00:00:05: Willkommen beim Marketer-Trock, dem Podcast der Marketingbörse.

00:00:09: Hier erwarten euch spannende Gespräche und Interviews mit Experten aus der Marketing Szene.

00:00:17: Heute spreche ich mit Lise Klockers, sie ist Solution Engineering Leader bei Salesforce.

00:00:23: Danke, dass ihr Zeit nehmst!

00:00:25: Ja, vielen Dank dass ich dabei sein darf.

00:00:26: Was

00:00:27: heißt das?

00:00:28: Die Ehre ist ganz meinerseits... Ich spreche hier in einer Pionierin des CRM in einem der Pioniereunternehmen des CRMs.

00:00:38: aber du hast damals schon bei Siebel angefangen.

00:00:40: da gab es noch gar keinen Salesforce sondern Mark Benioff war noch nicht in Windeln aber auf jeden Fall war's eine Weile her.

00:00:48: Du bist seit Jahren, nämlich seit elf Jahren bei Salesforce und begleitest da das CRM.

00:00:54: Und hast dich jetzt auf KI spezialisiert oder wie?

00:00:58: Ja, dass ist richtig!

00:01:00: Was ganz spannend ist du hast schon von meiner Zeit bei Siebel gesprochen aber ich habe davor irgendwann mal vor langer Zeit Informatik studiert und da waren viele von diesen KI-Themen schon super aktuell damals.

00:01:11: Das Problem war natürlich, dass es weder die Daten noch die Rechenleistung gab um das tatsächlich in die tägliche Anwendungen zu bringen.

00:01:20: Und als das Thema jetzt vor drei vier Jahren wieder super aktuell wurde, ja, war das natürlich sehr spannend zu sehen.

00:01:29: Es hat sich auch gar nicht so viel geändert und ist natürlich jetzt spannend zu seien wie wir das in die Anwendung bringen können und wie es eigentlich jedem vom Schüler bis zur Großmutter auf seinem Handy zur Verfügung steht.

00:01:40: Das heißt genau, das habe ich jetzt nicht gesagt.

00:01:42: Also bevor es CRM gab den Begriff, gab es ja bei dem Begriff Database Marketing

00:01:48: Genau

00:01:49: Das heißt, wo du bist ist vorne und das ist jetzt beim Thema KI oder generative KI.

00:01:55: Ich fand es sehr interessant als Marc Benioff kurz nachdem Sam Altman da sein ChatGPT im September twenty-fünf vorgestellt hat, kam Marc Benjoff und er hat gesagt wir drehen hier voll auf und machen ja einiges in diese Richtung.

00:02:10: also super super super spannend.

00:02:12: was hat sich getan seit dem bei Salesforce?

00:02:15: Also wie war die Entwicklung und wo steht ihr heute?

00:02:18: Man muss dazusagen, wir haben schon vor zehn Jahren mit dem Thema KI bei Salesforce angefangen.

00:02:23: Nicht mehr sich erst seit CHEGBT ernaunzt wurde.

00:02:27: Wir haben eine eigene Forschungsgruppe.

00:02:29: Wir haben bereits vor zehn jahren angefangen KI einzubauen in so Produkte.

00:02:34: es ging da vor allem um die prädiktive KI wo man so Dinge wie next best action und forecast validierung und solche Dinge also wo man basierend auf gelernten Daten vorher sagen treffen.

00:02:47: Das machen wir schon recht lange und haben das auch standardmäßig in vielen unserer Produkte bereits eingebaut.

00:02:54: Vor ja, zwanzig-zweiundzwanzig als dann das Thema generative KI ankam, da hat Cellsforce – und wir sind ja jetzt kein ganz kleines Unternehmen wirklich nochmal sich um hundertachtzig Grad gedreht – gesagt so Wir gehen dieses Thema an Und der erste Schritt war natürlich auch die ersten Features zu nutzen, wie Zusammenfassungen generieren, E-Mails zu schreiben und so weiter.

00:03:22: Aber dann kamen wir ganz schnell auf das Thema agentische KI uns was bedeutet dass wir die KI nutzen um Agenten eigenständig arbeit erledigen zu lassen.

00:03:35: Liese, das macht Spaß mit Ihren Interview zu führen.

00:03:38: Ich muss gar nicht als journalistisch in irgendeine Ecke drücken sondern du bist offensiv und kommst gleich zu dem Thema... Das Entscheidende war ja im November, dass da endlich mal eine Schnittstelle war die mich kapiert hat, die mich verstanden hat als Mensch wenn ich was gesagt habe mehr oder weniger jedenfalls.

00:03:56: und das Geniale ist, dass wir jetzt eben KI-Agenten haben, mit denen man normal reden kann nachdem wir da ja seit Erfindung des Computers darauf warten.

00:04:07: Also wie meine ich jetzt so naive Menschen wie mich die nicht Informatik studiert haben und entsprechend ihre Sprache haben um sich miteinander auszudrücken?

00:04:16: Wo steht ihr beim Thema KI-Agenten?

00:04:18: was macht der da im

00:04:19: Moment?

