Customer Communications mit KI kundenorientiert und individuell gestalten – ein Bericht aus dem Maschinenraum

Customer Communications mit KI kundenorientiert und individuell gestalten – ein Bericht aus dem Maschinenraum
Mitschnitt-Länge: 40 Minuten
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Wie Large Language Models schriftliche Kundenkommunikation bewerten, optimieren und organisationsspezifisch skalieren können.

Fachverantwortliche aus Versicherungsunternehmen und Beratungen erhalten einen praxisnahen Einblick in die Optimierung schriftlicher Kundenkommunikation mit Large Language Models wie ChatGPT. Der Beitrag beleuchtet, wie die Integration von KI-gestützten Tools in bestehende Kommunikationsprozesse erfolgt und welche methodischen, organisatorischen und rechtlichen Herausforderungen dabei adressiert werden. Im Mittelpunkt steht die strukturierte Analyse und Priorisierung von Dokumenten, um Effizienz und Kundenzufriedenheit zu steigern. Die Referent:innen zeigen, wie die Zusammenarbeit zwischen Technik, Fachbereichen und Governance neu gestaltet wird und welche Rolle ein interdisziplinäres Vorgehen für die erfolgreiche Umsetzung spielt.

Im konkreten Projektbeispiel werden Dokumente anhand der Kriterien Freundlichkeit, Verständlichkeit, Professionalität und Empathie bewertet und mit ChatGPT überarbeitet. Das Modell dient sowohl zur Überarbeitung als auch zum Scoring und zur Priorisierung großer Dokumentenmengen. Die Referent:innen erläutern, wie Bewertungsdimensionen operationalisiert und durch manuelles Benchmarking an unternehmensspezifische Standards angepasst werden. Sie gehen auf Limitationen generischer Modelle, die Notwendigkeit von Feintuning und die Bedeutung von Pilotprojekten ein. Rechtssicherheit, Governance und die klare Rollenverteilung zwischen Fachabteilung, Technik und Rechtsprüfung bleiben zentrale Herausforderungen im Prozess. Abschließend empfehlen sie, mit konkreten Use Cases und iterativen Pilotprojekten zu starten, um organisationsspezifische Anforderungen und Potenziale zu identifizieren.

Technik allein wird uns nicht retten – erst ein strukturiertes Konzept und interdisziplinäre Zusammenarbeit machen Customer Communications wirklich kundenorientiert. – Dr. Judith Glüsenskamp

Mit Large-Language-Modellen wie ChatGPT können wir erstmals skalierbar und nachvollziehbar Schriftstücke entlang von Kriterien wie Freundlichkeit, Verständlichkeit und Empathie bewerten und optimieren. – Benedikt Droste

Die größte Herausforderung bleibt, Fachbereiche, Technik und Governance so zu verzahnen, dass rechtliche Sicherheit, Effizienz und Kundenzufriedenheit gleichermaßen gewährleistet sind. – Dr. Judith Glüsenskamp

  • Die Technik allein reicht nicht aus – ein strukturiertes Konzept und fachbereichsübergreifende Zusammenarbeit sind entscheidend für die erfolgreiche Optimierung der Kundenkommunikation.

  • Large-Language-Models wie ChatGPT können sowohl zur Überarbeitung als auch zum Scoring und zur Priorisierung von Schriftstücken eingesetzt werden, erfordern jedoch ein methodisch fundiertes Feintuning und klare Bewertungsdimensionen.
  • Die Optimierung von Schriftverkehr ist ein iterativer Prozess, der Betriebsblindheit, organisch gewachsene Systemlandschaften und begrenzte Kapazitäten adressieren muss.
  • Rechtssicherheit und Governance bleiben zentrale Herausforderungen bei der AI-basierten Optimierung von Kundenkommunikation und erfordern zusätzliche menschliche Kontrolle.
  • Der Einstieg in AI-gestützte Optimierung sollte pragmatisch über Pilotprojekte erfolgen, um Erfahrungen zu sammeln und organisationsspezifische Anforderungen zu definieren.

Die Optimierung schriftlicher Kundenkommunikation mit Large Language Models offenbart einen grundlegenden Zielkonflikt zwischen Effizienzsteigerung, Kundenzentrierung und regulatorischer Sicherheit. Die Verantwortung für die Gestaltung von Schriftverkehr verbleibt vielerorts in technischen Abteilungen, während die eigentlichen Hebel für Kundenzufriedenheit und Differenzierung im Zusammenspiel von Fachbereichen, Marketing und Governance liegen. Der Beitrag legt offen, dass der Wandel zur kundenzentrierten Kommunikation nicht an der Technologie scheitert, sondern an strukturellen und kulturellen Barrieren: Betriebsblindheit, fragmentierte Systemlandschaften und fehlende Kapazitäten verhindern eine konsequente Ausrichtung an Kundenbedürfnissen. Die Einführung von KI-basierten Tools wie ChatGPT verschärft diese Spannungsfelder, da sie neue Rollenmodelle, Bewertungsmaßstäbe und Verantwortlichkeiten erfordern. Die Transformation bleibt unvollständig, solange die Optimierung als rein technisches Projekt verstanden wird und nicht als organisationsübergreifende Aufgabe mit klaren Zielbildern und Governance-Strukturen.

Für die Zielgruppe liefert der Beitrag handlungsrelevante Impulse, indem er die Notwendigkeit eines strukturierten, iterativen Vorgehens betont und die Bedeutung interdisziplinärer Zusammenarbeit herausstellt. Die Empfehlung, mit Pilotprojekten und klar definierten Use Cases zu starten, adressiert die operative Umsetzbarkeit und fördert eine lernende Organisation. Gleichzeitig verschiebt der Beitrag die Perspektive von der Tool-Orientierung hin zu einer methodisch und kulturell verankerten Optimierungspraxis: KI wird nicht als Selbstzweck, sondern als Katalysator für einen nachhaltigen Wandel der Kommunikationskultur positioniert. Die Zielgruppe wird aufgefordert, bestehende Verantwortungsmodelle zu hinterfragen, Bewertungsdimensionen zu operationalisieren und die rechtliche wie inhaltliche Qualität durch menschliche Kontrolle abzusichern. Damit leistet der Beitrag einen substanziellen Beitrag zur Weiterentwicklung des Themas, indem er operative Praxis, strategische Zielsetzung und kulturellen Wandel in einen reflektierten Zusammenhang stellt.

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