Die Komplexit\u00e4t der digitalen Welt ist nicht ohne H\u00fcrden. Eines der dringendsten Probleme f\u00fcr 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, kosteng\u00fcnstige und benutzerfreundliche L\u00f6sung bieten. Diese L\u00f6sung ist nicht nur in der Lage, die komplizierte Situation zu erfassen und zu bew\u00e4ltigen, sondern bietet auch erhebliche Vorteile f\u00fcr Unternehmen und Mitarbeiter und revolutioniert die Art und Weise, wie wir arbeiten. <\/p>\n
mindit.io hat eine einzigartige L\u00f6sung mit dem treffenden Namen \u201eChat with your data\u201c entwickelt, die sich durch ihre Klarheit und ihren menschenzentrierten Ansatz auszeichnet. Mit seiner erwiesenen Effektivit\u00e4t geht dieses innovative Tool ein h\u00e4ufiges, aber oft \u00fcbersehenes Problem an, das sich auf Unternehmen jeder Gr\u00f6\u00dfe auswirkt. Die benutzerfreundliche Oberfl\u00e4che gibt den Anwendern ein Gef\u00fchl von Komfort und Leichtigkeit und macht den \u00dcbergang zu dieser neuen Technologie zu einer reibungslosen und angenehmen Erfahrung. Diese Sicherheit und das Vertrauen in den \u00dcbergangsprozess sind f\u00fcr unsere L\u00f6sung von entscheidender Bedeutung, da sie gew\u00e4hrleisten, dass sich die Zielgruppe bei der Einf\u00fchrung dieser neuen Technologie sicher und unterst\u00fctzt f\u00fchlt.
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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 (f\u00fcr Kunden und Mitarbeiter). Mit der st\u00e4ndig zunehmenden Komplexit\u00e4t der digitalen \u00d6kosysteme sind jedoch auch neue Herausforderungen verbunden. <\/p>\n
Mitarbeiter sehen sich t\u00e4glich mit einer gro\u00dfen H\u00fcrde konfrontiert – der Notwendigkeit, Informationen zu finden. Diese scheinbar einfache Aufgabe wird oft zeitraubend und \u00e4rgerlich, was zu einem erheblichen Produktivit\u00e4tsr\u00fcckgang f\u00fchrt. Mit Hilfe der Retrieval-Augmented Generation (RAG)-L\u00f6sung kann dieser Prozess jedoch gestrafft werden, so dass sich die Mitarbeiter auf strategischere Aufgaben konzentrieren k\u00f6nnen und die Gesamtproduktivit\u00e4t gesteigert wird. Diese Produktivit\u00e4tssteigerung dient nicht nur als Motivationsquelle, sondern weckt auch die Begeisterung f\u00fcr 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. <\/p>\n
Die Herausforderungen der Informationsbeschaffung am digitalen Arbeitsplatz sind vielschichtig:<\/p>\n
Dieses Problem hat drei scharfe Kanten:<\/p>\n
Das digitale Zeitalter brach Ende des 20. Jahrhunderts \u00fcber die Welt herein. Unternehmen, Beh\u00f6rden und andere Einrichtungen begannen, ihre Prozesse zu automatisieren und zu digitalisieren, um die Effizienz zu steigern, menschliche Fehler zu reduzieren und die Geschwindigkeit zu erh\u00f6hen. Die Technologie \u00fcberschwemmte alle Ebenen und Bereiche von Unternehmen mit neuen Konzepten: CRM, ERP, HRM, BI, DWH… <\/p>\n
Aber alles hat seine Vor- und Nachteile. Dieser vertikale Ansatz war perfekt f\u00fcr 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 \u201eWahrheit\u201c dar\u00fcber, was geschah. Oft waren diese unterschiedlichen Realit\u00e4ten schwer miteinander in Einklang zu bringen. Sie konnten sogar zu relevanten Konflikten zwischen den Unternehmensabteilungen f\u00fchren. <\/p>\n