00:04:20: Ja vielleicht muss ich dann nochmal ein kleines bisschen ausholen.

00:04:23: als haben, hat der damalige Mitgründer Parker Harris eine sehr grundlegende Entscheidung getroffen.

00:04:34: Der hat nämlich gesagt wir bauen eine Applikation in der Cloud.

00:04:37: das war die eine Neuerung aber die andere Neuerungen war dass wir für alle Dinge die wir in unseren Applikations haben eine Metadatenschicht einführen.

00:04:46: Es hört sich jetzt sehr technisch an.

00:04:48: was ist eine Metadata Schicht?

00:04:49: Das ist einfach eine Datenschicht die beschreibt wie die Applikation aussieht.

00:04:54: Welche Felder sind da drin?

00:04:56: Sehen die grünen oder blau aus, wie sieht mein Bildschirm aus?

00:04:59: und das ist alles irgendwo beschrieben.

00:05:01: Warum haben wir das damals gemacht?

00:05:03: Damals ging es ganz einfach um das Thema Upgrades.

00:05:06: Das heißt, da wir dreimal im Jahr neue Upgrades machen musste ein Mechanismus gefunden werden der auch alle Anpassungen des Kunden mitnimmt.

00:05:14: So jetzt kamen das Thema agentische KI.

00:05:17: Jetzt kam das Thema.

00:05:18: okay Wir wollen generativ hier Weltständig Arbeit erledigen und da kam uns diese Metadatenschicht natürlich super zu pass, weil nämlich die Agenten jetzt auf diese ganzen Beschreibungen zugreifen können.

00:05:32: Und damit wissen welche Prozesse sind da?

00:05:36: Welche Applikationen sind da, welche Kommunikationskanäle sind da und können dann wenn sie sagen okay ich habe eine Aufgabe entscheiden was nutze ich davon und das hat uns halt sehr geholfen war vielleicht ein Zufall, aber ist halt jetzt sozusagen eine absolute Grundlage dieser agentischen Anwendungen die wir in unserem System haben.

00:06:01: So und du benutzt jetzt den Plural-Agentische Anwendung?

00:06:05: Haben diese Anwendungsnamen, haben die einen differenziert also dass der eine Agent das kann, der nächste das kann

00:06:12: usw.,

00:06:13: wie läuft es bei euch?

00:06:15: oder haben sie alle den gleichen Namen und heißen Einstein?

00:06:20: Einstein ist eher ein älterer Begriff, der wurde damals eingeführt als wir überhaupt das Thema KI bei uns in die Systeme reingebracht haben.

00:06:29: Nutzen bei natürlich immer noch ist natürlich ein schöner Name.

00:06:32: Was wir eigentlich bieten, ist ein komplettes Betriebssystem für wie wir sagen die agentische Enterprise das agentische Unternehmen und da sind eigentlich vier Bereiche total wichtig.

00:06:46: Das erste ist der Bereich Kontext.

00:06:48: Das heißt man muss damit diese KI und diese Agenten vernünftig funktionieren, muss man natürlich die Daten, die früher fragmentiert waren in verschiedensten Systeme muss man zusammen bringen, damit diese KI-Agenten wirklich die Informationen haben, die richtigen Entscheidungen zu treffen und die richtige Dinge zu

00:07:09: tun.

00:07:10: Davon träumen wir alle, dass wir das dann kriegen.

00:07:12: Ich glaube Palantir lebt davon auch, dass sie die Berater in die Unternehmen schicken, damit sie endlich die Anscheiniedaten bei Anbindung kriegen.

00:07:21: Und im CRM ist genau das gleiche Thema.

00:07:24: Gut, wir träumen weiter aber wir versuchen oder ihr versucht das Beste draus zu machen aus dem was sie an Scherbenhaufen in manchen alten Unternehmen findet im Data Warehouse.

00:07:36: Ja also wichtig ist in dem Kontext dass wir es schaffen ohne dass wir die Daten nochmal wieder kommen oder replizieren müssen, die in unser Datenmodell reinbringen.

00:07:47: Sodass die KI-Agenten sozusagen darauf zugreifen können als wären diese Datenteile des Healthforce Systems.

00:07:55: und natürlich brauchen wir dann Integration, Schnittstellen für bestimmte Systeme.

00:08:00: aber wenn ich zum Beispiel einen Data Lake habe den kann ich einfach anschließen.

00:08:08: Und wir brauchen diesen Kontext für die Agenten, weil sie sonst nicht entscheiden können.

00:08:14: Sie können nicht ... Woher sollen sie wissen was sie als nächstes machen wollen?

00:08:19: Sollen und ob sie links oder rechts abbiegen in ihrem Handlungsstrang wenn sie diesen Kontex nicht haben?

00:08:24: also das ist ganz wesentlich.

00:08:27: Dann haben wir natürlich in unserer Plattform verankert die Geschäftslogik, die in den letzten siebenundzwanzig Jahren aus der Zusammenarbeit mit tausenden Kunden weltweit entstanden ist.

