Der bedeutendste Fortschritt in der Geschichte der künstlichen Intelligenz (KI) ist das intelligente und kontinuierliche Lernen von Maschinen. Beim maschinellen Lernen werden Daten und Algorithmen verwendet, um Verhaltensmodelle zu erstellen und diese mit jedem neuen Dateneingang zu aktualisieren. Dieser Prozess, der die Grenzen der Innovation auslotet, ermöglicht die Erstellung vordefinierter und zu 100 % maßgeschneiderter innovativer Projekte, die die KI-Strategie bestimmen.
Die zwei Prozessmodelle
Die beiden vorherrschenden Modelle im Prozessbereich des maschinellen Lernens:
- Kaufabsichtsmodelle: Sie definieren ein Ziel und nutzen alle verfügbaren Informationen, um die Kaufabsicht mit Hilfe etablierter Modelle vorherzusagen. Diese Vorhersagen verwenden Algorithmen, die letztlich die Kaufwahrscheinlichkeit des potenziellen Kunden auf einzigartige und personalisierte Weise vorhersagen.
- Kundenbindungsmodelle: Sie dienen dazu, das Kundenverhalten zu verstehen und zu verhindern, dass Kunden Ihre Dienstleistungen oder Produkte nicht mehr nutzen. Sie ermöglichen die Analyse der Gründe für die Abwanderung von Kunden durch eine 360°-Sicht. Darüber hinaus identifizieren diese Modelle mit Hilfe von Algorithmen die Punkte der Unzufriedenheit, die es Ihrem Unternehmen ermöglichen, konkrete Entscheidungen zu treffen.
So steigern Sie den Wert für Ihre Kunden: Sechs essenzielle Schritte
Um die Vorteile des personalisierten maschinellen Lernens zu nutzen und den Wert, den Ihre Kunden aus diesen Modellen ziehen, zu steigern und zu sichern, sollten Sie die folgenden sechs Schritte befolgen:
- Datenerfassung: Aus dem Microsoft Dynamics 365 Customer Insights Repository oder einer anderen Kundendatenplattform. In diesen Repositories werden Informationen aus digitalen Kanälen, E-Commerce-Plattformen, CRM, Kundenservice usw. verwaltet und analysiert. Darüber hinaus umfasst Customer Insights dank KI auch Offline-Quellen wie Bewertungen und Einkäufe in Geschäften.
- Datenanalyse: Es folgt die Phase der Datenaufbereitung, in der die gesammelten Daten statistisch analysiert werden, um ihre Qualität zu bewerten.
- Datenverarbeitung: Sie entdecken potenzielle Muster und Beziehungen. Die verarbeiteten Daten erzeugen diskrete und abgeleitete Variablen in den Datenmodellen.
- Modellierung: In dieser Phase werden Modelle charakterisiert, trainiert und evaluiert, um die Ergebnisse zu verbessern.
- Visualisierung: Dies ist die Phase der Datenauswertung. Die Informationen aus den Modellen werden interaktiv und ansprechend visualisiert. Business-Intelligence-Tools wie Power BI werden nicht nur für die Visualisierung der Daten verantwortlich sein, sondern auch für die Anreicherung mit anderen KI-generierten Daten.
- Go Live: Dies ist der Beginn der Implementierung des Algorithmus, in der die Daten auf der Grundlage der Ergebnisse automatisiert und industrialisiert werden. Dies ist die operative Phase, in der die Unternehmen Entscheidungen auf der Grundlage der analysierten Informationen treffen können. Dies wird insbesondere das Management des Return on Investment (ROI) und die Analyse von Verkaufschancen für Ihre Produkte oder Dienstleistungen erleichtern.
Azure Machine Learning und Customer Insights
Diese technologischen Anforderungen im Bereich des maschinellen Lernens erfordern innovative Lösungen im Bereich der künstlichen Intelligenz, die in der Lage sind, die verschiedenen Phasen zu steuern und die spezifischen Ziele jedes Unternehmens zu erreichen.
Azure Machine Learning ist ein perfektes Beispiel dafür. Mit dieser Lösung kann eine große Herausforderung bewältigt werden: die Vorhersage der Kundenabwanderung durch das Kundenbindungsmodell und die Einhaltung der definierten Phasen. Zu diesem Zweck wird ein spezifischer Algorithmus anstelle von Standardalgorithmen verwendet, und schließlich können die gesammelten Informationen mit der Customer Insights-Lösung als KI-Vorhersageergebnis für die Marketingsegmentierung verwendet werden.
