Wie KI Kundenmotive erkennt und die Kundensegmentierung verbessert

Unternehmen wissen oft, was ihre Kund:innen kaufen. Warum reicht das nicht?

Heute behandeln Unternehmen unterschiedliche Kund:innen trotz vielfältiger Personalisierungssoftware häufig gleich. Zwar erhalten Personen, die viel kaufen, beispielsweise eine andere E-Mail als jene, die selten einkaufen. Doch auch innerhalb dieser Gruppen unterscheiden sich die Menschen stark: Hinter ihrem Kaufverhalten stehen unterschiedliche Motive. Für eine gezielte individuelle Kommunikation ist es deshalb wichtig, auch die Gründe für ihr Verhalten zu verstehen.

Wie macht euer Forschungsprojekt die Motive dahinter mithilfe von KI sichtbar?

Wir haben zusammen mit Stimmt AG ein Modellsystem entwickelt, das Kund:innen vollautomatisch psychologisch begründeten Motivtypen zuordnet. Diese Zuordnung erfolgt anhand der Analyse von Gesprächen zwischen Kund:innen und dem Kundenservice.

Damit können Unternehmen ihre Kund:innen nicht nur anhand ihrer Transaktionen unterscheiden, sondern auch anhand der Motive hinter ihrem Verhalten. Das ermöglicht eine erfolgreichere individuelle Kommunikation, wie die langjährige Erfahrung von Stimmt zeigt.

Ein Beispiel aus der Forschung: Viele Unternehmen behandeln alle Kund:innen gleich, obwohl riesige Datenmengen vorhanden sind. Woran liegt das, und was hat das mit «Motiven» zu tun?

Die Menge an Daten allein entscheidet noch nicht über die erfolgreiche Individualisierung der Kommunikation mit der Kundschaft. Es ist die Art der Auswertung, die hier ebenfalls eine wesentliche Rolle spielt. Die Unternehmen verfügen heute über grosse Datenmengen zu Transaktionen, Verhalten auf der Webseite, Kundenbefragungen, aggregierte Daten von Social Media, Marktanalysen etc. Häufig werden diese Daten rein quantitativ ausgewertet: welche Produkte werden häufig zusammen gekauft, wie oft wird mit welchem Betrag eingekauft, wo wohnen die Kund:innen. Darauf baut dann die Kommunikation mit der Kundschaft häufig auf.

Viel wichtiger für die individuelle Kommunikation ist jedoch zu verstehen, weshalb die Kund:innen ein bestimmtes Verhalten zeigen. Weshalb bestimmte Kunden vor dem Einkauf gerne selbstständig und unabhängig viele Produkte miteinander vergleichen und andere lieber den Empfehlungen des Unternehmens folgen. Erstere nerven sich, wenn man ihnen Empfehlungen und Beratungstermine anbietet, während letztere dies schätzen.

Dazu reicht die quantitative Auswertung nicht. Man muss zwischen den Zeilen lesen und die Ursachen bzw. die Motivation finden, was eine ganz andere Form der Datenauswertung erfordert.

Bisher wurden solche Grundmotive oft durch aufwändige, teure Experteninterviews erhoben. Wie gelingt es dem Modellsystem, diese Information stattdessen automatisiert aus Kundentexten herauszulesen?

Im Modellsystem steckt ganz viel menschliche Erfahrung. Wir haben dem Modellsystem die gesamte Erfahrung von Stimmt AG zur Verfügung gestellt, damit es lernt, bei Kundengesprächen zwischen den Zeilen zu lesen und die Verhaltensursache und Motivation zu entdecken. Das Modellsystem hat sich sozusagen das Vorgehen von Stimmt AG abgeschaut.

Was würde sich für Unternehmen, und letztlich auch für uns als Kund:innen, im Alltag konkret ändern, wenn Firmen ihre Kommunikation künftig auf unsere Grundmotive statt auf Standardprofile ausrichten?

