Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

22.09.2022

Dreamforce 2022: Salesforce hebt Personalisierung auf Echtzeit-Niveau

Salesforce stellte auf der Hausmesse Dreamforce seine Innovationen für seine Marketing-Softwareplattform Customer 360 vor. Wir berichten aus San Francisco

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✨ AI Kontextualisierung

Die Arbeit und der Wert von Daten für den Business-Erfolg standen in San Francisco im Fokus, wo sich 40.000 Besucher zur 20. Salesforce-Hauskonferenz Dreamforce trafen. Co-CEO Marc Benioff begrüßte seine Community-Mitglieder, genannt „Trailblazer“, zum ersten großen persönlichen Treffen nach der Pandemie. Co-CEO Bret Taylor sprach über die durch Corona stark gestiegene digitale Vernetzung – und die damit einher gehende Datenmenge. „Vernetzte Devices wie PCs und Smartphones erzeugen eine Masse an Daten, die sich aktuell alle drei Jahre verdoppelt“, so Taylor.

Die Anforderungen beim Umgang mit den Daten, etwa an Privatsphäre und Sicherheit, steigen – etwa wenn Unternehmen Kundendaten speichern. Eine neue Infrastruktur, genannt Hyperforce, soll die Lösung bieten. Hyperforce verspricht ethischen, sicheren und transparenten Umgang mit Daten – zum Beispiel haben Anbieter damit Überblick, wo die Server stehen, auf denen die Kundendaten gespeichert werden.

Salesforce stellt bei Dreamforce „Genie“ vor: Echtzeit hebt Personalisierung aufs nächste Level

Das Highlight der Keynote von Bret Taylor auf der Dreamforce war eindeutig die neue Echtzeit-Datenplattform Genie, die auf Hyperforce aufbaut. Mit Genie können Unternehmen aus dem Rohmaterial Daten Kundenerlebnisse gestalten. Ziel sind hier personalisierte Erlebnisse in den Bereichen Vertrieb, Service, Marketing und E-Commerce. „Es geht nicht nur um Daten, sondern um die Kunden. Wir können die Daten zusammenbringen und Privatsphäre dabei von vorneherein berücksichtigen. Das ändert CRM komplett, denn Genie ist die erste Echtzeit-CRM der Welt“, betonte Bret Taylor.

Genie bringt Echtzeit-Personalisierung mit. So soll das Feature etwa Produktempfehlungen erzeugen können, die auf nicht nur wie bisher historischen Transaktionsdaten basieren. Mit „Real-Time“ passt die Technologie in kürzester Zeit, praktisch Sekunden, Erlebnisse wie Empfehlungen auf das Kundenverhalten an – etwa darauf, welche Seiten der Kunde aktuell bestimmte Bereiche auf der Website besucht.

Genie unterstützt nicht nur E-Commerce, sondern die gesamte Customer 360-Plattform von Salesforce – praktisch eine Komplettlösung für CRM (Customer Relantionship Management) und Customer Experience.

Bessere Kundeninteraktionen ohne isolierte Daten

Laut Salesforce erwarten heute 71 Prozent der Kunden, dass jede Interaktion mit einem Unternehmen personalisiert ist. Die meisten Unternehmen hätten zwar Daten, praktisch das Rohmaterial für mehr Personalisierung, doch stehen bei der Nutzung Hürden wie doppelte oder isolierte Daten im Weg. Im Schnitt wären, 976 separate Anwendungen in einem Unternehmen im Einsatz. Folge: Oft sind 976 Versionen eines einzigen Kunden im Einsatz. Das führt zu unzusammenhängenden digitalen Erlebnissen.

Um ein möglichst relevantes Erlebnis zu bieten, müssen Unternehmen Datensilos aufbrechen. Salesforce Genie soll genau diesen Job übernehmen. Genie verbindet Daten aus der Cloud, On-Prem oder Streaming-Quellen in Minuten. Mit dem Real-Time Customer Graph entsteht so die oft zitierte „Single Source of truth“, eine zentrale Informationsquelle, die zum Beispiel Kundenwünsche verrät. Diese kann sich dynamisch, bei jeder Kundeninteraktion, wie einem Anruf beim Kundenservice, verändern. Jeder Kunde erhält sein eigenes Profil, das mit Echtzeit-Daten angereichert wird.

Genie wurde auf der Salesforce-Hausmesse Dreamforce präsentiert — Genie kann Datenpunkte über Kunden in Echtzeit von jedem System oder jeder Interaktion aufnehmen und die Basis für Marketing-Automatisierung liefern. | Screenshot

Besonders im Vertrieb findet aktuell eine Transformation statt. Mitarbeiter können sich bei der Akquise nicht mehr auf die persönliche Kommunikation verlassen. Die neue Plattform soll digitale Einblicke liefern. So können die Vertriebsmitarbeiter auf Kundenwünsche reagieren und haben gleichzeitig Einblick über die bisherigen Interaktionen mit dem Kunden. Das gesammelte Wissen soll den Weg für mehr Abschlüsse und Vertriebserfolg ebnen.

