Die Komplexität der digitalen Welt ist nicht ohne Hürden. Eines der dringendsten Probleme für die Arbeitnehmer des 21. Jahrhunderts ist die Suche nach genauen Informationen. Die Verschmelzung von KI-Technologien wie LLMs (Large Language Models) und RAG-Architekturen (Retrieval-Augmented Generation) kann jedoch eine brillante, kostengünstige und benutzerfreundliche Lösung bieten. Diese Lösung ist nicht nur in der Lage, die komplizierte Situation zu erfassen und zu bewältigen, sondern bietet auch erhebliche Vorteile für Unternehmen und Mitarbeiter und revolutioniert die Art und Weise, wie wir arbeiten.
mindit.io hat eine einzigartige Lösung mit dem treffenden Namen „Chat with your data“ entwickelt, die sich durch ihre Klarheit und ihren menschenzentrierten Ansatz auszeichnet. Mit seiner erwiesenen Effektivität geht dieses innovative Tool ein häufiges, aber oft übersehenes Problem an, das sich auf Unternehmen jeder Größe auswirkt. Die benutzerfreundliche Oberfläche gibt den Anwendern ein Gefühl von Komfort und Leichtigkeit und macht den Übergang zu dieser neuen Technologie zu einer reibungslosen und angenehmen Erfahrung. Diese Sicherheit und das Vertrauen in den Übergangsprozess sind für unsere Lösung von entscheidender Bedeutung, da sie gewährleisten, dass sich die Zielgruppe bei der Einführung dieser neuen Technologie sicher und unterstützt fühlt.
Das Problem
Die Vorteile der digitalen Transformation sind unbestreitbar, sowohl in finanzieller Hinsicht (Gewinn und Verlust) als auch in Bezug auf das Engagement und die Zufriedenheit der Nutzer (für Kunden und Mitarbeiter). Mit der ständig zunehmenden Komplexität der digitalen Ökosysteme sind jedoch auch neue Herausforderungen verbunden.
Mitarbeiter sehen sich täglich mit einer großen Hürde konfrontiert – der Notwendigkeit, Informationen zu finden. Diese scheinbar einfache Aufgabe wird oft zeitraubend und ärgerlich, was zu einem erheblichen Produktivitätsrückgang führt. Mit Hilfe der Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Lösung kann dieser Prozess jedoch gestrafft werden, so dass sich die Mitarbeiter auf strategischere Aufgaben konzentrieren können und die Gesamtproduktivität gesteigert wird. Diese Produktivitätssteigerung dient nicht nur als Motivationsquelle, sondern weckt auch die Begeisterung für das Potenzial von KI-Technologien, die Art und Weise, wie wir arbeiten, zu revolutionieren. Bei der Zukunft der Arbeit geht es nicht nur um Effizienz, sondern auch um Inspiration und Begeisterung.
Die Herausforderungen der Informationsbeschaffung am digitalen Arbeitsplatz sind vielschichtig:
- Die erste Herausforderung ist die schiere Menge an Informationen und die Frage, wo sie zu finden sind: Es ist wie ein Irrgarten. Die erste Ebene ist das System: Soll ich in OneDrive suchen? In SharePoint? Oder vielleicht in dem alten Dateisystem, das schon letztes Jahr hätte abgeschafft werden sollen? Vielleicht sollte ich mit den Rohdaten aus der relationalen Datenbank arbeiten… Mir fällt jedoch ein, dass es ein PDF-Dokument (von dem ich nicht weiß, wie ich es finden soll) mit diesen Informationen gibt, das bereits strukturiert und von der obersten Führungsebene genehmigt wurde. Diese Herausforderungen der Informationsbeschaffung in der digitalen Arbeitswelt sind genau das, was KI-Lösungen wie RAG angehen wollen.
- Die zweite Herausforderung besteht darin, dass ein und dieselbe Information in verschiedenen Quellen von unterschiedlicher Qualität sein kann. Es ist ohnehin schon schwierig zu wissen, wo bestimmte Details zu finden sind. Woher wissen Sie dann, dass Sie die letzte aktualisierte und genehmigte Version gefunden haben, wenn die Informationen an verschiedenen Orten vorliegen? Welche Auswirkungen hat die Verwendung veralteter Daten oder Informationen?
