KI-Assistent in der mobilen App: Möglichkeiten für Unternehmen

KI-Assistenten in mobilen Apps verändern die Interaktion zwischen Unternehmen und Kunden und optimieren interne Prozesse. Dabei handelt es sich längst nicht mehr nur um Chatbots, die nach Skripten arbeiten, sondern um vollwertige intelligente Systeme, die natürliche Sprache verstehen, selbstständig Schritte zur Zielerreichung ableiten und innerhalb der Funktionen der App handeln können.

Intelligenter Kundensupport: Automatisierung und Effizienz

Intelligenter Support gehört zu den wertvollsten KI-Funktionen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Bots verstehen KI-Assistenten den Kontext einer Anfrage, klären Details und liefern relevantere Antworten.

• • Bearbeitung typischer Anfragen: KI kann einen großen Teil der Anfragen automatisch abschließen und so das Support-Team entlasten. Dazu gehören beispielsweise Anfragen zum Bestellstatus, zur Passwortänderung, zu Informationen über Dienstleistungen oder zu grundlegenden technischen Fragen.

• • Erstmalige Informationssammlung: Bei komplexen Anfragen kann der KI-Assistent die notwendigen Informationen vom Nutzer erfassen und strukturiert an den zuständigen Mitarbeiter weiterleiten. Das beschleunigt die Problemlösung und stellt dem Operator alle benötigten Daten zur Verfügung.

• • 24/7-Verfügbarkeit: Der KI-Assistent ist rund um die Uhr verfügbar und bietet Kunden jederzeit Unterstützung.

• • Kürzere Reaktionszeit: Nutzer erhalten schnelle Antworten, was sich positiv auf ihr Erlebnis auswirkt.

Praxisbeispiel: In einer B2B-App kann ein KI-Assistent Partnern helfen, den Bestellstatus zu prüfen, benötigte Dokumente zu finden, eine neue Anfrage zu erstellen oder Antworten auf Fragen zu den Konditionen der Zusammenarbeit zu erhalten. Das spart Zeit für Kunden und Manager gleichermaßen.

Personalisierung: Individueller Ansatz für jeden Nutzer

Personalisierung ist ein starkes KI-Tool, mit dem Nutzern genau das angezeigt werden kann, was sie interessiert, basierend auf der Analyse ihres Verhaltens.

• • Datenanalyse: KI berücksichtigt Kaufhistorie, Ansichten, Suchanfragen, Nutzungshäufigkeit der App, Geografie, Saisonalität und Reaktionen auf frühere Angebote.

• • Personalisierte Empfehlungen: Auf Basis der gesammelten Daten werden individuelle Empfehlungen für Produkte, Dienstleistungen und Inhalte sowie personalisierte Push-Benachrichtigungen und Kommunikationsszenarien erstellt.

• • Auswirkungen auf das Geschäft:
    • • eCommerce: Mehr Wiederkäufe, höherer durchschnittlicher Warenkorbwert.

     

    • • Service-Apps: Höhere Nutzerbindung.

     

    • • Unternehmensprodukte: Schnellere Nutzung wichtiger Funktionen, Dokumente oder Aufgaben durch die Nutzer.

     

     

Anwendungsszenario: Eine mobile App eines Online-Bekleidungsshops kann dem Nutzer neue Artikel vorschlagen, basierend auf früheren Käufen und Ansichten sowie saisonalen Trends, die für seine Region relevant sind.

Prognosemodelle: Zukünftige Szenarien vorhersagen

KI kann historische Daten analysieren, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen, was für Geschäftsentscheidungen äußerst wertvoll ist.

• • Nachfrageprognose: Hilft, Bestände zu optimieren und Marketingkampagnen zu planen.

• • Prognose der Auslastung des Support-Teams: Ermöglicht eine effiziente Ressourcenverteilung.

• • Bewertung der Wahrscheinlichkeit eines Wiederkaufs oder der Kundenabwanderung: Gibt die Möglichkeit, rechtzeitig Maßnahmen zur Kundenbindung zu ergreifen.