Die Marketing-Software Customer 360 kann dann Echtzeit Datenströme aufnehmen, speichern und mit Transaktionsdaten kombinieren. Genie enthält integrierte Konnektoren, die Daten aus allen Kanälen (Mobile, Web, APIs), Altdaten über MuleSoft und historische Daten einbeziehen, auch aus proprietären Data Lakes.

Kundenwünsche mit KI vorhersagen

Mit der Technologie soll es nicht nur möglich sein, dynamischer auf Kundenwünsche zu reagieren – sie soll sie vorausahnen. Dafür soll die hauseigene KI-Technologie Einstein sorgen. Salesforce gibt an, dass Einstein täglich über 175 Milliarden Vorhersagen generiert. Jetzt kann die KI-Technologie Vorhersagen für Personalisierung auf Basis von Echtzeitdaten liefern. Die neue Marketing-Automatisierung heißt Flow. Sie soll jeden Monat viele Stunden manueller Arbeit sparen und für bessere Personalisierung sorgen.

„Genie ist kein Produkt, sondern eine Plattform“, betonte Taylor in seiner Keynote auf der Dreamforce. Mit Partnerschaften soll Genie mit Daten, KI und Werbeinnovationen erweiterbar werden. Genie kann direkt auf die in Snowflake gespeicherten Daten zugreifen und umgekehrt.

Mit der Machine Learning Plattform Amazon SageMaker sollen Unternehmen und ihre Datenwissenschaftler das „Bring your own AI“-Konzept umsetzen können. So können neue KI-Modelle erstellt werden, die auf eigene Anforderungen des Unternehmens zugeschnitten sind. Diese können dann in Echtzeit in Customer 360 genutzt werden.

First-Party-Werbung mit Amazon Ads und Meta soll neue, aber datenschutzsichere Integrationen für Werbeaktivierung und Einblicke möglich machen. Angetrieben werden sie durch First-Party-Daten von Genie. Ergebnis soll personalisiertes und effizienteres Marketing in Werbeanzeigen sein.

Produktivere Meetings mit Slack auf der Dreamforce vorgestellt

Ein Jahr nach der Slack-Übernahme zeigte Tamar Yehoshua, Chief Product Officer von Slack, auf der Dreamforce die neue Canvas-Funktion für den Messenger. Mit der neuen Funktion können Dokumente, Videos und Workflows direkt in Slack eingebettet werden. Teams können so ihre Materialien direkt in Konversationen sammeln und leicht zugänglich machen. Damit sollen Meetings mit Slack produktiver werden. Die Huddle-Funktion erleichtert schnelle Team-Meetings, jetzt jedoch mit Videos. In Zusammenarbeit können Teammitglieder auf der Slack Canvas-Oberfläche gemeinsam Notizen machen und dann im Team teilen. So werden Konzepte und kreativer Austausch produktiver.

Zum Autor

Stefan von Gagern arbeitet in Hamburg als Freelance Copywriter, Content Marketer und Tech Journalist. Er unterstützt B2B/B2C-Kunden wie Adobe, Amazon, Google, Enghouse, Sage, PayPal, Konversionskraft und Zavvy mit Content rund um Digitalisierung, Daten und Customer Experience. Komplizierte Themen aus dem Expertenjargon für die Zielgruppe einfach und lebendig zu machen, ist seine Spezialität – dass Content der wichtigste Motor für Kundenfreundlichkeit ist, sein Credo.

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Manche Wege sind direkt und vorgezeichnet – Schule, Bildung, Ausbildung und ein Job in dem Bereich, den man beherrscht. Andere sind von Umwegen gezeichnet, Mühsal und Zeiten, in denen man nicht weiß, wie es genau weitergehen soll. Raphael Suchomels Vita ist eine von den nicht-linearen.

„Plötzlich Mitternacht“

Er hat mit 18 die Schule zum ersten Mal abgebrochen und sich eine Vollzeitstelle gesucht. Der gebürtige Wiener schrieb sich fortan in eine Abendschule ein, brach jene aber – ein mal mit 19 und einmal mit 21 Jahren – wiederholt ab. Doch der Gedanke des endgültigen Aufgebens war keiner und im jungen Mann schlicht nicht vorhanden. So war es dann mit 22 soweit: der vierte Versuch, die Matura nachzuholen, gelang.

„Ich war in einer Abendschule im 21. Bezirk“, erinnert sich der 27-Jährige. „Von neun bis 17 Uhr Vollzeitjob, dann Unterricht bis halb zehn und anschließend noch Training. Und plötzlich war es Mitternacht.“

Zwei Jahre lang bestimmte dieser straffe Rhythmus seinen Alltag. Trotz der Doppelbelastung hielt der heutige Wahl-Hagenberger durch – und schloss die Abendschule schließlich mit ausgezeichnetem Erfolg ab.