00:08:37: Logik aus dem Marketing, aus dem Vertrieb und aus dem Commerce oder aus dem Service, die einfach Best Practices sind, die um unsere Plattformen verankern.

00:08:48: Das sind Prozesse, das sind Abläufe, das Wissen... Wie macht man eine Marketingkampagne, wie macht man Vertrieb?

00:08:57: Wie macht einen Kundendienst damit der Kunde glücklich ist?

00:08:59: und wie bringt man auch alle diese Dinge zusammen.

00:09:02: Alle dieses Wissen ist unserer Plattform verankert und kann eben jetzt von den Agenten genutzt werden.

00:09:08: Wenn ich es mal auf etwas platt formuliere dann heißt das ihr wisst was ein Händler interessiert Ihr wisst aber auch was ein BtoB Unternehmen interessiert Und ihr wist was eine Marke interessiert Eine Konsumermarke beispielsweise

00:09:22: Ganz genau.

00:09:24: Und die Idee ist natürlich, dass egal wo ein Kunde das Unternehmen betritt ob über den Commerce Shop oder eine Berührung mit einer Marketingkampagne hatte, ob er im Service angerufen hat und ins Geschäft reingelaufen ist, dass alle diese Berührungspunkte an einer Stelle zusammengeführt werden so dass auch jeder Mitarbeiter dieses Unternehmens dann sagen kann Ich kenne diesen Kunden so als wäre es mein ältester, mein liebster Kunde.

00:09:50: Ich mag immer gerne den Vergleich mit dem Tante Emma laden und weiß genau was der will oder ich weiß wie er tickt?

00:09:55: Ich weiß wofür er sich interessieren könnte und dann kann ich eben auf dieser Basis handeln und diese ganzen Bereiche in einem Unternehmen zusammenzubringen und das natürlich dann im Daten abzubilden Als Grundlage für die Handlung.

00:10:11: Das war schon immer unser Kerngeschäft.

00:10:13: Und jetzt haben wir noch die agentische Schicht dazu genommen.

00:10:17: Okay, habe ich verstanden.

00:10:19: Wobei mich das erschreckt was manchmal auch die allgemeinen LLMs schon alles wissen an Hintergründen zusammenhängen und so weiter ist es manchmal auch erschreckend.

00:10:28: Okay haben wir zwei Punkte zusammen?

00:10:31: Genau der dritte Punkt der Agenten.

00:10:35: Und das heißt, wir können auf all diese Applikationen Agenten einsetzen.

00:10:40: Das sind zum Teil Agenten die wir fertig bauen, die der Kunde einfach nehmen kann und nutzen kann.

00:10:46: ein Beispiel ist zb einen Lead Qualifizierungsagent, der automatisch per E-Mail oder WhatsApp Leads qualifiziert weit genug entwickelt ist, dann an den Vertriebsmitarbeiter übergeht.

00:11:02: Also es gibt solche fertigen Agenten die gibt's für verschiedene Anwendungsbereiche, es gibt sie für verschiedene Industrien, die der Kunde einfach nutzen kann.

00:11:12: aber es gibt auch eine komplette Umgebung unserer sogenannten Agent-Bilder wo der kunde selber Agenten bauen kann und zwar das kann er sogar auch mit natürlicher Sprache machen.

00:11:24: Er sagt, okay, baue mir einen Agenten der das und dass macht und dann legt die Engine los und baut diesen Agenten.

00:11:31: Man hat eine Oberfläche, die eher codebasiert ist weil manche Entwickler immer das noch lieber haben.

00:11:37: aber man muss jetzt eben auch kein Informatiker oder KI-Spezialist mehr sein um so ein Agenten.

00:11:45: Kann ich eine Ausschreibung hochladen, also in den Agent-Bilder.

00:11:51: Einfach die Auschreibungen reinladen und sagen, brauche mir den mal!

00:11:57: Ja im Prinzip kann man das machen.

00:11:59: Das klingt verlockend gut sehr gut.

00:12:04: Und damit hat sich meine Frage erübrigt.

00:12:06: Du musst den Kindern gar keine Namen geben, sondern du sagst wir können beliebig die Leute produzieren und der Namen kannst du ihnen geben so wie du selbst willst?

00:12:15: Ganz genau!

00:12:19: In jedem Agenten ist natürlich ganz wichtig zu definieren.

00:12:22: Erst mal, was hat er für Handlungen?

00:12:24: Was kann so ein Agent machen?

00:12:26: Er hat eine Auswahl von Handlungen, für die er gebaut worden ist.

00:12:30: Dann hat der aber auch Leitplanken.

00:12:33: Es muss auch ganz klar definiert sein, was darf der Agent machen und was darf er nicht machen.

00:12:38: Und wann sollte er vielleicht an einen menschlichen... Kollegen übergeben?

00:12:42: oder vielleicht man sollte er auch an einen anderen Agenten übergeben.

00:12:46: Ich könnte natürlich jetzt theoretisch sagen, ich baue ein Riesenagenten der alles macht aber das wird dann komplett unübersichtlich und ist auch nicht sehr sinnvoll.

00:12:54: Da muss man dann auch schauen ob das mit Performance usw.

