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AI-powered CommerceEntde­cken Sie versteckte Poten­tiale.
Mit Verstand.

Nutzen Sie Artifi­cial Intel­li­gence und reali­sieren Sie gemeinsam mit uns bisher unbekannte Poten­ziale in Ihren bestehenden Geschäftsprozessen.

Artifi­cial Intel­li­gence hilft, Ihren Geschäfts­er­folg durch effizi­en­tere Prozesse und ein besseres Kunden­ver­ständnis nachhaltig zu steigern.

Beste Berater 2021

Artifi­cial Intel­li­gence gilt als Schlüs­sel­tech­no­logie in der digitalen Trans­for­ma­tion. Sie eröffnet einzig­ar­tige, neue Geschäfts­po­ten­ziale entlang der gesamten Wertschöpfungskette.

Auch in Marke­ting, Vertrieb und Service gibt es inzwi­schen zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten:

  • AI ermög­licht es Ihnen, Kunden so genau zu kennen wie nie zuvor und Produkte sowie Services passgenau auf sie zuzuschneiden.
  • Durch daten­ba­sierte Vorher­sagen erkennen Sie Problem­felder und Wünsche bereits vor den Kunden und können proaktiv passende Lösungen anbieten.
  • Darüber hinaus führt eine intel­li­gente Automa­tion Ihrer Prozesse nicht nur zu einer dauer­haften Reduk­tion der Kosten, sondern erhöht auch die Produk­ti­vität Ihrer Mitar­beiter und die Qualität des Kundenkontakts.

Die von Endkunden am häufigsten genutzten AI-Anwen­dungen sind sicher­lich Chatbots oder sogenannte Conver­sa­tional-User Interfaces.

Unsere Exper­tise – ausge­wählte AI-Referenzen

Chatbot verbes­sert Kunden-Experi­ence & steigert Conversions

Automa­ti­sierte Kunden­feedback­analyse durch Natural Language Proces­sing (NLP)

Studie – “Akzep­tanz von KI in der Finan­z­­dienst­leis­tungs- und Versicherungsbranche”

Management­training in Koope­ra­tion mit der Techni­schen Hochschule Ingolstadt

Studie – “Visual Product Search”

Studie – “Chatbot-Akzep­tanz im E‑Commerce”

Auswer­tung von Produkt­be­wer­tungen mithilfe von Natural Language Under­stan­ding (NLU)

Chatbot verbes­sert Kunden-Experi­ence & steigert Conversions

Zielset­zung

  • Mehr Inter­ak­tion und Dialog, um so eine bessere „Customer Centri­city“ und höhere „Sympathy-Werte“ zu realisieren
  • Support von Inter­es­senten durch einen Chatbot, der häufige Fragen beant­wortet und Leads kanalisiert

Vorgehen

  • System- und Techno­logie-Evalua­tion und Auswahl
  • Konzep­tion in vollständig agilem Set-Up in vier Sprints
  • Nutzer­test in drei Wellen
  • Ongoing: Monito­ring, Auswer­tung Logfiles und Optimierung

Ergeb­nisse

  • Abschluss: 100% in Time und in Scope
  • Bishe­riges KI-Training erzeugt klar positive Effekte
  • >90.000 Inter­ak­tionen seit Go-live
  • Hohe Öffnungs­rate (>16 %) durch kunden­freund­liche Einbindungsoptionen
  • Itera­tive Optimie­rungen führen zu positiven User Ratings (>75 %)
  • Time-on-Site- (+71 %) und Conver­sion-Rate-Uplift (+223 %)

Erfahren Sie mehr zu Chatbots

Automa­ti­sierte Kunden­feedback­analyse durch Natural Language Proces­sing (NLP)

Ausgangs­lage

Für die Telefó­nica Deutsch­land ist das Feedback der Kunden ein wichtiger Baustein für die kunden­zen­trierte Weiter­ent­wick­lung des Unter­neh­mens. Durch eine syste­ma­ti­sche Abfrage von Kunden­mei­nungen werden täglich große, unstruk­tu­rierte Daten­mengen generiert. Eine manuelle Harmo­ni­sie­rung und anschlie­ßende Analyse ist äußerst zeit- und ressour­cen­in­tensiv und liefert meist nur limitierte Erkenntnisse.