Das 21. Jahrhundert begann mit einer vielversprechenden Technologie, die Unternehmen nicht nur dabei helfen w\u00fcrde, Unmengen von Daten zu speichern, sondern auch die Silos zu durchbrechen, um endlich eine einheitliche Wahrheit und ein einheitliches Verst\u00e4ndnis des Unternehmens zu erhalten. BIG DATA: die Zusammenf\u00fchrung von Daten in standardisierten und normalisierten Formaten. Dieser Durchbruch erm\u00f6glichte es, Quellen und Ansichten zu vergleichen, um ein einheitliches und ganzheitliches Bild der Wahrheit des Unternehmens zu schaffen. <\/p>\n
Bald wurde das Szenario komplexer und vielversprechender: Gro\u00dfe 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 \u00e4hnlichen Optionen gesellt. <\/p>\n
Zu diesem Zeitpunkt war das oben beschriebene Problem bereits offensichtlich geworden. Nach der anf\u00e4nglichen Verbesserung durch den digitalen Transformationsprozess, der diesem Jahrhundert innewohnt, sahen die Mitarbeiter, wie diese fortschreitende Komplexit\u00e4t neue Probleme schuf – \u00e4u\u00dferst frustrierende Probleme ohne eine triviale oder einfache L\u00f6sung – die richtigen Informationen zu finden. Schnell. <\/p>\n
W\u00e4hrend sich der Informationsfluss vertikal verbesserte, wurde er horizontal… immer schwieriger.
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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 k\u00f6nnte das als unn\u00f6tige Dokumenten- und Datenarch\u00e4ologie bezeichnen. Das 21. Jahrhundert hatte gerade erst begonnen, die digitale Transformation und Digitalisierung voranzutreiben. <\/p>\n
Erstens gab es viele Diskussionen \u00fcber die \u201eVertrauensw\u00fcrdigkeit\u201c dieser Zahlen und ihre Auslegung. Tats\u00e4chlich wurden zwischen 2001 und 2011 die Informationen \u00fcber die f\u00fcr die Informationssuche aufgewendete Echtzeit transparenter, die eher bei einer Stunde als bei 2,5 Stunden lag. 2 Auf jeden Fall h\u00e4tte man intuitiv eine Verbesserung dieser kostspieligen Bem\u00fchungen in einem zunehmend digitalisierten Universum vorhersagen k\u00f6nnen. <\/p>\n
Dennoch werden heutzutage 13 % der Arbeitszeit f\u00fcr die Suche nach vorhandenen Informationen aufgewendet, was im Vergleich zu der Zeit, die f\u00fcr die Suche nach \u00f6ffentlichen Informationen in Google oder mit LLM-Modellen ben\u00f6tigt wird, viel erscheint.<\/p>\n
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. <\/p>\n
Neuere Erhebungen zeigen einen \u00fcberraschenden Anstieg der Stunden, die Arbeitnehmer f\u00fcr die Informationssuche aufwenden. Im Jahr 2022 kam eine von The Harris Poll im Auftrag von Glean durchgef\u00fchrte Studie zu dem Ergebnis, dass die Zeit, die in den USA f\u00fcr diese Aufgabe aufgewendet wird, 2 Stunden pro Tag betr\u00e4gt.4 25 % ihrer Arbeitszeit. Einige der Zahlen aus dieser Studie sind \u00fcberw\u00e4ltigend: „26 % der Arbeitnehmer zwischen 35 und 44 Jahren verbringen t\u00e4glich satte 5 Stunden mit der Suche nach Informationen, die sie ben\u00f6tigen. <\/p>\n
Eine weitere Umfrage von Coveo aus dem Jahr 2023 ergab, dass die meisten Mitarbeiter in den USA und im Vereinigten K\u00f6nigreich in bis zu sechs verschiedenen Quellen nach Informationen suchen m\u00fcssen, was im Durchschnitt bis zu drei Stunden pro Tag dauert. Allerdings sagen sie auch, dass sie effizienter sind als im Vorjahr.5 <\/p>\n
Aus diesen Berichten lassen sich zahlreiche Schlussfolgerungen ziehen: <\/p>\n
Die wichtigste Schlussfolgerung ist, dass es sich hierbei um ein \u00e4u\u00dferst relevantes Thema handelt, das sich auf die Effizienz und Effektivit\u00e4t der Teams unseres Unternehmens auswirkt, und dass dieses Produktivit\u00e4tsloch einen sp\u00fcrbaren Einfluss auf die Gewinn- und Verlustbilanz eines jeden Unternehmens hat.
