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Humanisierung der Personalisierung in der Telekommunikation - Agenten und wissensbasierte KI-Playbooks

Einblick
Februar 03, 2025
9 Minuten gelesen



Rahul Mahajan ist VP & CTO für Digital Business Transformation bei Nagarro. Er ist spezialisiert auf KI, maschinelles Lernen, Cloud und IoT und treibt Innovationen in den Bereichen E-Commerce, Kundenerfahrung und Unternehmensmodernisierung voran.

Angesichts des zunehmenden Wettbewerbs haben Telekommunikationskunden wachsende Erwartungen und passen sich schnell an. Sowohl B2B- als auch B2C-Kunden verlangen personalisierte, nahtlose und sinnvolle Interaktionen während ihrer Kauf- und Nutzungsprozesse. Mit ihren vielfältigen Angeboten wie mobilen Diensten, IoT-Lösungen, Unterhaltungspaketen und Konnektivität für Unternehmen haben Telekommunikationsanbieter die große Chance, sich durch personalisierte Erlebnisse, die die Kundenbedürfnisse erfüllen und antizipieren, zu differenzieren.

Die Personalisierung im großen Maßstab erfordert jedoch eine intelligente Konvergenz von Daten, fortschrittlicher Analytik und menschenähnlichen KI-Interaktionen. Hier kommt Agentic AI - die Verschmelzung von Wissensgraphen, KI-Agenten und großen Sprachmodellen (LLMs) - ins Spiel. Durch den Einsatz von KI-gesteuerten, vernetzten Erlebnissen können Telekommunikationsunternehmen ihre Vertriebsstrategien umgestalten, um den Umsatz, die Kundenzufriedenheit und die langfristige Loyalität zu verbessern.

Humanisierung der Personalisierung zur Erschließung der nächsten Stufe des Vertriebsengagements

Im Kontext des Telekommunikationsvertriebs (B2B/B2C) könnte ein interessantes Beispiel für die Humanisierung der Personalisierung ein KI-Playbook sein, in dem KI-Agenten die Vertriebsteams nahtlos mit hochgradig kontextbezogenen Echtzeitempfehlungen für die nächstbesten Aktionen beraten - maßgeschneiderte Produktpakete, personalisierte Marketinganreize, kontextbezogene Rabatte und vorausschauende Verkaufsstrategien. Solche Beratungs-Playbooks werden durch generative KI verbessert, die als intuitive, menschenähnliche Schnittstelle fungiert und natürliche, interaktive Konversationen ermöglicht, die die Kundenbindung verbessern. Sobald die Beratungsaktionen aktiviert sind, werden diese Aktionen im gesamten Telekommunikationsnetz eingesetzt, was zu höheren Umsätzen, besserer Kundenzufriedenheit und langfristiger Loyalität führt.

Diese KI-gestützte Transformation ist mehr als nur eine Evolution - sie ist ein Game Changer. Indem sie den Vertrieb und die Kundenbindung durch KI-gesteuerte Personalisierung in der Telekommunikation revolutionieren, können Anbieter ungeahnte Möglichkeiten erschließen und die Zukunft personalisierter, vernetzter Erlebnisse gestalten.


Schlüsselbausteine für den nächsten großen Wandel in der Telekommunikation: Wissen, Agententätigkeit und Generativität als Schlüsselbestandteile für die Humanisierung der Personalisierung

Mit den neuen technologiegestützten, disruptiven Veränderungen haben Telekommunikationsunternehmen die Möglichkeit, die transformative Wirkung wie nie zuvor zu demonstrieren. Für die Transformation in den Bereichen Vertrieb und Kundenerfahrung sind hier einige der wichtigsten Bausteine aufgeführt:

Wissensdiagramm für Kunden

Ein dynamischer Echtzeit-Wissensgraph bildet B2B- und B2C-Kunden ab und erfasst deren Produktnutzung, Vorlieben, Verhalten und Interaktionen über alle Kanäle hinweg. Durch die Integration von CRM, Produktdatensätzen, Gerätedetails, Abrechnungsdatensätzen, Anrufaufzeichnungen, Support-Tickets und Social Listening-Daten erhalten Telekommunikationsanbieter ein sich ständig weiterentwickelndes, einheitliches Kundenprofil.

