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Gastbeitrag von Mario Imparato
Kommunikation zwischen Mensch und Computer

KI und Machine Learning lassen sich zum Erstellen, Personalisieren und Skalieren von Marketingbotschaften nutzen. Eine wichtige Rolle spielen dabei auch die Methoden zur maschinellen Verarbeitung von Sprache.

Text: W&V Redaktion

7. Februar 2020

Die NLG-Technologie produziert gesprochenen oder geschriebenen Text, der so klingt, als stamme er von einem Menschen.
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Viele Marketingleiter und CMOs in Deutschland stehen vor der Herausforderung, ihre Personalisierungs- und Marketingkampagnen auf effektive Weise so zu skalieren, dass sie bessere Kundenerfahrungen und damit letztlich bessere Geschäftsergebnisse erzielen. Viele Führungskräfte vertrauen dabei auf Künstliche Intelligenz (KI) und die damit verbundenen Technologien des Natural Language Processing (NLP), sowie auf die Methoden Natural Language Understanding (NLU) und Natural Language Generation (NLG).

Eine aktuelle Studie von Uniserv zeigt, dass 67 Prozent der befragten Unternehmen in Deutschland KI und Machine Learning für die Planung und Steuerung von Marketing- sowie Vertriebskampagnen einsetzen. Jedes vierte befragte Unternehmen vertraut dabei auf NLP.

NLP, NLU und NLG für optimale Marketingergebnisse einsetzen

NLP geht weit über das Call Center hinaus – wo es typischerweise in Chatbots für den Kundenservice zum Einsatz kommt – und kann durch leistungsstarkes, personalisiertes Marketing in großem Maßstab einen immensen Geschäftserfolg erzielen. Ermöglicht wird die effektive Nutzung von NLP durch zwei weitere Schlüsseltechnologien, NLU (Natural Language Understanding) und NLG (Natural Language Generation). Diese Technologien sind die Motoren für wegweisende Verbesserungen beim Erstellen, Personalisieren und Skalieren von Marketingbotschaften. Brands können durch den Einsatz von NLG – in Kombination mit leistungsstarken statistischen Methoden – höherwertige und treffsichere Botschaften generieren. Gleichzeitig wird klarer, wie sich jede einzelne Komponente der Botschaft verhält und welche am meisten zum Ergebnis beiträgt.

Informatiker neigen dazu, NLP als einen Teilbereich der KI zu betrachten, der NLU und NLG umfasst. Um zu verstehen, wie sie funktionieren und was sie in das Marketing einbringen, ist es jedoch hilfreich, jede Technologie einzeln zu betrachten.

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Natural Language Processing: Sprache per Computer lesen

Die NLP-Technologie wandelt menschliche Sprache in strukturierte Daten um, die ein Computer verstehen und verarbeiten kann. NLP kommt üblicherweise zum Einsatz, um Text zu extrahieren und zu übersetzen oder bei sprachgesteuerten Assistenten. Damit eröffnet NLP die Möglichkeit, dass ein Computer Text lesen kann, der in normaler menschlicher Sprache geschrieben wurde.

Vor dem Einsatz von NLP mussten alle Anfragen, die in einem Unternehmen eingingen – von E-Mails bis hin zu Call Center-Anfragen – von einem Menschen gelesen oder angehört werden, da nur Menschen erkennen konnten, dass es sich um Wörter handelte. Ebenso herausfordernd war die Tatsache, dass der Inhalt all dieser Interaktionen nicht einfach erfasst und analysiert werden konnte, um Verbesserungen im Prozess zu erzielen.

NLP bringt in dieser Hinsicht eine entscheidende Veränderung. Dank der Möglichkeit, Sprache zu erfassen und in interpretierbare Daten umzuwandeln, verbessert NLP die Geschwindigkeit, mit der Unternehmen Informationen oder Anfragen so aufnehmen können, wie der Mensch sie normalerweise liefert: in natürlicher Sprache.

1. Natural Language Understanding: Sprache verstehen

NLU ist die Technologie, die die menschliche Sprache interpretiert. Auf diese Weise lässt sich zum Beispiel leichter erkennen, was für ein Anliegen der Kunde hat. Slang, falsche Aussprache, regionale Akzente und die täglichen Herausforderungen der Syntax machen es für Maschinen schwierig zu interpretieren, was eine Person sagt, geschweige denn, was sie meint. NLU löst diese Herausforderungen.

Integriert mit der Interactive Voice Response (IVR)-Software, die in Call Centern verwendet wird, oder mit persönlichen Assistenten wie Siri oder Alexa, erlaubt die NLU-Technologie den Kunden, wie gewohnt zu sprechen. Das System ist in der Lage, die Bedeutung einer Aussage oder Frage im Detail zu interpretieren und den Kunden an den richtigen Mitarbeiter weiterzuleiten oder die gewünschte Funktion zu aktivieren.

2. Natural Language Generation: Sprache produzieren

Die NLG-Technologie produziert gesprochenen oder geschriebenen Text, der so klingt, als stamme er von einem Menschen. In Verbindung mit NLP und NLU erzeugt NLG natürlich klingende, kontextgerechte und hilfreiche Antworten auf eine Kundenfrage oder -anfrage.

