AI Builder in Microsoft Dynamics 365 ‒ Praktische Anwendungen für kleine und mittelständische Unternehmen
- Herbert Steindl
- 30. Juli 2024
- Lesedauer: 5 Minuten
Vor einigen Monaten konnten Sie in einem meiner Beiträge über den AI Builder von Microsoft lesen. Da dieses Feld jedoch enorm dynamisch in der Entwicklung fortschreitet, darf ich Ihnen hiermit ein großes Update zu diesem Artikel schreiben. Sie werden begeistert sein.
Sollten Sie meinen letzten Artikel nicht gelesen haben, finden Sie ihn unter folgendem Link: AI Builder – Verkaufsleistung maximal steigern mit KI – Creakom Group
Die fortschreitende Digitalisierung und die steigenden Anforderungen im Vertrieb und Marketing machen den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zunehmend unverzichtbar, auch für kleine und mittelständische Unternehmen (KMUs). Microsoft Dynamics 365 bietet mit dem AI Builder eine leistungsstarke Plattform, die speziell darauf ausgelegt ist, die Effizienz und Produktivität von Vertriebs- und Marketingteams zu steigern. In diesem Blogbeitrag beleuchte ich die neuesten Funktionen des AI Builders und zeige Ihnen praxisnahe Beispiele, wie diese Tools zur Optimierung der Geschäftsprozesse in KMUs eingesetzt werden können.
Einführung in den AI Builder
Der AI Builder ist eine umfassende Sammlung von KI-Modellen, die in die Microsoft Power Platform integriert sind. Mit verschiedenen Modellen bietet er eine breite Palette an Funktionen, die auf die spezifischen Bedürfnisse von Vertrieb und Marketing abgestimmt sind. Zu den wichtigsten Modellen gehören Vorhersagemodelle, Formularverarbeitung, Objekterkennung und Textklassifizierung, die im Folgenden anhand von Praxisbeispielen näher erläutert werden:
Vorhersagemodelle: Strategische Planung und Kundenbindung
Praxisbeispiel: Kundentreue in einem lokalen Einzelhandelsgeschäft erhöhen
Ein lokales Einzelhandelsgeschäft nutzt das Vorhersagemodell des AI Builders, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Käufe zu prognostizieren. Durch die Analyse historischer Kundendaten kann das Geschäft feststellen, welche Kunden am ehesten wieder kaufen werden. Diese wertvollen Erkenntnisse ermöglichen es dem Marketingteam, gezielte Treueprogramme und personalisierte Angebote zu entwickeln, um die Kundenbindung zu stärken und den Umsatz zu steigern.
Anwendung:
- Datenanalyse: Historische Verkaufsdaten werden in das Vorhersagemodell eingespeist.
- Ergebnis: Das Modell prognostiziert die Kaufwahrscheinlichkeit für jeden Kunden.
- Maßnahme: Kunden mit hoher Kaufwahrscheinlichkeit erhalten personalisierte Angebote und Treueboni.
Formularverarbeitungsmodell: Effiziente Datenverwaltung
Praxisbeispiel: Automatisierung der Bestellabwicklung in einem kleinen Online-Shop
Ein kleiner Online-Shop setzt das Formularverarbeitungsmodell ein, um Bestellformulare automatisch zu verarbeiten. Eingehende Bestellungen werden digital erfasst und die relevanten Daten automatisch in das CRM-System übertragen. Dies reduziert den manuellen Aufwand, minimiert Fehler und beschleunigt die Auftragsbearbeitung.
Anwendung:
- Datenextraktion: Bestelldaten werden aus eingehenden Formularen extrahiert.
- Datenintegration: Extrahierte Daten werden automatisch in das CRM-System integriert.
- Effizienzsteigerung: Die Automatisierung spart Zeit und reduziert Fehler.
Objekterkennung: Optimierung der Lagerverwaltung
Praxisbeispiel: Bestandsüberwachung in einem kleinen Lager
Ein kleiner Großhändler nutzt die Objekterkennung des AI Builders, um den Lagerbestand in Echtzeit zu überwachen. Kameras im Lager erfassen kontinuierlich Bilder der Regale, und die Objekterkennung analysiert diese Bilder, um den aktuellen Bestand zu ermitteln. Wenn der Bestand eines Artikels unter einen bestimmten Schwellenwert fällt, wird automatisch eine Nachbestellung ausgelöst.
Anwendung:
- Bildaufnahme: Kameras erfassen Bilder der Lagerregale.
- Objekterkennung: Das Modell identifiziert den Bestand jedes Artikels.
- Automatisierung: Bei niedrigem Bestand wird automatisch eine Nachbestellung ausgelöst.
