7 Gründe, warum Sie dialogfähige Chatbots einsetzen sollten
Wir stehen am Anfang einer ganz neuen Art von Interface Paradigma.

Im Hintergrundgespräch erläutert Markus Fischer, Senior Consultant , abat AG, wie der Wandel zu S/4HANA gelingt
und wie eine Umstellung im Hinblick auf die Zukunft der digitalen Supply Chain vorbereitet werden muss.

Das Trendthema im Handel heißt Künstliche Intelligenz (KI). Egal ob Chatbots oder Prognosesysteme – die Vorteile einer KI liegen auf der Hand. Denn mit ihr lassen sich komplexe Entscheidungen über die gesamte Wertschöpfungskette automatisieren. Das steigert den Workflow und senkt die Kosten. Doch egal, welche Form von künstlicher Intelligenz zum Einsatz kommt: Neben der Technologie sind Daten die Grundvoraussetzung für jeglichen KI-Einsatz.

Omnichannel, eine einzigartige Customer Experience oder eine umfassende Digitalstrategie für Marketing und Vertrieb: Wollen Händler auch in Zukunft erfolgreich agieren, müssen sie alle modernen technischen Möglichkeiten nutzen – auch um sich vom Wettbewerb abzuheben.

Alipay und WeChat folgen Touristen in die Geschäfte. Für deutsche Händler bieten sich dadurch neue interessante Möglichkeiten, an der Reise- und Konsumlust der Chinesen zu partizipieren, in dem sie mehr internationale Zahlungsakzeptanzen anbieten.

Das Internet of Things (IoT) und Künstliche Intelligenz eröffnen viele neue Perspektiven für kundenzentrierte Digitalisierungsstrategien.

Studie: Verbraucher wollen menschenähnliche Künstliche Intelligenz ohne menschliches Aussehen.
Künstliche Intelligenz (KI) in Form von Chatbots und Stimmenerkennung ist bei Verbrauchern beliebt und wird häufig als Service-Leistung genutzt. Während Verbraucher sogar eine noch menschenähnlichere KI wünschen, ohne auf menschliche Beratung verzichten zu wollen, fokussieren Unternehmen auf Kosten und Rentabilität. Sie verpassen es nicht nur aus der KI-Affinität der Kunden Kapital zu schlagen, sondern unterschätzen auch den Wunsch nach Transparenz.
Zu diesen und weiteren Ergebnissen kommt die Studie von Capgemini: „The Secret to a Winning Experience with Artificial Intelligence: Add Human Intelligence“, für die 10.000 Konsumenten und 500 Unternehmen in zehn Ländern befragt wurden.
Verbraucher akzeptieren Künstliche Intelligenz (KI) im Service-Bereich, der Mensch bleibt im Kundenkontakt dennoch weiterhin gefragt.

Keyfacts: Künstliche Intelligenz (KI) ist kein Neuland mehr
Drei von vier Verbrauchern haben sie bereits genutzt und meist positive Erfahrungen gemacht
Unternehmen unterschätzen die Bedeutung von KI für ihre Kunden und fokussieren zu sehr auf Kosten und Rentabilität
Kunden fordern Transparenz und ständige Verfügbarkeit, wollen aber nicht auf menschlichen Service verzichten

73 Prozent haben bereits Chatbots, Stimmerkennung oder personalisierte Empfehlungen genutzt und 69 Prozent davon waren mit dem Ergebnis zufrieden. Unternehmen berücksichtigen jedoch die Auswirkungen auf das Kaufverhalten und den Wunsch nach Transparenz nur unzureichend.
Für Konsumenten in Deutschland und der Welt ist KI bei Beratung und Kauf eine willkommene Unterstützung. 63 Prozent von ihnen schätzen die ständige Verfügbarkeit. Stets die Kontrolle zu haben, ist für 73 Prozent der Deutschen und 63 Prozent der Befragten weltweit wichtig. 38 Prozent der deutschen beziehungsweise 45 Prozent der globalen Kunden haben bereits von schnelleren Lösungen durch KI profitiert, jeweils 29 Prozent Vorteile durch personalisierte Leistungen erlebt.
Insgesamt bewertet es die Mehrheit positiv, wenn KI über eine menschliche Stimme und intelligentes Verhalten verfügt (jeweils 62 Prozent) sowie Emotionen erkennt (52 Prozent). 64 Prozent befürworten eine noch menschenähnlichere KI, doch allzu menschliches Aussehen bereitet Unbehagen: 52 Prozent empfinden eine KI mit physischen menschlichen Merkmalen als „gruselig“. Die Hälfte der globalen Konsumenten und ein Drittel der Deutschen sind zudem der Ansicht, dass eine menschenähnliche KI Loyalität und Vertrauen gegenüber dem Unternehmen erhöht.
Ingo Finck, Vice President Augmented Intelligence und Experte für KI bei Capgemini Consulting: „Es ist fast ironisch, dass digitale Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen es Unternehmen in bestimmten Situationen ermöglicht, tiefere und effektivere Beziehungen zu ihren Kunden aufzubauen. KI im Kontaktpunkt zum Kunden hilft, seine Ausgaben und Loyalität zu steigern. Wie unsere Studie zeigt, profitieren davon am meisten die Unternehmen, die Künstliche Intelligenz in ihrer Kundenkontaktstrategie priorisieren – neben Kostengesichtspunkten und interner Prozessoptimierung.“

