Wie No-Code AI eurem Unternehmen auf die Sprünge helfen kann

Thomas Etter
March 28, 2022

Wie No-Code AI eurem Unternehmen auf die Sprünge helfen kann

AI, bzw. KI ohne Code ermöglicht es kleineren Unternehmen, datengestützte Erkenntnisse über ihre Kunden zu gewinnen. Hier erfahrt ihr, wie sie bei Vertrieb, Marketing und darüber hinaus helfen kann.
Die Computer in den Netzwerken eures Unternehmens enthalten grosse Datenmengen, die mit Hilfe von KI-Technologie nach Mustern analysiert werden können. Diese Muster offenbaren wichtige Erkenntnisse darüber, wie gut ihr euer Unternehmen führt.
Wenn ihr bis vor kurzem eine massgeschneiderte KI-Plattform für euer Unternehmen aufbauen wolltet, um an diese Erkenntnisse zu gelangen, dann musstet ihr Fachpersonen für Entwicklung, Programmierung, Datenwissenschaft einstellen – oft mit erheblichen Kosten. Doch jetzt könnt ihr KI ohne Code verwenden; das macht solche Datenerkenntnisse für Unternehmen leichter zugänglich.
In diesem Artikel untersuchen wir:
  • was künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind
  • KI ohne Programmcode und ihre Vorteile
  • 12 aufregende aktuelle Anwendungen von KI-Apps ohne Code
  • den Einsatz von KI in deinem Unternehmen
 
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Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (oder im Englischen: AI für Artificial Intelligence) ermöglicht es Maschinen, die menschliche Entscheidungsfindung zu simulieren und nachzuahmen und komplexe Probleme mit menschlichen Denkmustern zu lösen.
Beispiele für künstliche Intelligenz im Alltag sind Alexa, Siri und Internet-Chatbots, die mithilfe von Feedback-Schleifen Fragen des Kundensupports und technische Fragen beantworten.
Diese Feedbackschleifen teilen den Maschinen mit, ob sie bei einer bestimmten Aufgabe erfolgreich oder erfolglos waren, so dass es wahrscheinlicher ist, dass sie beim nächsten Mal die "richtige" Aktion für dieselbe Aufgabe ausführen.

Maschinelles Lernen und Deep Learning

Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning sind mit der künstlichen Intelligenz verwandte Technologien.
Das Ziel der künstlichen Intelligenz besteht darin, die Chancen auf das gewünschte Ergebnis einer Aufgabe zu maximieren. Das maschinelle Lernen zielt auf die genaue Analyse von Daten ab, häufig durch die Erkennung von Mustern.
Modelle des maschinellen Lernens sind so konzipiert, dass sie nach der Analyse von (in der Regel sehr grossen) historischen Daten, die strukturiert oder unstrukturiert sein können, Entscheidungen oder Vorhersagen treffen.
Zu den alltäglichen Beispielen für maschinelles Lernen, die wir derzeit nutzen, gehören Vorschläge von Netflix für Filme oder die Google-Suche, die relevante Optionen zum automatischen Ausfüllen vorschlägt.
Deep Learning (manchmal auch als neuronale Netze bezeichnet) ist eine Mischung aus maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, bei der die KI versucht, das menschliche Denken zu imitieren, um bestimmte Arten von Wissen aus Daten zu extrahieren.
Das bekannteste (und bisher unvollendete) Deep-Learning-Projekt ist wahrscheinlich der Versuch von Tesla, Autos beizubringen, wie sie selbst fahren.
Der Einsatz von KI und ML in einem Unternehmen bietet ein enormes Potenzial für mehr Effizienz, Kundenservice und Gewinn. Wir werden uns die Möglichkeiten, die sich daraus ergeben, später ansehen.
Aber um KI und ML in einem Unternehmen einzusetzen, braucht es normalerweise jemanden, der gut im Schreiben von Code ist. Es denn, man verwendet KI ohne Code.

Was ist KI ohne Code?