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Stellen wir uns vor.<\/p>\n
Stellen Sie sich einen Kollegen vor, der wei\u00df, wo sich alle Daten, Informationen und Dokumente befinden.<\/p>\n
Stellen Sie sich vor, er ist rund um die Uhr verf\u00fcgbar, um Ihnen (oder Ihren Mitarbeitern) zu helfen.<\/p>\n
Stellen Sie sich vor, Sie k\u00f6nnen 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.<\/p>\n
Stellen Sie sich vor, er findet alle verf\u00fcgbaren Dokumentversionen und wo sie zu finden sind.<\/p>\n
Stellen Sie sich vor, dass all dies in einem nat\u00fcrlichen, menschen\u00e4hnlichen Gespr\u00e4ch geschieht.<\/p>\n
Stellen Sie sich vor, dass es nur 5-10 Minuten dauert.<\/p>\n
Die L\u00f6sung besteht aus einer Chat-Schnittstelle, die die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache nutzt, um eine nat\u00fcrliche, menschen\u00e4hnliche Erfahrung zu schaffen, die intuitiv, aber effizient und effektiv ist. <\/p>\n
Dieser Assistent kann mit jedem Unternehmenssystem verbunden werden, einschlie\u00dflich 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 k\u00f6nnen indiziert werden, sofern sie \u00fcber die richtigen Metadaten verf\u00fcgen. <\/p>\n
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 F\u00e4higkeit steigert, Informationen zu finden, die f\u00fcr eine bestimmte Gespr\u00e4chseingabe relevant sind. Die vektorielle Datenbank speichert diese Informationen und erm\u00f6glicht es dem System, die am besten geeigneten Antworten auf die eingegebenen Fragen zu finden. Schlie\u00dflich gibt das gro\u00dfe Sprachmodell die generative Zutat in unseren Zaubertrank, indem es eine menschen\u00e4hnliche Antwort auf die Anfrage des Mitarbeiters gibt. <\/p>\n
Der Nutzer kann eine Liste von Dokumenten oder nur eine Zusammenfassung der neuesten Daten anfordern. Das System ist intelligent genug, um die relevantesten Ergebnisse auszuw\u00e4hlen und eine gut strukturierte Antwort in nat\u00fcrlicher Sprache oder in einem von der generativen KI unterst\u00fctzten Format zu liefern. Dar\u00fcber hinaus wird die LLM-Technologie auch zur Bewertung der Qualit\u00e4t, Relevanz und Angemessenheit jeder abgerufenen m\u00f6glichen Antwort genutzt, was die Qualit\u00e4t der endg\u00fcltigen Antwort weiter erh\u00f6ht. <\/p>\n
Dieses grundlegende Verhalten ist die Antwort auf ein Problem, das Unternehmen seit \u00fcber zwanzig Jahren plagt: die Belastung durch die Verteilung von Informationen im digitalen \u00d6kosystem des Unternehmens.<\/p>\n
Den Mitarbeitern eine einzige Anwendung zur Verf\u00fcgung zu stellen, die sie schnell und nat\u00fcrlich mit dem gesamten relevanten Wissensbestand des Unternehmens verbindet, ist eine sichere Wette f\u00fcr eine erfolgreiche digitale Transformation Ihres Unternehmens, die die Gesamtproduktivit\u00e4t steigert und die Mitarbeiterzufriedenheit f\u00f6rdert, w\u00e4hrend sie gleichzeitig die Fluktuation von Talenten reduziert und der Unternehmensf\u00fchrung Einblicke in den Informationsfluss im Unternehmen gibt, von dem sie wahrscheinlich noch keine Ahnung hat.