00:12:58: Es ist schon sinnvoll dass man das bündelt.

00:13:01: Aber das ist ja jetzt auch das nächste Thema, dass die Agenten mit anderen Agenden zusammenarbeiten.

00:13:08: Soweit wollen wir jetzt noch gar nicht gehen, sondern was mich interessiert ist.

00:13:12: Ihr habt so ein paar im Regal.

00:13:13: schon stehen der Liegqualifizierungsagent und andere die habt ihr fertig im Regale und ihr habt andererseits euren Agent-Bilder.

00:13:21: Was wird von euren Kunden aktuell am meisten genutzt also die die schon fertig sind oder die man sich erst bauen muss?

00:13:30: Oft starten sie mit einem der fertig ist und erweitern den dann so dass es genau für ihre Zwecke passt Und das ist auch eine Grundsatz bei unserer Software.

00:13:40: So war es auch bei den anderen Themen immer, wir bauen sehr viel weil wir einfach davon profitieren dass wir so viel Input von vielen Kunden haben und dann hat der Kunde aber natürlich noch sein ganz spezielles Geschäftsmodell oder seine ganz speziellen Marketing Prozesse und die baut er natürlich dann selber ein.

00:13:59: Das ist ja auch seinen Wettbewerbsvorteil oder von dem Unternehmen damit er wirklich da seine speziellen Dinge rein bauen kann.

00:14:08: Aber wir versuchen natürlich so viel wie möglich fertig zu liefern, damit der Kunde sich wirklich auf sein Geschäft konzentrieren kann und nicht darauf selber eine IT-Format zu

00:14:16: werden.".

00:14:17: Und da steckt jetzt ganz, ganz viel Zeit und Arbeit und Liebe drin in diesen Agenten.

00:14:23: Gerade wenn ich ihn mir selbst gebaut habe.

00:14:26: Das heißt auf der einen Seite stecken Informationen von euch drin allgemeine Informationen aber dann auch wieder spezielle Informationen mit mir als Kunde die ihr gesammelt habt.

00:14:38: Dann stecken aber auch Informationen drin wo ich meine Zeit investiert habe, um diesem Agenten beizubringen wie das jetzt bei uns ist und dass es eben so nicht ist usw.

00:14:50: Und jetzt hast du den Stichwort Metadatenschicht gebracht.

00:14:55: Das heißt also ich habe euren Agenten für mich noch wertvoller gemacht indem ich meine Informationen reingegeben hab.

00:15:04: kann ich die exportieren?

00:15:06: gehören die mir und kann ich sie irgendwie wieder haben?

00:15:11: Verstehst du meine Frage?

00:15:13: Absolut.

00:15:13: Ich mein, das ist eine Frage die uns beschäftigt seit wir Salesforce machen weil wir eine Applikation in der Cloud zur Verfügung stellen.

00:15:21: und natürlich gehört alles was was Du gebaut hast und was Du an IP da reingesteckt hast das gehört Dir.

00:15:28: wichtig ist auch zu wissen dass es bei Salesforce immer so angelegt ist dass wir da keinen Einblick haben.

00:15:34: das heißt Wir wissen wie die generellen Gesichten aussehen aber wir wissen nicht was du da jetzt gebaut hast, also wir als Unternehmen profitieren da auf keinen Fall.

00:15:43: Wir sagen ganz klar das sind deine Daten und nicht unsere Daten und daraus lernen wir nicht im Profitieren.

00:15:50: Ich meine etwas ganz wesentlich ist natürlich dass wir für die Agenten diese Umgebung zur Verfügung stellen, die es ermöglicht als Business-Unternehmen wirklich dieser Agenten auch auf eine sichere Art und Weise einzusetzen.

00:16:04: Das

00:16:05: ist das Entscheidende, also das ist die entscheidende, euer entscheidendes Asset, dass ihr sagen könnt wir machen das seit Jahrzehnten ja?

00:16:13: Dass wir garantieren, dass eure wertvollsten Daten nämlich eure Kundendaten gesichert sind und in einer definierten Umgebung arbeiten.

00:16:23: Und

00:16:23: das war aber noch mal eine ganz neue Herausforderung mit der generativen KI, weil wir da und das war das erste was wir dann gebaut haben ist sozusagen ein Trust Player gebaut.

00:16:33: Der eben sicherstellt dass nicht wenn wir eine Kundenanfrage stellen, dass das LLM dann lernt?

00:16:40: Dass wir toxische Inhalte rausfiltern, dass wir Halluzinationen minimieren, dass wird das ganze Loggen so das hinterher auch alles nachvollziehbar.

00:16:49: Das war das erste, was wir gemacht haben.

00:16:50: Das haben wir eigentlich... Das erste Jahr haben wir nur daran gebaut, dass wir gesagt haben so Wir machen das sicher, dass man diese KI dieses GPD, was jeder auf seinem Handy macht und lustige Geburtstagslieder komponiert Dass ich das für das Business nutzbar mache damit ich auch die ganzen Compliance Anforderungen und Sicherheitsanforderung erfülle.