KI ist beliebt, ersetzt aber nicht die persönliche Beratung

Dennoch läuft KI der menschlichen Interaktion nicht den Rang ab. So bevorzugen es 47 Prozent der Verbraucher, Künstliche wie menschliche Intelligenz beim Kauf kostspieliger Produkte hinzuziehen zu können. Nur acht Prozent wäre in der Hinsicht ein ausschließlich KI-basierter Service, 45 Prozent ein rein persönlicher Service am liebsten.
Mit 46 Prozent erwartet knapp die Hälfte eine insgesamt verbesserte Lebensqualität durch KI, während 48 Prozent gerne ihre Aufgaben einem persönlichen digitalen Assistenten überlassen würden.
 

Unternehmen verstehen das Kundeninteresse an KI nur bedingt

Unternehmen schätzen ihre Kunden in Bezug auf KI oftmals falsch ein: So möchten 66 Prozent der Kunden wissen, ob sie es mit einer KI zu tun haben, doch nur ein Drittel der Unternehmen hält diese Information für relevant. In der deutschen Finanz- und Automobilbranche sind es jeweils sogar nur 23 Prozent.
Auch zeigt die Studie, dass 38 Prozent der Konsumenten mehr kaufen und jeder Vierte sogar zehn Prozent mehr ausgibt, wenn sie auf überzeugende KI-Dienste zugreifen können. Dennoch berücksichtigen nur zehn Prozent der Unternehmen die Vorstellungen der Kunden, wenn sie den KI-Einsatz planen.
Stattdessen dominieren global Kosten (62 Prozent) und Rendite (58 Prozent) als wichtigste Faktoren, während deutsche Unternehmen sich an der Effizienz im Betrieb (31 Prozent) und der Nachfrage am Markt (21 Prozent) orientieren.
 

Methodik

Für die Studie wurden 10.000 Konsumenten und über 500 Führungskräfte aus Unternehmen in zehn globalen Märkten, darunter Deutschland, befragt. Alle erzielten im Geschäftsjahr 2017 einen Umsatz von mindestens einer Milliarde US-Dollar.
Die Umfrage wurde im Mai 2018 durchgeführt und um drei virtuelle Fokusgruppengespräche mit jeweils acht bis zehn Konsumenten aus den USA, Frankreich und Deutschland ergänzt. Die Untersuchung beinhaltet zudem Interviews mit mehreren wichtigen Akteuren aus Industrie und Wissenschaft.
 
Die ausführliche Studie finden Sie hier:
„The Secret to a Winning Experience with Artificial Intelligence: Add Human Intelligence“
 
Über Capgemini
Capgemini ist einer der weltweit führenden Anbieter von Management- und IT-Beratung, Technologie-Services und Digitaler Transformation. Als ein Wegbereiter für Innovation unterstützt das Unternehmen seine Kunden bei deren komplexen Herausforderungen rund um Cloud, Digital und Plattformen. Auf dem Fundament von 50 Jahren Erfahrung und umfangreichem branchenspezifischen Know-how hilft Capgemini seinen Kunden, ihre Geschäftsziele zu erreichen. Hierfür steht ein komplettes Leistungsspektrum von der Strategieentwicklung bis zum Geschäftsbetrieb zur Verfügung. Capgemini ist überzeugt davon, dass der geschäftliche Wert von Technologie von und durch Menschen entsteht. Die Gruppe ist ein multikulturelles Unternehmen mit 200.000 Mitarbeitern in über 40 Ländern, das 2017 einen Umsatz von 12,8 Milliarden Euro erwirtschaftet hat.
 