Wie kann es helfen?

Diese umfassende Ansicht ermöglicht hyper-personalisierte Engagement-Strategien und prädiktive Modellierung, um Abwanderungsrisiken und Upsell-Möglichkeiten zu identifizieren, so dass Unternehmen die Kundenzufriedenheit verbessern und das Umsatzwachstum proaktiv fördern können.

KI-gesteuerte Produktanalytik

KI analysiert Trends in der Produkt- und Servicenutzung, einschließlich Datenverbrauch, Abonnementmuster und Annahme von Funktionen, um eine präzise Kundensegmentierung zu ermöglichen. Diese Erkenntnisse helfen dabei, Leads mit hohem Potenzial für gezieltes Upselling, die Bündelung zusätzlicher Dienste und die Entwicklung personalisierter Bindungsstrategien zu identifizieren.

Wie kann das helfen?

Durch den Einsatz von KI-gestützter Analytik können Telekommunikationsanbieter die Kundenzufriedenheit verbessern, die Kundenbindung optimieren und durch intelligentere, datengesteuerte Entscheidungen ein höheres Umsatzwachstum erzielen.

Next-Best-Action (NBA)-Berater für Vertriebsmitarbeiter

Bei jeder Kundeninteraktion liefern LLM-gestützte KI-Agenten datengestützte NBA-Empfehlungen in Echtzeit an Vertriebsmitarbeiter. Durch die Analyse historischer Verkaufsdaten und erfolgreicher Interaktionsmuster schlagen diese KI-Berater effektive Maßnahmen vor, wie z. B. das Cross-Selling von IoT-Lösungen, die Empfehlung von Tarif-Upgrades oder das Angebot personalisierter Treueprämien.

Wie kann es helfen?

Dieser KI-gesteuerte Ansatz steigert die Leistung der Vertriebsmitarbeiter, verbessert den Geschäftsabschluss und optimiert die Kundenansprache, sodass jede Interaktion strategisch, relevant und umsatzorientiert ist.

Dynamische Erstellung von Sales Playbooks

Ein LLM-gestütztes Sales Playbook passt sich kontinuierlich und in Echtzeit an Markttrends, Aktivitäten der Wettbewerber und Kundenpräferenzen an. Die Bereitstellung aktueller Erkenntnisse stellt sicher, dass Vertriebsmitarbeiter in den sich schnell entwickelnden Märkten agil, informiert und wettbewerbsfähig bleiben.

Wie kann es helfen?

Mit KI-gesteuerter Intelligenz können Vertriebsteams proaktiv auf Veränderungen in der Branche reagieren, Kundenbindungsstrategien verfeinern und Konversionsmöglichkeiten maximieren, sodass sie der Konkurrenz immer einen Schritt voraus sind.

Vorausschauendes Cross-Selling/Up-Selling mithilfe des Kundengenoms

Das Customer Genome Framework nutzt demografische, verhaltensbezogene und psychografische Erkenntnisse, um die relevantesten Produktkombinationen für jeden Kunden vorherzusagen. Dieser datengesteuerte Ansatz ermöglicht präzises Marketing mit gezielten Empfehlungen, wie z. B. Connected-Home-Lösungen für IoT-Nutzer oder Geräteversicherungen für High-End-Nutzer.

Wie kann es helfen?

Durch die Abstimmung der Produkte auf die Kundenbedürfnisse können Telekommunikationsanbieter die Konversionsraten erhöhen, den Umsatz steigern und die Kundenzufriedenheit durch hyper-personalisierte Angebote verbessern.

Stimmungsanalyse in Echtzeit

KI-gestützte Tools zur Stimmungsanalyse erfassen die Emotionen der Kunden in Echtzeit während Anrufen, Chats und digitalen Interaktionen. Durch die Analyse von Tonfall, Wortwahl und Reaktionsmustern geben diese Tools Vertriebs- und Supportmitarbeitern sofortiges Feedback, sodass sie ihre Vorgehensweise dynamisch anpassen können.

