Wenn Ihr Unternehmen nicht vor fünf Minuten gegründet wurde, wurden Ihre Kundendaten nicht für autonome Agenten entwickelt.
Die meisten Kundendatensysteme wurden für Berichte und Analysen entwickelt - vielleicht auch für die Marketingautomatisierung. Jetzt versuchen Sie, sie zu nutzen, damit Agenten ohne menschliches Zutun Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen können.
Die Daten, die für Dashboards verwendet wurden, sind dafür nicht geeignet.
Manchmal stocken Agenten und verweisen Entscheidungen an Menschen zurück. Manchmal schreiten sie selbstbewusst voran, und Sie bemerken das Problem erst später.
Beides passiert, weil Ihnen die Kundendaten fehlen, die die Agenten benötigen, um unabhängig zu arbeiten.
Ihre Agenten benötigen sieben bestimmte Arten von Kundendaten, um ohne Aufsicht arbeiten zu können. In diesem Beitrag erkläre ich Ihnen, welche das sind und warum sie wichtig sind.
Am Ende werden Sie wissen, was in Ihrer aktuellen Kundenbasis fehlt und was Sie aufbauen müssen, bevor Agenten in großem Umfang arbeiten können. Jedes dieser Elemente löst eine andere Art von Unklarheit, auf die ein Agent stößt, wenn er eine Entscheidung trifft oder handelt. Kommen wir zur Sache.
1. Aufgelöste Kundenidentität
Ein Agent, der nicht weiß, wer ein Kunde ist, könnte mit einem falschen Kundendatensatz arbeiten. Im Gesundheitswesen könnte dies bedeuten, dass ein Eingriff für den falschen Patienten geplant wird. Bei Finanzdienstleistungen könnte dies bedeuten, dass Gelder auf das falsche Konto überwiesen werden.
In jeder Branche ist dies ein Verstoß gegen die Compliance, der nur darauf wartet, zu passieren.
Eine geklärte Kundenidentität bedeutet einen einzigen goldenen Datensatz pro Kunde. Keine Duplikate oder Verwirrung darüber, welcher Datensatz der richtige ist.
Andernfalls herrscht bei den Mitarbeitern Chaos. Ein Kunde könnte als drei verschiedene Datensätze in Ihrem CRM, Ihrer E-Commerce-Plattform und Ihrem Servicesystem erscheinen.
Ein Mitarbeiter sieht alle drei Datensätze und irrt sich. Der Kunde wird zweimal wegen desselben Problems kontaktiert, oder der Mitarbeiter aktualisiert das falsche Konto.
Selbst ein einziges Duplikat in der Produktion wird zu einem Entscheidungspunkt für Ihren Mitarbeiter. Die aufgelöste Identität beseitigt dieses Risiko. Der Agent weiß, um wen es sich handelt.
2. Kundenkontext in Echtzeit
Wenn Ihr Agent auf der Grundlage von Daten von gestern handelt, trifft er für den Kunden von heute eine Entscheidung von gestern.
Sie brauchen frische Daten darüber, was der Kunde getan hat, was er braucht oder was er jetzt erlebt. Lebensereignisse. Kürzliche Käufe. Aktueller Status. Letzte Interaktionen...
Die Daten brechen das, was Sie zu bauen versuchen:
- Der Erneuerungsbeauftragte hat keine Ahnung, dass der Kunde gerade bei einem Konkurrenten gekauft hat.
- Der Kundenbindungsbeauftragte schickt ein Angebot zur Kundenbindung an jemanden, der gestern gekauft hat
- Der Kundendienstmitarbeiter weiß nichts von der Beschwerde, die heute Morgen eingereicht wurde.
Das bremst die Agenten nicht nur aus, sondern macht sie gleichzeitig selbstbewusst und falsch.
3. Kennzeichen für Zustimmung und Erlaubnis
Zustimmungsverstöße kommen nicht von bösen Agenten. Sie kommen von Agenten, die nicht wissen, dass der Kunde Nein gesagt hat.