Mehr unter www.capgemini.com/de. People matter, results count.
 
Über das Digital Transformation Institute
Das Digital Transformation Institute ist Capgeminis hauseigener Think-Tank in digitalen Angelegenheiten. Das Institut veröffentlicht Forschungsarbeiten über den Einfluss digitaler Technologien auf große Unternehmen. Das Team greift dabei auf das weltweite Netzwerk von Capgemini-Experten zurück und arbeitet eng mit akademischen und technologischen Partnern zusammen. Das Institut hat Forschungszentren in Großbritannien, Indien und den USA.
 
 

Rückfragen:

Daniel Hardt
PR & Communications Expert
Capgemini Germany | Munich
Tel.: +49 89 38338 2873 – Mobile: +49 151 1137 4998
daniel.hardt@capgemini.com
Olof-Palme-Straße 14, 81829 Munich, Germany
 
 
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Big Data ist die Grundvoraussetzung für den Retail von Morgen.
Mit dem richtigen Know-How, Werkzeug und Ziel profitieren Händler enorm von der Analyse der Datenberge.

 
Big Data ist kein neues Thema mehr. Doch wie kann es dann sein, dass einer Umfrage zufolge nur etwa 35 Prozent der deutschen Unternehmen Big-Data-Lösungen bereits einsetzen? Immerhin sind die Datenberge nicht nur wichtige Erfolgsfaktoren, sondern auch Geschäftsgrundlage großer Unternehmen geworden. Allerdings ist die Arbeit mit Big Data eine technisch hochkomplexe Aufgabe, weshalb viele deutsche Unternehmen vor ihr immer noch zurückschrecken.
Jede Aktion generiert im digitalen Zeitalter Daten. Daten, die gesammelt werden und schnell zu großen, komplexen, unstrukturierten Massen werden. Diese Masse an Daten wächst in Unternehmen täglich weiter und nennt sich daher Big Data. Doch sie enthalten wertvolle Informationen, weiß man sie richtig zu verarbeiten.
Für Unternehmen bedeutet das allerdings, dass sie die Daten nicht nur sammeln, sondern auch intelligente Algorithmen schreiben sowie effektive Analyseprozesse entwickeln müssen, um das volle Potenzial der Daten für sich nutzen zu können. An diesem Punkt scheitern aber die meisten Firmen, weil sie die Datenverarbeitung als zu komplex ansehen.

Integrierte Systeme sind das All-Inclusive-Analyse-Paket

Mit den richtigen Fachleuten im Team und den passenden Tools können Unternehmen diese Herausforderung jedoch bewältigen. Für eine kosteneffiziente Lösung, sollten sie daher integrierte Systeme wie Mindtrees Plattform Decision Moments einsetzen, welche Datenseen, Algorithmen und Analysen zusammenführen und es ihnen dadurch erleichtern, den ersten Schritt in Richtung Big-Data-Verarbeitung zu machen.
Die Methodik des integrierten Systems ist im Vergleich relativ einfach: Es setzt sich aus fünf Schritten für die Datenverarbeitung zusammen. Im ersten Schritt müssen die Daten von all den Orten geholt werden, an denen sie erhoben wurden. Deshalb läuft zuerst der sogenannte ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) ab. Er zapft die verschiedenen Quellen an und wandelt die Daten so um, dass die Zieldatenbank sie einordnen kann und speichert sie letztendlich dort ab.
Im zweiten Schritt legt das System einen Datensee an, in dem alle strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten gesammelt werden. NoSQL-Engines können an dieser Stelle vorteilhaft sein, um die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung zu erhöhen.
Einen Schritt weiter in Phase drei ist die Lösung über branchenspezifische Algorithmen in der Lage, teilautonom und vollautonom zu lernen. Die Daten werden über verschiedene Verfahren wie Clustering, logistische Regression, kollaboratives Filtern, Random-Decision-Forests oder neuronale Netze sortiert und für den nächsten Schritt vorbereitet.
Im vierten Schritt sind die Daten nun zur Weiterverarbeitung bereit. Etablierte Datenarchitekturmodelle wie Lambda, Kappa und Zeta helfen dabei, die großen Big-Data-Workloads erst bezwingbar zu machen. Die Daten werden jetzt visualisiert, für Einsichten weiterverarbeitet und spätere Ansichten in Backups archiviert.
Schließlich befinden sich auf der letzten Ebene der Big-Data-Plattform Schnittstellen, mit denen sich allerlei Anwendungen verbinden lassen, um so direkt von den Einsichten und Dateninhalten zu profitieren. Dies ist etwa für Omni-Channel-Strategien nützlich und nur aufgrund der hohen Skalierbarkeit und Flexibilität der integrierten Systeme möglich.