Studium in Hagenberg

Es folgte ein Umzug von Wien nach Oberösterreich und der Start des ersten Jahrgangs des damals neu geschaffenen Bachelorstudiums „Artificial Intelligence Solutions“ an der University of Applied Sciences Upper Austria in Hagenberg.

Suchomel gehörte zudem zu den Mitgründern der Young AI Leaders Linz, einer lokalen Community innerhalb der AI-for-Good-Initiative der International Telecommunication Union der Vereinten Nationen. Die Gruppe bringt junge Menschen aus Forschung und Technologie zusammen und organisiert unter anderem Hackathons und Diskussionsveranstaltungen rund um Künstliche Intelligenz.

© Harvard/zVg – Eine 3D-Simulation eines schwach elektrischen Fisches.

Nach rund 100 verschickten Mails – die meisten davon blieben unbeantwortet – gelang es Suchomel schließlich, einen Forschungsaufenthalt als Praktikant an der Harvard Medical School zu ergattern. Dort befindet er sich auch heute und forscht an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Neurowissenschaften.

Im Mittelpunkt seiner Arbeit stehen biologisch fundierte künstliche Agenten. Vereinfacht gesagt, bauen die Forschenden in Harvard virtuelle Tiere im Computer. Diese Tiere bekommen künstliche neuronale Netze und bestimmte Sinneswahrnehmungen und Bewegungsmöglichkeiten, die sich an echten Tieren orientieren. Anschließend lernen sie mit einer Methode namens „Reinforcement Learning“. Dabei wird ihnen nicht jede Handlung vorgegeben. Sie probieren unterschiedliche Verhaltensweisen aus und lernen über Belohnungen und Nachteile selbst, welche Strategien erfolgreich sind.

„Schauen wie sich Agent verhält“

„Wir kennen aus der Biologie die körperlichen Einschränkungen von Fischen“, erklärt Suchomel. „Wir wissen, wie sich Augen im Winkel bewegen, wie schnell sie sind und welche anderen biologischen Einschränkungen es gibt. Und wir statten einen ‚Reinforcement-Learning‘-Agenten mit diesem Wissen aus: Wir simulieren den Körper eines Fisches, sodass er über diesen Körper mit der Umwelt und mit anderen Fischen kommuniziert. Das schicken wir durch eine ‚Reinforcement-Learning‘-Umgebung, simulieren Trajektorien und schauen, wie sich der Agent verhält.“

Die Simulation funktioniert wie ein virtuelles Labor. Forscher können einzelne Sinneskanäle ausschalten, Kommunikationssignale verändern oder die Umwelt der Agenten manipulieren und beobachten, wie sich ihr Verhalten verändert. Damit sollen Hypothesen darüber entwickelt werden, warum bestimmte Verhaltensweisen entstehen und welche Mechanismen dahinterstecken. Solche Hypothesen sollen anschließend gezielter in Experimenten mit echten Tieren überprüft werden können.

Der Vorteil hierbei sei, dass man nicht jedes Verhalten explizit programmieren müsse, sondern durch die Kombination aus Körper, biologischen Einschränkungen, Umwelt und „Reinforcement Learning“ Verhalten entstehen lassen könne, das möglicherweise dem Verhalten echter Fische ähnelt. So soll — und das ist das Ziel — Forschung günstiger und schneller werden, sagt Suchomel. Man könne zudem Variablen besser isolieren und kontrollieren und neuronale Netze viel genauer analysieren. Das wäre bei echten Fischen teilweise sogar viel schwieriger, vor allem wenn man ihr Zusammenspiel mit anderen Fischen untersuchen möchte.

Künstliche und natürliche Intelligenz

Die Harvard Medical School und andere Institute verfolgen seit Längerem das Ziel, KI zu nutzen, um natürliche Intelligenz besser zu verstehen – und umgekehrt auch natürliche Intelligenz für die Entwicklung von KI zu nutzen.

„Dafür gibt es im KI-Bereich viele verschiedene Methoden und Ansätze, die sich an Beobachtungen aus der Natur orientieren. Gleichzeitig gibt es immer mehr Forschung an der Schnittstelle von KI und Biologie, bei der KI-Forscher und Biologen zusammenarbeiten“, sagt Suchomel. „Wenn man beispielsweise genau weiß, wie die Umgebung aussieht, und gleichzeitig die Kommunikation eines Fisches beobachtet, könnte man künftig elektrische Signale interpretieren. So lässt sich etwa erkennen, dass ein bestimmtes Signal ausgesendet wird, weil sich der Fisch bedroht fühlt. Dadurch könnte man nicht nur einzelne Fische, sondern auch die Gruppendynamik analysieren – und besser verstehen, wie sich die Tiere untereinander und in ihrer Umwelt verhalten.“

Suchomels Praktikum in Harvard reicht noch bis Februar, danach führt ihn den Weg nach Belgien an die KU Leuven – eine, wie er sagt „der besten Unis in Europa wenn es um KI geht“. Anschließend möchte er in einen „starken Master“ reinkommen und weiter an KI forschen. Wo das sein wird, sei erstmal zweitrangig: „Hauptsache starke Labs.“

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