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Reply hat seinen eigenen Lösungsansatz für Robotics for Customers im Kontext der datengetriebene Kundenbindung entwickelt. Robotics for Customers ist ein Framework, das auf zwei Grundpfeilern aufbaut: auf Empfehlungssystemen und Dialogsystemen. Die Synergie zwischen diesen fortschrittlichen Technologien eröffnet eine reichhaltige und einheitliche Perspektive für Marketing Automation und Customer Insights:
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Empfehlungssysteme arbeiten mit einer bestimmten Form der intelligenten Filterung von Informationen, die einen Nutzen erzielen soll, indem sie Ähnlichkeiten zwischen Benutzern und/oder Items ermittelt und eine Ranking-Liste der Vorschläge generiert, die für die Vorlieben des Endanwenders maßgeschneidert sind.Das Robotics for Customers Framework hat eine einheitliche Entwicklungsstrategie für Empfehlungssysteme eingeführt, die jetzt die unkomplizierte Entwicklung und Implementierung für diese Art von Dienstleistungen von Prototypen bis zu Produktionsumgebungen gestattet. Aus organisatorischer Sicht kann ein Empfehlungssystem auf einer kleinen Menge von Daten aufgebaut werden, die abhängig von den Geschäftsbereichen sehr unterschiedlich sein können und beispielsweise von Kundenportfolios über das Verhalten des Kunden, persönliche Interessen oder relevante Ereignisse reichen. Die Datenverarbeitungs-Engine wird dann von Advanced Analytics bereitgestellt, üblicherweise mittels AI-gesteuerter und Machine-Learning-Algorithmen aufgebaut.MEHR ERFAHREN!
Dialogsysteme sind intelligente Maschinen, die Sprache verstehen und eine schriftliche oder mündliche Unterhaltung mit einem Benutzer führen können. . Ihr Einsatz soll dieKundenerfahrung durch Lenkung der Mensch-Maschine-Interaktion verbessern. Ihr Ziel ist die Bereitstellung von Informationen, Unterstützung und Hilfe in der direkten Interaktion, und dies nach Möglichkeit in Echtzeit. Dialogsysteme sind dafür ausgelegt, eine Unterhaltung zu führen. Sie verwenden hierzu auditive oder textliche Methoden und simulieren auf überzeugende Weise das Verhalten eines Menschen und bedienen sich der anspruchsvollen Funktionen des Natural Language Processing und Understanding . Das Robotics for Customers Framework führte das Human-centered-Design für Dialogsysteme ein, das darauf abzielt, „Erfahrungssysteme“ durch Humanisierung von Prozessen und die Nutzung anspruchsvoller Technologien zu erschaffen. Darüber hinaus ist der Personality-by-Design-Ansatz die geeignete Methode zur Formung der Bot-Persönlichkeit und erweitert so das Design von Interaktionsstilen durch die Humanisierung von Kunden-Touchpoints und Benutzererfahrungen. MEHR ERFAHREN!
Reply hat das Robotics for Customers Framework als umfassendes Konzept für die Entwicklung von strategischen, datengesteuerten Kundenbindungsservicesentwickelt. Ein Hauptziel des Frameworks besteht darin, die Informationen, die üblicherweise innerhalb von Unternehmensdatenbeständen und IT-Plattformen versteckt und fragmentiert sind, nutzbar zu machen. Unter diesem Gesichtspunkt wurde das Robotics for Customers Framework geschaffen, um jeden beliebigen Geschäftsprozess angemessen zu unterstützen. Es adressiert hauptsächlich personalisierte Dienstleistungen, die den Benutzern innerhalb ihrer bevorzugten digitalen Kanäle bereitgestellt werden sollen. Ein wichtiges Beispiel sind hier die Empfehlungssysteme. Der Aufbau des Framework-Modells basiert auf einem bereichsübergreifenden und multidisziplinären Ansatz und der Nutzung des Know-hows zur strategischen Beratung in verschiedenen Bereichskontexten und Marktszenarios. Das Robotics for Customers Framework erschließt Kompetenzen, Erfahrung und Praktiken zur Realisierung von End-to-End-Lösungen. MEHR ERFAHREN!
Die Benutzerschnittstellen haben sich von der Stapelverarbeitung von Lochkarten über die Befehlszeileneingabe bis hin zu grafischen Oberflächen mit Elementen wie Desktop und Papierkorb entwickelt.
Data Reply hat eine maßgeschneiderte Version eines Empfehlungs-Engines entwickelt: Dieser kann verschiedene Arten von Interaktionen des Kunden mit dem Produkt (Käufe, Bewertungen, Webseitenaufrufe, Social-Media-Aktivitäten) nutzen und sich im Laufe der Zeit – mithilfe der gesammelten Feedback-Aktionen – automatisch an spezifische Kundenbedürfnisse anpassen.
Mit dem Ziel einen Advanced Analytics-Ansatz zu testen, umfasst die Laborinitiative Data Analytics der Banca Mediolanum die Partnerschaft zwischen den Teams Marketing Research und Reply zur Entwicklung fortschrittlicher Datenanalysemechanismen und zur Schaffung proaktiver und maßgeschneideter Dienstleistungen für den Kunden.
In den letzten Jahrzehnten konnten wir den zunehmenden Einfluss der Robotik in unserem täglichen Leben und das Wachstum der komplexen künstlichen Intelligenz beobachten. Aber wie haben sich diese Technologien eigentlich entwickelt?
Reply hat das Robotics for Customers Framework entwickelt, eine Synthese der verschiedenen Reply-Unternehmen, das Kunden den Kunden den Aufbau eines Time-to-Value-Empfehlungssystems ermöglicht und problemlos in jede vorhandene Plattform integriert werden kann.
Noch weiter können wir jedoch mit Deep Learning und Knowledge Graphs gehen – diese Methoden nutzen kontextbezogene und unstrukturierte Daten.
Einer der ersten Fälle, bei dem das Robotics for Customers unter Einsatz von Chatbots benutzt wurde, war die Automobilbranche, in der Online-Assistenten für Produktpräsentationen und Katalogkonfigurationen entwickelt wurden.
Im Zuge des aktuellen Hypes um die Kundenzentrierung bitten viele Unternehmen uns um Unterstützung bei der Umwandlung ihrer Produkt- und Dienstleistungsentwicklung in ein verstärkt am Menschen orientiertes Konzept.