- Vorausgesetzt, man weiß, wo man suchen muss, gibt es noch eine dritte unvermeidliche Herausforderung: den Prozess der Informationsextraktion. Die Mitarbeiter müssen Projekte, Ordner, Bildschirme und Datenbanktabellen mühsam und zeitaufwändig durchsuchen, um die richtigen Erkenntnisse zu gewinnen.
Dieses Problem hat drei scharfe Kanten:
- Die geschädigte Produktivität: Wie wir sehen werden, ist die Suche nach den benötigten Informationen eine zeitraubende, wiederkehrende Aufgabe von geringem Wert.
- Der frustrierte Arbeitnehmer: Die Arbeitnehmer sind zunehmend unwillig, sich mit ärgerlichen Arbeitsbedingungen abzufinden. Sie ziehen es vor, das Unternehmen zu wechseln, anstatt sich mit immer wiederkehrenden unangenehmen Situationen herumzuschlagen. Die Vermeidung dieser Frustration wird also die Produktivität verbessern, sich positiv auf die Mitarbeiterzufriedenheit auswirken und die Fluktuation verringern.
- Schließlich gibt es noch ein verstecktes Problem, das oft übersehen wird. Die Selbsterkenntnis des Unternehmens. Wissen Sie, wonach Ihre Mitarbeiter suchen? Wissen Sie, was sie finden? Sehen Sie, was sie nicht finden? Wissen Sie, wie wertvoll die gefundenen Informationen für sie sind? Verwenden sie die letzte genehmigte Präsentation oder Unternehmensmitteilung? Es ist davon auszugehen, dass, selbst wenn es ein gewisses Wissen darüber gibt, dieses nur teilweise vorhanden ist, gelinde gesagt, auf eine sehr euphemistische Art und Weise.
Der Kontext
Das digitale Zeitalter brach Ende des 20. Jahrhunderts über die Welt herein. Unternehmen, Behörden und andere Einrichtungen begannen, ihre Prozesse zu automatisieren und zu digitalisieren, um die Effizienz zu steigern, menschliche Fehler zu reduzieren und die Geschwindigkeit zu erhöhen. Die Technologie überschwemmte alle Ebenen und Bereiche von Unternehmen mit neuen Konzepten: CRM, ERP, HRM, BI, DWH…
Aber alles hat seine Vor- und Nachteile. Dieser vertikale Ansatz war perfekt für die Effizienz jedes Prozesses oder jeder Abteilung als separater Teil des Unternehmens. Die Herausforderung ergab sich nun aus dieser Zersplitterung in Silos: Jede Abteilung hatte ihre eigene „Wahrheit“ darüber, was geschah. Oft waren diese unterschiedlichen Realitäten schwer miteinander in Einklang zu bringen. Sie konnten sogar zu relevanten Konflikten zwischen den Unternehmensabteilungen führen.
Das 21. Jahrhundert begann mit einer vielversprechenden Technologie, die Unternehmen nicht nur dabei helfen würde, Unmengen von Daten zu speichern, sondern auch die Silos zu durchbrechen, um endlich eine einheitliche Wahrheit und ein einheitliches Verständnis des Unternehmens zu erhalten. BIG DATA: die Zusammenführung von Daten in standardisierten und normalisierten Formaten. Dieser Durchbruch ermöglichte es, Quellen und Ansichten zu vergleichen, um ein einheitliches und ganzheitliches Bild der Wahrheit des Unternehmens zu schaffen.
Bald wurde das Szenario komplexer und vielversprechender: Große Cloud-Anbieter wie Amazon Web Services, Microsoft Azure, IBM Cloud Platform und Google Cloud Platform traten auf den Markt. Cloud Computing und die Dokumentenspeicherung hatten sich zu anderen traditionellen Speicheralternativen wie Microsoft SharePoint, Dateisystemen und ähnlichen Optionen gesellt.