Ein Beispiel: Eine Kundin ist vom sogenannten Grundmotiv her eine Person, die Dinge gerne mit Vertrauenspersonen bespricht, bevor sie eine Entscheidung fällt. Aktuell macht sie sich gerade Gedanken zur Altersvorsorge und erwähnt dies am Ende eines Treffens mit ihrem Kundenberater. Der Kundenberater hat nun zwei Möglichkeiten: Ihr zu versprechen, eine Broschüre zu schicken. Oder einen zusätzlichen Termin zur Besprechung der Altersvorsorge zu vereinbaren. Mit der zweiten Variante ist die Kundin deutlich glücklicher, fühlt sich abgeholt und verstanden. Kennt der Kundenberater das Grundmotiv der Kundin, kann er zu ihr eine vertrauensvolle und langfristige Beziehung aufbauen, die sowohl für das Unternehmen als auch die Kundin nutzenstiftend ist.

Künstliche Intelligenz betrifft heute weit mehr als nur Fachleute, das zeigt auch der nächste AIristoteles 4.0 Event. Was sollte ein breiteres Publikum aus solchen Veranstaltungen vor allem mitnehmen?

Künstliche Intelligenz betrifft alle. KI ist gekommen, um zu bleiben. Und sie wird unseren Alltag in allen Bereichen beeinflussen. Genau deshalb haben wir die AIristoteles 4.0 Veranstaltungsserie ins Leben gerufen. Wir wollen KI, ihren Einfluss auf Unternehmen und Gesellschaft, ihre Vorteile aber auch Herausforderungen in allen Schattierungen besprechen, und zwar mit der Öffentlichkeit. Die Diskussion um KI soll keine Expertendiskussion bleiben, sie soll ein gesellschaftlicher Diskurs werden. Mit den AIristoteles-Events möchten wir eine Plattform für genau diesen Diskurs bieten. Wenn wir das breite Publikum mit unseren Events inspirieren, aber auch zu kritischem Hinterfragen und deshalb zur aktiven und informierten Teilnahme am notwendigen gesellschaftlichen Diskurs anregen können, haben wir unser Ziel erreicht.

«Künstliche Intelligenz betrifft alle.

KI ist gekommen, um zu bleiben.»

Am Event diskutieren ein Neurowissenschaftler und eine Wirtschaftsinformatikerin gemeinsam über Intelligenz. Als Forscherin, die selbst zwischen Psychologie und künstlicher Intelligenz arbeitet, wo begegnet man am häufigsten der Frage, was Intelligenz eigentlich ausmacht?

Im Themenbereich Intelligenz bin ich keine Fachexpertin, das vorneweg. Ich kann hier lediglich meine eigenen Gedanken wiedergeben.

Künstliche Intelligenz sind Computer, die Dinge tun können, die normalerweise von Menschen ausgeführt werden (siehe auch Terminologie des Kompetenznetzwerks CNAI). Was gegen aussen inzwischen sehr ähnlich ist, ist aus meiner Perspektive gegen innen dennoch sehr unterschiedlich. Die künstliche Intelligenz baut auf Algorithmen auf, die an sich mathematische Optimierungsprobleme sind. KI nutzt Mathe. Ich hingegen, und dies ist nun eine gewagte Behauptung, arbeite wohl kaum mit mathematischen Optimierungsproblemen, um Dinge zu tun. Dass nun eine Maschine mit Mathe meine Tätigkeiten imitieren und teilweise sogar noch besser erledigen kann, ist schon sehr beeindruckend. Offenbar ist die menschliche Intelligenz nicht die einzige, die sehr weit kommen kann. Deshalb stellt sich für mich ganz grundlegend die Frage, was Intelligenz denn überhaupt ist. Ich glaube, dass wir Intelligenz ganz neu denken müssen.

«Für mich stellt sich grundlegend die Frage, was Intelligenz denn überhaupt ist. Ich glaube, dass wir Intelligenz ganz neu denken müssen.»

Der Zusatz «Artificial Intelligence meets Human Wisdom» begleitet die gesamte AIristoteles Reihe. Was bedeutet für dich «menschliche Weisheit» im Umgang mit künstlicher Intelligenz?

Das ist eine gute Frage, die wir am 22. September diskutieren werden. 

Weiterbildung am Institut für Kommunikation und Marketing (IKM)