Wie kann das helfen?

Diese Anpassungsfähigkeit in Echtzeit hilft dabei, Frustrationen zu entschärfen, positive Erfahrungen zu verstärken und Interaktionen zu personalisieren, was letztlich zu höherer Kundenzufriedenheit, besserem Engagement und besseren Konversionsraten führt.

Omnichannel-Verkaufsengagement

KI-Agenten ermöglichen nahtlose, konsistente Interaktionen über alle Kanäle im Geschäft, online und mobil. Durch die Nutzung von Erkenntnissen aus früheren Kundenaktivitäten und -präferenzen können Telekommunikationsanbieter ein personalisiertes, reibungsloses Erlebnis an jedem Touchpoint gewährleisten.

Wie kann das helfen?

Dieser einheitliche Ansatz erhöht die Kundenzufriedenheit, stärkt die Markentreue und optimiert den Umsatz durch maßgeschneiderte Empfehlungen und Interaktionsstrategien, unabhängig vom Kanal.

Proaktive Abwanderungsprävention

KI-gesteuerte Modelle analysieren Nutzungsmuster, Zahlungsverhalten und Unzufriedenheitssignale, um die Abwanderungswahrscheinlichkeit genau vorherzusagen. Durch die frühzeitige Identifizierung von Risikokunden erhalten die Kundenbindungsteams maßgeschneiderte Empfehlungen, um sie durch personalisierte Angebote, Rabatte oder exklusive Vergünstigungen proaktiv wieder an sich zu binden.

Wie kann es helfen?

Dieser vorausschauende Ansatz trägt dazu bei, die Kundenfluktuation zu verringern, die Kundentreue zu stärken und den Lebenszeitwert zu maximieren, um einen engagierten und zufriedenen Kundenstamm zu gewährleisten.

"KI-Investitionen in der Telekommunikation - Über 50 % der Kommunikationsdienstleister (CSPs) haben IT-Budgets für generative KI im Jahr 2024 bereitgestellt, wobei viele von ihnen Mittel aus bestehenden Initiativen zur digitalen Transformation oder KI umgeschichtet haben."

Quelle: IDC, Generative KI-Bereitschaft: Sind Telekommunikationsunternehmen für die generative KI-Revolution gerüstet?

Designziele und Bausteine für die Humanisierung der Personalisierung


Um eine personalisierte Personalisierung in großem Umfang zu ermöglichen, müssen Telekommunikationsanbieter die folgenden Designprinzipien und technologischen Voraussetzungen erfüllen:

Höheres Maß an Personalisierung über alle Ökosysteme hinweg

Nahtlose Integration von Ökosystemen

Integrieren Sie Dienste von Erstanbietern und Partnern, um eine einheitliche Plattform zu schaffen, die vielfältige, vernetzte Angebote zur Maximierung des Kundennutzens bereitstellt.

Intelligente Angebote und Promotionen

Nutzen Sie kontextbezogene, KI-gesteuerte Promotions - wie dynamische Bündelungen und personalisierte Rabatte - um emotionale Bindungen zu fördern und Markentreue aufzubauen.

ML-gestützte Next-Best-Action (NBA)-Beratung

KI-gestützte NBA-Modelle analysieren das Kundenverhalten und die Präferenzen in Echtzeit und geben präzise, personalisierte Empfehlungen, um die Kundenbindung zu verbessern und die Loyalität zu erhöhen.
Humanisierung der Personalisierung in der Telekommunikation (2)

Tiefe wissensbasierte Datenstrukturen

IoT-gesteuerte Mikro-Signale

Echtzeitdaten aus Gerätenutzungsmustern und Kundeninteraktionen helfen dabei, detaillierte Kunden- und Produktprofile zu erstellen, die eine präzise Zielgruppenansprache und Personalisierung ermöglichen.

Eingebettete KI- und ML-Pipelines

Multimodale Datenanalyse auf Basis von KI und maschinellem Lernen antizipiert Kundenbedürfnisse, erkennt Muster und optimiert Verkaufsstrategien, um eine proaktive Kundenbindung zu gewährleisten.