00:17:10: Und das ist natürlich Test in unsere Plattform eingebaut.

00:17:13: Das heißt, ich könnte mir schon vorstellen dass man Agentendefinitionen exportiert aber diese ganze Umgebung die natürlich durch die Plattform zur Verfügung gestellt wird und die eigentlich auch den Unternehmen ja die Sicherheit gibt das sich wirklich nutzen kann Auch gerade im Kundenkontakt das ist natürlich etwas was es nur auf der Plattform gibt

00:17:31: Und ich möchte nicht in eure Haut stecken, weil das ist ein wahnsinniger Job.

00:17:35: Also es ist natürlich der wichtigste Job von der ganzen Geschichte.

00:17:38: Lass uns zurückkommen zu den Agenten-Liedqualifizierung hast du genannt als Beispiel?

00:17:43: Was sind noch Beispiele die dir einfallen, die ihr im Regal stehen habt und wo ihr sagt so einen haben wir?

00:17:50: Ja, ein anderer Agent den wir auch... Weise selber einsetzen, auch den Leadqualifizierungsagenten übrigens ist ein Agent der auf der Webseite ist.

00:18:03: Der sich mit dem so einen Website-Agent der Stadt der BOTS die man so kennt und die nach drei Fragen aussteigen in der Lage ist wirklich eine intelligente Unterhaltung mit dem Kunden zu führen, Fragen zu beantworten, Produkte zu geben sowas in der Art.

00:18:21: Und ein weiterer sehr Der sehr beliebte Agent ist auch unser Service-Agent, der eben Service Cases selbstständig lösen kann.

00:18:33: wobei ich dann natürlich als Unternehmen definiere, bis zu welcher Komplexität darf er das alleine und an welchem Punkt übergebe ich dann entsprechend an den Mitarbeiter.

00:18:44: Und dann gibt es auch Agenten die dann wiederum den Mitarbeiter unterstützen weil die Idee ist ja natürlich dass jetzt alle einfachen Servicefälle vom Agenten erledigt werden und nur die ganz komplexen landen beim Mitarbeiter.

00:18:58: Und der hat dann auch einen Agenten an seiner Seite, der wiederum ihm hilft diesen Case zu lösen.

00:19:04: Schritt für Schritt ihn da durchführt und ihnen das Wissen zur Verfügung stellt so dass er dem Kunden sehr schnell und sehr kompetent helfen kann.

00:19:11: Auch wenn ich keine Ahnung hunderttausend Produktbeschreibungen irgendwo rumliegen habe mit verschiedenen Versionen was sich als Menschen natürlich immer sehr schlecht überblickten kann.

00:19:23: Wer noch in meiner Marketingabteilung freut sich über euch, weil er da im Regal einen fertigen Agenten hat.

00:19:30: Das heißt was habt ihr noch darüber hinaus?

00:19:33: Also Liebqualifizierung haben wir jetzt den Service-Bot hatten

00:19:37: wir.

00:19:37: Marketing kann man natürlich an verschiedenen Stellen ansetzen.

00:19:41: das eine ist das Thema wenn ich an Segmentierung denke, ist es natürlich jetzt nicht mehr so dass ich eine starre feste Segmentierungen habe sondern das da ein Agent sitzt der sagt okay.

00:19:55: Ich wähle die Leute einmal aus und merke dann aber während der Kampagne, während die Kampagnen fliegt, ich bekomme Feedback, dass das nicht die richtigen Daten sind und kann sich On The Fly diese Segmentierungs wieder anpassen.

00:20:10: Das ganze Thema Content ist natürlich ein klassisches Thema.

00:20:14: Da kommt es auch wieder darauf an, dass ich die Produktdaten aus meinem Content-Management-System aber auch die Echtzeitdaten von den Reaktionen, wenn meine Kunden im Internet surfen, dass sich all das zusammenbringe und darauf dann wirklich... dynamisch reagieren kann.

00:20:38: Ein ganz klassisches Thema ist natürlich das Thema Personalisierung, mit dem sich die Marketing-Leute seit X Jahren beschäftigen und es heißt ja dass er so super personalisiert.

00:20:49: aber ich glaube jetzt mit der KI und das ist auch in unser Marketingprodukt eingebaut.

00:20:54: Die kann man echte Personalisierung machen weil zum einen ich die Daten zusammenbringen kann dass auf den Einzelnen zuschneiden kann, was sich vorher von der Skalierung gar nicht mehr kommen.

00:21:09: Und ich glaube wir werden auch eine Veränderung der ganzen Prozesse im Marketing sehen weil wir haben ja die klassische Sache Ja!

00:21:17: Ich fahre eine Kampagne und ich broadcaste irgendwas an meine Kunden und sie sind hoffentlich super interessiert und klicken auf irgendeinen Link.

00:21:25: Im schlimmsten Fall steht über der E-Mail noch Do Not Reply.

00:21:29: Jede dieser E-Mails ist ja eine verpasste Chance, mit dem Kunden ins Gespräch zu kommen.

00:21:33: Und da gibt es

00:21:35: die...

