Prozessen entstehen synergetische Vorteile: Datensilos werden aufgebrochen und eine einheitliche Datenansicht wird geschaffen, was essenziell für den effektiven Einsatz von KI ist. Die Integration und kontinuierliche Pflege der Datenqualität ermöglichen präzisere Analysen und Entscheidungen. Automatisierte Prozesse entlasten die Mitarbeiter von Routineaufgaben, minimieren Fehler und steigern die Gesamteffizienz, so dass sich das Team auf strategischere Aufgaben konzentrieren kann.
Unverzichtbar: Fehlertolerantes Data Matching
Fehlertolerantes Data Matching ist ein zentraler Prozess für die Datenkonsolidierung. Es ermöglicht nicht nur das effektive Zusammenführen von Daten aus unterschiedlichen Quellen, sondern berücksichtigt auch feine Inkonsistenzen. So werden beispielsweise Kundendaten, die sich durch Ereignisse wie Hochzeiten oder Umzüge ändern, präzise abgeglichen und korrekt in einen Golden Record überführt.
Ein besonders anschauliches Beispiel bietet die Vielfalt deutscher Straßennamen. Nehmen wir die "Chausseestraße": Je nach Region finden sich Schreibweisen wie "Chauffeestraße" oder "Chaussee-Straße" in der Datenbank. Solche Abweichungen stellen herkömmliche Systeme oft vor Herausforderungen. Fehlertolerantes Data Matching hingegen erkennt solche Varianten zuverlässig und kann Dubletten, Referenzendaten oder Adresskorrekturen trotzdem zuordnen – ein klarer Vorteil gegenüber Standardlösungen, die trotz vollmundiger Versprechen in der Praxis häufig an ihre Grenzen stoßen.
Fazit: Der Weg zu erfolgreichen KI-Projekten
Durch fehlertolerantes Matching und effizientes Daten-Management können die Weichen für erfolgreiche KI-Projekte gestellt werden. Beginnen Sie jetzt mit der Optimierung Ihrer Datenstrategie und entdecken Sie in unserem eBook "Datenqualität meistern -der Schlüssel zum Erfolg Ihrer KI-Initiativen" weitere Einblicke und praktische Lösungen. Verbessern Sie Ihre Datenqualität und bringen Sie Ihre KI-Projekte – und Ihr Wachstum – zum verdienten Erfolg.