Erfolg zeichnet sich durch Ziele aus

Wie bei jeder Datenverarbeitung und –analyse ist es auch bei der Big-Data-Analyse notwendig, wirtschaftliche Ziele zu definieren, auf welche die Arbeit hinauslaufen soll. Das Geschäftsmodell des Unternehmens hat also eine besonders einflussreiche Rolle für die Erfolgsbestimmung der Auswertung des Datenbergs. Dieses bestimmt nämlich, inwiefern ein Unternehmen dazu in der Lage ist, von Big Data letztendlich zu profitieren.
Zum einen können Unternehmen mithilfe der Big-Data-Einsichten ihre eigene Produktivität sowie Effizienz steigern und so ihre Prozesse wirtschaftlicher gestalten. Sei es zur Optimierung der Handelswege oder zum Vorbeugen technischer Probleme durch frühzeitige Wartungen.
Auch im Marketing und Vertrieb können Unternehmen ihren Vorteil aus Big-Data-Analysen ziehen, indem sie den Kunden besser kennenlernen, dessen Nachfrage studieren und in der Produktentwicklung auf ihn reagieren. Dadurch können sie nicht nur genauere Prognosen bezüglich ihres Umsatzes treffen, sondern auch die Erfolgsmessung ihrer Kampagnen wird deutlich erleichtert.
Außerdem ist Big Data für Unternehmen eine große Hilfe wenn es darum geht, das Angebot ihrer Kunden zu individualisieren, die Verkaufs- und Kommunikationskanäle anzupassen und somit für eine personalisierte Customer Experience zu sorgen.

Big Data ist Voraussetzung für Zukunftsgeschäft

Dieser Trend wird sich auch im Jahr 2018 fortsetzen und zeichnet sich schon heute ab. Big-Data-Analysen helfen Retailern etwa dabei, durch Predictive Analytics Engpässe bei Produkten vorherzusehen und entsprechend vorzubeugen oder schnell darauf zu reagieren, indem sie den nächstgelegenen Zulieferer mit einer weiteren Lieferung beauftragen.
Auch künstliche Intelligenzen werden künftig vermehrt im stationären Handel vertreten sein, um beispielsweise Kunden vor Ort per Display Kleidungskombinationen an den Körper zu projizieren, damit diese sich nicht mühselig immer wieder umziehen muss und bequem verschiedene Kombinationen ausprobieren können. Und auch falls ein Kunde bei der Suche nach Produkten Probleme hat kann eine KI das erkennen und den Kunden darauf aufmerksam machen.
Damit die KI jedoch all diese Kunden unterscheiden, ihr Verhalten erkennen und von Interaktionen lernen kann, muss sie Zugriff auf große Mengen an Kundendaten in analysierter, strukturierter Form haben. Besonders hierfür wird die Big-Data-Analyse eine Grundvoraussetzung für kommende Jahre sein.
Amazon, Google und Facebook machen es vor: Wer sich in der digitalen Zeit sich die Daten nicht zunutze macht, wird am Markt irrelevant. Dementsprechend ist vor allem der stationäre Handel zu Umstrukturierungen gezwungen. Mit integrierten Big-Data-Lösungen und einer klaren Zieldefinition können Retailer jedoch großen Profit aus den Daten schlagen und sich für den Handel der Zukunft vorbereiten.
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Unser Autor

 
Ralf Reich, Head of Continental Europe bei Mindtree

 
Ralf Reich verantwortet das Geschäft in Zentraleuropa bei Mindtree. In seiner Rolle kümmert er sich um das Wachstum von Mindtree hauptsächlich in den Branchen Finanzdienstleistungen, Banken, Versicherungen, Retail, Produktion, Tourismus und Transportwesen. Reich bringt über 25 Jahre IT-Service-Erfahrung mit, in denen er Neukunden und Geschäftsbeziehungen in den verschiedensten Märkten und Regionen aufgebaut hat.
 
