====== Intelligente Personalisierung  ======

** AI ermöglicht die automatisierte Erkennung und Profilierung von potenziellen Kunden.**

Customer-Service Abteilungen von Unternehmen können zusammenhängend mit den Entwicklungen der persönlichen Assistenten, dank der Fortschritte in der Computerlinguistik, deutlich effizienter gestaltet werden. Auf Basis vorgegebener Kundenprofile können über sogenannte statistische Zwillinge neue Kunden und Märkte charakterisiert und identifiziert werden.

{{ :wissen:glossar:st_intelligente_personalisierung.svg }}

===== Problemstellung & Zielsetzung =====

Die Marktforschung arbeitet und entscheidet auf Basis großer Datenmengen, welche sich nach Aussagen aller zwei Jahre verdoppeln. Intelligente Systeme können hier den Menschen unterstützen, bzw. Aufgaben vollständig übernehmen. Weiterhin stellen intelligente Systeme vielfältige Möglichkeiten zur Auswertung und Analyse und identifizieren damit Märkte und Leads, die normalerweise nicht als bspw. potentielle Käufer erkannt worden wären. Durch dynamisches Profilieren können zudem automatisch Kommunikations- und Sales-Trigger identifiziert und bewertet werden. Zeit- und kontextspezifische Verkaufssignale erhöhen die Konvertierungswahrscheinlichkeit signifikant.

===== MÖGLICHE KI-METHODIKEN =====

__Für die direkte Kundeninterkation kann bspw. Natural Language zum Einsatz kommen wie im Falle von:__

  * [[wissen:glossar:sprachverarbeitung|Natürliche Sprachverarbeitung]] 
    - [[wissen:glossar:nlu|Natural Language Understanding (NLU)]] - z.B. zur Interpratation des Inhaltes von Sprache und geschriebenen Wort wie bspw. duch [[[[wissen:glossar:ocr|Optical Character Recognition]].
    - [[wissen:glossar:nlp|Natural Language Processing (NLP)]] - z.B. zur Analyse des Inhaltes von Sprache und Text wie bspw. bei [[wissen:glossar:chatbot|Chatbots]].

__Für die Analyse und zur Clusterung von Informationen:__

  * [[machine_learning|Machine Learning ]]
    - [[deep_learning|Deep Learning ]]

===== Risiken & Chancen =====

  * Es besteht die Wahrscheinlichkeit, dass Antworten nicht verstanden werden.
  * NLP-Algorithmen helfen, einfache Anliegen einfach und in natürlicher Sprache zu klären.
  * Prognostizieren von neuen Kunden im digitalen Raum auf Basis von Datenvektoren anhand von AI-Algorithmen (Predictive Analytics).

===== Best Practices =====

  * [[wissen:bestpractice:hivr|]]
  * [[wissen:bestpractice:summetix|]]

===== Weiterführende Informationen =====

  * [[doi>10.1007/978-3-658-25376-9_5]]