How To: LLM-Projekte priorisieren
Entdecken Sie einen praktischen Rahmen, um wirkungsvolle GenAI-Initiativen zu bewerten, einzustufen und zu skalieren.
GenAI-gesteuerte E-Mail-Kategorisierungs- & -Automatisierungs-Engine
Verändern Sie die Kundenbindung mit KI-gestützter E-Mail-Verarbeitung in Echtzeit.
Gestalten Sie die Bearbeitung von Kunden-E-Mails mit GenAI neu. Die KI-gestützte Engine von Xebia kategorisiert, priorisiert und entwirft personalisierte Antworten in Echtzeit – das steigert die Produktivität und reduziert den Aufwand für die Bearbeitung um bis zu 95 %. Die Integration in Ihr CRM ermöglicht schnellere Lösungen, intelligenteres Engagement und neue Umsatzchancen – so wird jede E-Mail zu einem entscheidenden Moment für Ihr Geschäft.
Die GenAI-Lösung von Xebia zur E-Mail-Kategorisierung und -Automatisierung revolutioniert das Management eingehender Kunden-E-Mails durch leistungsstarke Large Language Models (LLMs) und eine nahtlose CRM-Integration. Die Plattform formuliert Anfragen zur besseren Verständlichkeit um, kategorisiert sie nach Absicht und Dringlichkeit, ordnet sie dem richtigen Geschäftsbereich – Vertrieb oder Service – zu und empfiehlt die nächstbesten Maßnahmen. Sie ruft in Echtzeit Kundeninformationen aus CRM-Systemen ab, um Antworten zu personalisieren und zu beschleunigen. Durch kontextbezogene Zusammenfassungen, automatisierte Entwurfserstellung und Überprüfung durch menschliche Mitarbeiter können Unternehmen den Aufwand für die Einstufung um bis zu 95 % reduzieren. Erzielen Sie schnellere Lösungen, steigern Sie Upselling-Chancen und gewährleisten Sie eine intelligentere Servicebereitstellung in großem Maßstab – dank der umfassenden End-to-End-Kompetenz von Xebia, die die Art und Weise, wie Unternehmen den Kundenkontakt gestalten, grundlegend verändert.
Unser Ansatz
E-Mail Erfassung und Vorverarbeitung
Eingehende E Mails aus verschiedenen Kanälen werden abgefangen und in die Verarbeitungspipeline überführt.
1
Absichtsklärung und Kontextanreicherung
LLMs verfeinern und standardisieren Kundenanfragen, indem sie diese umformulieren, um sie besser verstehen zu können. Darüber hinaus analysieren sie rohe E-Mails und schreiben sie in strukturierte Darstellungen um, um die Genauigkeit der nachgelagerten Kategorisierung zu verbessern.
2
E-Mail-Kategorisierung in Geschäftsbereichen
LLMs verwenden Prompt-Engineering- und Klassifizierungsfunktionen, um festzustellen, ob sich eine Abfrage auf den Vertrieb, den Service, den Support, die Rechnungsstellung usw. bezieht. Mithilfe von semantischem Verständnis und domänenspezifischer Feinabstimmung kennzeichnen sie anschließend jede E-Mail mit Kategorien auf Abteilungsebene.
3
Festlegung von Massnahmen und Prioritäten
LLMs leiten aus dem Inhalt und dem Kontext einer E-Mail die nächstbeste Aktion ab, beispielsweise Eskalieren, Antworten, Zuweisen oder das Anfordern zusätzlicher Informationen, indem sie auf der Grundlage von Dringlichkeit, Absicht und Kundenstimmung die notwendigen Aufgaben für Supportmitarbeiter oder Systeme ermitteln.
4
CRM-Validierung und Datenerweiterung
LLMs sind nicht direkt involviert; die CRM-Integration ermöglicht die Einbindung von Kontext in den LLMs. In diesem Schritt werden Kundendetails, die Historie und die Serviceebene abgerufen, um den Kontext für die Erstellung von Antworten zu erweitern.