No-Code-KI-Lösungen ermöglichen es technisch nicht versierten Nutzern, automatischen Code zu schreiben, für den sonst erfahrene Entwickler:innen oder Programmierer:innen erforderlich wären.
Wie funktionieren sie?
Denk zum Beispiel an einen Website-Builder wie Wix oder Squarespace. Sie verwenden eine grafische Drag-and-Drop-Schnittstelle. Man zieht Logos, Bilder, Text, Kontaktformulare usw. direkt dorthin, wo sie auf der Webseite erscheinen sollen, ohne dass man HTML5, CSS oder Javascript lernen muss.
No-Code-Plattformen sind ähnlich. Man zieht "Funktionen" per Drag-and-Drop in die gewünschte Reihenfolge und die Plattform erstellt den Code. Somit muss man nicht eine einzige Zeile Code schreiben.
Mit No-Code-Tools können Geschäftsanwender:innen viele verschiedene Arten von Anwendungen erstellen, darunter:
  • mobile Anwendungen
  • Kundenportale
  • Software für Mitgliedschaften
  • Webanwendungen
  • Outsourcing-Plattformen
  • PR-Tools
  • Werkzeuge zur Verwaltung von Arbeitsabläufen
  • Plattformen für Usability-Tests
No-Code-KI wird häufig in Unternehmen mit Programmierer:innen und Entwickler:innen eingesetzt. In diesen Fällen erstellen Teams und Abteilungen ihre gewünschte App oft mit No-Code-KI-Tools. Programmierer:innen und Entwickler:innen fügen der App später zusätzliche Funktionen hinzu.
Die Verwendung von No-Code-Entwicklungstools hat jedoch auch Nachteile.
Da jede Funktion vorprogrammiert ist, kann es schwierig sein, stark angepasste KI-Projekte zu erstellen, wenn man keine Expert:in für Porgrammierung oder Entwicklung hat, die komplexe und fehlende Lücken im Prozess schliesst.

Geschäftliche Anwendungsfälle für KI

Der Prozess der Erstellung von KI-Anwendungen und der Softwareentwicklung ist mit KI ohne Code viel schneller als mit herkömmlicher Kodierung und sogar mit KI mit wenig Code.
Aber was kann KI zur Verbesserung von Effizienz und Rentabilität beitragen? Werfen wir einen Blick auf einige der aktuellen No-Code-KI- und ML-Funktionen auf dem Markt.

Vertrieb

Dank der Funktionen, die auf Marktplätzen für KI und maschinelles Lernen verfügbar sind, können Unternehmen in Echtzeit sehen:
  • wie gut die eingehenden Leads sind.
  • wie wahrscheinlich es ist, dass Kunden bei ihnen bleiben.
  • wie viel Umsatz sie mit den Geschäften in ihrer Pipeline machen werden.

Bewertung der Lead-Qualität vereinfachen

Man kann eine KI-Funktion zur Bewertung der Lead-Qualität mit eurer Version von Salesforce verbinden. So lässt sich die aktuelle Kundendatenbank abfragen und jeder neuen Anfrage eine Punktzahl zuweisen, die auf Variablen wie Bildungsstand, Familienstand, Beruf und Alter basiert.
Jetzt kann das Vertriebsteam Leads gezielter ansprechen und sich genauer ansehen, welche Leads am ehesten konvertiert werden können.

Kundenabwanderung reduzieren

Die Kundenabwanderung ist eine besonders wichtige Kennzahl, insbesondere für Software-Dienstleister. Die Abwanderung ist der Anteil der Personen und Unternehmen, die das Abonnement beenden und zu einem neuen Anbieter wechseln.
KI kann die Kunden identifizieren, deren Demografie und Nutzungsmuster auf eine höhere Abwanderungswahrscheinlichkeit schliessen lassen. Das ermöglicht, gezielt Angebote an diese Nutzer zu richten, um sie zum Verbleib zu bewegen.

Zeit bis zum Abschluss vorhersagen

Vertriebsleiter:innen überprüfen die aktuelle Umsatzerwartung ihres Teams sowie die Leistung der einzelnen Mitarbeiter, indem sie deren Pipelines untersuchen. Pipelines enthalten Details darüber, wie weit Interessent:innen im Verkaufsprozess fortgeschritten sind und wie viel sie wahrscheinlich ausgeben werden.
Inzwischen gibt es KI-/ML-Anwendungen, mit denen Vertriebsmanager:innen und Vertriebsmitarbeitende auf der Grundlage historischer Datensätze genauer vorhersagen können, wie lange es dauern wird, bis Geschäfte in der Pipeline abgeschlossen werden.