 
 
 
 
Über Mindtree
Mindtree bietet digitale Transformations- und Technologie-Dienste – von der Ideensammlung bis zur Ausführung. So können sich die Global 2000-Kunden einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Mindtree wurde „digital geboren“ und verfolgt einen agilen, gemeinschaftlichen Ansatz, wenn es darum geht, kundenspezifische Lösungen für die digitale Wertschöpfungskette zu entwickeln. Gleichzeitig sorgt die umfassende Expertise von Mindtree im Infrastruktur- und Anwendungsmanagement dafür, dass die IT zu einem strategischen Asset wird. So unterstützt Mindtree Unternehmen, egal, ob diese sich abheben, Geschäftsfunktionen neu definieren oder das Umsatzwachstum beschleunigen wollen. Besuchen Sie uns und erfahren Sie mehr. http://www.mindtree.com/.
 
Pressekontakt
Hotwire für Mindtree
Jacqueline Pitz
069 25 66 93 15
jacqueline.pitz@hotwireglobal.com
 
 
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Der Handel ist global. 62 Prozent der im Rahmen der „Pitney Bowes Global Ecommerce Study 2017“ befragten Händler gaben an, ein länderübergreifendes E-Commerce-Geschäft zu führen und die Mehrheit derer, die noch nicht über ein länderübergreifendes Geschäft verfügte, plante, es in den nächsten zwölf Monaten einzuführen.
Damit hat sich auch der Wettbewerb um die Kaufentscheidung der Kunden verschärft. Um ihn zu gewinnen, spielt die richtige Sprache – und damit die korrekte Übersetzung – eine Schlüsselrolle. Denn sie ist wesentlich für eine positive Customer Experience.
Bevor sich Interessenten für einen Kauf entscheiden, wollen sie Informationen über das Produkt. Wie eine aktuelle Studie von SapientRazorfish und Salesforce darlegt, suchen 60 Prozent der Kunden vorab im Internet gezielt danach. Um ihre Erwartungen zu erfüllen und ihnen zu ermöglichen, die Informationen zu finden, genügt es – entgegen der Annahme vieler Verantwortlicher für Marketing, Content und Verkauf – nicht, vorhandenen Content nur ins Englische zu übersetzen. Denn Interessenten suchen in ihrer Landessprache.
Damit Suchmaschinen auf Anfragen relevante Treffer liefern können, müssen Onlineinhalte in der jeweiligen Sprache verfügbar sein. Dazu zählen Produktbeschreibungen und Multimediainhalte für Shop und Marktplätze genauso wie Unternehmenswebseiten, News, Ratgeberinhalte, E-Books, Kundenfeedbacks und Bewertungen.
Da Interessenten darüber hinaus auch auf anderen Wegen mit Unternehmen in Verbindung treten wollen, sollten zudem Newsletter, Kundenmagazine, Broschüren, Aftersales-Informationen & Co. in der bevorzugten Sprache des Kunden vorliegen. Je besser über alle Phasen der Customer Journey hinweg Verständlichkeit gewährleistet ist, desto einfacher können Menschen Vertrauen zum Unternehmen aufbauen, was wiederum ausschlaggebend für die Kaufentscheidung ist.
 

