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KI. Services

Kommunikation

steigern

Zielgenaue Kundenkommunikation steigern – Nutzen Sie unsere Expertise, um aus Ihren Daten wertvolle Informationen für eine individualisierte Kundenansprache zu gewinnen. Wir stellen Ihnen die Lösungen als Service bereit.

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Product-Recommendation
Customer Clustering
Churn Prevention
Send Time Optimization
Weitere KI Use Cases
Customer Insight Services

Mit unseren KI-Services gewinnen Sie wertvolle Insights aus Ihren Daten.

Unsere Customer Insights Services bieten Ihnen die Möglichkeit, zielgerichtete Fragestellungen mithilfe von KI präzise zu beantworten. Haben Sie einen Use Case, den Sie bisher nicht lösen konnten? Wir begleiten Sie von der Datenbeschaffung bis hin zur Anwendung maßgeschneiderter KI-Verfahren, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
  • Welche Produkte werden Ihre Kunden in Zukunft nachfragen?
  • Welche Kunden haben die höchste Affinität zu Ihren beworbenen Produkten?
  • Wie können Sie die Reichweite und Wirksamkeit Ihrer Marketingkampagnen maximieren?
  • Mit welchen Strategien können Sie zukünftiges Kundenverhalten beeinflussen?
  • Wie können Sie Betrugsversuche frühzeitig erkennen und verhindern?
  • CLV – Identifizieren Sie Ihre wertvollsten Kunden und optimieren Sie Ihre Strategie.
Nutzen Sie unsere Expertise, um tiefere Einblicke zu gewinnen und Ihre Geschäftsstrategie noch effektiver zu gestalten.
Das Unternehmen AIC Group
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BI + Marketing Automation Experts - Icon - Product-Recommendation - Motiv Bewertungsanhänger

Product Recommendation

Relevante Empfehlungen pro Kunde oder Produkt

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Personalisierte Produktempfehlungen (NBO/NBC)

Unsere Product Recommendations nutzen prädiktive Analysen, um das ideale Angebot für jeden Kunden zu ermitteln. Durch die Analyse von Kaufverhalten und Präferenzen erstellen wir personalisierte Empfehlungen, die die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs erhöhen und die Kundenbindung stärken.

Mit Next Best Offer-Strategien bieten Sie Ihren Kunden stets relevante Produkte an und maximieren so Ihren Erfolg.

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Customer Clustering

Präzise Kundensegmentierung für personalisierte Marketingstrategien

Segmentierung durch Clustering-Methoden

Unsere Customer Clustering-Services unterstützen Sie dabei, durch Clusteranalysen und dynamische Segmentierung tiefere Einblicke in das Verhalten Ihrer Kunden zu gewinnen.

Durch die Anwendung von RFMR-Analysen (Recency, Frequency, Monetary, Ratio) identifizieren Sie wertvolle Kundensegmente und können so personalisierte Marketingkampagnen entwickeln. Diese datengesteuerte Herangehensweise ermöglicht es Ihnen, die Effektivität Ihrer Marketingstrategien zu maximieren und die Kundenbindung nachhaltig zu verbessern.

BI + Marketing Automation - Icon - Churn Prediction - Motiv 1 People mit Achtung-Schild

Churn Prevention

Aufdeckung möglicher Abwanderung der Kunden

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Verlieren Sie weniger Kunden – mit intelligenter Churn Prediction

Unsere Churn Prevention-Services ermöglichen es Ihnen, abwanderungsgefährdete Kunden frühzeitig zu erkennen. Durch die Analyse von Verhaltensmustern und Interaktionsdaten identifizieren wir Anzeichen für potenzielle Abwanderung.

So können Sie rechtzeitig personalisierte Maßnahmen ergreifen, um die Zufriedenheit zu erhöhen und die Loyalität zu fördern. Nutzen Sie diese datengestützten Einblicke, um proaktiv gegen Kundenverlust vorzugehen und langfristige Beziehungen aufzubauen.

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BI + Marketing Automation - Icon - Send Time Optimization - Motiv Uhr mit Papierflieger

Send Time Optimization

Optimale Versandzeiten für maximale Wirkung

Kunden erreichen, wann und wo sie erreichbar sind.

Unsere Send Time Optimization-Technologie nutzt fortschrittliche Algorithmen, um den idealen Versandzeitpunkt für jeden Empfänger zu bestimmen.

