Digitale Geschäftsmodelle mit künstlicher Intelligenz (KI) sind in vielen Branchen und Industriezweigen bereits weitverbreitet. Sie bieten enorme Potenziale für Unternehmen jeder Größe, auch wenn diese über außergewöhnliche Geschäftsmodelle verfügen.
Auch im NetBet Casino Deutschland kommt künstliche Intelligenz seit geraumer Zeit zum Einsatz.
Anders als die derzeit angesagten Chatbots handelt es sich dabei allerdings eher um Softwarelösungen, die den Nutzerkomfort steigern und für mehr Sicherheit sorgen.
Was versteht man überhaupt unter digitalen Geschäftsmodellen?
Digitale Geschäftsmodelle sind als Unternehmenskonzepte zu verstehen, welche verschiedenste digitale Technologien nutzen. Sie dienen dazu, Produkte, Dienstleistungen oder umsatzorientierte Lösungen anzubieten.
Digitale Geschäftsmodelle gibt es in ganz verschiedenen Branchen, wie beispielsweise:
- E-Commerce
- Online-Plattformen
- Cloud-Services
- Social Media
- digitale Gesundheitsdienste
- Finanzdienstleistungen
Inhaltlich geht es zum Beispiel darum, Kundenbeziehungen aufzubauen oder zu pflegen, interne Geschäftsprozesse zu optimieren oder auch neue Geschäftschancen zu erschließen.
Digitale Geschäftsmodelle können zum Beispiel darauf abzielen, digitale Produkte oder Dienstleistungen zu verkaufen, Daten oder Inhalte zu monetarisieren oder Plattformen zu betreiben, die Kunden und Anbieter zusammenbringen.
Sie sind frei skalierbar und können flexibel an sich schnell veränderte Marktbedingungen und Kundenbedürfnisse angepasst werden.
Personalisierte Empfehlungen dank skalierbarer KI Systeme
Unternehmen können mithilfe von KI-Systemen personalisierte Empfehlungen erstellen. Das wird in der Praxis derzeit schon von vielen Onlinehändlern umgesetzt, und zwar sowohl für Produkte als auch für Dienstleistungen.
Anhand der Eingaben eines Internetnutzers können dessen Vorlieben und Interessen eruiert werden. Dazu ist es mithilfe moderner Tools wie beispielsweise Google Analytics ganz leicht möglich, das Nutzerverhalten auch anderswo im Netz nachzuverfolgen.
Für eine Kaufentscheidung ist es oftmals wichtig, auf welcher Internetseite sich ein Käufer vorher aufgehalten hat, welche Angebote er als Nächstes durchsucht. Aber auch die Zugriffszeit oder der aktuelle Ort können wesentliche Hinweise dafür liefern, wann ein potenzieller Kunde am besten zugänglich ist für eine emotionale Ansprache durch Werbung.
Amazon ist ein bekanntes Beispiel für eine solche Anwendung und arbeitet regelmäßig mit Cross-Selling–Angeboten.
Dabei werden Käufern im unteren Bereich ihrer Bestellung weitere Produkte angeboten, die anhand der Sucheingaben ebenfalls interessant sein könnten. Auch eine Kombination aus Dienstleistungen und Waren kann für mehr Absatz sorgen.
Neben dem Cross-Selling findet nicht nur bei Amazon immer öfter auch ein Up-Selling statt. Dabei werden gezielt höherwertige Produkte angezeigt, die alternativ zu den Kaufinteressen eines Nutzers passen könnten.
Oft ist es eine hohe Qualität, die den Kaufimpuls schließlich auslöst.
Aktuelle Trends erkennen mit Predictive Analytics
KI-basierte Predictive Analytics-Systeme können genutzt werden, um Prozesse in Unternehmen zu optimieren. Durch die prädiktive Analyse ist es außerdem möglich, Risiken zu minimieren.
Ein gutes Beispiel für den Einsatz von Predictive Analytics-Systemen ist die Finanzbranche. In diesem Wirtschaftssektor geht es primär darum, die Kreditrisiken zu bewerten und entsprechend sinnvolle Entscheidungen zu treffen.
Durch den Einsatz von prädiktiven Analysetechniken in der Logistikbranche kann die Lieferkette optimiert werden.
Dabei geht es insbesondere um kurze Wege und eine zutreffende Vorhersage des Käuferverhaltens. So können beispielsweise auch die Lagerbestände immer auf einem angemessenen Niveau gehalten werden, ohne dass es zu Leerstand oder Lieferengpässen kommt.