5
Erstellung von Antwortentwürfen
Das LLM erzeugt personalisierte, präzise und markenkonforme Antwortentwürfe, abgestimmt auf Absicht, Tonalität und Kundendaten. Bei Bedarf werden Zusammenfassungen früherer Kommunikation integriert.
Es liefert zudem Bewertungshinweise oder Vorschläge, damit Mitarbeitende Antworten leicht prüfen oder anpassen können.
6
Human-in-the-Loop-Überprüfung (optional)
Das Modell liefert Bewertungen zur Antwortsicherheit sowie Formulierungsvorschläge, damit Mitarbeitende KI erzeugte Entwürfe leichter prüfen oder anpassen können. Dies erhöht Nachvollziehbarkeit und Transparenz und ermöglicht eine sichere Bearbeitung sensibler oder wichtiger Kommunikation.
7
E-Mail-Versand und CRM-Protokoll
LLMs sind nicht direkt beteiligt; die Ausgabe des LLMs wird an Automatisierungssysteme weitergegeben. Die endgültige Antwort wird an den Kunden gesendet und im CRM- oder Ticketing-System protokolliert.
8
Kontinuierliches Lernen und Feedback
LLMs trainieren auf akzeptierten Antworten und abgelehnten Vorschlägen, um die Qualität zukünftiger Ausgaben zu verbessern und die Zahl menschliche Eingriffe zu reduzieren. Sie lernen aus Interaktionen, Feedback und Effektivität, um die Genauigkeit und Personalisierung zu verbessern.
9
Wichtigste Vorteile
Reduzieren Sie die manuelle E-Mail-Verarbeitung
Automatisieren Sie sich wiederholende Aufgaben und geben Sie Ihren Teams Zeit, sich auf komplexe Interaktionen zu konzentrieren.
Routing und Priorisierung in Echtzeit
Stellen Sie sicher, dass Kundenwünsche mit hoher Priorität unverzüglich erfüllt werden.
Verpassen Sie keine Chancen
Erkennen Sie umsatzrelevante Nachrichten sofort durch KI-basierte Dringlichkeitserkennung.
Bessere Nutzung von Ressourcen
Reduzieren Sie die Abhängigkeit von großen Support Teams, indem Routineanfragen automatisiert werden und Mitarbeitende sich auf Aufgaben mit hoher Wertschöpfung konzentrieren.
Steigern Sie Konversions- und Upsell-Möglichkeiten
Erkennen Sie Verkaufsabsichten in Serviceanfragen und identifizieren Sie Potenziale für Cross Selling und Upselling.
Geschäftsrelevante Einblicke verbessern
Liefert strukturierte Metadaten aus unstrukturierten E-Mails (z. B. Art der Anfrage, Stimmung, Dringlichkeit) für bessere Entscheidungen und Analysen.
Konsistenz und Compliance
Gewährleistet eine markenkonforme und richtlinienkonforme Kommunikation bei jeder Reaktion und reduziert so Reputations- und rechtliche Risiken.
Unser Ökosystem
Partnerschaften
Unsere Ideen
Einblicke & Perspektiven
Datensatzanreicherung mit LLMs
LLMs können helfen, wertvolle Informationen aus unstrukturierten Daten wie Text zu extrahieren.
Fortgeschrittene LLM-Anwendungen
Lernen Sie, wie Sie die neuesten LLM-Tools und -Techniken beherrschen, die Leistung optimieren und anspruchsvolle KI-Anwendungen erstellen.
Relevante Expertise
Data Engineering
Ermöglichen Sie Einblicke in Echtzeit mit robusten Pipelines, die intelligente Automatisierung ermöglichen.
KI-Strategie und -Consulting
Erstellen Sie eine skalierbare KI-Vision und -Roadmap, die auf die Geschäftsergebnisse abgestimmt ist.
LLMOps
Setzen Sie grosse Sprachmodelle in Produktionsumgebungen ein und übernehmen Sie deren Verwaltung und Überwachung.
Abwanderungsvorhersage
Nutzen Sie datengestützte Erkenntnisse, um gefährdete Kunden zu identifizieren und proaktive Strategien zur Kundenbindung umzusetzen.
Häufig gestellte Fragen
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