Lösungs­an­satz

Gemeinsam mit Telefó­nica setzen wir Natural Language Proces­sing ein, um unstruk­tu­rierte Customer Insights schnell und effektiv durch­suchbar zu machen. Automa­ti­sierte Senti­ment, also Stimmungs- sowie Keyword-Analysen helfen, einen Einblick in das Stimmungs­bild der Kunden zu geben. Neben intel­li­genten Filter­mög­lich­keiten lassen sich die Daten zudem schnell und themen­ab­hängig per natür­lich­sprach­li­cher Abfrage durchsuchen.

Ergebnis

Telefó­nica kann nun Customer Insights für jeden Mitar­beiter im Unter­nehmen einfach durch­suchbar bereit­stellen und hat damit eine weitere Basis für die kunden-zentrierte Ablei­tung von Handlungen im Unter­nehmen gelegt.

Studie – “Akzep­tanz von KI in der Finan­z­­dienst­leis­tungs- und Versicherungsbranche”

Zielset­zung

Was muss die Versi­che­rungs- und Finanz­dienst­leis­tungs­branche beachten, wenn Sie ihren Kunden Produkte oder Services mit Künst­li­cher Intel­li­genz anbieten will? In einer umfang­rei­chen Markt­studie unter­sucht elabo­ratum zum einen die Empfindung/​Grundeinstellung der Kunden zu KI insge­samt und zum anderen die Wichtig­keit von Akzep­tanz­kri­te­rien aus Themen­be­rei­chen der Branche, in denen zum Teil bereits heute Künst­liche Intel­li­genz zum Einsatz kommt.

Vorgehen & Methodik

In einer breit angelegten empiri­schen Unter­su­chung mit Probanden aus Deutsch­land und der Schweiz werden anhand von beispiel­haften Use Cases aus der Banken- und Versi­che­rungs­branche die Akzep­tanz­kri­te­rien für den Einsatz von Künst­li­cher Intel­li­genz unter­sucht. Die Use Cases umfassen zum Beispiel Szena­rien mit Chatbots oder automa­ti­schem Claim-Handling und sind aus den vier Bereichen

  • Service und Customer Care
  • Beratung und Vertrieb
  • Produkt und Portfoliozusammenstellung
  • automa­ti­sierte Prozesse

Ergebnis

Die Studie zeigt: Die positive Einstel­lung der Nutzer gegen­über KI steigt signi­fi­kant nach erstma­liger Nutzung. Unter­nehmen sollten die Erstnut­zung von KI daher einfach gestalten und die Kunden dabei begleiten. 

Weitere Infor­ma­tionen finden Sie unter www​.elabo​ratum​.de/​s​t​u​d​i​e​-​a​k​z​e​p​t​a​n​z​-​k​i​-​f​i​n​a​n​z​-​v​e​r​s​i​c​h​e​rung/

Management­training in Koope­ra­tion mit der Techni­schen Hochschule Ingolstadt

Gemeinsam mit der Techni­schen Hochschule Ingol­stadt haben wir ein praxis­nahes Manage­ment­trai­ning geschaffen, welches Führungs­kräften das notwen­dige Handwerks­zeug vermit­telt, um Artifi­cial Intel­li­gence erfolg­reich in ihrem Unter­nehmen einzu­setzen. Das innova­tive Lernkon­zept verbindet On-Site-Training mit E‑Coaching und ermög­licht so ein Höchstmaß an zeitli­cher und örtli­cher Flexibilität.

Begleitet von unserem kompe­tenten Exper­ten­team erarbeiten die Teilnehmer in konstruk­tiven Diskus­sionen konkrete Einsatz­mög­lich­keiten, bewerten den Nutzen und planen die Umset­zung im Unter­nehmen. Ziel ist es, die Teilnehmer für den Einsatz von AI zur rüsten und die neuen Geschäfts­po­ten­ziale durch Artifi­cial Intel­li­gence zu erschließen.

Weitere Infor­ma­tionen erhalten Sie unter www​.ai​-powered​-commerce​.de

Studie – “Chatbot-Akzep­tanz im E‑Commerce”

Zielset­zung

In einer umfang­rei­chen Markt­studie unter­sucht elabo­ratum gemeinsam mit „DiePro­dukt­ma­cher“, ob die Hypothese, dass Chatbots im E‑Commerce bei richtiger Distri­bu­tion und korrekter Erwar­tungs­hal­tung Mehrwerte stiften, empirisch unter­mauert werden kann. Dabei wird die Nutzer­ak­zep­tanz über das Testing eines realen, praxis­be­zo­genen Cases ermit­telt. Darüber hinaus gehen wir der Frage nach, ob Chatbots die Shopping-Experi­ence verbes­sern, wenn sie kontext­be­zogen richtig integriert werden.