Durch die Analyse von Interaktionsmustern und Engagement-Daten stellen wir sicher, dass Ihre Nachrichten zum effektivsten Zeitpunkt zugestellt werden. Dies führt zu höheren Öffnungs- und Klickraten und verbessert die Gesamtleistung Ihrer digitalen Marketingkampagnen.

BI + Marketing Automation - Icon - Custom Models - 9 Würfel, einer bricht raus

Weitere KI Use Cases

Individuelle Data-Science-Lösungen für Ihre Anforderungen

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Entwicklung individueller Data-Science-Modelle

Neben unseren Standard-Softwarelösungen bieten wir maßgeschneiderte Data-Science-Modelle, die auf Ihre spezifischen Anforderungen und fachliche Logik abgestimmt sind. Sie profitieren von individuellen, passgenauen Lösungen für Ihre Marketingstrategie, die wir ebenfalls als Service anbieten. Haben Sie diese Fragen für sich bereits beantwortet?

  • Kundenverhaltensanalyse – Erkennen von Mustern und Trends im Kauf- und Interaktionsverhalten Ihrer Kunden.
  • Segmentierung & Clustering – Bilden von gezielten Kundengruppen für individualisierte Marketingmaßnahmen.
  • Prädiktive Analysen – Nutzen von KI, um zukünftiges Kundenverhalten präzise vorherzusagen.
  • Next Best Offer (NBO) – Automatisierte Empfehlungen für das beste individuelle Angebot in Echtzeit.
  • Customer Lifetime Value (CLV) Berechnung – Identifizieren der wertvollsten Kunden.
  • Churn Prevention – Erkennen und verhindern Sie frühzeitig Kundenabwanderung durch gezielte Maßnahmen.
  • Fraud Detection – Erkennen von Betrug, bevor es zu einem größeren Schaden führt.
  • Omnichannel-Integration – Nutzen Sie personalisierte Insights für E-Mail, Apps, Web, Push-Nachrichten und andere Kanäle.

Alles aus einer Hand.

Ihre wichtigsten Vorteile.

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BI + Marketing Automation Experts - Icon Kundenzufriedenheit - Herz mit Okay-Haken

Kundenzufriedenheit

durch personalisierte Inhalte

BI + Marketing Automation Experts - Icon Umsatzsteigerung - Erfolgsgrafik

Umsatzsteigerung

durch richtigen Kundenfokus

BI + Marketing Automation Experts - Icon Kostenreduzierung - Schwein mit Okay-Haken

Kostenreduzierung

durch relevante Ansprachen

BI + Marketing Automation Experts - Icon Synergiepotential - gestaffelte Blätter mit Okay-Haken

Synergiepotential

durch kombinierbare Services

Möchten Sie sich beim Thema KI.Services verbessern oder dieses neu entdecken?

Dann sprechen Sie mit uns!

Marc Nawroth

Ihr Ansprechpartner zum Thema KI.Services

BI + Marketing Automation Experts - AIC Group - Porträt Marc Nawroth
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Alle reden über Agentic AI. Wir haben einfach angefangen.

Vor einigen Monaten haben wir bei der AIC Group GmbH begonnen, intern einen KI-Agenten aufzubauen. Nicht als formales Pilotprojekt. Nicht mit externer Agentur. Nicht über ein IT-Ticket.

Dass das Thema gerade überall ist, war auch auf der OMR in Hamburg deutlich zu spüren: Keynotes, Podiumsdiskussionen, Pausengespräche. Was uns dabei auffiel: Viele Unternehmen wissen, dass sie sich mit Agentic AI auseinandersetzen sollten. Aber der Einstieg fühlt sich oft groß an. Nach IT. Nach Budget. Nach externer Lösung. Nach Zeit, die gerade fehlt.

Genau dieses Muster kennen wir. Und wir wissen inzwischen aus eigener Erfahrung: Es gibt einen anderen Weg.

Was wir gemacht haben

Der Use Case: Content Creation. Konkret die Planung und Ausarbeitung unserer LinkedIn- und Instagram-Posts.

Warum genau dieser Use Case? Weil er niedrigschwellig ist. Marketingcontent ist öffentlich zugänglich – er enthält keine vertraulichen Informationen, keine sensiblen Daten. Man braucht kein aufwändiges Datenprojekt, um zu starten. Was man braucht, ist ein klares Vorgehen.

Das Vorgehensmodell

Ein funktionierender Agent ist kein Zufallsprodukt. Er entsteht durch Entscheidungen – und durch Iteration. Unser Prozess folgt sechs Phasen.