Zu diesem Zeitpunkt war das oben beschriebene Problem bereits offensichtlich geworden. Nach der anfänglichen Verbesserung durch den digitalen Transformationsprozess, der diesem Jahrhundert innewohnt, sahen die Mitarbeiter, wie diese fortschreitende Komplexität neue Probleme schuf – äußerst frustrierende Probleme ohne eine triviale oder einfache Lösung – die richtigen Informationen zu finden. Schnell.
Während sich der Informationsfluss vertikal verbesserte, wurde er horizontal… immer schwieriger.
Ein zunehmendes Problem des 21. Jahrhunderts
Im Jahr 2001 untersuchte, erforschte und analysierte das Marktforschungsunternehmen IDC dieses Problem1. Den Ergebnissen zufolge verbringen Wissensarbeiter durchschnittlich 2,5 Stunden pro Tag mit der Suche nach Informationen. Das bedeutet, dass sie fast 30 % ihrer Zeit mit relativ unproduktiven Aufgaben verbringen – man könnte das als unnötige Dokumenten- und Datenarchäologie bezeichnen. Das 21. Jahrhundert hatte gerade erst begonnen, die digitale Transformation und Digitalisierung voranzutreiben.
Erstens gab es viele Diskussionen über die „Vertrauenswürdigkeit“ dieser Zahlen und ihre Auslegung. Tatsächlich wurden zwischen 2001 und 2011 die Informationen über die für die Informationssuche aufgewendete Echtzeit transparenter, die eher bei einer Stunde als bei 2,5 Stunden lag. 2 Auf jeden Fall hätte man intuitiv eine Verbesserung dieser kostspieligen Bemühungen in einem zunehmend digitalisierten Universum vorhersagen können.
Dennoch werden heutzutage 13 % der Arbeitszeit für die Suche nach vorhandenen Informationen aufgewendet, was im Vergleich zu der Zeit, die für die Suche nach öffentlichen Informationen in Google oder mit LLM-Modellen benötigt wird, viel erscheint.
Im Jahr 2012 griff ein Bericht des McKinsey Global Institute dieses Thema erneut auf und deckte auf, dass Wissensarbeiter 1,8 Stunden pro Tag mit der Suche nach und dem Sammeln von Informationen verbringen.3 Die wirtschaftlichen Auswirkungen dieser Ineffizienz lassen sich in einem Unternehmen mit 500 Mitarbeitern und einem Durchschnittsgehalt von 75.000 Dollar auf rund 8,5 Millionen Dollar pro Jahr beziffern.
Neuere Erhebungen zeigen einen überraschenden Anstieg der Stunden, die Arbeitnehmer für die Informationssuche aufwenden. Im Jahr 2022 kam eine von The Harris Poll im Auftrag von Glean durchgeführte Studie zu dem Ergebnis, dass die Zeit, die in den USA für diese Aufgabe aufgewendet wird, 2 Stunden pro Tag beträgt.4 25 % ihrer Arbeitszeit. Einige der Zahlen aus dieser Studie sind überwältigend: „26 % der Arbeitnehmer zwischen 35 und 44 Jahren verbringen täglich satte 5 Stunden mit der Suche nach Informationen, die sie benötigen.
Eine weitere Umfrage von Coveo aus dem Jahr 2023 ergab, dass die meisten Mitarbeiter in den USA und im Vereinigten Königreich in bis zu sechs verschiedenen Quellen nach Informationen suchen müssen, was im Durchschnitt bis zu drei Stunden pro Tag dauert. Allerdings sagen sie auch, dass sie effizienter sind als im Vorjahr.5
Aus diesen Berichten lassen sich zahlreiche Schlussfolgerungen ziehen:
- Es gibt ein Gefühl der Verbesserung.
- Die Zahlen zeigen jedoch die widersprüchlichen Auswirkungen der vertikalen Effizienzsteigerung gegenüber dem horizontalen Effizienzverlust.
Die wichtigste Schlussfolgerung ist, dass es sich hierbei um ein äußerst relevantes Thema handelt, das sich auf die Effizienz und Effektivität der Teams unseres Unternehmens auswirkt, und dass dieses Produktivitätsloch einen spürbaren Einfluss auf die Gewinn- und Verlustbilanz eines jeden Unternehmens hat.
Die Lösung
Stellen wir uns vor.