Vorgehen & Methodik

Die Studie umfasst zwei Testphasen: Phase 1 unter­sucht, welche Szena­rien zum Einsatz von Chatbots im E‑Commerce aktuell von Nutzern als relevant einge­stuft werden und beant­wortet die Frage, inwie­weit eine Nutzung akzep­tiert wird. Phase 2 liefert Ergeb­nisse aus einem A/​B‑Test, der einen eigens entwi­ckelten Chatbot-Proto­typen einer stati­schen Website gegen­über­stellt und zeigt damit, wie die Wahrneh­mung und der Umgang mit einem Chatbot das Einkaufs­er­lebnis beeinflusst.

Ergebnis

Die Studie zeigt: Chatbots haben das Poten­tial, komple­xere Prozesse, wie die Bestel­lung im E‑Commerce, abzude­cken und die Kunden dabei zu begeistern.

Weitere Infor­ma­tionen finden Sie unter https://​www​.elabo​ratum​.de/​s​t​u​d​i​e​-​c​h​a​t​b​o​t​s​-​e​c​o​m​m​e​r​c​e​-​d​e​s​i​l​l​u​s​i​o​n​-​g​r​o​s​s​e​s​-​p​o​t​e​n​tial/

Auswer­tung von Produkt­be­wer­tungen mithilfe von Natural Language Under­stan­ding (NLU)

Ausgangs­lage

Thomann ist Europas größtes Musik­haus und vertreibt mehr als 75.000 Produkte über ein Laden­ge­schäft sowie vor allem über einen sehr starken Online-Bereich. 

Für die verschie­denen Katego­rien wie Gitarren, Drums oder Tasten­in­stru­mente gibt es jeweils zehntau­sende von Kunden-Bewer­tungen. Ein riesiger Daten­schatz, der nicht einfach auszu­werten ist.

Ziel des Projektes war es, nachzu­weisen, dass die Kunden­mei­nungen durch den Einsatz von künst­li­cher Intel­li­genz automa­ti­siert ausge­wertet werden können. Im Spezi­ellen wollte Thomann erfahren, welche Anmer­kungen die Kunden zu Qualität, Preis oder Klang der Produkte abgeben und die Möglich­keit bekommen, diese quanti­tativ und quali­tativ einfach auszuwerten.

Lösungs­an­satz

Wir haben zunächst ein Machine Learning-Modell basie­rend auf Natural Language Under­stan­ding aufge­baut, das zwischen Kommen­taren über Produkte (z. B. Gitarren), den Preis und den Klang der Instru­mente unter­scheiden kann.

Dabei wurden die vielfäl­tigen Heraus­for­de­rungen der deutschen Sprache sichtbar. Wie bewertet ein AI-Modell z. B. den Unter­schied der Sätze “Die Gitarre ist nicht so gut” und „Die Gitarre ist nicht so gut wie mein altes Modell, aber für den Preis immer noch ein Wahnsinns­teil!”. Diese Feinheiten wurden u. a. mit Hilfe einer promo­vierten Lingu­istin identi­fi­ziert und speziell daraufhin trainiert.

Ergebnis

In einem Massen­test haben wir die Anwend­bar­keit auf große Daten­mengen nachge­wiesen und das Ganze in einem inter­ak­tiven Dashboard aufbe­reitet. Thomann kann damit einfach quanti­ta­tive und quali­ta­tive Analysen der Kunden­mei­nungen vornehmen.

Enrico Karg

Die Komple­xität unseres Check­outs, bedingt durch die im Ski-Kontext immer noch benötigten physi­schen Skiti­ckets, kann durch den Einsatz eines Chatbots im Checkout im Sinne einer Customer-Centri­city deutlich reduziert werden. Das Poten­tial des Chatbots für eine bessere Perfor­mance, höhere Nutzungs-absicht, höhere Gesamt­zu­frie­den­heit und bessere Usabi­lity ist enorm und für die nutzer­zen­trierte Weiter­ent­wick­lung unserer Ski-Platt­form auf der Website und auch in der App sehr interessant.