3. NLP, NLU und NLG in Aktion

Customer-Service-Anwendungen gehörten zu den ersten und sind nach wie vor die häufigsten Anwendungen der NLP-, NLU- und NLG-Technologie. Diese Lösungen ermöglichen es Unternehmen, Kundeninteraktionen über Call Center, Website-Chatbots und E-Mails zu automatisieren und dennoch eine menschliche Note in der Kommunikation zu bewahren.

Doch diese Technologien gehen zunehmend über solche effizienzorientierten Anwendungen hinaus in Geschäftsfelder, in denen sie einen erheblichen Mehrwert für das gesamte Unternehmen schaffen können. Finanzinstitute nutzen beispielsweise die NLP- und NLG-Technologie, um die Erstellung von Finanzberichten zu automatisieren, die dieselben Datenquellen auf die gleiche Weise nutzen, um so Konsistenz zu gewährleisten. Einzelhändler experimentieren mit NLP und NLG, um Tausende von Produktbeschreibungen für Markenprodukte zu schreiben.

Das Marktforschungsunternehmen IDC erwartet, dass der Einzelhandel das Bankwesen überholen wird, was die Ausgaben für KI, ML oder NLP angeht. Im Jahr 2018 wurden bereits 3,4 Milliarden Dollar in entsprechende Anwendungsfälle investiert. Der Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence 2019 zeigt, dass NLP aktuell das sogenannte "Tal der Enttäuschungen" durchläuft und damit auf dem besten Weg zur vollen Produktivität ist. Dieses "Plateau der Produktivität" wird laut Gartner in fünf bis zehn Jahren erreicht sein.

NLG: Personalisiertes Marketing im großen Stil

Marketingverantwortliche investieren aktiv in die NLG-Technologie. Ohne NLG wären Vermarkter nicht in der Lage, Inhalte oder kreative Botschaften in der Größenordnung und in dem Tempo zu personalisieren, das Unternehmen heute benötigen. Das Potenzial für Multichannel-Marketing ist offensichtlich. Dank NLG lassen sich zum Beispiel wie erwähnt zahllose unterschiedliche Versionen von Produktbeschreibungen erstellen – akkurat, schnell und in mehreren Sprachen. Auf diese Weise entsteht ein kontinuierlicher Strom an personalisierten Inhalten, der über mehrere Kanäle genutzt werden kann. NLG ist eine leistungsstarke Technologie, die Unternehmen dabei unterstützt, Zeit zu sparen, die Qualität der Inhalte zu optimieren und die Kosten zu senken. Gleichzeitig können sie hervorragende digitale Kundenerlebnisse schaffen, die zu höherer Kundenbindung führen.

Für den erfolgreichen Einsatz von NLG reicht es nicht aus, ein Vokabular für das Marketing aufzubauen. Es geht darum, Wörter und Phrasen in einer hierarchischen Datenbank mit Kategorien und Phrasen zu gruppieren, die sich auf die Emotionen oder Ideen beziehen, die am besten mit dem Publikum einer Marke funktionieren. Das bietet Tausende von Möglichkeiten, eine bestimmte Emotion oder Stimmung auszudrücken. Um beispielsweise die Dringlichkeit einer Marketingbotschaft zu kommunizieren, könnte das System die Formulierung "Jetzt klicken", "Läuft bald ab" oder "Ihnen läuft die Zeit davon" generieren. Durch den Wechsel von Positionen, Wörtern und Phrasen können Teams, die NLG verwenden, leicht eine enorme Anzahl von überzeugenden kreativen Kombinationen für die Kundenbotschaft produzieren.

Auf diese Weise kann NLG für jeden Kanal genügend Inhalte produzieren. Dabei wird sowohl den Erwartungen des Konsumenten an die menschliche Komponente als auch den Anforderungen der Marketiers an die Konsistenz der Marke Rechnung getragen. Von der Kundenbetreuung bis zur Kundenbindung ermöglichen NLP-, NLU- und NLG-Technologien den Brands, mit mehr Kunden auf eine Weise zu kommunizieren, die trotz Automatisierung den „Human Touch“ bewahrt.

Die Münchener Rück wurde im jüngsten EY-Bericht Artificial Intelligence in Europe wie folgt zitiert: "Das Team 'Human-KI' ist in einigen Bereichen bereits vorhanden, es ergänzt sich gegenseitig und wird in Zukunft an Bedeutung und Verbreitung gewinnen". Das Ziel ist nicht, die menschliche Kreativität zu ersetzen, sondern sie zu verbessern, zu verfeinern und auf die nächste Stufe zu bringen.

Über den Gastautor:

Mario Imparato ist als SVP Europa verantwortlich für Vertrieb, Geschäftsentwicklung und Kundenerfolg bei Persado. Davor war er als VP EMEA und VP International Markets für die Internationalisierung von Persado verantwortlich.


Autor: W&V Leserautor

W&V ist die Plattform der Kommunikationsbranche. Zusätzlich zu unseren eigenen journalistischen Inhalten erscheinen ausgewählte Texte kluger Branchenköpfe. Einen davon haben Sie gerade gelesen.

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