Als Kunde haben Sie explizite Präferenzen, z. B. über welche Kanäle Sie Kontakt annehmen, welche Optionen Sie gewählt haben und welche nicht (GDPR, CCPA, interne Richtlinien).
All das ist in den Zustimmungsflags gespeichert, die an den Kundendatensatz gebunden sind. Und ein Agent, der keinen Zugriff auf diese Flaggen hat, arbeitet blind.
Er sendet E-Mails an Kunden, die sich gegen E-Mails entschieden haben. Er ruft jemanden an, der darum gebeten hat, nur schriftlich kontaktiert zu werden. Er verwendet Daten, die der Kunde ausdrücklich untersagt hat.
Ein Verstoß fängt klein an. Ein Kunde beschwert sich. Dann schaltet sich die Compliance-Abteilung ein.
Dann die Aufsichtsbehörden.
4. Beziehung- und Hierarchiekontext
Wenn Ihre Mitarbeiter jeden Kunden als Individuum behandeln, übersehen sie oft das Offensichtliche.
- Ein Haushalt besteht nicht aus fünf verschiedenen Personen, die fünf verschiedene Entscheidungen treffen.
- Eine Organisation besteht nicht aus einer Liste von Kontaktpersonen
- Familien haben primäre Entscheidungsträger
- Organisationen haben Hierarchien und Abhängigkeiten
- B2B-Konten haben wichtige Rollen
Ohne Beziehungskontext sehen die Agenten nur Fragmente.
Ein Agent bietet einen Familienrabatt an, der nur gilt, wenn der Kontoinhaber ihn genehmigt, aber er kontaktiert stattdessen den Teenager.
Ein B2B-Agent wendet sich an jemanden, der das Unternehmen vor sechs Monaten verlassen hat.
Ein Vertreter des Gesundheitswesens plant einen Eingriff, ohne zu wissen, dass der Ehepartner des Patienten sein Bevollmächtigter ist.
Der Kontext ändert alles darüber, wie ein Vertreter handeln sollte.
5. Anwendungsspezifische IDs
Ihr Kunde existiert in mehreren Systemen, und jedes System hat seine eigene Art, ihn zu identifizieren.
Das CRM nennt Ihren Kunden "contact_12847". Der elektronische Handel kennt ihn als "user_5029". Ihre Serviceplattform nennt sie "case_holder_891". Ihr Data Warehouse hat noch eine weitere ID.
Ein Stammsatz verbindet all dies miteinander. Er weiß, dass contact_12847 und user_5029 die gleiche Person sind.
Ohne diese Zuordnung kann ein Agent Daten aus einem System abrufen, sie aber nicht mit den Vorgängen in einem anderen System verknüpfen. Oder er findet die Kaufhistorie des Kunden, kann sie aber nicht mit seinen Support-Tickets verknüpfen.
Am Ende trifft der Agent Entscheidungen auf der Grundlage unzusammenhängender Informationen.
Wenn Sie all diese IDs zusammenführen, kann sich der Agent ein vollständiges Bild über alle Systeme machen, in denen der Kunde existiert.
6. Datenherkunft und Qualitätsindikatoren
Nicht alle Kundendaten sind gleich, daher müssen Ihre Mitarbeiter den Unterschied kennen.
Wenn die E-Mail eines Kunden heute Morgen aktualisiert wurde, hat sie mehr Gewicht als eine, die vor sechs Monaten eingegeben wurde. Und eine vom Kunden selbst bestätigte Telefonnummer ist vertrauenswürdiger als eine von einem Drittanbieter.
Sie brauchen Abstammungsnachweise und Qualitätsbewertungen, sonst werden die Agenten alles gleich behandeln.
Daten von geringer Qualität werden mit der gleichen Sicherheit behandelt wie Daten von hoher Qualität. Die Agenten gehen mit falschem Vertrauen in Informationen vor, denen sie nicht trauen sollten.
Anhand von Qualitätsindikatoren können die Agenten erkennen, was sie vorrangig behandeln und was sie überprüfen müssen.
