Next Best Offer

Maßgeschneiderter Kundenservice, weil Kundenzufriedenheit Trumpf ist

Das "Warum"

Ziel einer Next-Best-Offer-Lösung ist es, das ideale Angebot zu finden und für Vertriebsmitarbeiter automatisiert entsprechende Anbote vorzubereiten. Durch die Analyse von historischen und Kundendaten gewinnt künstliche Intelligenz Erkenntnisse, die für alle Vertragspartner den maximalen Nutzen generieren. Verkaufswahrscheinlichkeit und Kundenzufriedenheit steigen gleichermaßen.

Vorteile von Next Best Offer

+20% mehr Vertragsverlängerungen

+15% erhöhtes Upselling

Symbolisches Icon für Produktivitäten

-35% gesenkte Bearbeitungsdauer

+25% gesteigerter Umsatz

Voraussetzungen

Zunächst muss das gesamte Portfolio für die Lösung digital aufbereitet werden. Ebenso Vertragsdaten, historische Daten und Kundenverhalten zur Analyse. Infolge muss das System über unterschiedliche Trigger (Datum, Kundenanfrage, von Sales initiiert, neue Angebote im Portfolio, etc.) angestoßen werden können. Das System muss daraus mittels trainierter KI-Modelle erkennen, welche Angebote/Handlungen im konkreten Fall vorgeschlagen werden können.

Upselling 2.0

Kundenzufriedenheit ist Trumpf. Wer heutzutage verkaufen will, muss die Bedürfnisse seiner Kunden kennen. Eine KI-basierte Next-Best-Offer-Lösung transformiert den Sales-Prozess nachhaltig. Unterstützt durch künstliche Intelligenz können Vertriebsmitarbeiter viel schneller und präziser auf veränderte Umstände reagieren und Kunden besser verstehen als bisher. Nur wer maßgeschneiderte Angebote bietet, stiftet echten Nutzen, der auch gekauft wird.

Business Value

  • Gesteigerte Kundenzufriedenheit
  • Längere Kundenbindung
  • Mehr Ressourcen für persönliche Gespräche
  • Kundengerechte Angebote
  • Höhere Absatzchance

AI-Experten anfordern

Wir freuen uns auf Ihre Fragen zum Einsatz von künstlicher Intelligenz

Industrien und Einsatz­gebiete

Finance

#portfolio_management #ai_in_banking #smartdata

Kurse und Wertentwicklung stets im Blick. Durch Time-Series-Analysen und historische Daten ermittelt künstliche Intelligenz die passenden Erweiterungen und Änderungen für jedes Portfolio.

Energy

#betriebskosten #ai_in_energy #smartpricing

Verbrauch, Tarife und Anbieter – Wer Betriebskosten intelligent managen will, hat diese Aspekte dank KI stets im Blick und kann umgehend auf Preisänderungen und neue Anforderungen reagieren.

Insurance

#datamanagement #customer_oriented #bestoffer

Stets den Überblick über aktive Polizzen und veränderte Lebensumstände der Versicherten miteinbeziehen. KI-basiert den passenden Versicherungsschutz zur richtigen Zeit für echten Mehrwert anbieten.

Lösung. Durch Composite AI.

Zum Einsatz kommen AI-Modelle für Time-Series-Analysen, die Verarbeitung von Big Data und Skills für Natural Language Processing (NLP). Damit können sowohl Muster in großen Datenmengen wie auch in Langzeitdaten erkannt werden. Parallel verarbeitet die Lösung Informationen aus Dokumenten (z.B. Verträge) und User Input (z.B. Kundenemails), um Anforderungen und Lösungsvorschläge intelligent zu matchen.

Skill 08
AIDataInformation Retrieval

Human Computer Interaction

Enable interaction between humans & computers in a satisfying way that likens human-to-human interaction as, for instance, in open dialogues.

Skill 17
AIRecommendations

Recommender Engine

Fully automated filter & predict in real-time which products, services, etc. may next be suggested to your customer to most likely meet their approval.

Skill 13
CodeData

Secure Anonymization

Named Entity Masking (NEM) masks & safely obscures all personal data. Freely place and add to render anonymous data along your skill chain.

AIOS - Das "Wie"

Den Use Case 5-10x schneller umsetzen mit AIOS.

Das Betriebssystem AIOS (AI Operating System) verbindet eine Vielzahl von vorgefertigten KI-Funktionalitäten zu einem Next-Best-Offer-Generator. Diese KI-Skills analysieren unterschiedliche Datenquellen und geben infolge intelligent Vorschläge aus. AIOS betreibt die unterschiedlichen Machine-Learning-Modelle und Funktionalitäten und verknüpft diese außerdem mit den Datenquellen über Schnittstellen und Human Computer Interaction.

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