Grösse des Geschäfts vorhersagen

KI-Apps können nicht nur vorhersagen, wann es zu einem Verkaufsabschluss kommt, sondern auch den voraussichtlichen Umfang des Geschäfts mit einem potenziellen Kunden.
Die Vertriebsteams haben nicht nur einen besseren Überblick über künftige Umsätze, sondern können nun auch mehr Zeit für grössere Geschäfte aufwenden, anstatt sich mit kleinen Geschäften zu beschäftigen.
Viele No-Code-Lösungen sind ausserdem kostenpflichtige Module. Je nach den Richtlinien der Entwickler kann man Code in ihre Apps einbauen, der verhindert, dass diese mit Funktionen interagieren, die in Apps anderer Anbieter enthalten sind.

Marketing

Damit ein Vertriebsteam richtig funktionieren kann, müssen die Verantwortlichen im Marketing ihm einen stetigen Strom hochwertiger und verwertbarer Leads liefern. Wie können KI und ML hier helfen?

Sales Funnel optimieren

Ein Sales Funnel ist so konzipiert, dass er die Kontaktdaten von Personen an verschiedenen Punkten ihrer Kaufreise erfasst - von der anfänglichen Erkenntnis, dass sie ein Produkt benötigen oder wünschen, bis hin zu dem Punkt, an dem sie zum Kauf bereit sind.
KI-Apps zur Optimierung des Sales Funnels ermöglichen es Marketingteams, eine Vielzahl von Faktoren zu analysieren, z. B. die Herkunft eines Leads, die Anzahl der Besucher einer Website, was sie auf der Website getan oder angeschaut haben und wie lange sie sich mit dem Inhalt des Sales Funnels beschäftigt haben.
Diese Anwendungen zeigen eurem Marketingteam, an welchen Stellen des Sales Funnel die Wahrscheinlichkeit am grössten ist, dass Interessent:innen abspringen.
Sie können auch ihre Kolleg:innen im Vertrieb informieren:
  • welche potenziellen Kund:innen sich am ehesten in Leads verwandeln
  • welche Produkte oder Dienstleistungen sie am ehesten kaufen werden
  • wie viel sie wahrscheinlich ausgeben werden

Optimierung der Inhalte

Unter Content-Marketing versteht man die Erstellung und Verbreitung von Texten, Bildern und Videos für Personen, die sich in verschiedenen Phasen des Sales Funnels befinden.
Die Verbreitung von Marketinginhalten ist besonders wichtig. Denn es ist nicht sicher, dass Interessent:innen eure Website finden, wenn sie nach weiteren Informationen suchen. Wenn ihr eure Inhalte auf den Websites und Plattformen platziert, die sie am ehesten besuchen, habt ihr eine bessere Chance, gesehen zu werden und die Personen in den Sales Funnel zu bringen.
Eine KI/ML-Funktion untersucht den Titel eines Inhalts und empfiehlt dann, welche der vielen spezialisierten Nischenpublikationen auf der sehr beliebten Medium-Website eure Zielgruppe am ehesten erreicht.

Klassifizierung von Text

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine der Funktionen, für die sich viele Geschäftsleute am meisten begeistern.
Ein zentrales Geschäftsbedürfnis ist es, Probleme so schnell wie möglich zu erkennen, damit sie behoben werden können. Anwendungen zur Textklassifizierung können den Inhalt von Formularen zur Lead-Erfassung und von E-Mails zur Kundenbetreuung sofort analysieren. Sie können dann so programmiert werden, dass sie bestimmte Massnahmen ergreifen oder sofort an bestimmte Teams oder Mitarbeitende weitergeleitet werden.
KI- und ML-Tools verwenden auch Algorithmen, um positive und negative Stimmungen zu erkennen. Sie können eingesetzt werden, um soziale Medien nach Marken- oder Produkterwähnungen zu durchsuchen, positive Inhalte automatisch zu retweeten und negative Inhalte an die entsprechenden Teammitglieder weiterzuleiten, die bei der Lösung des Problems helfen können.

Vorhersage des Kunden-LTV

Anstatt sich auf das Upselling oder den Wiederverkauf an bestehende Kund:innen zu konzentrieren, richten viele Unternehmen den Grossteil ihrer Aufmerksamkeit auf die Suche nach neuer Kundschaft. Damit verpassen sie eine Chance.
KI- und ML-Apps können die Verkaufsunterlagen eines Unternehmens untersuchen und dann die Kund:innen anhand früherer Ausgaben und demografischer Daten segmentieren, um den geschätzten Lebenszeitwert von Kund:innen vorherzusagen. Spezifische Marketingkampagnen können auf Kundschaft mit einem höheren Lebenszeitwert ausgerichtet werden, um mehr Umsatz zu generieren.