Phase 1 – Rolle & Ziel definieren
Wofür soll der Agent eingesetzt werden? Was sind seine Aufgaben – und was ausdrücklich nicht? Ohne diese Klarheit bleibt der Agent generisch.

Phase 2 – System Prompt entwickeln
Der System Prompt ist das Herzstück. Er definiert Kontext, Rolle, Tonalität, Arbeitsweise und Qualitätsansprüche. Er macht den Agenten nicht kreativ – er macht ihn verlässlich.

Phase 3 – Wissensdatenbank aufbauen
Ein Agent ist nur so gut wie das Wissen, das ihm zur Verfügung steht. Wir haben dafür strukturierte Dokumente erstellt: Positionierungsgrundlagen, Sprachregeln, Designvorgaben, Redaktionspläne.

Drei Typen von Quellen haben sich dabei bewährt: strategisch-fachliche Dokumente, Stil- und Formatvorgaben sowie Planungsunterlagen.

Wissen schlägt Prompt-Länge.

Phase 4 – Skills entwickeln
Für wiederkehrende Aufgaben haben wir vordefinierte Arbeitsanweisungen entwickelt – sogenannte Skills. Sie sorgen dafür, dass der Agent konsistente, reproduzierbare Ergebnisse liefert, ohne jedes Mal neu instruiert zu werden.

Die Wissensdatenbank liefert das Was und Warum, der Skill das Wie.

Phase 5 – Arbeiten mit dem Agenten
Ein Agent ist kein Texter. Er ist ein Sparringspartner.

Dialog statt perfekter Prompts. Feedback statt Neuanfang.

Wer so arbeitet, kommt schneller zu besseren Ergebnissen.

Phase 6 – Kontinuierlich optimieren
Jeder falsche Output ist eine Lernchance. Die Optimierungsschleife – Fehler erkennen, Ursache identifizieren, nachschärfen – ist entscheidend für die langfristige Qualität.

Jeder falsche Output macht den Agenten besser.

Was wir dabei gelernt haben

Wir haben mit ChatGPT und Claude gearbeitet – zwei Modelle, die heute kaum noch erklärungsbedürftig sind. Was dabei klar wurde: Ein Modell schlägt nicht pauschal ein anderes. Es kommt auf den Kontext an. Die AIC Group GmbH berät tool-agnostisch – entscheidend ist das Vorgehen, nicht das Werkzeug. Was tatsächlich den Unterschied macht, ist nicht das Modell. Es ist die Qualität der Wissensbasis und die Klarheit des System Prompts. Und: Ein Agent entsteht nicht einmal. Er entwickelt sich durch Nutzung.

Das eigentliche Fundament

In Gesprächen mit anderen Unternehmen – und beim Besuch von KI-Anbietern, die uns ihre Lösungen vorstellen – beobachten wir dasselbe Muster immer wieder.

Viele Anbieter bauen Oberflächen, die genau das zugänglich machen, was einen Agenten ausmacht: System Prompt, Wissensdatenbank, vordefinierte Arbeitsanweisungen. Dahinter steckt ein Sprachmodell, ergänzt um Integrationen – in die Website, ins CMS, in bestehende Workflows.

Das ist kein schlechter Ansatz. Aber er löst eine Herausforderung nicht: Den Unterbau sauber aufzubauen.

Was soll der Agent wissen? Wie soll er kommunizieren? Welche Aufgaben soll er reproduzierbar erledigen? Diese Arbeit bleibt immer. Egal ob mit eigenem Agenten oder mit einem Dienstleister.

Genau das hat unsere Entscheidung bestätigt: Wir bauen den Unterbau selbst. Nicht weil wir Tools ablehnen – sondern weil wir verstehen wollen, was einen guten Agenten ausmacht. Und weil dieses Wissen wiederverwendbar ist. Für den nächsten Use Case. Und den übernächsten.

Warum das für andere Unternehmen relevant ist

Content Creation ist ein Einstieg. Das Vorgehensmodell ist übertragbar. Was auf der OMR sichtbar wurde – und was wir seit Monaten in Gesprächen erleben: Der Wille zur Auseinandersetzung mit Agentic AI ist da. Was fehlt, ist ein konkreter, machbarer Einstieg. Kein Tool-Vertrieb. Keine Versprechen, die zu groß sind. Wenn ihr überlegt, wo euer erster Use Case liegen könnte: Schreibt uns gerne auf LinkedIn. Wir teilen unser Vorgehen gern.