Praxisbeispiel: Eine Finanz-App kann auf Basis der Analyse von Aktivität und Interaktion mit dem Dienst vorhersagen, welche Nutzer mit hoher Wahrscheinlichkeit die Nutzung beenden werden. So lassen sich präventive Maßnahmen zur Bindung dieser Nutzer entwickeln.

Automatische Dokumentenverarbeitung: Digitale Transformation im Umgang mit Daten

KI vereinfacht die Arbeit mit Dokumenten in mobilen Apps erheblich, insbesondere im B2B-Bereich.

• • Texterkennung (OCR): KI kann Text auf Fotos von Dokumenten wie Rechnungen, Verträgen, Ausweisen oder Protokollen erkennen.

• • Datenextraktion: Das System extrahiert automatisch die benötigten Felder aus Dokumenten und macht manuelle Eingaben überflüssig.

• • Prüfung der Korrektheit: KI kann die Richtigkeit ausgefüllter Felder und die Übereinstimmung der Daten mit festgelegten Standards überprüfen.

• • Formularausfüllung: Automatisiertes Ausfüllen von Formularen auf Basis der extrahierten Daten.

Anwendungsszenarien:

• • Logistik: Automatische Erkennung von Lieferscheinen zur Beschleunigung der Erfassung.

• • Versicherung: Schnelles Hochladen und Verarbeiten von Dokumenten bei der Schadensmeldung.

• • B2B-Kundenbereiche: Vereinfachte Erstellung von Rechnungen oder Verträgen durch Scannen.

• • Außendienstteams: Schnelle Erfassung und Verarbeitung von Objektdaten (z. B. Fotoerfassung von Defekten mit automatischer Erkennung).

KI-Analytik: Daten verstehen und Entscheidungsfindung unterstützen

KI-Analytik verwandelt Rohdaten in verständliche Erkenntnisse und hilft Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

• • Berichterstellung: KI kann automatisch Berichte nach vorgegebenen Parametern generieren.

• • Erkennung von Anomalien: Das System identifiziert unerwartete Veränderungen in Kennzahlen, die Aufmerksamkeit erfordern.

• • Erklärung von Veränderungen: KI kann die Ursachen bestimmter Änderungen in Kennzahlen erläutern.

• • Handlungsempfehlungen: Auf Basis der Analyse kann KI konkrete Schritte zur Verbesserung der Situation empfehlen.

Praxisbeispiel: KI-Analytik in einer mobilen App für den Online-Vertrieb kann erkennen, dass die Aktivität der Nutzer in einem bestimmten Segment nach einer Preisänderung für ein Produkt gesunken ist. Das System kann vorschlagen, ein A/B-Testing des neuen Preises durchzuführen oder Wettbewerber zu analysieren.

Optimierung interner Geschäftsprozesse

KI-Assistenten können eine Reihe interner Aufgaben automatisieren und optimieren und so die Produktivität von Teams steigern.

• • Priorisierung von Aufgaben: KI kann die Priorität von Aufgaben automatisch anhand festgelegter Kriterien bestimmen.

• • Verteilung von Anfragen: Ein intelligentes System kann Arbeitsanfragen unter Mitarbeitern verteilen und dabei deren Spezialisierung und Auslastung berücksichtigen.

• • Routenoptimierung: Für Außendienstteams kann KI die optimalsten Routen vorschlagen.

• • Schnelle Informationssuche: Der KI-Assistent hilft, schnell die benötigten Informationen innerhalb des Unternehmens zu finden.

• • Prüfung des Ausfüllens von Formularen: Kontrolle der korrekten Eingabe von Daten durch Mitarbeiter.

Anwendungsszenario: In einem Logistikunternehmen kann ein KI-Assistent dem Disponenten helfen, die Routen der Kuriere unter Berücksichtigung von Verkehr, Lieferadressen und Fristen zu optimieren.

