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title: "Die Customer Journey besser verstehen mit AI powered CX Management"
description: "AI-gestützte CX-Modelle automatisieren Feedback-Analysen und ermöglichen individuelle Kundeninteraktionen entlang der Customer Journey."
canonical_url: "https://www.shiftcx.de/mediathek/asset/die-customer-journey-besser-verstehen-mit-ai-powered-cx-management.html"
published: "2023-10-03"
updated: "2026-10-13"
language: "de"
content_type: "VideoObject"
publisher: ""
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# Die Customer Journey besser verstehen mit AI powered CX Management

**Aufgezeichnet am:** 09.11.2023
**Dauer:** 42 Min.

## Sprecher
- [Volker Spahn](/experten/volker-spahn.html) — Chief Product Officer / Partner, moveXM

AI-gestützte CX-Modelle automatisieren Feedback-Analysen und ermöglichen individuelle Kundeninteraktionen entlang der Customer Journey.

AI-gestütztes Customer Experience Management verändert die Art, wie Unternehmen Kundenfeedback erfassen, auswerten und in konkrete Maßnahmen überführen. Im Zentrum steht der Einsatz von Large Language Models (LLMs) und generativer KI, die große Mengen unstrukturierter Daten automatisiert analysieren und personalisierte Kundeninteraktionen ermöglichen. Die Keynote adressiert Fachverantwortliche in Technologieunternehmen und zeigt anhand aktueller Tools wie ChatGPT, Llama, GROG und MoveXM, wie datengetriebene Prozesse entlang der Customer Journey effizienter und individueller gestaltet werden können. Besonderes Augenmerk liegt auf der Integration von KI in bestehende CX-Prozesse, der Skalierung von Feedback-Analysen sowie den Herausforderungen bei Datenschutz und Compliance.
Im Vortrag erläutert Volker Spahn, wie KI-Modelle die klassischen Methoden der Feedback-Auswertung ablösen und neue Möglichkeiten für die Automatisierung und Individualisierung eröffnen. Anwendungsbeispiele aus der Praxis zeigen, wie Unternehmen mit KI-gestützten Systemen Kundenkommentare analysieren, Ursachen für Unzufriedenheit extrahieren und passgenaue Antwortvorschläge generieren. Die Keynote hebt die Bedeutung von Feintuning mit unternehmensspezifischen Daten hervor, um die Relevanz der Ergebnisse zu steigern. Gleichzeitig adressiert sie die Limitationen probabilistischer Modelle, empfiehlt Pilotprojekte für die Einführung und betont die Notwendigkeit klarer Use-Case-Definitionen. Die Diskussion im Q&A-Teil greift Fragen zur Integration synthetischer User-Modelle, zur Entwicklungsgeschwindigkeit der KI-Tools und zur praktischen Umsetzung von Datenschutzanforderungen auf.

## Kernaussagen
- <p>Large Language Models ermöglichen die automatisierte Zusammenfassung und Analyse großer Mengen unstrukturierter Kundenfeedbacks und liefern konkrete Handlungsempfehlungen.
- KI-gestützte Systeme können personalisierte Kundenantworten generieren und so die Qualität der Kundeninteraktion deutlich verbessern.
- Die Integration von KI in das Customer Journey Management eröffnet neue Möglichkeiten zur Automatisierung und Individualisierung, erfordert aber klare Use-Case-Definitionen und Beachtung von Datenschutz und Compliance.
- Feintuning von Large Language Models mit unternehmensspezifischen Daten erhöht die Relevanz und Qualität der generierten Vorschläge für den jeweiligen Anwendungsbereich.
- Der Einsatz von KI im Customer Experience Management steht noch am Anfang, bietet aber bereits heute signifikante Effizienz- und Qualitätsgewinne bei der Bearbeitung von Kundenfeedback.</p>

## Zitat
> Wir stehen am Anfang einer neuen Ära: KI-Technologie verändert grundlegend, wie wir Customer Experience managen – und wer jetzt nicht experimentiert, wird abgehängt. – Volker Spahn
Die eigentliche Stärke von KI liegt darin, riesige Mengen an Kundenfeedback in Sekundenschnelle zu analysieren, zu verdichten und daraus konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten. – Volker Spahn
Viele Unternehmen nutzen KI bereits, um Businessprozesse zu automatisieren und datenbasierte Entscheidungen zu treffen – aber der größte Hebel liegt in der nachhaltigen Verbesserung des Kundenerlebnisses. – Volker Spahn