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KI-gesteuerte Produktempfehlungen sind eine hervorragende Möglichkeit, das Kundenerlebnis zu verbessern und den Umsatz zu steigern. Sie können tun, was ein menschliches Team nicht kann - personalisierte Angebote für jeden einzelnen Kunden erstellen. Wie wird das erreicht? Das werden Sie in diesem Artikel erfahren.
Ist es einfach, ein personalisiertes, KI-gestütztes Produktempfehlungssystem zu implementieren? Ja und nein. Sie können zwar mit uns bei Ailleron zusammenarbeiten, um ein hervorragendes Modell zu erstellen, aber Sie müssen Ihre Daten noch vereinheitlichen und bereinigen. Doch die Mühe lohnt sich, denn sie wird Ihnen helfen, personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen.
Inhaltsübersicht
- Wie funktionieren AI-Produktempfehlungen?
- Warum brauchen Sie KI-gesteuerte, personalisierte Produktempfehlungen?
- Wie wichtig es ist, Ihre Daten für KI-gesteuerte Systeme vorzubereiten
- Potenzielles Risiko von intelligenten Empfehlungsmodellen
- Die Zukunft der KI-Produktempfehlungssysteme
- Schlussfolgerungen
Wie funktionieren AI-Produktempfehlungen?
Die KI-Produktempfehlungen basieren vollständig auf den Daten, die Ihr Unternehmen über einen bestimmten Kunden gesammelt hat. Der Prozess kann in 2 Stufen unterteilt werden, nämlich:
Sammeln von Daten
Dies beginnt bereits bei der ersten Interaktion zwischen Ihrer Bank und dem Kunden. Jede einzelne Information wird gesammelt und in einer zentralen Datenbank gespeichert. Ihr KI-Modell greift darauf zu und analysiert sie, um Möglichkeiten für Produktempfehlungen zu finden.
Beachten Sie, dass sich die Datensammlung nicht nur auf aktuelle Informationen über einen bestimmten Kunden bezieht. - Auch historische Daten sind entscheidend. Warum? Sie werden verwendet, um Ihr großes Sprachmodell (LLM) zu trainieren. Historische Daten spielen eine entscheidende Rolle: Die KI nutzt sie, um Muster zu erkennen, die auf Kaufabsichten hindeuten, und so zu bestimmen, welche Ihrer Kunden potenzielle Käufer sind, denen eine Produktempfehlung gegeben werden sollte, und welche nicht.
Verkaufsmöglichkeiten finden (potenzielle Käufer)
Wenn alle Daten vorhanden sind, analysiert das KI-System die Kunden, um herauszufinden, wem es intelligente Produktempfehlungen geben sollte. Wenn der Kunde Anzeichen zeigt, dass er an einem Upsell/Cross-Sell interessiert sein könnte, erhält er eine maßgeschneiderte Empfehlung, die er mit höherer Wahrscheinlichkeit kaufen wird.
Das Besondere an personalisierten Produktempfehlungsmodellen ist, dass sie sich im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Modellen nicht nur auf die allgemeinen kommerziellen Absichten des Kunden konzentrieren, sondern vielmehr auf die Wahrscheinlichkeit, dass er ein bestimmtes, individuelles Produkt kauft. Dies ermöglicht es Finanzinstituten mehr Verkaufsmöglichkeiten schaffen und erreichen höhere Konversionsraten.
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Warum brauchen Sie KI-gesteuerte, personalisierte Produktempfehlungen?
Wenn Sie wissen, wie KI-Produktempfehlungen funktionieren, fragen Sie sich vielleicht, ob Sie sie wirklich in Ihrer Bank brauchen. Nun, das tun Sie, und dafür gibt es mehrere Gründe.
1. Kunden erwarten Personalisierung
Erstens ist ein personalisiertes Kundenerlebnis zu einer Erwartung geworden - eine Anforderung, die ein Finanzinstitut erfüllen muss, um Kunden anzuziehen und zu halten. Das ist nicht gerade ein neues Phänomen; wir konnten diesen Trend bereits 2017 beobachten. Seitdem hat seine Bedeutung jedoch zugenommen. Heutzutage ist Personalisierung ein Muss, und KI-Produktempfehlungen helfen Ihnen dabei, dies zu erreichen.
2. Höhere Umsätze
Das oberste Ziel eines jeden Unternehmens ist es, den Umsatz zu steigern (und dies auf kostengünstige Weise). Auch hier werden Ihnen personalisierte Produktempfehlungen helfen, dieses Ziel zu erreichen.
Dank maßgeschneiderter Angebote wird die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Kunden konvertieren, wenn sie eine Produktempfehlung erhalten, deutlich höher sein. Folglich wird Ihre einmalige Investition in ein KI-Modell den Umsatz erheblich steigern.
3. Kundenzufriedenheit
Um eine hohe Kundentreue zu erhalten, müssen Sie die Kundenzufriedenheit steigern. Und was steigert die Zufriedenheit besser als Personalisierung?