— Enrico Karg, Business Develo­p­ment Manager und verant­wort­lich für die Ski-Platt­form von Ticketcorner

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Beein­dru­ckend, wie weit elabo­ratum mit dem Projekt­team in so kurzer Zeit gekommen ist. Ein sehr innova­tiver Dialog-Flow und ein Bench­mark für Chatbots in Deutsch­land! Mich überzeugt vor allem das vorhan­dene Chatbot Know-How sowie die profes­sio­nelle und mensch­liche Art der Zusammenarbeit.

— Susanna Hoyer, Inbenta, General Manager DACH

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Bei elabo­ratum haben mich vor allem die tiefe fachliche AI Exper­tise und die profes­sio­nelle Art der Zusam­men­ar­beit überzeugt. Zusätz­lich stimmt hier auch mensch­lich die Art der Zusam­men­ar­beit und es gibt eine absolute Kunden­ori­en­tie­rung. Von meiner Seite eine eindeu­tige Empfehlung!

— Matthias Sifft, Telefó­nica Germany GmbH & Co. OHG, Head of Offer- & Campaign Management

Sven Schoderböck

Ich bin beein­druckt, mit welcher Leiden­schaft und tiefer KI-Exper­tise elabo­ratum hier vorge­gangen ist. Mir wurde sowohl die Methodik als auch die techni­sche Basis anschau­lich gemacht. Durch das Projekt habe ich nun einen sehr klaren Wissens­stand, was KI heute in diesem Kontext leisten kann. Ein weiterer Mehrwert für uns war, dass auch unser Entwickler Team geschult wurde und sämtliche Daten und das Modell zur Weiter­ent­wick­lung erhalten hat. So stelle ich mir Beratung im KI-Kontext vor.

— Sven Schoder­böck, Vice Presi­dent eCommerce, Musik­haus Thomann

Unser Ansatz – so setzen wir AI erfolg­reich für Sie ein

Sinnvolle Einsatz­mög­lich­keiten erkennen

Gemeinsam identi­fi­zieren wir sinnvolle Geschäfts­be­reiche in Ihrem Unter­nehmen, die durch eine intel­li­gente Erwei­te­rung Ihrer Prozesse optimiert werden können. Machbar­keit und Wirtschaft­lich­keit stehen dabei im Vordergrund.

Indivi­du­elle AI-Proto­typen entwickeln

Mit Hilfe von schlanken, indivi­du­ellen AI-Proto­typen verproben wir Lösungs­kon­zepte für Ihre identi­fi­zierten Problem­stel­lungen bereits in kürzester Zeit. So sind frühzei­tige Ergeb­nisse garantiert.

Business Roadmap für AI definieren

Wir begleiten Sie bei der Defini­tion und Umset­zung einer Business Roadmap für den nachhal­tigen Einsatz von Artifi­cial Intel­li­gence in Ihrem Unter­nehmen, damit Sie wissen, welche AI-Vorhaben zu welchem Zeitpunkt für Sie realis­tisch, sinnvoll und wirtschaft­lich umsetzbar sind.

Tools und Dienst­leister auswählen

Mit unserer Erfah­rung unter­stützen wir Sie bei der unabhän­gigen Auswahl der richtigen Tools und Dienst­leister für die erfolg­reiche Umset­zung Ihrer indivi­du­ellen AI-Projekte.

AI-Projekt zum Erfolg führen

Um Ihre Projekte zum Erfolg zu führen, unter­stützen wir Sie mit unserer Erfah­rung in der Steue­rung digitaler Projekte. Wir arbeiten ergeb­nis­ori­en­tiert und orien­tieren uns an höchsten Projekt­ma­nage­ment- und Quali­täts­stan­dards – egal, ob klassisch oder agil.

Wissen im Unter­nehmen verankern

Langfris­tiger Erfolg wird dadurch ermög­licht, dass benötigtes Wissen im Unter­nehmen entsteht. Wir unter­stützen Sie beim Aufbau von internem Know-How. So bieten wir beispiels­weise in Koope­ra­tion mit der Techni­schen Hochschule Ingol­stadt ein zerti­fi­ziertes Trainings­pro­gramm an, um AI-Wissen zielge­richtet in Ihr Unter­nehmen zu bringen.

Und wobei können wir Sie unterstützen?

Oder rufen Sie uns unver­bind­lich an: 089 24 41 28–700