Textklassifizierung: Kundenfeedback analysieren
Praxisbeispiel: Verbesserung der Kundenzufriedenheit in einem kleinen Dienstleistungsunternehmen
Ein kleines Dienstleistungsunternehmen setzt die Textklassifizierung ein, um Kundenfeedback aus verschiedenen Kanälen zu analysieren. E-Mails, Bewertungen und Social-Media-Kommentare werden kategorisiert und analysiert, um häufige Probleme und Anliegen der Kunden zu identifizieren. Diese Erkenntnisse helfen dem Unternehmen, seine Dienstleistungen gezielt zu verbessern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
Anwendung:
- Datensammlung: Kundenfeedback wird aus verschiedenen Quellen gesammelt.
- Textanalyse: Das Modell kategorisiert und analysiert das Feedback.
- Maßnahmenplanung: Häufige Probleme werden identifiziert und adressiert.
Zwei Praxisbeispiele für den Einsatz des AI Builders
Fallbeispiel 1: Lead-Qualifizierung in einem kleinen Softwareunternehmen
Ein kleines Softwareunternehmen verwendet das Intent-Erkennungsmodell, um die Absichten von Website-Besuchern zu analysieren. Basierend auf ihrem Verhalten, wie z.B. den besuchten Seiten und der Verweildauer, erkennt das Modell, welche Besucher am ehesten an einem Kauf interessiert sind. Diese Leads werden automatisch an die Vertriebsmitarbeiter weitergeleitet, die dann gezielte Follow-ups durchführen können.
Anwendung:
- Verhaltensanalyse: Das Modell analysiert das Verhalten der Website-Besucher.
- Lead-Qualifizierung: Besucher mit hoher Kaufabsicht werden identifiziert.
- Follow-up: Vertriebsmitarbeiter erhalten qualifizierte Leads zur Nachverfolgung.
Fallbeispiel 2: Optimierung der Marketingkampagnen
Ein kleines Unternehmen setzt das Textklassifizierungsmodell ein, um die Resonanz auf Marketingkampagnen zu analysieren. Kundenfeedback aus Social Media, E-Mails und Bewertungen wird analysiert, um die Effektivität der Kampagnen zu messen. Die Erkenntnisse fließen in die Planung zukünftiger Kampagnen ein, um diese gezielt zu optimieren.
Anwendung:
- Feedbackanalyse: Das Modell analysiert Kundenreaktionen auf Kampagnen.
- Ergebnisbewertung: Die Effektivität der Kampagnen wird bewertet.
- Optimierung: Erkenntnisse fließen in die Planung neuer Kampagnen ein.
Alle Funktionen des AI Builders
Microsoft Dynamics 365 bietet, wie bereits mit einige Beispielen gezeigt, mit dem AI Builder eine umfangreiche Sammlung von KI-Modellen, die speziell darauf ausgerichtet sind, die Effizienz und Produktivität von Vertriebs- und Marketingteams zu steigern. Um Ihnen einen besseren Überblick zu verschaffen, stelle ich Ihnen nun alle Funktionen kurz vor:
1. Vorhersagemodell (Prediction Model)
Erklärung: Dieses Modell prognostiziert zukünftige Ereignisse basierend auf historischen Daten.
Use Case: Ein Einzelhandelsunternehmen nutzt das Vorhersagemodell, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Käufe zu berechnen. Kunden, die wahrscheinlich erneut kaufen, erhalten gezielte Marketingangebote.
2. Formularverarbeitungsmodell (Form Processing)
Erklärung: Extrahiert und verarbeitet Daten aus Formularen.
Use Case: Ein kleines Versicherungsunternehmen verarbeitet eingehende Antragsformulare automatisch, extrahiert die relevanten Daten und überträgt sie in das CRM-System.
3. Objekterkennung (Object Detection)
Erklärung: Erkennt und klassifiziert Objekte in Bildern.
Use Case: Ein Lagerhaus überwacht den Bestand mithilfe von Kameras, die den Lagerbestand in Echtzeit analysieren und bei Bedarf automatische Nachbestellungen auslösen.
4. Textklassifizierung (Text Classification)
Erklärung: Kategorisiert und analysiert Textdaten.
Use Case: Ein Dienstleistungsunternehmen analysiert Kundenfeedback aus verschiedenen Kanälen, um häufige Probleme zu identifizieren und gezielte Verbesserungen vorzunehmen.
5. Sentimentanalyse (Sentiment Analysis)
Erklärung: Analysiert die Stimmung und Emotionen in Textdaten.