00:21:36: Ist das so dass der Kunde dann mit einem Agenten in Gespräch gehen kann?

00:21:41: Wenn er so ne E-mail bekommt und sagt Ja ich interessiere mich dafür!

00:21:44: Dann kann der Agent erst mal Fragen beantworten.

00:21:46: Der kann durch ein Gesprächen durchführen.

00:21:48: Er kann ja sogar vielleicht Produkte beschreiben und dann wichtig, dass man über verschiedene Abteilungen verlinkt ist Das Produkt, wenn es ein einfaches Produkt ist vielleicht über einen Webshop sogar verkaufen.

00:22:04: Und das heißt, wir gehen hier in ganz neue Bereiche rein und auch da denke ich haben wir eine große Stärke weil wir Service Marketing Sales alles miteinander verbunden haben.

00:22:15: Das heißt die Agenten können dann übergreifend arbeiten und nicht nur sagen ja dass ist jetzt wie die Informationen auf der Marketing Kampagne Jetzt können sie sich hier noch registrieren und dann ist der Agent fertig sondern unsere Agenten kann halt über die verschiedenen Bereiche hinwegarbeiten.

00:22:33: Ich berate dich jetzt und das ist das Produkt, was du brauchst aufgrund deiner Fragen.

00:22:37: Und wenn du möchtest kann ich es dir hier gleich zum Sonderpreis von dreiundzwanzig Euro fünfzig anbieten.

00:22:43: Ich würde beherrnend adressieren, am siebten April.

00:22:49: Was die ersten Erfahrungen sind von Kunden ganz konkret mit diesen Reply-Email-Konversationen?

00:22:57: Wo ich Antwort und wo ich dann aus der Konversation neues Wissen schaffe.

00:23:02: und da ein paar konkrete Beispiele.

00:23:03: Das andere was du genannt hast jetzt eben war Du hast es super Personalisierungen genannt, das ist natürlich jüngeren Menschen nicht genug.

00:23:11: Die machen gleich Hyperpersonalisierung draus.

00:23:14: jetzt eine ganz konkrete Frage.

00:23:16: ich weiß nicht ob du die beantworten kannst.

00:23:18: kann Ich meinem Personalisierungsagenten auch die fragestellen?

00:23:23: zeigt mir doch mal in der Praxis wie die Varianz deiner Personalisierung ist und zeigt mir mal drei wirklich extrem unterschiedliche Beispiele für E-Mails, die du jetzt generiert hast als Ergebnis deiner Hyperpersonisierung.

00:23:38: Mit einer solchen Anfrage wie ich es dir eben gegenüber formuliert habe kann euer Agent mit sowas arbeiten und mir dann drei Beispiele praktisch zeigen?

00:23:50: Da bin ich jetzt tatsächlich überfragt müsste man reinschauen?

00:23:53: aber man kann mit diesen Agenten letztlich auf alles zugreifen was in der Plattform passiert.

00:23:59: das heißt letztendlich Ich vermute, da gibt es jetzt noch keinen Standardagenten für deine Frage.

00:24:06: Aber ich kann zugreifen auf die Information, ich kann zugreifen auf alles was der Agent generiert hat und ich kann auch zugreifend auf die ganzen Reaktionsdaten, ob das nun funktioniert hat.

00:24:18: Das heißt, ich würde davon ausgehen dass wir dahin kommen.

00:24:21: vielleicht ist das Neues was jetzt funktioniert.

00:24:24: Wir haben ja noch ein Jahr Zeit.

00:24:26: Meine dummen Fragen sind deswegen weil die große Revolution mich als derjenige.

00:24:33: Ich bin Mensch, ja und ich will so schön eure Software ist und so nutzerfreundlich aber ich will nicht an diese ganzen Sachen da irgendwo rankommen weil dann muss man da und dort nein!

00:24:44: Ich will mit dem Ding reden und will sagen jetzt zeigt mir doch mal die Extreme.

00:24:48: Zeigt mir doch auch mal eine E-Mail auf dem oder E-mail Variante auf die du gar keine Response bekommen hast.

00:24:57: Also, wo gar keiner draufgeklickt hat, wurde das Gefühl, dass es echt schief gelaufen.

00:25:01: oder dann zeigt mir mal was aber am erfolgreichsten?

00:25:03: Ich möchte endlich mit diesen Computern reden können wie mit meinen Mitarbeitenden.

00:25:08: Ja und das ist ja auch absolut die Idee wir haben ja das Thema Voice jetzt voll integriert in das System.

00:25:16: Das heißt, man kann wirklich über den Sprachkanal auch mit dem System reden.

00:25:20: vorher war es Chat, WhatsApp, E-Mail und Wie gesagt, wir haben die ganzen Daten zur Verfügung und ich denke mal das wird sich sparen sie nicht schnell weiterentwickeln.

00:25:32: Es ist ja so... Ich hatte vorhin gesagt Wir haben früher drei Releases pro Jahr gemacht.

00:25:37: inzwischen machen wir alle zwei Rochenreleases.

00:25:40: Das entwickelt sich alles rasant schnell!