Stellen Sie sich einen Kollegen vor, der weiß, wo sich alle Daten, Informationen und Dokumente befinden.
Stellen Sie sich vor, er ist rund um die Uhr verfügbar, um Ihnen (oder Ihren Mitarbeitern) zu helfen.
Stellen Sie sich vor, Sie können ihn bitten, alles zu finden, was Sie brauchen; wenn es etwas gibt, wird er Ihnen sagen, was dort steht und wo es zu finden ist.
Stellen Sie sich vor, er findet alle verfügbaren Dokumentversionen und wo sie zu finden sind.
Stellen Sie sich vor, dass all dies in einem natürlichen, menschenähnlichen Gespräch geschieht.
Stellen Sie sich vor, dass es nur 5-10 Minuten dauert.
Die Lösung besteht aus einer Chat-Schnittstelle, die die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt, um eine natürliche, menschenähnliche Erfahrung zu schaffen, die intuitiv, aber effizient und effektiv ist.
Dieser Assistent kann mit jedem Unternehmenssystem verbunden werden, einschließlich Dateispeichern, Objektspeichern, Datenbanken oder Unternehmensanwendungen, von Microsoft Dynamics bis SAP. Er kann sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten indizieren. Sogar fortgeschrittene Formate wie Bilder und Audiodateien können indiziert werden, sofern sie über die richtigen Metadaten verfügen.
Die Magie beruht auf der Kombination einer Einbettung und einer vektoriellen Datenbank. Eine Einbettung ist ein Prozess, der die Unternehmensdaten in eine computerfreundliche Sprache umwandelt, die die Fähigkeit steigert, Informationen zu finden, die für eine bestimmte Gesprächseingabe relevant sind. Die vektorielle Datenbank speichert diese Informationen und ermöglicht es dem System, die am besten geeigneten Antworten auf die eingegebenen Fragen zu finden. Schließlich gibt das große Sprachmodell die generative Zutat in unseren Zaubertrank, indem es eine menschenähnliche Antwort auf die Anfrage des Mitarbeiters gibt.
Der Nutzer kann eine Liste von Dokumenten oder nur eine Zusammenfassung der neuesten Daten anfordern. Das System ist intelligent genug, um die relevantesten Ergebnisse auszuwählen und eine gut strukturierte Antwort in natürlicher Sprache oder in einem von der generativen KI unterstützten Format zu liefern. Darüber hinaus wird die LLM-Technologie auch zur Bewertung der Qualität, Relevanz und Angemessenheit jeder abgerufenen möglichen Antwort genutzt, was die Qualität der endgültigen Antwort weiter erhöht.
Dieses grundlegende Verhalten ist die Antwort auf ein Problem, das Unternehmen seit über zwanzig Jahren plagt: die Belastung durch die Verteilung von Informationen im digitalen Ökosystem des Unternehmens.
Den Mitarbeitern eine einzige Anwendung zur Verfügung zu stellen, die sie schnell und natürlich mit dem gesamten relevanten Wissensbestand des Unternehmens verbindet, ist eine sichere Wette für eine erfolgreiche digitale Transformation Ihres Unternehmens, die die Gesamtproduktivität steigert und die Mitarbeiterzufriedenheit fördert, während sie gleichzeitig die Fluktuation von Talenten reduziert und der Unternehmensführung Einblicke in den Informationsfluss im Unternehmen gibt, von dem sie wahrscheinlich noch keine Ahnung hat.
Einzelhandel und transversale Anwendungsszenarien
Das Problem der Informationsbeschaffung ist sehr bereichsübergreifend. Auch wenn wir uns bisher auf Mitarbeiter bezogen haben, kann es auch für unsere Kunden eine bessere User Journey schaffen, indem es einen schnelleren Zugang zu den Informationen ermöglicht, die Ihr Unternehmen veröffentlichen möchte. Dies bedeutet, dass die Anzahl der Anwendungsfälle von RAG-basierten Lösungen praktisch unendlich ist. Nahezu jeder Anwendungsfall kann an jeden Sektor angepasst werden. Wir haben drei übergreifende Anwendungsfälle ausgewählt, um die Möglichkeiten dieser Technologie zu veranschaulichen. Wir haben sie auf den Einzelhandel konzentriert, um sie konkreter, spezifischer und detaillierter zu machen. Sie lassen sich jedoch problemlos auf jeden Sektor und jeden Geschäftskontext übertragen.