Es ergibt sich eine Steigerung von Effizienz und Rentabilität, auch Kommissionieraufgaben können bereits vorab besser organisiert werden.
Wirtschaftsexperten gehen davon aus, dass Predictive Analytics auch in den kommenden Jahren immer weiter an Bedeutung gewinnen werden in der Logistikbranche.
Automatisierung in der Entscheidungsfindung in digitalen Geschäftsmodellen
KI-basierte Systeme werden in digital transformierten Geschäftsmodellen dazu genutzt, um automatisierte Entscheidungen in Unternehmen zu treffen. Zum Beispiel können dank der neuartigen Anwendungen automatische Kaufentscheidungen getroffen werden.
Da die Fehleranfälligkeit moderner KI-Systeme allerdings noch vergleichsweise hoch ausfällt, kann die menschliche Kompetenz aktuell keinesfalls komplett durch eine schnell lernende Maschine ersetzt werden.
Muss ein Versicherungskonzern zum Beispiel eine treffsichere Risikobewertung durchführen, stehen nicht immer ausreichend historische Daten zur Verfügung.
Dann müssen verschiedene Kriterien korrekt eingeschätzt werden, obwohl das Risiko nicht zu 100 % ermittelt werden kann. Im Moment können KI-basierte Systeme auch bei einer automatisierten Entscheidungsfindung lediglich als Inspirationsquelle verstanden werden.
Auch wenn viele smarte Algorithmen Hand in Hand zusammenarbeiten, lässt sich das menschliche Urteilsvermögen im Moment auf keinen Fall vollständig durch digital ablaufende Prozesse ersetzen, ohne dass es zu unnötig vielen Fehlentscheidungen kommt.
Personalisierte Medizin in einer zunehmend digital gesteuerten Welt
In der Medizin kann KI genutzt werden, um personalisierte Diagnosen und Therapieformen zu entwickeln.
Vor allem in der Krebsbehandlung kann es während der Therapie nötig werden, den bisherigen Kurs zu korrigieren und alternative Behandlungsformen anzuwenden. Moderne Biomarker machen eine intensive Überwachung des Fortschritts eines Therapieansatzes möglich.
Gerade bei Prostatakrebs wird es Medizinern durch bestimmte Eiweiße möglich, den Behandlungserfolg jederzeit neu beurteilen zu können.
Hier informiert das Bundesministerium für Bildung und Forschung darüber, wie sich anhand des neuartigen Biomarkers der Krankheitsverlauf prognostizieren lässt.
Ziel eines zunehmenden Einsatzes von künstlicher Intelligenz im medizinischen Bereich ist es immer, neue Arzneimittel und Behandlungsformen zu entwickeln, die noch besser auf die spezifischen Bedürfnisse eines Patienten zugeschnitten sind.
So können moderne Chatbots die Kundenzufriedenheit steigern
ChatGPT und seine Artverwandten sind derzeit in aller Munde. Schon seit Langem ist es im zielführenden E-Commerce aber möglich, Chatbots auf der eigenen Internetseite zu implementieren.
Das sind kleine Tools, welche zusammen mit dem Seitenquellcode geladen werden. Über eine meist an der Seite befindliche Navigation kann der Bot geöffnet werden, oftmals wird er über ein kleines Icon gesteuert.
Solche Chatbots generieren keine ausführlichen Texte verschiedener Gattungen, halten aber kurze Antworten auf häufige Nutzerfragen bereit.
Um für Ergebnisse zu sorgen, welche einem Kaufinteressenten bei seiner individuellen Anfrage wirklich weiterhelfen können, müssen dazu sowohl Fragen als auch Antworten hinterlegt sein. Anhand smarter Algorithmen findet der Chatbot dann auch themenverwandte Themen, welche einen potenziellen Kunden interessieren könnten.
Vornehmlich wird bei dieser Art von Chatbot mit Keywords gearbeitet, aber auch die Fragestellung selbst liefert wertvolle Hinweise darauf, wie sich der Nutzer selbst helfen möchte.
Findet der Bot einmal keine passenden Themen in der Datenbank auf dem Server, sollte bei dieser Form des kundenorientierten Marketings unbedingt eine Möglichkeit zum persönlichen Kontakt bereitgestellt werden.
Das kann ein Anruf-Link sein oder die Option, eine E-Mail mit einer Fragestellung zu senden. Andernfalls kann es leicht sein, dass diese Konversion verloren geht und der Nutzer anderswo nach Antworten auf seine Fragen weitersucht.