Mit maßgeschneiderten Produktempfehlungen (und Inhalten!) können Sie Ihren Kunden zeigen, dass Sie ihre Bedürfnisse verstehen. Außerdem sind sie bequem - Ihre Kunden müssen nicht stundenlang nach Ihren Produkten suchen, um das richtige für sie zu finden. All dies führt zu einer höheren Zufriedenheit Ihrer Kunden und damit zu einer höheren Kundenbindung.
4. Proaktivität
Proaktives Bankgeschäft ist ein Trend, der von den Kunden des Finanzsektors sehr geschätzt wird. Er bezieht sich auf einen Ansatz, bei dem Sie versuchen, die Bedürfnisse Ihrer Kunden zu verstehen und ihre Probleme oder Erwartungen vorherzusehen, bevor sie auftreten. Intelligente und personalisierte Produktempfehlungen sind ein Element, das Ihnen helfen wird, eine proaktive Kommunikation aufzubauen.
Wie wichtig es ist, Ihre Daten für KI-gesteuerte Systeme vorzubereiten
Obwohl das Entwerfen und Anlernen eines KI-Modells zweifellos das wichtigste Element eines KI-Produktempfehlungssystems ist, ist der wahre Grundstein dafür... die Datenspeicherung. Schließlich muss Ihre künstliche Intelligenz mit folgenden Daten versorgt werden alle die . Informationen, um effizient zu arbeiten. Was bedeutet das für die Praxis?
- Sie müssen Ihre Daten bereinigen - Wählen Sie alle Informationen aus, die für Ihre Produktempfehlungen relevant sind, und streichen Sie den Rest.
- Sie müssen Datenverzerrungen verhindern - sicherstellen, dass Ihre Daten objektiv sind und dass Ihr System nicht fälschlicherweise Muster berücksichtigt, die es nicht berücksichtigen sollte.
- Sie müssen Ihre Daten integrieren - eine einzelne Kundendaten-Plattform wo alle relevanten Informationen gespeichert sind.
Potenzielles Risiko von intelligenten Empfehlungsmodellen
Natürlich birgt die Einführung von intelligenten Produktempfehlungen einige Gefahren und Herausforderungen. Welche sind das?
- Datenverzerrung - Wie bereits im vorangegangenen Abschnitt erwähnt, können Datenverzerrungen zu Diskriminierung führen, was wiederum die bestehenden finanziellen Ungleichheiten verstärkt.
- Vertrauenswürdigkeit - ist es wichtig, in Lösungen zu investieren, die die besten Sicherheitsmaßnahmen verwenden, und zu verstehen, wie Ihr System funktioniert.
- Haftung - Was ist, wenn ein KI-System einen Fehler macht, z. B. ein Produkt anbietet, das einem bestimmten Kunden nicht verkauft werden sollte (z. B. aufgrund einer niedrigeren Kreditwürdigkeit)? Wer übernimmt dann die Verantwortung dafür? Dies ist ein großes Problem bei KI-gestützten Systemen. Es gibt jedoch eine Möglichkeit, dieses Problem zu entschärfen: Überlassen Sie die Überprüfung der Geschäftsregeln den Projektteams und Analysten sowie den Mitarbeitern in der ersten Reihe des Kundendienstes.
Die Zukunft der KI-Produktempfehlungssysteme
Wenn wir dieses Thema umfassend behandeln wollen, müssen wir über die mögliche Zukunft solcher intelligenten Produktempfehlungen sprechen. Was werden wir (wahrscheinlich) in den nächsten Jahren auf den Tisch bringen?
- Kontextualisierung - Bislang analysieren KI-gestützte intelligente Empfehlungssysteme zwar Daten, aber nicht den unmittelbaren Kontext, in dem sie platziert werden. In Zukunft sollten solche Modelle in der Lage sein, Echtzeitfaktoren wie Stimmung, Standort oder aktuelle Aktivität zu verstehen und sie zu nutzen, um den Zeitpunkt der Produktpräsentation für Kunden zu optimieren.
- Ständige Verbesserung - Ein KI-System ist nur so gut wie die Daten, mit denen es trainiert wird. Je mehr Informationen ihm zur Verfügung gestellt werden, desto besser wird es. In den nächsten Jahren wird die Datenmenge in die Höhe schnellen. Dies könnte einige Probleme bei der Entwicklung von KI verursachen. Gleichzeitig ist es aber auch eine Chance, da es mehr Trainingsmaterial für die künstliche Intelligenz geben wird. Infolgedessen werden die Systeme noch besser werden, als sie es jetzt schon sind.
Schlussfolgerungen
KI-gestützte, personalisierte Produktempfehlungen sind eine Möglichkeit, den Umsatz zu steigern und das Kundenerlebnis zu verbessern. Zugleich erfordern sie eine gewisse Vorbereitung, einschließlich der Bereinigung und Organisation Ihrer Daten. Wenn Sie jedoch in ein gutes Modell investieren, dürften Sie schnell die Vorteile der Einführung eines solchen Systems erkennen und eine stetige Rendite erzielen. Zögern Sie also nicht. Kontaktieren Sie uns, um über die Gestaltung Ihres AI-Modells zu sprechen.
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