Vorbereitung der App auf den Einsatz von KI-Assistenten

Die Integration von KI-Assistenten erfordert eine gewisse Vorbereitung seitens der Entwickler und des Unternehmens.

1. 1. Definition der Geschäftsziele: Zunächst muss klar definiert werden, welche Aufgaben der KI-Assistent lösen soll. Das kann die Verbesserung der Support-Geschwindigkeit, die Steigerung der Conversion, die Erhöhung der Kundenloyalität, die Optimierung von Prognosen oder die Verbesserung des Nutzererlebnisses sein.

1. 1. Bewertung der Daten: Die Qualität und Menge der Daten sind für die Arbeit von KI entscheidend. Es muss sichergestellt werden, dass die App über ausreichend relevante, vollständige und sichere Informationen verfügt.

1. 1. Berechnung des potenziellen Effekts: Wichtig ist die Definition von Kennzahlen, anhand derer der Erfolg der KI-Einführung gemessen wird. Das können beispielsweise die Verkürzung der Bearbeitungszeit, die Verringerung von Supportanfragen, die Steigerung der Conversion, die Nutzerbindung oder die Senkung der Betriebskosten sein.

1. 1. Prüfung der Auswirkungen auf die UX: KI-Funktionen dürfen das Nutzererlebnis nicht verkomplizieren. Neue Möglichkeiten sollten intuitiv verständlich sein und einen Mehrwert bieten, statt zusätzliche Schritte zu erzeugen.

1. 1. Technische Vorbereitung:
      • • Strukturierte Daten und APIs: Entwickler müssen einen strukturierten Zugriff auf die Daten der App sicherstellen und klare APIs bereitstellen, über die der KI-Assistent mit den Funktionen interagieren kann.

       

      • • App Intents (iOS) und AppFunctions (Android): Diese Mechanismen ermöglichen es systemischen KI-Assistenten (z. B. Siri oder Gemini), Funktionen mobiler Apps zu verstehen und aufzurufen. Das eröffnet neue Möglichkeiten für die Interaktion der Nutzer mit Apps per Sprachbefehl oder natürlicher Sprache.

       

      • • Kontext zwischen Sitzungen: Für eine effektive Arbeit des KI-Assistenten ist es wichtig, dass der Interaktionskontext zwischen den Sitzungen des Nutzers erhalten bleibt.

       

       

Einschränkungen und Risiken der KI-Integration

Trotz der erheblichen Vorteile hat die KI-Integration auch ihre Grenzen und Risiken, die berücksichtigt werden sollten:

• • Datenqualität: Unvollständige, veraltete oder fehlerhafte Daten führen zu unzuverlässigen KI-Ergebnissen.

• • Sicherheit: KI-Funktionen arbeiten häufig mit vertraulichen Informationen. Wichtig sind daher starke Verschlüsselung, korrekt konfigurierte Zugriffsrechte und eine sichere Datenverarbeitung.

• • Übermäßige Automatisierung: Nicht jede Entscheidung sollte Algorithmen überlassen werden. In Bereichen, in denen menschlicher Kontext, Empathie oder Verantwortung wichtig sind, sollte KI ein Assistent bleiben und nicht die einzige Entscheidungsinstanz sein.

• • Modellpflege: KI-Modelle erfordern fortlaufende Aktualisierung, Überwachung und Verbesserung. Ohne Anpassung an neue Daten kann ihre Genauigkeit sinken.

Ein KI-Assistent in einer mobilen App ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das Unternehmen einen echten Mehrwert bringen kann, wenn er zur Lösung konkreter Aufgaben und nicht nur als Trend eingesetzt wird. Intelligenter Support, Personalisierung, Prognosen, automatische Dokumentenverarbeitung, KI-Analytik und die Optimierung interner Prozesse sind praktische Möglichkeiten, die mobile Apps schon heute verändern und Unternehmen helfen, neue Höhen zu erreichen.