00:25:43: Wir haben beispielsweise im Servicebereich da was geht auch ein bisschen in die Richtung.

00:25:49: Man kennt das ja aus Callcenter.

00:25:51: Da sitzen die ganzen Callcenter-Agenten und da gibt es einen Supervisor, der überwacht die alle.

00:25:56: Wir haben jetzt eine superweise Applikation, die überwachts sowohl die Digitalen als auch die menschlichen Agenten und sieht wie sie zusammenarbeiten und sieht geben die Agentens vielleicht zu früh an den menschliche Agenten ab oder halten Sie den Kunden vielleicht zu lange auf?

00:26:12: Und der Kunde ist schon gar nicht mehr happy.

00:26:14: also so was gibt's heute schon und das geht sehr stark in die Richtung dass man sagt okay Wir überwachen die Agenten, wir schauen wie sie arbeiten und ziehen uns Analysen aus der Arbeit der Agenten.

00:26:24: Und aus den Ergebnissen, die die Agentin produzieren und können darauf eben entsprechend reagieren.

00:26:30: Okay ihr seid in dem Bereich CRM.

00:26:34: das ist natürlich euer Kernbereich gibt es auch schon oder andersrum?

00:26:38: ich bleibe erstmal bei dem CRM-Bereich und dann mache ich noch die Frage und weite sich ein bisschen aus.

00:26:43: du hast jetzt genannt denen den Agenten für für die Leadqualifizierung, Hyperpersonisierung haben wir darüber gesprochen.

00:26:51: Next Best Action, dass man das sowohl auf der Webseite als auch in der E-Mail und überall drin hat.

00:26:58: solche Sachen vermute ich.

00:27:00: das ist ja schon seit zehn Jahren bei euch also mit Machine Learning schon mit drinnen Journey Prediction.

00:27:06: macht ihr so was irgendwelche speziellen Triggertrecken die ich dann habe wo ich die Leute abhole wo sie gerade sind?

00:27:15: Ja also sogenannte Marketing Journeys, die eben bis vor kurzem noch halbwegs fest definiert waren.

00:27:25: Auch da hatten wir schon mit der prädiktiven KI eine gewisse Dynamik hineingebracht.

00:27:30: das man halt vorher gesagt hat keine Ahnung Der Thorsten möchte am liebsten um drei Uhr nachmittags per E-Mail angesprochen werden.

00:27:38: Da haben wir die größte Wahrscheinlichkeit ihn zu erreichen.

00:27:40: also solche Dinge sind schon länger da.

00:27:42: Aber auch da wird jetzt die generative KI eingesetzt, um an bestimmten Punkten, die man definieren kann eben wirklich dann Variabel zu generieren und auch die generativen KI mit einzusetzen.

00:27:57: Um jetzt mal nach auszudenken, also CRM ist der eine Bereich.

00:28:01: Aber es gibt natürlich im Marketing auch noch viele andere Bereiche.

00:28:06: Du hast MCP angesprochen, also ihr könnt dann Agenten miteinander verknüpfen über Protokolle aber seid ihr da selbst?

00:28:14: Auch habt ihr euren eigenen Radius so ein bisschen erweitert in dem ihr gesagt habt, ja dann können wir eigentlich noch das und dass anbinden.

00:28:24: Marketing-Applikation war ja schon immer sehr breit aufgestellt, aber natürlich gibt es immer noch Spezialsysteme.

00:28:31: Ich glaube ich habe gerade gestern hatte ich ein Slide das gibt irgendwie mindestens fünfzehntausend verschiedene Maat-Tech Tools und das Durchschnittsunternehmen hat davon irgendwie bis zehn bis fünfundzwanzig im Einsatz Mindestens.

00:28:46: Das heißt ich glaube diese Integrationsmöglichkeiten sind einfach ganz wesentlich.

00:28:51: also

00:28:52: wir

00:28:52: Wir arbeiten mit MCP-Tower, wir arbeiten mit Agent to Agent oder man muss es eben über die Datenintegration haben.

00:28:59: Wo wir ja auch jetzt mit der Acquisition von Informatika und auf vorher schon mit Musesoft eine extrem starke Möglichkeit haben verschiedenste Integrationsanforderungen einzubauen.

00:29:12: das ist einfach inzwischen fast das allerwichtigste auch sowohl im CRM Bereich als auch in dem KI Bereich dass man die Daten zusammenbringt Und die Applikationen sind zwar auch super wichtig, aber ohne die Daten kann die KI eben wirklich nichts.

00:29:27: Genau!

00:29:28: Jetzt gibt es ja auch im Bereich Marktforschung eine ziemliche Revolution durch KI weil wir synthetische Zielgruppe uns bauen können, weil wir synthetic Personas haben.

00:29:42: was sind da eure Aktivitäten?

00:29:44: Was macht ihr in dem Bereich?

00:29:46: Ich denke, das ist ein Thema wo wir integrieren würden.

00:29:48: Also das ist jetzt nichts, wo wir speziell also ich kann da gerne noch mal nachforschen aber soweit ich weiß es dass jetzt nicht wo wir wo wir speziellen mit reingehen.

