KI-gesteuerte Kundenfeedback-Analyse: Optimierung der Abläufe und des Kundenservices
Überblick
Acrontum entwickelte ein KI-gestütztes System zur Automatisierung der Kategorisierung von Nutzerfeedback für einen deutschen Automobilhersteller. Zuvor wurde das Feedback manuell in Tabellenkalkulationen verarbeitet. Die Lösung von acrontum sammelt, kategorisiert und sortiert das Feedback automatisch, leitet es weiter und integriert die Daten in PowerBI. Dies erhöhte die Effizienz, reduzierte die Teamgröße und ermöglichte schnellere Reaktionen sowie fundierte Managemententscheidungen.
Kundenanforderung
Der Kunde benötigte eine Lösung zur Automatisierung der Kategorisierung von Nutzerfeedback, um schnell Statistiken für das interne Management zu erstellen und Probleme frühzeitig zu identifizieren. Ziel war es, die Effizienz der Feedbackverarbeitung zu steigern und eine zeitnahe Kommunikation der wichtigsten Erkenntnisse sicherzustellen.
Highlight
Das System verarbeitet täglich 1.000 Nutzerkommentare in fünf Märkten und reduzierte den Personalbedarf zur Feedbackverwaltung von sechs auf zwei Teammitglieder.
Die Lösung
Acrontum entwickelte ein KI-basiertes System, das Nutzerfeedback automatisch sammelt, kategorisiert und nach Stimmung und Thema sortiert. Dies ermöglichte eine effiziente Weiterleitung der Kommentare an die zuständigen Mitarbeiter und lieferte Antwortvorschläge. Darüber hinaus wurden die gesammelten Daten zur weiteren Analyse und Berichterstattung in PowerBI integriert.
Eingesetzte Dienstleistungen
Anforderungsanalyse, Lösungskonzeption, Geschäfts- und Prozessanalyse, Wireframing und Testing, Datenanalyse, Identifikation von KI-Algorithmen
Kundensituation
Der Kunde erhielt große Mengen an Nutzerfeedback über den Google PlayStore, den Apple AppStore und direkt aus der App, die manuell in Tabellenkalkulationen kategorisiert wurden. Diese ressourcenintensive Methode führte zu Verzögerungen bei der Auswertung und Reaktion auf das Feedback. Die manuelle Kategorisierung erschwerte die schnelle Erstellung von Statistiken für das interne Management und die frühzeitige Identifizierung von Problemen.
Vorgehensweise
Acrontum analysierte die bestehenden Feedback-Meldungen und Kategorisierungsmethoden des Kunden. Gemeinsam haben sie die Schlüsselkriterien für das KI-System definiert. Das acrontum Team evaluierte dann verschiedene Large Language Models (LLMs), um das für die Anforderungen des Projekts am besten geeignete Modell auszuwählen. Nachdem das acrontum-Team diese Anforderungen ermittelt hatte, entwickelte es ein KI-System, das automatisch Feedback sammelt, es nach Stimmung und Thema kategorisiert und die Kommentare an die zuständigen Mitarbeiter weiterleitet. Die gesammelten Daten wurden zur weiteren Analyse und Berichterstattung in PowerBI integriert.
Das Ergebnis
Die Implementierung des maßgeschneiderten KI-Systems führte zu einer erheblichen Effizienzsteigerung bei der Verarbeitung von Nutzerfeedback. Das System kategorisierte täglich 1.000 Kommentare automatisch und ermöglichte es dem Kunden, schneller auf Feedback zu reagieren. Die Anzahl der benötigten Teammitglieder zur Verwaltung des Feedbacks konnte von sechs auf zwei reduziert werden.
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