CX/Magic

In dieser Live-Episode vom Schloss Bensberg während der Strategietage Sales & Marketing von Business Factors sprechen Simon Schulte und Thomas Reimer darüber, wie KI Customer-Experience-Projekte spürbar beschleunigt. Thomas nennt drei konkrete Erfolgsfaktoren aus seiner Beratungspraxis: Methoden klar definieren, KI mit eindeutigem Kontext arbeiten lassen und eine funktionierende Toolchain aufbauen. Die Folge zeigt, wie Unternehmen KI nicht als Magie sehen, sondern als strukturierten Beschleuniger nutzen – von der Ideenentwicklung bis zur Umsetzung.

• Wie KI wirksamer arbeitet, wenn Unternehmen eigenen Kontext, Methoden und Struktur bereitstellen
• Warum eine gut aufgesetzte Toolchain aus verschiedenen KI-Systemen entscheidend für Effizienz und Reproduzierbarkeit ist
• Wie KI zu strukturierten Use-Cases führt, die messbaren Mehrwert liefern

Mit Methode und Kontext: Warum KI klare Leitplanken braucht

Thomas erklärt, dass KI nur dann gute Ergebnisse liefert, wenn sie einer klaren Methode folgt und einen Kontext erhält. Unternehmen, die ihre CX-Modelle oder Analyseansätze als strukturierten Input bereitstellen, bekommen präzise und reproduzierbare Ergebnisse. KI kann diese Methoden auch prüfen und weiterentwickeln. So entsteht ein fundiertes Vorgehen, bei dem die KI nicht einer beliebigen Logik folgt, sondern der eigenen Arbeitsweise des Unternehmens.

Toolchain statt Einzellösung: Wie KI in Projekten wirklich skaliert

Ein zweiter Erfolgsfaktor ist eine klare Toolchain, die spezialisierte KI-Werkzeuge sinnvoll verbindet. Das von Google entwickelte KI-gestützte Recherche-Tool NotebookLM ist ein fester Bestandteil im Projekt und schafft verlässlichen Kontext. Es verarbeitet ausschließlich die bereitgestellten Quellen und erzeugt daraus eine strukturierte Informationsgrundlage. Deep-Research-Funktionen liefern zusätzliche Erkenntnisse aus externen Quellen wie Markt oder Wettbewerb. Weitere Tools unterstützen bei Kreativität, Content-Erstellung oder Visualisierung. Durch die Kombination entsteht ein durchgängiger Prozess vom Input über die Analyse bis zum finalen Ergebnis. Für CX-Teams bedeutet das: Sie arbeiten schneller, konsistenter – und können Ergebnisse jederzeit reproduzieren.

Struktur statt Aktionismus: Wie KI bessere Use Cases ermöglicht

Mit dem richtigen Vorgehen entwickelt die KI keine beliebigen Ideen, sondern qualitativ hochwertige Use Cases für Customer Journeys, Personalisierung oder AB-Tests. Wenn Methode, Daten und Toolchain stehen, erstellt die KI Vorschläge direkt entlang der eigenen CX-Logik und ergänzt wirtschaftliche Bewertung, KPIs und Abhängigkeiten. So entstehen belastbare Use Cases mit spürbarem Nutzen für Conversion, Journey-Performance und Effizienz. Gleichzeitig verkürzt die KI die Analyse- und Konzeptionsphasen erheblich: Teams kommen schneller zu validen Ergebnissen und sparen Zeit bei Recherche, Strukturierung und Ableitung.