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Das Problem der Informationsbeschaffung ist sehr bereichs\u00fcbergreifend. Auch wenn wir uns bisher auf Mitarbeiter bezogen haben, kann es auch f\u00fcr unsere Kunden eine bessere User Journey schaffen, indem es einen schnelleren Zugang zu den Informationen erm\u00f6glicht, die Ihr Unternehmen ver\u00f6ffentlichen m\u00f6chte. Dies bedeutet, dass die Anzahl der Anwendungsf\u00e4lle von RAG-basierten L\u00f6sungen praktisch unendlich ist. Nahezu jeder Anwendungsfall kann an jeden Sektor angepasst werden. Wir haben drei \u00fcbergreifende Anwendungsf\u00e4lle ausgew\u00e4hlt, um die M\u00f6glichkeiten 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 Gesch\u00e4ftskontext \u00fcbertragen.
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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 prim\u00e4ren Standards des Unternehmens geschult. Aber sie lernen sie erst in der Praxis. Die h\u00e4ufigsten Probleme sind in der Regel am leichtesten zu erlernen. Einmal gel\u00f6st, bleibt das Wissen erhalten und wird durch Wiederholung gefestigt. Seltene Probleme sind viel gewagter. Schwierig wird es jedoch, wenn sich etwas \u00e4ndert: Regeln \u00e4ndern sich, Bef\u00f6rderungen \u00e4ndern sich, Richtlinien \u00e4ndern sich… Sogar Produkte \u00e4ndern sich. Wie halten Sie Ihre Mitarbeiter an der Front \u00fcber die neuesten \u00c4nderungen auf dem Laufenden? Wie k\u00f6nnen Sie ihnen einen vertrauensw\u00fcrdigen Kanal zur Verf\u00fcgung stellen, der weltweit rund um die Uhr verf\u00fcgbar ist? Aktivieren Sie eine App f\u00fcr Ihre Au\u00dfendienstmitarbeiter, damit sie einen vertrauensw\u00fcrdigen 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 Au\u00dfendienstmitarbeiter sie beantworten k\u00f6nnen m\u00fcssen. <\/p>\n
Es gibt drei wichtige Anwendungen f\u00fcr diesen Anwendungsfall:<\/p>\n
Virtueller Leitfaden f\u00fcr das Onboarding:<\/strong><\/span> Selbst wenn es sich bei dem Gesch\u00e4ftsmodell um Franchisegesch\u00e4fte von Dritten, um Gesch\u00e4fte, die gemeinsam mit Gesch\u00e4ftspartnern betrieben werden, oder um Gesch\u00e4fte im Alleineigentum handelt, muss sichergestellt werden, dass alle Mitarbeiter mit Publikumsverkehr die gleichen Standards anwenden. Sie m\u00fcssen so schnell wie m\u00f6glich 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 m\u00f6glich, den virtuellen Assistenten so zu spezialisieren, dass er sich auf die Beantwortung aller Fragen und Probleme neuer Mitarbeiter konzentriert. Fortgeschrittene Versionen dieses Anwendungsfalls k\u00f6nnen interaktive Schulungen beinhalten, die mit Gamification-Techniken attraktiv gemacht werden k\u00f6nnen, z. B. indem jeden zweiten Tag Fragen zu Produkten, Dienstleistungen und anderen wichtigen Onboarding-Informationen gestellt werden und eine Highscore-Liste mit einem \u201eGeschenk\u201c f\u00fcr den Gewinner der Saison gef\u00fchrt wird. Es k\u00f6nnen auch Schritt-f\u00fcr-Schritt-Tutorials oder Anleitungen zu den komplexesten Prozessen erstellt werden, die n\u00fctzlich sein k\u00f6nnten. <\/p>\n Kontinuierliche Schulung:<\/strong><\/span> Wenn Ihr Unternehmen nicht mit den Herausforderungen zu k\u00e4mpfen hat, die h\u00e4ufige Neuzug\u00e4nge in der Belegschaft mit Kundenkontakt mit sich bringen, dann