Hinter bekannten Schlagzeilen von AlphaZero über Weltklasseleistungen in den Spielen Go oder Schach verbirgt sich eine besondere Form der Künstlichen Intelligenz: Reinforcement Learning (bestärkendes Lernen). Wie bei einem Spiel gibt es auch bei der Kundenansprache wichtige Entscheidungen, die aufeinander folgen. In Zusammenhang mit der Reinforcement Learning-Methode findet die KI-Technologie optimale Kontaktstrategien für jeden einzelnen Kunden.

Der bekannte Algorithmus AlphaZero steht als Beispiel für eine Künstliche Intelligenz, die eigenständig lernt und sich dauerhaft verbessert. Dieser Lernprozess lässt sich auch am Menschen nachempfinden: Trifft der Mensch gute Entscheidungen, so wird er belohnt – macht er jedoch Fehler, so lernt er sie im Laufe der Zeit zu verbessern.

Zuckerbrot und Peitsche für Algorithmen
Die Idee, die sich hinter Reinforcement Learning verbirgt, ist relativ einfach: Der Algorithmus darf quasi erst einmal machen, was er will – anhand von ein paar Regeln. Bei Spielen wie Schach oder Go sind die Regeln klar vorgegeben. Nach einer bestimmten Zeit wird dann geschaut, wie gut die Situation ist, in die sich die Künstliche Intelligenz gebracht hat. Wurde das Ziel damit erreicht oder nicht?

Dank Künstlicher Intelligenz zu optimierten Geschäftsergebnissen
Das System trifft richtige und negative Entscheidungen – wobei richtige Entscheidungen eine Verstärkung (Reinforcement) erhalten. Aber auch die negativen Entscheidungen der Algorithmen tragen zu einem optimalen erfolgreichen Gesamtergebnis bei, denn laut einem altbekannten Sprichwort heißt es: „Aus Fehlern lernt man“. Beim Schachspiel nimmt der Spieler auch den Verlust einer Figur in Kauf, um am Ende als Gewinner aus der Partie zu gehen.

Beliebtes Anwendungsgebiet: Kundenansprache
Die Methode des Reinforcement Learning eignet sich gut, um Künstliche Intelligenz auch bei der Kundenansprache zu benutzen. KI ist in der Lage innerhalb weniger Minuten große Datenmengen zu analysieren. Reinforcement Learning kann Unternehmen in die Situation versetzen, verschiedene Szenarien durchzuspielen, um somit das richtige Verhalten in der jeweiligen Situation zu prognostizieren.

Erfolg des Reinforcement Learning
Wir verfolgen das Ziel den Gewinn zu maximieren. Hierbei ist es wichtig zu wissen, wie der jeweilige Kunde optimal bedient werden sollte – per Mail, Anruf, etc., denn jeder Kontakt mit dem Kunden ist mit Kosten verbunden. Somit ist es beispielsweise wichtig zu entscheiden, wie viele Mailings im Jahr an einen Kunden versendet werden sollten. Die optimale Antwort wäre, den Kunden exakt so häufig anzusprechen, wie es notwendig ist, um mit ihm den maximal erzielbaren Umsatz zu erreichen.

Wachsender Erfahrungsschatz von KI
Ob in der Automatisierung, bei Chatbots oder auch im Handel – Reinforcement Learning ist der beste Weg, um komplexe Situationen anhand von Erfahrungen zu meistern, denn die Künstliche Intelligenz vergisst nicht und ihr Erfahrungsschatz wächst immer mehr.

Der Methode des Reinforcement Learning haben wir zu verdanken, dass Intelligenz wirklich generiert wird und der Computer deutlich bessere Entscheidungen trifft als wir Menschen dazu in der Lage sind. Es wird nicht nur vorhergesagt, sondern erfolgreiche Strategien entwickelt.

Präzisere Steuerung der Marketing- und Vertriebsaktivitäten
Ein besonders großer Hebel liegt in der Steuerung der Vertriebsmitarbeiter. Die Kosten für einen Außendienstbesuch sind ziemlich hoch – sie liegen zwischen 100 und 400 Euro. Die anteiligen Vertriebskosten am Umsatz betragen im Schnitt 15%. Es ist abzuwägen, wann ein Kunde wirklich besucht werden sollte, um die eigene Ressource gewinnbringend einzusetzen.

Die Methode lässt sich – wie in unserem Artikel gezeigt – auf alle Arten des Kundenkontakts anwenden: persönlich oder per Mail. Für Unternehmen bedeutet das, dass sich anhand der steil steigenden Lernkurve der Algorithmen eine präzisere Steuerung der Marketing- und Vertriebsaktivitäten ergibt, um die Gewinne im Unternehmen effektiv zu steigern.

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