Näher an der Frontlinie sein
Die Vertriebsstruktur des Einzelhandelssektors ist komplex. Die Mitarbeiter, die mit den Endkunden zu tun haben, sind in der Regel weit (physisch und kommunikativ) von den zentralen Diensten entfernt. Sie werden in der Regel in den primären Standards des Unternehmens geschult. Aber sie lernen sie erst in der Praxis. Die häufigsten Probleme sind in der Regel am leichtesten zu erlernen. Einmal gelöst, bleibt das Wissen erhalten und wird durch Wiederholung gefestigt. Seltene Probleme sind viel gewagter. Schwierig wird es jedoch, wenn sich etwas ändert: Regeln ändern sich, Beförderungen ändern sich, Richtlinien ändern sich… Sogar Produkte ändern sich. Wie halten Sie Ihre Mitarbeiter an der Front über die neuesten Änderungen auf dem Laufenden? Wie können Sie ihnen einen vertrauenswürdigen Kanal zur Verfügung stellen, der weltweit rund um die Uhr verfügbar ist? Aktivieren Sie eine App für Ihre Außendienstmitarbeiter, damit sie einen vertrauenswürdigen Berater haben, der jede Frage zu einem wichtigen Punkt des Unternehmens beantworten kann: die Richtlinien, Informationen zu den Produkten oder alle Informationen oder Daten, von denen der Marketingbereich (oder ein anderer Bereich) denkt, dass die Außendienstmitarbeiter sie beantworten können müssen.
Es gibt drei wichtige Anwendungen für diesen Anwendungsfall:
Virtueller Leitfaden für das Onboarding: Selbst wenn es sich bei dem Geschäftsmodell um Franchisegeschäfte von Dritten, um Geschäfte, die gemeinsam mit Geschäftspartnern betrieben werden, oder um Geschäfte im Alleineigentum handelt, muss sichergestellt werden, dass alle Mitarbeiter mit Publikumsverkehr die gleichen Standards anwenden. Sie müssen so schnell wie möglich mit allen Verfahren und Prozessen vertraut gemacht werden und wissen, wie das Unternehmen von ihnen erwartet, dass sie in einem bestimmten Szenario vorgehen. Es ist möglich, den virtuellen Assistenten so zu spezialisieren, dass er sich auf die Beantwortung aller Fragen und Probleme neuer Mitarbeiter konzentriert. Fortgeschrittene Versionen dieses Anwendungsfalls können interaktive Schulungen beinhalten, die mit Gamification-Techniken attraktiv gemacht werden können, z. B. indem jeden zweiten Tag Fragen zu Produkten, Dienstleistungen und anderen wichtigen Onboarding-Informationen gestellt werden und eine Highscore-Liste mit einem „Geschenk“ für den Gewinner der Saison geführt wird. Es können auch Schritt-für-Schritt-Tutorials oder Anleitungen zu den komplexesten Prozessen erstellt werden, die nützlich sein könnten.
Kontinuierliche Schulung: Wenn Ihr Unternehmen nicht mit den Herausforderungen zu kämpfen hat, die häufige Neuzugänge in der Belegschaft mit Kundenkontakt mit sich bringen, dann besteht die Herausforderung vielleicht darin, diese Belegschaft mit den neuesten Änderungen, Aktualisierungen und den sinnvollsten Regeln, Vorschriften und Richtlinien auf dem Laufenden zu halten. Ein solcher Kanal kann es den Mitarbeitern ermöglichen, auf die neuesten Versionen des Dokuments zuzugreifen. Dieser Anwendungsfall ähnelt stark dem virtuellen Leitfaden für das Onboarding, mit leichten Nuancen in Bezug auf die Betonung der Kommunikation und das Format der gemeinsam genutzten Informationen. Er könnte auch von schrittweiser Unterstützung und Gamification profitieren.