besteht die Herausforderung vielleicht darin, diese Belegschaft mit den neuesten \u00c4nderungen, Aktualisierungen und den sinnvollsten Regeln, Vorschriften und Richtlinien auf dem Laufenden zu halten. Ein solcher Kanal kann es den Mitarbeitern erm\u00f6glichen, auf die neuesten Versionen des Dokuments zuzugreifen. Dieser Anwendungsfall \u00e4hnelt stark dem virtuellen Leitfaden f\u00fcr das Onboarding, mit leichten Nuancen in Bezug auf die Betonung der Kommunikation und das Format der gemeinsam genutzten Informationen. Er k\u00f6nnte auch von schrittweiser Unterst\u00fctzung und Gamification profitieren. <\/p>\n Globale Unterst\u00fctzung:<\/strong><\/span> Die ehrgeizigste Sichtweise ist keine der beiden vorangegangenen, nuancierten Ans\u00e4tze, sondern die Betrachtung beider auf der Grundlage des bevorstehenden Anwendungsfalls: die F\u00e4higkeit, jedes relevante Dokument, Verfahren, jede Vorschrift oder jedes anwendbare Gesetz (zum Beispiel) zu konsultieren, um den Kunden, die das Gesch\u00e4ft 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 f\u00fcr neue Mitarbeiter in Ihrem Unternehmen werden. <\/p>\n Dies bedeutet, dass Ihre zentralen Marketing- und Betriebsteams (unter anderem) n\u00e4her an der vordersten Front Ihrer Unternehmensstruktur sein k\u00f6nnen und ihnen ein hochwertiges Hilfsmittel zur Verf\u00fcgung steht, das keine High-Tech-Kenntnisse erfordert (au\u00dfer Sprechen und Schreiben) und dank Mobiltelefonen, Tablets und sogar Verkaufsstellen allgegenw\u00e4rtig sein kann.<\/p>\n Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass neue und alte Mitarbeiter die Chat-Schnittstelle nutzen k\u00f6nnen, um auf Schulungsmaterialien, Unternehmensrichtlinien und Verfahrensdokumente zuzugreifen, Fragen zu stellen und Anleitungen von der KI zu erhalten, wodurch eine drastisch k\u00fcrzere Lernkurve und eine reibungslosere Anpassung der Mitarbeiter erreicht wird.<\/p>\n Und schlie\u00dflich wird Ihr Unternehmen durch die Analyse der Interaktionen Ihrer Mitarbeiter weltweit einen viel klareren \u00dcberblick dar\u00fcber erhalten, was \u00fcberall passiert. Wer hat womit am meisten zu k\u00e4mpfen und warum, so dass geeignete Korrekturma\u00dfnahmen ergriffen werden k\u00f6nnen. Leistungsf\u00e4higere Gesch\u00e4ftserlebnisse sind unabdingbar, um den Umsatz durch ein besseres Kundenerlebnis zu steigern. Die Entwicklung von Marketing-Kampagnen ist komplex. Definieren Sie eine Zielgruppe. Definieren Sie den Wert des zu verkaufenden Produkts. Finden Sie die Botschaft. \u00dcberpr\u00fcfen Sie, ob die Botschaft mit den Werten des Unternehmens \u00fcbereinstimmt – recherchieren Sie vergangene Kampagnen, welche gut gelaufen sind und welche nicht. Versuchen Sie, eine Hypothese aufzustellen und Beweise zu finden, die diese Hypothese best\u00e4tigen oder widerlegen. Iterieren. F\u00fchren Sie Feldtests durch. Anpassen. Iterieren Sie, bis jemand gr\u00fcnes Licht f\u00fcr die Kampagne gibt. <\/p>\n Jedes Unternehmen hat seine eigenen Marketingprozesse und seine eigene Kultur – manche sind komplexer, manche einfacher. Die M\u00f6glichkeit, schnell und einfach mit der Datenhistorie eines Unternehmens zu interagieren, kann sich jedoch auf alle Unternehmen bemerkbar machen. <\/p>\n Komplexe Unternehmen k\u00f6nnen Dinge schneller