Auf die Lokalisierung kommt es an

Um Verständlichkeit zu erzielen, reicht jedoch auch das bloße Übertragen der Inhalte in die Landessprache der Zielgruppe nicht aus. Vielmehr besteht die Herausforderung darin, die Informationen im Kontext der geltenden gesetzlichen Vorschriften und der jeweiligen Kultur korrekt darzustellen. „Lokalisierung“ heißt der Fachbegriff. Er beinhaltet zum Beispiel die Bedeutung sowie die Assoziationen, welche Produkt- und Markennamen in verschiedenen Ländern haben und wecken können.
So trägt das Waschmittel Persil in Frankreich die Bezeichnung „LeChat“, weil „Persil“ im Französischen Petersilie bedeutet. Dies gilt auch für Bilder und Symbole wie das Daumen-hoch-Symbol, das hierzulande für ein „Okay“ steht, während es in Australien als Beleidigung angesehen wird. Nur wenn die Bedeutung auch nach der Übersetzung noch der beabsichtigten Intention entspricht, kann der Interessent das Produkt als hochwertig wahrnehmen und das Unternehmen als vertrauensvoll einstufen.
Anderenfalls ist es möglich, dass unzureichende Übersetzungen negative Rückschlüsse auf das Produkt oder die Dienstleistung auslösen. Der Interessent verlässt die Webseite oder den Shop, ohne zu kaufen und bewertet das Unternehmen vielleicht negativ.
Damit Interessenten die Kommunikation als überzeugend empfinden, sind E-Commerce-Anbieter gefordert, einen einheitlichen Markenauftritt an allen Punkten der Customer Journey zu realisieren. Dies geschieht durch konsistente Verwendung von Produkt- und Servicebezeichnungen, Keywords sowie weiteren Begriffen – kurz: eine konsistente Terminologie.
Außerdem sollten die Texte qualitativ hochwertig sein, indem er korrekte und aktuelle Angaben enthält und fehlerfrei sowie verständlich geschrieben ist. Dafür sollten die Sätze unter anderem einfach aufgebaut, aktiv formuliert und nicht zu lang sein. Angesichts einer großen Menge an Inhalten, die in kürzester Zeit an den verschiedenen Touchpoints für diverse Personen verfügbar sein muss, stellt die Lokalisierung somit eine große Herausforderung dar.
 

Software als Helfer

Beim Meistern der Aufgaben leistet Software für Translation Management wertvolle Dienste. Sie verfügt im Idealfall über ein integriertes Terminologiesystem, in dem alle den gleichen Begriff betreffenden Einträge übersichtlich zusammengestellt sind. Der Autor hat damit alle infrage kommenden Terme im Blick, womit ihre einheitliche Verwendung gewährleistet ist. So kann ein „Turnschuh“ konsequent als solcher bezeichnet werden, und nicht einmal als „Laufschuh“, ein anderes Mal als „Sportschuh“ oder „Sneaker“.
Dabei empfiehlt es sich, die Terminologie auch mit bevorzugten Keywords abzugleichen, nach denen in den jeweiligen Zielländern bevorzugt gesucht wird. Verwirrungen werden vermieden, und der Übersetzungsaufwand verringert sich. Denn Begriffe mit derselben Bedeutung müssen nicht unnötig übersetzt werden.
Ein weiterer Bestandteil einer Translation Management Software ist das Translation Memory. Dabei handelt es sich um eine Datenbank, in der Quelltextsätze mit ihren Übersetzungen als Paare hinterlegt sind. Es dient Autoren als Grundlage für die Erstellung konsistenter Quelltexte und ermöglicht es, bereits übersetzte Textstellen wiederzuverwenden.
 

Mit Automatisierung Kundenerwartungen schneller erfüllen

Professionelle Lösungen für Übersetzungsmanagement stehen allen Projektbeteiligten – vom Autor über den Übersetzer bis zum Lektor – zentral, einfach nutzbar zur Verfügung. Darüber hinaus kann gute Translation Management Software über Schnittstellen mit Product-Information-Management-Systemen verknüpft werden, in denen Unternehmen häufig Produktbeschreibungen pflegen. Dadurch ist ein nahtloser Datenaustausch möglich und die Automatisierung von Übersetzungsprozessen kann Fahrt aufnehmen.
Die Vorteile: Einmal kreierter Content lässt sich schneller für unterschiedliche Formate bereitstellen. Dies spart nicht nur Aufwand und Kosten, sondern hilft E-Commerce-Anbietern auch, den Erwartungen ihrer Kunden gerecht zu werden und die Customer Experience positiv zu beeinflussen. Kunden und Interessenten gewinnen Vertrauen und entscheiden sich eher, ein Produkt zu kaufen oder eine Dienstleistung in Anspruch zu nehmen.
 
Weiterführende Informationen zum Unternehmen:
Across Systems GmbH
 

Unser Autor

Gerd Janiszewski

Gerd Janiszewski ist Geschäftsführer der Across Systems GmbH. Er verfügt über langjährige Führungserfahrung in der Übersetzungs- und IT-Branche. Unter anderem war er in leitender Position für Transline Gruppe GmbH tätig, einen der führenden europäischen Sprachdienstleister.
 
 
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