Eingehende E-Mails machen einen Großteil der Arbeit im Vertrieb aus. Besonders im Hinblick auf die Arbeitseffizienz können sie von den wichtigen Themen abhalten.
Von Gleistein wurden wir beauftragt, eingehende Mails automatisiert auszulesen, diese zu taggen und den entsprechenden Mitarbeitenden zuzuordnen. Diese Vorgehensweise erspart jede Menge manuelle Arbeit.
Projektvorgehen
Anforderungen aufnehmen
- Entscheidungsbaum: Um klar zu strukturieren wie welche E-Mails verarbeitet werden sollen, hilft es, einen Entscheidungsbaum anzufertigen. Dieser zeigt, an welcher Stelle Entscheidungen notwendig sind.
- Technische Schnittstellen: Wie bei jedem Softwareprojekt ist es notwendig, Umsysteme festzulegen und Abhängigkeiten zu modellieren, damit potenzielle Schnittstellen geschaffen werden können
- Hardwareanforderungen: Um das System lauffähig zu halten, müssen entsprechende Server-Kapazitäten geschaffen werden
- Datenschutzthemen: Wie bei jedem Projekt gilt es, entsprechende Maßnahmen für den Datenschutz einzuleiten
Training der KI
- Im Laufe des Projektes haben wir die jeweiligen Schnittstellen zu ERP- und CRM-System entwickelt und konnten damit die für die Klassifizierung der E-Mails zum Teil wichtigen Daten über diese Schnittstellen beziehen
- Anhand eines zuvor erstellten Testdatensatzes konnten wir über eine Schnittstelle zu einem Large Language Model (LLM) erste Tests durchführen, um die Klassifizierungsqualität zu prüfen
- Im nächsten Schritt haben wir den Klassifizierungsmechanismus anhand von Regelwerken und Beispielen so angepasst, dass wir eine Genauigkeit von knapp über 90% auf Basis der Testdaten erreichen konnten
Produktivschaltung
- Nach ausgiebigen User Tests konnte der Klassifizierungsalgorithmus in Betrieb genommen werden
- Nun wird bei jeder eingehenden Mail der Inhalt analysiert und einem der Mitarbeitenden im Vertrieb zugeordnet
- So können sich die Vertriebler:innen auf ihre Kernarbeit fokussieren: Kundenmehrwerte schaffen
Nächste Schritte
Diese Anwendung macht sehr deutlich, warum ein Einsatz von generativer KI text- und informationslastige Prozesse vereinfacht. Nun zeigen wir der gesamten Belegschaft von Gleistein, wie gut der Einsatz dieser neuen Technologie funktioniert - und warum sie keine Arbeitsplätze kostet. Das soll dazu führen, weitere Anwendungsfälle aus der Organisation heraus zu entwickeln.