Globale Unterstützung: Die ehrgeizigste Sichtweise ist keine der beiden vorangegangenen, nuancierten Ansätze, sondern die Betrachtung beider auf der Grundlage des bevorstehenden Anwendungsfalls: die Fähigkeit, jedes relevante Dokument, Verfahren, jede Vorschrift oder jedes anwendbare Gesetz (zum Beispiel) zu konsultieren, um den Kunden, die das Geschäft besuchen, die beste Erfahrung zu bieten. Ambition kann diesen Anwendungsfall mit dem dritten in diesem Abschnitt definierten Anwendungsfall (Ein Katalog-Alleswisser) kombinieren. Dieser virtuelle Assistent des Personals in der Filiale kann jedoch durch den Zugang zu kontinuierlichen Schulungen erweitert werden, und er kann auch zum Experten für neue Mitarbeiter in Ihrem Unternehmen werden.
Dies bedeutet, dass Ihre zentralen Marketing- und Betriebsteams (unter anderem) näher an der vordersten Front Ihrer Unternehmensstruktur sein können und ihnen ein hochwertiges Hilfsmittel zur Verfügung steht, das keine High-Tech-Kenntnisse erfordert (außer Sprechen und Schreiben) und dank Mobiltelefonen, Tablets und sogar Verkaufsstellen allgegenwärtig sein kann.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass neue und alte Mitarbeiter die Chat-Schnittstelle nutzen können, um auf Schulungsmaterialien, Unternehmensrichtlinien und Verfahrensdokumente zuzugreifen, Fragen zu stellen und Anleitungen von der KI zu erhalten, wodurch eine drastisch kürzere Lernkurve und eine reibungslosere Anpassung der Mitarbeiter erreicht wird.
Und schließlich wird Ihr Unternehmen durch die Analyse der Interaktionen Ihrer Mitarbeiter weltweit einen viel klareren Überblick darüber erhalten, was überall passiert. Wer hat womit am meisten zu kämpfen und warum, so dass geeignete Korrekturmaßnahmen ergriffen werden können. Leistungsfähigere Geschäftserlebnisse sind unabdingbar, um den Umsatz durch ein besseres Kundenerlebnis zu steigern.
Schnelleres Marketing, besseres Marketing
Die Entwicklung von Marketing-Kampagnen ist komplex. Definieren Sie eine Zielgruppe. Definieren Sie den Wert des zu verkaufenden Produkts. Finden Sie die Botschaft. Überprüfen Sie, ob die Botschaft mit den Werten des Unternehmens übereinstimmt – recherchieren Sie vergangene Kampagnen, welche gut gelaufen sind und welche nicht. Versuchen Sie, eine Hypothese aufzustellen und Beweise zu finden, die diese Hypothese bestätigen oder widerlegen. Iterieren. Führen Sie Feldtests durch. Anpassen. Iterieren Sie, bis jemand grünes Licht für die Kampagne gibt.
Jedes Unternehmen hat seine eigenen Marketingprozesse und seine eigene Kultur – manche sind komplexer, manche einfacher. Die Möglichkeit, schnell und einfach mit der Datenhistorie eines Unternehmens zu interagieren, kann sich jedoch auf alle Unternehmen bemerkbar machen.
Komplexe Unternehmen können Dinge schneller erledigen. Mit RAG-basierten Lösungen wird die Recherchezeit auf ein Minimum reduziert, und die Kreativität wird gefördert. Ihr virtueller Assistent kann einen Kampagnenentwurf vorschlagen, der die Zielgruppe und die vorgeschlagene Botschaft mit den Werten in Einklang bringt, die erfolgreichsten vergangenen Kampagnen berücksichtigt und die Fallstricke der Vergangenheit vermeidet.
Unkompliziertere Unternehmen werden ihre Marketingteams verstärken, die mit minimalen Zusatzkosten leistungsfähigere Kampagnen erstellen können. Besseres Marketing. Kostengünstig.
Sehen wir uns zwei Möglichkeiten an, wie RAG-basierte Lösungen dieses Versprechen von Schnelligkeit und Qualität einlösen können.
