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Warum KI-Projekte im Go-Live stocken
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Warum KI-Projekte im Go-Live stocken
Ein erfolgreicher Proof of Concept, gefolgt von einem zähen Weg in den Betrieb. Warum scheitern KI-Projekte in Vertrieb, Marketing und Service so häufig an der eindeutigen Identifizierung von Kunden, an Datenbeziehungen und an Dubletten? Und mit welchen vier Hebeln machen Sie Kundendaten fit für zuverlässige KI-gestützte Prozesse?
Schlechte Datenqualität lässt KI-gestützte Vertriebskampagnen scheitern. So bringen Sie Ihr CRM fit für zuverlässiges, personalisiertes Prospecting.
Die Datenqualität in der Kundendatenbank ist ein universelles Thema, und der Umgang mit Duplikaten ist ein wesentlicher Bestandteil des Datenqualitätsmanagements.
Datenqualität geht weit über technische Überlegungen hinaus – sie entscheidet über Erfolg oder Misserfolg von KI-Projekten. KI muss mit relevanten, zuverlässigen Kundenkontaktdaten trainiert werden, um überzeugende Ergebnisse zu liefern. Auf dem Spiel stehen die Zuverlässigkeit der KI-Ergebnisse, das Nutzervertrauen und der Erfolg ganzer Anwendungsfälle.
In vielen Szenarien der Kundenbeziehung ist die Post nach wie vor der bevorzugte Kanal. Zustellfehler sind jedoch teuer. Sie beeinträchtigen das Kundenerlebnis und das Vertrauen. Wer Kundenadressen verlässlich halten will, muss mehrere Kriterien der postalischen Datenqualität beherrschen. Hier sind 5 Tipps, die dabei helfen.
Fast jeder zweite Internetnutzer hat einen Kauf schon einmal wegen eines Formulars abgebrochen. Dabei beschleunigen gut optimierte Formulare genau die Aktion, die Sie erreichen wollen – ob Newsletter-Anmeldung, Kontoeröffnung zur Bestätigung des Warenkorbs, Kontaktanfrage, Beitritt zu einem Treueprogramm oder Registrierung bei einem Anbieter.
In der Multichannel-Ära, in der ein 360-Grad-Blick auf die Kunden wie eine unmögliche Mission erscheint, bleibt nur eines: die Hindernisse zu erkennen und Wege zu finden, sie zu überwinden. Data Quality bietet dafür mehr als eine Lösung.