Andere beeindruckende Anwendungen

Verschiedene Anwendungen können die Betrugserkennung verbessern, die Bindung der Mitarbeitenden fördern, die Kosten für vorausschauende Wartung minimieren und vieles mehr. Für die meisten Geschäftsprozesse gibt es bereits programmierfreie Apps.
Aber viele KI-Modelle ermöglichen es jetzt, eure eigenen Daten zu verwenden, um individuelle Methoden für Geschäftsanalysen und Vorhersagen zu entwickeln.

Bildklassifizierung

Für Unternehmen, die Produktionslinien betreiben, können Deep-Learning-Tools Fehler in den hergestellten Produkten während der Montage sofort erkennen.
Für Marktplätze und E-Tailer können dieselben Computer-Vision-Tools eingesetzt werden, um einzelne Produkte und Produktkategorien für eine schnellere Klassifizierung und bessere Suchmaschinenoptimierung zu identifizieren.

Bildregression

Bei der Bildregression wird einer Maschine beigebracht, welche Abmessungen und Merkmale sie bei einer bestimmten Art von Produkt erwarten sollte.
Indem sie zum Beispiel nach Abweichungen von der Norm sucht, kann sie Landwirt:innen helfen zu erkennen, ob bestimmte Pflanzen nicht gedeihen. Auch für den Versicherungssektor ist die Bildregression nützlich, um den Wert von Gegenständen zu bestimmen.

Datenwissenschaft

KI und ML können heute bei der Analyse von Audio-, Video-, Bild- und Textdaten auf Betrugsverdacht helfen. Oder sie können die dynamische Preisgestaltung überprüfen, damit Online-Händler besser mit Anbietern wie Amazon konkurrieren können.

Tabellarische Daten

Die Regression tabellarischer Daten ermöglicht es Unternehmen, Vorhersagen über künftige Ergebnisse auf der Grundlage von Berechnungen zu treffen, die durch die Analyse von Eingabevariablen gewonnen wurden.
Tabellarische Datenklassifizierung findet Muster in Daten. Sie wird von einigen der oben in diesem Artikel erwähnten Anwendungen verwendet, die die Stärke von Leads, Lebenszeitwerten usw. bewerten.
Tabellarische Daten-Apps sind zwar komplizierter als Standard-Apps, ermöglichen euch aber die Verwendung der vorhandenen Daten zur Erstellung von Vorhersagemodellen.

Erste Schritte mit KI und ML

Wenn ihr künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in eurem Unternehmen einsetzen möchtet, ohne manuell zu programmieren, müsst ihr euch bei einer Plattform wie obviously.ai, akkio.com oder teachablemachine.withgoogle.com anmelden.
Anschliessend könnt ihr die KI-Plugins, welche die von euch gewünschten Funktionen enthalten, mit euren bestehenden Anwendungen wie Salesforce, Snowflake und Google Sheets verbinden.

KI und die digitale Transformation eures Unternehmens

Bis vor kurzem waren KI- und ML-Tools Unternehmen vorbehalten, deren Budget gross genug ist, um sich Programmierer:inen und Datenwissenschaftler:innen leisten zu können. KI ohne Code gibt kleineren Unternehmen die Möglichkeit, die gleichen Erkenntnisse darüber zu gewinnen, was ihre Kunden wollen und wie sie die Effizienz und Produktivität verbessern können.
Als erfahrene Praktiker erwarten wir, dass KI und ML in den kommenden Jahren Teil des Innovationsprozesses sein werden.
Innoveto bietet Design-Sprint für Kund:innen an. Arbeitet mit uns und Pliik™ zusammen, um die verborgenen Bedürfnisse eurer Kund:innen und Nutzer:innen zu identifizieren. Mit unserem Speed Creation Service begleiten wir euch auf dem Weg zum MVP (Minimum Viable Product). Diese erste Version eines Produkts oder einer Dienstleistung enthält im Kern bereits die Eigenschaften, die eure Kundschaft oder eure Nutzer:innen schätzen.
Ready für einen Innoveto Design Sprint? Dann meldet euch via +41 43 205 21 73, schreibt eine E-Mail an hello@innoveto.com @ oder füllen unser Kontaktformular aus.
 

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