erledigen<\/strong><\/span>. Mit RAG-basierten L\u00f6sungen wird die Recherchezeit auf ein Minimum reduziert, und die Kreativit\u00e4t wird gef\u00f6rdert. Ihr virtueller Assistent kann einen Kampagnenentwurf vorschlagen, der die Zielgruppe und die vorgeschlagene Botschaft mit den Werten in Einklang bringt, die erfolgreichsten vergangenen Kampagnen ber\u00fccksichtigt und die Fallstricke der Vergangenheit vermeidet. <\/p>\n Unkompliziertere Unternehmen werden ihre Marketingteams verst\u00e4rken, die mit minimalen Zusatzkosten leistungsf\u00e4higere Kampagnen erstellen k\u00f6nnen. Besseres Marketing<\/strong><\/span>. Kosteng\u00fcnstig. <\/p>\n Sehen wir uns zwei M\u00f6glichkeiten an, wie RAG-basierte L\u00f6sungen dieses Versprechen von Schnelligkeit und Qualit\u00e4t einl\u00f6sen k\u00f6nnen. <\/p>\n Kampagnenentwurf:<\/strong> Ein leeres Blatt vor sich zu haben, ist besonders unangenehm, vor allem, wenn man von unscharfen, widerspr\u00fcchlichen Ideen geplagt wird, die nicht mit dem Image und der Tradition des Unternehmens \u00fcbereinstimmen. Es gibt viel zu tun und die Erwartungen der beteiligten Akteure sind hoch. <\/p>\n 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 Sch\u00f6ne an der ganzen Sache.<\/p>\n Bewertung von Kampagnen: <\/strong>KI kann schnell Inhalte auf der Grundlage fr\u00fcherer Inhalte erstellen. Sie kann aber auch Muster und Beziehungen erkennen, die f\u00fcr 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 fr\u00fcherer Kampagnen misst und die St\u00e4rken und Schw\u00e4chen der Kampagne hervorhebt, indem sie dieselben Daten nutzt, die f\u00fcr den Kampagnenentwurf in das System eingegeben wurden. Dieser Assistent bewertet Ihre Kampagnenideen auf der Grundlage fr\u00fcherer erfolgreicher und gescheiterter Kampagnen. Die endg\u00fcltige Entscheidung \u00fcber jede Dimension muss jedoch der Mensch treffen. Der Vorteil solcher Erkenntnisse besteht jedoch darin, dass man Hinweise darauf erh\u00e4lt, wie man die Kampagnen verbessern kann, und dass man st\u00e4rkere Argumente hat, um die Kampagne vor den Interessengruppen und Entscheidungstr\u00e4gern des Unternehmens zu verteidigen. Diese Bewertung kann beim Vergleich von zwei oder mehr geplanten Kampagnen von Vorteil sein. <\/p>\n Beide Ans\u00e4tze, der Entwurf der Kampagne und die Bewertung der Kampagne, sind vollst\u00e4ndig kompatibel. Der gesamte Prozess k\u00f6nnte (aus einer grundlegenden kreativen Perspektive) diese Schritte umfassen: <\/p>\n Abgesehen von den genannten Vorteilen f\u00fcr alle Arten von Unternehmen ergeben sich aus der Verwendung dieser L\u00f6sung in diesem Szenario jedoch noch weitere Funktionen. Eine davon ist die M\u00f6glichkeit, mit den Kampagnen zu interagieren. Sobald die Kampagne definiert und in das System eingespeist ist, k\u00f6nnen Sie sie mit Fragen zu ihrer Wirkung auf verschiedene Kundensegmente und ihrer Konsistenz mit der Unternehmensgeschichte untersuchen. 