Wissensgesteuerte RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Modulare KI/ML-Pipelines unterstützen die agile Anpassung an neue Daten, die iterative Wissensformulierung und sich ändernde Kundenpräferenzen. Die Wissensstrukturen sind eine der effektivsten Möglichkeiten, generative KI-Modelle zu erden, um eine kontinuierliche Verbesserung von Empfehlungen und Personalisierungsstrategien zu gewährleisten.

Tiefes Wissen - Personalisierung der Telekommunikation

Agenten ermöglichen AI-Virtualisierung

Eingebettete KI- und ML-Pipelines

Multimodale Datenanalyse auf Basis von KI und maschinellem Lernen antizipiert Kundenbedürfnisse, erkennt Muster und optimiert Verkaufsstrategien, um eine proaktive Kundenbindung zu gewährleisten.

Steckbare & modulare Wissensentwicklung

Modulare KI/ML-Pipelines unterstützen die flexible Anpassung an neue Daten und sich ändernde Kundenpräferenzen und gewährleisten eine kontinuierliche Verbesserung von Empfehlungen und Personalisierungsstrategien.

Semantische Ebene im gesamten Ökosystem

Eine erweiterte semantische Ebene, die über die Datentaxonomie hinausgeht, ist entscheidend für die Entwicklung einer effektiven Schnittstelle zwischen KI/ML-Modellen, Daten und bestehenden APIs. Erdung und Kontextualisierung sind der Schlüssel zur Humanisierung des Erlebnisses.
Personalisierung der Telekommunikation - über den gesamten Kundenlebenszyklus hinweg

KI-Spielbuch -Ebene Governance

Menschenfreundliche Interaktion

LLM-gesteuerte Interaktionen sollten so gestaltet sein, dass sie mit dem Ton, dem Stil und den Werten der Marke übereinstimmen. So wird sichergestellt, dass KI-generierte Antworten ansprechend, natürlich und markengerecht sind und das Kundenerlebnis verbessern.

Governance der Unternehmensklasse

Governance und Sicherheit, die sich über das gesamte KI-Ökosystem erstrecken und Daten, APIs, ML-Modelle und LLMs umfassen. Integrierte Beobachtbarkeit und Erklärbarkeit sorgen für Transparenz, Compliance und kontinuierliche Modellverbesserungen. LLM-Operationen und Erklärungspipelines sind entscheidende Komponenten einer solchen Governance. Die KI-Governance muss außerhalb nativer LLM-Anbieter externalisiert werden, um Interoperabilität zu gewährleisten.

Lesen Sie, wie Sie Ihre Unternehmensstrategie mit generativen KI-Playbooksaufwerten können .
AI Playbooks für die Telekommunikation

Die Zukunft der Telekommunikation ist KI-gesteuert, personalisiert und intelligent.


Da Telekommunikationsanbieter in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Umfeld agieren, ist KI-gesteuerte Personalisierung nicht mehr optional, sondern unerlässlich. Durch die Integration von agentenbasierter KI, Echtzeitanalysen und menschenfreundlichen KI-Interaktionen können Telekommunikationsunternehmen über herkömmliche Interaktionsmodelle hinausgehen und nahtlose, hyperpersonalisierte Erlebnisse schaffen, die die Kundentreue und das Umsatzwachstum fördern.

Mit tiefgreifenden, wissensbasierten Datenstrukturen, KI-gestützter Vertriebsintelligenz und unternehmensweiter Governance können Telekommunikationsunternehmen neue Möglichkeiten erschließen, Kundenbedürfnisse vorhersehen und Interaktionen an jedem Kontaktpunkt optimieren. Beim Übergang zu intelligenten, KI-gesteuerten Ökosystemen geht es nicht nur um Automatisierung, sondern um die Schaffung sinnvoller, datengesteuerter Beziehungen, die die Kundenzufriedenheit und den langfristigen Wert steigern.

Humanisierte Personalisierung im großen Maßstab

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