Wie Sie mit einer automatisierten Software Ihre Datenbearbeitung verbessern
Viele Unternehmen überlassen die Datenbearbeitung allein ihren Mitarbeitern. Wieso das zu Problemen führen kann und inwiefern eine automatisierte Software dabei helfen kann – das erfahren Sie im folgenden Beitrag.
Problemstellung der Datenbearbeitung
Stellen Sie sich vor, Sie erhalten innerhalb eines kurzen Zeitraums eine Menge an Daten in Form von Kundensupportanfragen. Eine Menge an Daten erfordert auch eine Menge an Personal, welches diese Daten den entsprechenden Fachbereichen zuteilt. Die Personen, die diese Zuteilungen vornehmen, sind jedoch selbst Teil eines Fachbereichs und fehlen demnach im Bearbeitungssektor.
Quint-Essenz soll heißen: Lassen Sie die Datenverteilung von einer automatisierten Software anstatt von Ihrem Personal durchführen.
Was die Vorteile sind, erfahren Sie im Folgenden.
Was sind Vorteile einer automatisierten Software?
- Sie sparen eine Menge Zeit, wodurch Support-Anfragen schneller bearbeitet werden
- Der Prozess der Datenverarbeitung ist strukturiert und effizient
- Für Ihre Mitarbeiter entfallen kognitiv unterfordernde Aufgaben (wie das Zuordnen der Anfragen)
Doch was sollten Sie noch über die Automatisierung wissen, bevor Sie diese anwenden?
Erkenntnisse über eine automatisierte Software
ML und KI
Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) können in Kombination die Zuteilung von Daten übernehmen. Mit der Implementierung der entsprechenden Software allein ist es aber nicht getan! Denn der Weg von der Implementierung bis hin zu einer funktionierenden Automatisierung erfordert einen Anpassungsprozess. Deswegen benötigen Sie eine Art „Daten–Architekten“, der diesen Prozess effizient zum Endergebnis steuert. Mit Hilfe solcher Daten–Architekten erzielen Sie Ergebnisse im 85%igen Bereich (und höher). Das bedeutet, dass 85% der eintreffenden Daten automatisch von der Software an Ihre verschiedenen Fachbereiche verteilt werden.
Abgesehen davon könnte Ihnen die Erkenntnis helfen, dass die Anwendung von KI ein Forschungsversuch ist. Das heißt, Sie sollten offen und experimentierfreudig sein – beispielweise, indem Sie einfach mal verschiedene Trainingsmodelle durchlaufen und schauen, was dabei rauskommt. Ein solches Mindset hilft Ihnen auf dem Weg zu einem vielversprechenden Endergebnis.
IoT
Der IoT-Bereich (Internet of Things) erfordert stattdessen eine andere Vorgehensweise. Bei der Vernetzung von technischen Geräten müssen Sie im Voraus eine konkrete Struktur – eine End-to-End Planung – festlegen. Dazu müssen Sie sich im Voraus Fragen stellen, die u. a. so aussehen könnten:
- Welche Daten möchten Sie übertragen?
- Was möchten Sie mit den Daten machen?
- Welche Plattform nutzen Sie dafür?
- Welche Infrastruktur wählen Sie?
Wann bietet sich eine automatisierte Software überhaupt an?
Wenn Sie eine Menge an Support-Anfragen erhalten und diese Ihre Mitarbeiter an ihrer effektiven Arbeit hindert, dann dient ML und KI als entlastende Unterstützung. Eine entsprechende Software übernimmt dann die Zuteilung, Sortierung sowie den First-Level-Support.
Darüber hinaus bietet sich ein solches System an, wenn die Fachbereiche Vertrieb und Kundensupport miteinander im engen Kontakt arbeiten sollen. Ein System mit reibungslosen Schnittstellen ermöglicht somit die Übergabe und den Austausch von Daten.
Wenn Sie an IoT-Lösungen interessiert sind, dann sollten Sie im Voraus ein End-to-End Konzept aufstellen und durchplanen. Ansonsten kommt es im Prozess zu Problemen, die zu mehr Unübersichtlichkeit führen und kurzfristige Lösungen benötigen.
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