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 gro\u00dfe Herausforderung sein. Herk\u00f6mmliche Conversational AI-L\u00f6sungen sind nicht skalierbar. Sie erfordern einen erheblichen Schulungs- und Einrichtungsaufwand, damit sie effizient werden. Je umfangreicher der Katalog ist, desto h\u00f6her sind die Kosten, der Aufwand und die erforderliche Markteinf\u00fchrungszeit. In einem solchen Kontext lohnt sich die Kosten-Nutzen-Rechnung m\u00f6glicherweise nicht. Mit einer RAG-basierten L\u00f6sung ist es jedoch m\u00f6glich, eine schnelle und vergleichsweise g\u00fcnstige L\u00f6sung im Vergleich zu einem digitalen Assistenten anzubieten, die eine Konversation mit Ihrem Produktkatalog erm\u00f6glicht. Jetzt ist die Situation umgedreht. Sie k\u00f6nnen einen Kommunikationskanal zwischen Ihren Kunden und Ihrem Produktkatalog er\u00f6ffnen. 24×7. \u00dcber eine App, ein Web oder beides. Selbst wenn es sich um M\u00f6bel, Lebensmittel, verschiedene Produkte oder eine beliebige Produktlinie handelt, egal wie vielf\u00e4ltig sie ist, ist eine solche Anwendung ein Wendepunkt. <\/p>\n Diese Konversation geht weiter als nur die Suche nach Schl\u00fcsselw\u00f6rtern in Produktdatenbl\u00e4ttern oder -karten, was nicht st\u00f6rend ist, sondern die M\u00f6glichkeit, zu fragen, welche Produkte am besten geeignet sind, um ein Problem zu l\u00f6sen, welche Produkte besser in den Raum, die Umgebung und den Kontext Ihres Hauses passen, und andere Konversationen, die wir fr\u00fcher nie mit virtuellen Wesen gef\u00fchrt haben. Diese L\u00f6sung 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 erg\u00e4nzt, oder sogar zum Probleml\u00f6ser f\u00fcr Ihre Kunden: Lassen Sie sie Ihrem System ihre Probleme mitteilen und lassen Sie die RAG-basierte L\u00f6sung in Kombination mit LLM herausfinden, welche Produkte das Problem auf eine noch nie dagewesene, innovative Weise l\u00f6sen k\u00f6nnten. <\/p>\n Ihre Kunden wissen vielleicht nicht, was sie brauchen, aber sie k\u00f6nnen der App ihr Problem schildern und erhalten Ideen, die auf Ihren Produkten basieren. <\/p>\n Dies kann sogar noch weiter gehen, indem der Kunde zus\u00e4tzliche Informationen wie den Preis, die Verf\u00fcgbarkeit und das n\u00e4chstgelegene Gesch\u00e4ft am Standort des Nutzers erf\u00e4hrt, sofern er es nicht lieber online kauft und zu Hause in Empfang nimmt. Auf diese Weise erhalten Sie einen virtuellen Assistenten, der herk\u00f6mmliche Funktionen (\u00dcberpr\u00fcfung von Produkten, Eigenschaften und Verf\u00fcgbarkeit) mit fortschrittlichen Konversationen \u00fcber innovative Ans\u00e4tze f\u00fcr die Verwendung von Produkten, die Verkn\u00fcpfung von Problemen mit den Produkten, die zu unbedachten L\u00f6sungen werden k\u00f6nnen, und anderen fortschrittlichen KI-Funktionen kombiniert. Stellen Sie sich eine kosteng\u00fcnstige und schnelle L\u00f6sung vor. <\/p>\n Jetzt k\u00f6nnen Sie aufh\u00f6ren, sich etwas vorzustellen. Kontaktieren Sie einfach mindit.io <\/p>\n Und beginnen Sie ein Gespr\u00e4ch mit den Daten Ihres Unternehmens. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Die Komplexit\u00e4t der digitalen Welt ist nicht ohne H\u00fcrden. Eines der dringendsten Probleme f\u00fcr die Arbeitnehmer des 21. Jahrhunderts ist die Suche nach genauen Informationen. 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<\/p>\nSchnelleres Marketing, besseres Marketing<\/strong><\/span>
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<\/p>\nAllwissende Kundenbetreuerin<\/strong><\/span>
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<\/p>\nSchlussfolgerung<\/strong><\/span>
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