Use Case: Eine Bank nutzt die Sentimentanalyse, um die Stimmung in Kundenanfragen und -beschwerden zu verstehen und proaktive Maßnahmen zu ergreifen.
6. Schlüsselworterkennung (Keyword Detection)
Erklärung: Identifiziert Schlüsselwörter in Textdaten.
Use Case: Ein Marketingteam analysiert Social-Media-Posts, um relevante Trends und Themen zu erkennen und darauf basierend Marketingkampagnen zu gestalten.
7. Sprachtranskription (Speech to Text)
Erklärung: Wandelt gesprochene Sprache in Text um.
Use Case: Ein Callcenter nutzt die Sprachtranskription, um Anrufe zu transkribieren und die Daten für die Analyse und Schulung zu verwenden.
8. Bilderkennung (Image Recognition)
Erklärung: Erkennt und klassifiziert Bilder.
Use Case: Ein Qualitätskontrollteam in einem Fertigungsbetrieb verwendet die Bilderkennung, um fehlerhafte Produkte in der Produktionslinie zu identifizieren und auszusortieren.
9. Anomalieerkennung (Anomaly Detection)
Erklärung: Ermittelt ungewöhnliche Muster in Daten.
Use Case: Ein Finanzdienstleister nutzt die Anomalieerkennung zur Betrugserkennung und identifiziert ungewöhnliche Transaktionsmuster in Echtzeit.
10. Entitäts-Extraktion (Entity Extraction)
Erklärung: Extrahiert spezifische Informationen aus Textdaten.
Use Case: Ein Kundenservice-Team extrahiert Namen und Adressen aus E-Mails, um die Bearbeitungszeit für Anfragen zu verkürzen.
11. Übersetzung (Translation)
Erklärung: Übersetzt Text in verschiedene Sprachen.
Use Case: Ein international tätiges Unternehmen verwendet das Übersetzungsmodell, um Kundenanfragen aus verschiedenen Ländern schnell und präzise zu beantworten.
12. Kategorieerkennung (Category Classification)
Erklärung: Klassifiziert Text in vordefinierte Kategorien.
Use Case: Ein E-Commerce-Unternehmen kategorisiert Produktbewertungen, um positive und negative Feedbacks zu unterscheiden und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen.
13. Objektnachverfolgung (Object Tracking)
Erklärung: Verfolgt die Bewegung von Objekten in Videos.
Use Case: Ein Unternehmen überwacht Bewegungen in Überwachungsvideos, um verdächtiges Verhalten zu erkennen und sofortige Maßnahmen zu ergreifen.
14. Erkennung von Handschrift (Handwriting Recognition)
Erklärung: Wandelt handgeschriebenen Text in digitalen Text um.
Use Case: Eine Behörde digitalisiert handschriftliche Dokumente, um sie einfacher durchsuchen und bearbeiten zu können.
15. Form- und Dokumentenerkennung (Form and Document Detection)
Erklärung: Erkennt und klassifiziert verschiedene Arten von Dokumenten und Formularen.
Use Case: Eine Personalabteilung automatisiert die Verarbeitung verschiedener Antragsformulare, wie Urlaubsanträge und Spesenabrechnungen.
16. Rechnungserkennung (Invoice Processing)
Erklärung: Extrahiert und verarbeitet Daten aus Rechnungen.
Use Case: Ein kleines Unternehmen automatisiert die Verarbeitung eingehender Rechnungen, extrahiert die relevanten Daten und überträgt sie in das Buchhaltungssystem.
Fazit: Der AI Builder als unverzichtbares Tool für KMUs
Der AI Builder in Microsoft Dynamics 365 bietet eine beeindruckende Auswahl an Funktionen, die speziell darauf ausgelegt sind, die Effizienz und Produktivität von Vertriebs- und Marketingteams in kleinen und mittelständischen Unternehmen zu steigern. Von präzisen Prognosen über die Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen bis hin zu personalisierten Kundeninteraktionen – der AI Builder revolutioniert das Vertriebsmanagement. Unternehmen, die diese fortschrittlichen Funktionen nutzen, sind bestens gerüstet, um in der heutigen wettbewerbsintensiven Geschäftswelt erfolgreich zu sein.
Ausblick: Die Zukunft des AI Builders
Die Entwicklung des AI Builders zeigt eine beeindruckende Dynamik und es ist zu erwarten, dass in naher Zukunft weitere innovative Funktionen hinzukommen werden. Bereits jetzt revolutioniert der AI Builder das Vertriebsmanagement und die kontinuierliche Weiterentwicklung dieser Plattform wird Unternehmen helfen, ihre Verkaufsstrategien weiter zu optimieren und ihre Ziele zu erreichen.
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