Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) ist ein wichtiger Schritt zur Steigerung der Produktivität, zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit und zur Neudefinition der betrieblichen Anpassungsfähigkeit im dynamischen Bereich des B2B-Vertriebs. Während sie sich derzeit auf die Automatisierung der traditionellen telefonischen Bestellung konzentriert, geht diese innovative Entwicklung auf die differenzierten Präferenzen von Kunden ein, die den menschlichen Kontakt den digitalen Transaktionsmethoden vorziehen. Wir verstehen die Nuancen dieser Technologien und können bestimmen, wann und wie GenAI am besten eingesetzt werden kann, um gemeinsam mit unseren Kunden die operative Anpassungsfähigkeit neu zu definieren.
Anpassung an Kundenwünsche
Trotz der weiten Verbreitung und des Komforts von Webshops und Apps bevorzugt ein großer Teil der B2B-Kunden nach wie vor die telefonische Bestellung. Diese Entscheidung bringt betriebliche Herausforderungen mit sich, wie z. B. begrenzte Geschäftszeiten und häufige Stoßzeiten, die zu überfüllten Warteschlangen und verpassten Verkaufschancen führen. Es liegt auf der Hand, dass ein System benötigt wird, das diese Präferenzen berücksichtigt und eine effiziente Bestellabwicklung gewährleistet.
GenAI als mögliche Lösung
Die vorgeschlagene Lösung nutzt die verbesserten Fähigkeiten von KI, Sprache zu verstehen, um Sprachnachrichten von Kunden intelligent zu verarbeiten, die detaillierte Bestellungen enthalten, einschließlich Kunden-ID, Produktnamen, Mengen und Einheiten – so wird sichergestellt, dass der Einsatz von GenAI auf die spezifischen betrieblichen Anforderungen und Ziele des Kunden abgestimmt ist. Durch die Transkription von Sprache in Text, die Erkennung bestimmter Produkte und den präzisen Abruf der richtigen Artikel aus dem Produktbestand zielt dieses System darauf ab, eine neue Stufe der Kundenzufriedenheit und Produktivität zu erreichen. Durch die Einbindung eines menschlichen Mitarbeiters für die abschließende Auftragsbestätigung werden die Vorteile der Automatisierung mit der unverzichtbaren Sicherheit menschlicher Kontrolle kombiniert.
NER vs. GenAI
Die Named Entity Recognition (NER) ist zwar effektiv, wenn es darum geht, bestimmte Informationen aus einem Text zu extrahieren, kann aber oft nicht den Kontext und die Nuancen komplexer Kunden-Sprachnachrichten erfassen. GenAI ist aufgrund ihrer überlegenen Sprachverstehensfähigkeiten besser in der Lage, diese Komplexität zu interpretieren und eine genauere Auftragsbearbeitung zu gewährleisten– eine entscheidende Komponente des automatisierten Bestellsystems. Dieser Vergleich zeigt, dass GenAI die richtige Wahl sein könnte, aber wir bei Cloudflight sind bereit zu prüfen, ob es die beste Lösung für die spezifischen Bedürfnisse jedes Kunden ist.
Die Rolle von LLMs in der Spracherkennung
Jüngste Entwicklungen bei Large Language Models (LLMs), insbesondere bei der Spracherkennung, ermöglichen es nun, komplexere Automatisierungsaufgaben zu bewältigen. Dank dieser Fortschritte sind LLMs in der Lage, gesprochene Sprache genauer zu verstehen und zu verarbeiten, was sich für Aufgaben wie die Auftragsbearbeitung und Kundendienst von Vorteil ist.
Die praktischen Vorteile von GenAI
- Verbesserte Erreichbarkeit und Servicezeiten: Durch den automatisierten Bestellvorgang werden die Servicezeiten verlängert, so dass die Kunden ihre Bestellungen jederzeit aufgeben können.
- Hohe Betriebseffizienz: Die Fähigkeit von GenAI, mehrere Bestellungen gleichzeitig zu bearbeiten, reduziert Wartezeiten und betriebliche Engpässe und ermöglicht eine höhere betriebliche Effizienz.
- Beherrschung der Prozesskomplexität: GenAI nutzt Fortschritte in der Spracherkennung, um den komplexen Prozess der Auftragsbearbeitung effektiv zu handhaben, so dass solche Aufgaben effektiv automatisiert werden können.
- Skalierbarkeit und verbesserte Kundenerfahrung: Die Anpassungsfähigkeit von GenAI über mehrere Produktlinien und komplexe Bestellungen hinweg macht es zu einem idealen Kandidaten für die Skalierung des Betriebs und die Verbesserung der Kundenbindung durch mehr Komfort und kürzere Wartezeiten.
Die künftige Rolle von RAG
Die Integration von GenAI profitiert von strategischem Training zu domänenspezifischen Daten, strukturierten Eingabeaufforderungen und Überlegungen zu Retrieval Augmented Generation (RAG)-Techniken. Schon die aktuellen Möglichkeiten, unterstützt durch bestehende Kundensuchfunktionen, reduzieren den unmittelbaren Bedarf an RAG. Künftig sehen wir das Potenzial, automatisierte Kundeninteraktionen durch präzisere, kontextbezogene Antworten weiter zu verbessern.
Die Zukunft von KI im B2B-Vertrieb
Das Potenzial von GenAI im B2B-Vertrieb geht über die Automatisierung von Telefonbestellungen hinaus. Künftige Fortschritte könnten den Einsatz von KI im Kundendialog zur besseren Kundenansprache und die Fähigkeit zur Verarbeitung handgeschriebener Einkaufslisten für personalisierte Bestellungen umfassen. Auf dem Weg in eine Zukunft mit vollautomatisierten, KI-gesteuerten Verkaufsprozessen ist es wichtig, ein Gleichgewicht zwischen technologischer Innovation und menschlichem Verständnis zu finden. Durch geschicktes Erwartungsmanagement und die Förderung der Kundenakzeptanz wird die Integration von GenAI die Standards für Effizienz, Kundenservice und operative Exzellenz im B2B-Sektor neu definieren.
Dieser Weg der kontinuierlichen Innovation eröffnet enorme Möglichkeiten für weitere Fortschritte und zeigt die transformative Kraft der KI bei der Revolutionierung des B2B-Vertriebs.