Kampagnenentwurf: Ein leeres Blatt vor sich zu haben, ist besonders unangenehm, vor allem, wenn man von unscharfen, widersprüchlichen Ideen geplagt wird, die nicht mit dem Image und der Tradition des Unternehmens übereinstimmen. Es gibt viel zu tun und die Erwartungen der beteiligten Akteure sind hoch.
Auch wenn es bis zu einem gewissen Grad utopisch erscheint: Mit der RAG-basierten Technologie kann eine KI Ihnen helfen, innerhalb von Minuten einen ersten Entwurf der Kampagne zu erstellen. Und das ist das Schöne an der ganzen Sache.
- Zunächst muss das System mit der Mission, der Vision und den Werten, den wichtigsten Strategielinien (zumindest denjenigen, die veröffentlicht wurden) und anderen relevanten Daten über die Marketingstrategie und die Positionierung des Unternehmens auf dem Markt gefüttert werden. Anhand dieser Grunddaten kann das System das Unternehmen verstehen und darauf abgestimmte Entwürfe vorschlagen.
- Als nächstes muss das System mit der Historie aller relevanten und verfügbaren Marketingkampagnen gefüttert werden. Diese Historie sollte mit einigen Metriken oder Erkenntnissen über den Erfolg oder Misserfolg verbunden sein. Dadurch wird das System in die Lage versetzt, Muster und Ideen abzuleiten, die in der Regel für ein bestimmtes Ziel gut funktionieren und solche, die es nicht tun.
- Der letzte Teil hängt von der Fähigkeit der Nutzer ab, das System optimal zu nutzen. Es ist wichtig, die bestmögliche Anfrage zu stellen. Die Vorbereitung einer klaren und angemessenen Aufforderung ist entscheidend. Das System weiß also, was wir erwarten, einschließlich der zu erarbeitenden Hauptideen, der zu erstellenden Vorlagen, der zu erstellenden Abschnitte (Ziele, Tonfall, Hauptbotschaften) und der Tests. Viele Tests, für deren Entwicklung ein Mensch Tage und Wochen brauchen würde, können in wenigen Minuten erstellt werden.
- Schließlich muss der Benutzer die von der KI erzeugte Antwort überprüfen, sie feinabstimmen und prüfen, welche davon gültig oder spannend sind und welche nicht. Ist dies geschehen, kann man die Arbeit aus der menschlichen Perspektive fortsetzen oder mit dem System weiter iterieren, indem man es bittet, den Entwurf gemäß den Anweisungen zu verbessern, die nur einem erfahrenen Menschen einfallen können.
Bewertung von Kampagnen: KI kann schnell Inhalte auf der Grundlage früherer Inhalte erstellen. Sie kann aber auch Muster und Beziehungen erkennen, die für das menschliche Auge nicht sichtbar sind. Sobald die Kampagne vom Marketingteam entworfen, gefiltert und angepasst wurde, kann die KI die einzelnen Dimensionen der Kampagne mit einer Punktzahl versehen, die die Erfolgswahrscheinlichkeit auf der Grundlage des Erfolgs und Misserfolgs früherer Kampagnen misst und die Stärken und Schwächen der Kampagne hervorhebt, indem sie dieselben Daten nutzt, die für den Kampagnenentwurf in das System eingegeben wurden. Dieser Assistent bewertet Ihre Kampagnenideen auf der Grundlage früherer erfolgreicher und gescheiterter Kampagnen. Die endgültige Entscheidung über jede Dimension muss jedoch der Mensch treffen. Der Vorteil solcher Erkenntnisse besteht jedoch darin, dass man Hinweise darauf erhält, wie man die Kampagnen verbessern kann, und dass man stärkere Argumente hat, um die Kampagne vor den Interessengruppen und Entscheidungsträgern des Unternehmens zu verteidigen. Diese Bewertung kann beim Vergleich von zwei oder mehr geplanten Kampagnen von Vorteil sein.
Beide Ansätze, der Entwurf der Kampagne und die Bewertung der Kampagne, sind vollständig kompatibel. Der gesamte Prozess könnte (aus einer grundlegenden kreativen Perspektive) diese Schritte umfassen:
- Ausarbeitung von Kampagnen.
- Menschliche Überarbeitung und Verbesserung
- Kampagnenbewertung.