00:29:59: Aber ihr habt auf jeden Fall Vorschläge zu meiner Segmentierung.

00:30:02: wenn ich reingehe und sage das meine klasse Segmentierungen was kannst du denn aus den Daten die wir gemeinsam produziert haben rausfinden?

00:30:11: wie weit Können wir noch weiter segmentieren?

00:30:16: oder wie weit hast du so?

00:30:18: Wie weit kannst du mir vorschlagen neue Vorschläge machen die über meinen menschlichen Horizont hinausgehen?

00:30:25: und dann kommt ein KI und sagt Thorsten, hast du schon mal daran gedacht?

00:30:28: und ich sage wow das ist ja genial.

00:30:30: Ja also genau das ist die Idee dass die KI mit... eingebettet in unsere Applikation, die ihr Vorschläge macht.

00:30:39: Eine erste Segmentierung macht und dann kommt der Thorsten dahin damit seine ganzen Erfahrungen natürlich sagt naja also das Segment ist jetzt ein bisschen groß oder es ist ein bisschen zu klein oder ein bisschen so grün Schau doch mal, also so wie man ja mit der KI auch sonst arbeitet das dass der Mensch Hand in Hand mit der AI arbeitet.

00:30:56: und ich glaube Das ist auch was ganz ganz wesentliches Was eine Applikation zur Verfügung stellen muss.

00:31:02: Wie integriere ich meine digitalen Möglichkeiten mit den Menschen?

00:31:06: Und das ist auch genau unser Ansatz zu sagen Ich baue die AI, die Agenten in den Arbeitsablauf mit ein.

00:31:13: Weil sonst habe ich wieder hier mein ChatchiPity-Window da hab' ich meinen Salesforce, da hab', ich meine was weiß ich für eine Applikation und dann hab' Ich wieder einen Silo der für sich steht.

00:31:24: Und wenn ich, gerade wenn ich mit Kunden interagiere oder auch im Marketing Dann muss ich ja immer sofort die Information haben Wenn ich mit dir spreche, dann kann ich nicht sagen Luthorsten, ich guck jetzt erst mal ne halbe Stunde nach Callcenter-Agent oder als Agent, der dich anruft für eine Marketingkampagne oder so.

00:31:48: Und deswegen diese Integration zwischen Mensch und KI ist da ganz wesentlich.

00:31:54: Diesel, das könnte jetzt ein wunderbares Schlusswort sein?

00:31:58: Die Integration für schon Mensch undKI ist entscheidend.

00:32:01: Fällt dir noch ein besseres Schlusswort ein oder gibt es irgendwas was er nicht besprochen haben?

00:32:05: Ich habe dich ja gelöchert mit Fragen!

00:32:08: Also erst mal so voll spannendes Gespräch und sehr viele Gedanken, Anregungen auch für mich.

00:32:16: Ich denke das ist tatsächlich der wesentliche Punkt und ich meine wir haben ja viele Diskussionen wird die KI uns ersetzen?

00:32:25: Und was bedeutet das für den Arbeitsmarkt?

00:32:27: Ich mein natürlich immer wenn wir technische Innovationen haben wird es eine große Veränderung mit sich bringen und die Revolution, die wir jetzt gerade haben ist nun mal so grundlegend.

00:32:39: Natürlich wird das unsere Arbeitsstrukturen verändern.

00:32:41: natürlich werden wir andere Skills brauchen übrigens auch eine der größten Herausforderungen die Marketing Abteilung gerade haben die sagen alle Wir wollen KI machen Und wir haben auch schon erste Ideen.

00:32:52: aber wer hat die Skills und wer hilft uns auf diesem Weg?

00:32:57: Aber letztlich Natürlich, als Axel erfunden wurde haben sich auch die Skills geändert.

00:33:02: Da hatte auch der Buchhalter, der das in seinem Buch einträgt, den gab es dann auch nicht mehr.

00:33:06: aber vielleicht hat er dann was anderes gemacht und so ähnlich ist das jetzt auch mit dieser KI-Revolution.

00:33:12: ich glaube es für denkende Menschen natürlich etwas Unglaublich Schönes sowas zu haben.

00:33:23: Ja, die repetitiven Aufgaben.

00:33:25: Die langweiligen Aufgaben... ...die stundenlangen Rechercheaufgaben kann eine KI einfach viel besser und ich kann mich auch das konzentrieren was ich am besten kann.

00:33:34: Diese herzlichen Dank für dieses wunderbare Gespräch mit dir!

00:33:38: Danke!

00:33:39: Ich danke dir ganz herzlich hat super viel Spaß gemacht.

00:33:43: Das war's auch schon mit der heutigen Episode.

00:33:45: Wir hoffen natürlich, dass ihr euch gefallen hat und würden uns sehr gerne über eine Bewertung freuen!

00:33:51: Wenn ihr keine Folgen verpassen wollt, abonniert gerne den Marketer Talk – der Marketing Börse In diesem Sinne.

00:33:58: vielen Dank fürs Zuhören und bis zum nächsten Mal.