7. Geschäftsregeln- und Richtlinienkontext
Ein Agent, der nicht weiß, was er tun darf, wird entweder:
- absolut nichts tun
- etwas Falsches tun
Geschäftsregeln sind in Ihren Kundendatensätzen, Preisstufen, Anspruchsvoraussetzungen, Vertragsbedingungen und so weiter enthalten.
Wenn ein Agent nicht über diesen Kontext verfügt, arbeitet er ohne Leitplanken.
Vielleicht bietet er einen Service an, für den der Kunde nicht berechtigt ist, oder einen Rabatt, der gegen die Vertragsbedingungen verstößt. Vielleicht verpflichtet er das Unternehmen zu einer SLA, die es nicht einhalten kann.
Manchmal zögert der Agent, weil er nicht weiß, ob eine Aktion zulässig ist. Manchmal handelt er trotzdem und verursacht später Compliance-Probleme.
Wenn Sie jedoch Geschäftsregeln in Kundendatensätze einbetten, kennt der Agent seine Grenzen, bevor er eine Entscheidung trifft.
Vertrauenswürdige Intelligenz bedeutet, dass Sie über alle 7 dieser Datentypen verfügen - und dass Sie für Kundenagenten bereit sind
Die Autonomie wird durch den schwächsten dieser sieben Datentypen eingeschränkt. Fehlt auch nur eine, muss der Mensch eingreifen.
Sie brauchen nicht alle sieben, um Agenten zu betreiben, aber Sie brauchen alle sieben, um sie ohne Aufsicht zu betreiben. Andernfalls bleibt der Agent entweder stehen, während er auf Informationen wartet, oder er bewegt sich mit unvollständigem Verständnis vorwärts. Sie können ihm nicht genug Vertrauen entgegenbringen, um ihn laufen zu lassen.
Wenn alle sieben vorhanden sind, wird der Agent zu einer Infrastruktur und nicht mehr zu einem Experiment. Man fragt sich nicht mehr: "Sollen wir ihn das tun lassen?", sondern verlässt sich darauf, dass er Dinge tut, die man vorher nicht in großem Umfang tun konnte.
Wie die sieben Datentypen an einem Ort zusammenkommen: Agentischer Kunde 360
Agentische Systeme machen ein Customer 360 System nicht überflüssig. Sie sind darauf angewiesen.
Ein Customer 360 ist kein statisches Objekt, über das ein Agent permanent verfügt. Stattdessen stellen die Agenten eine 360°-Situation in Echtzeit zusammen, indem sie Interaktionen, Ereignisse und Zustände aus verschiedenen Systemen abrufen. Und all das ist in einem maßgeblichen Kundenstamm verankert, der definiert, was im Laufe der Zeit über den Kunden wahr ist.
Was sich in einer agentenbasierten Welt ändert, ist die Art und Weise, wie dieses Wissen genutzt wird.
Agenten operationalisieren Kundenwissen in autonome Entscheidungen und Aktionen - aber nur, wenn sie der Identität, den Beziehungen, der Zustimmung und den Regeln dahinter vertrauen können.
Daher ist eine vertrauenswürdige Kunden-ID von entscheidender Bedeutung. Wenn die Identität unsicher, doppelt vorhanden oder in verschiedenen Systemen unterschiedlich geregelt ist, können Agenten nicht sicher handeln. Sie bleiben entweder stehen, raten oder verursachen Risiken.
Bei Stibo Systems sind wir der maßgebliche Anker für vertrauenswürdige Kundenidentität und geregelten Kundenkontext. Wir bauen keine Agenten und wir ersetzen keine Orchestrierung oder LLM-Frameworks.
Stattdessen bieten wir die einheitliche Kundensicht (SCV), auf die sich Agenten verlassen:
- Auflösen der Identität
- Erzwingen der Zustimmung
- Aufrechterhaltung von Beziehungen
- Erhalt von Herkunft und Qualität
- Einbettung von Geschäftsregeln
All dies, damit autonome Systeme mit Vertrauen statt mit Annahmen handeln können.
Mit anderen Worten:
Agenten handeln.
Kunde 360 definiert, was wahr ist.
Die vertrauenswürdige Kunden-ID macht Autonomie möglich.