- Endgültige Entscheidung auf hoher Ebene.
Abgesehen von den genannten Vorteilen für alle Arten von Unternehmen ergeben sich aus der Verwendung dieser Lösung in diesem Szenario jedoch noch weitere Funktionen. Eine davon ist die Möglichkeit, mit den Kampagnen zu interagieren. Sobald die Kampagne definiert und in das System eingespeist ist, können Sie sie mit Fragen zu ihrer Wirkung auf verschiedene Kundensegmente und ihrer Konsistenz mit der Unternehmensgeschichte untersuchen.
Allwissende Kundenbetreuerin
Wenn Sie auf der Suche nach einem beeindruckenden und disruptiven Kundenerlebnis sind und Ihr Unternehmen einen sehr umfangreichen und/oder komplexen Produktkatalog hat, kann das eine große Herausforderung sein. Herkömmliche Conversational AI-Lösungen sind nicht skalierbar. Sie erfordern einen erheblichen Schulungs- und Einrichtungsaufwand, damit sie effizient werden. Je umfangreicher der Katalog ist, desto höher sind die Kosten, der Aufwand und die erforderliche Markteinführungszeit. In einem solchen Kontext lohnt sich die Kosten-Nutzen-Rechnung möglicherweise nicht. Mit einer RAG-basierten Lösung ist es jedoch möglich, eine schnelle und vergleichsweise günstige Lösung im Vergleich zu einem digitalen Assistenten anzubieten, die eine Konversation mit Ihrem Produktkatalog ermöglicht. Jetzt ist die Situation umgedreht. Sie können einen Kommunikationskanal zwischen Ihren Kunden und Ihrem Produktkatalog eröffnen. 24×7. Über eine App, ein Web oder beides. Selbst wenn es sich um Möbel, Lebensmittel, verschiedene Produkte oder eine beliebige Produktlinie handelt, egal wie vielfältig sie ist, ist eine solche Anwendung ein Wendepunkt.
Diese Konversation geht weiter als nur die Suche nach Schlüsselwörtern in Produktdatenblättern oder -karten, was nicht störend ist, sondern die Möglichkeit, zu fragen, welche Produkte am besten geeignet sind, um ein Problem zu lösen, welche Produkte besser in den Raum, die Umgebung und den Kontext Ihres Hauses passen, und andere Konversationen, die wir früher nie mit virtuellen Wesen geführt haben. Diese Lösung kann zum Partner Ihrer Kunden werden, wenn es darum geht, die Dekoration eines Raumes zu erneuern, die Kleidung zu finden, die zu einem neuen Stil passt oder den aktuellen Stil ergänzt, oder sogar zum Problemlöser für Ihre Kunden: Lassen Sie sie Ihrem System ihre Probleme mitteilen und lassen Sie die RAG-basierte Lösung in Kombination mit LLM herausfinden, welche Produkte das Problem auf eine noch nie dagewesene, innovative Weise lösen könnten.
Ihre Kunden wissen vielleicht nicht, was sie brauchen, aber sie können der App ihr Problem schildern und erhalten Ideen, die auf Ihren Produkten basieren.
Dies kann sogar noch weiter gehen, indem der Kunde zusätzliche Informationen wie den Preis, die Verfügbarkeit und das nächstgelegene Geschäft am Standort des Nutzers erfährt, sofern er es nicht lieber online kauft und zu Hause in Empfang nimmt. Auf diese Weise erhalten Sie einen virtuellen Assistenten, der herkömmliche Funktionen (Überprüfung von Produkten, Eigenschaften und Verfügbarkeit) mit fortschrittlichen Konversationen über innovative Ansätze für die Verwendung von Produkten, die Verknüpfung von Problemen mit den Produkten, die zu unbedachten Lösungen werden können, und anderen fortschrittlichen KI-Funktionen kombiniert.
Schlussfolgerung
Stellen Sie sich eine kostengünstige und schnelle Lösung vor.
Jetzt können Sie aufhören, sich etwas vorzustellen. Kontaktieren Sie einfach mindit.io
Und beginnen Sie ein Gespräch mit den Daten Ihres Unternehmens.
