Künstliche-Intelligenz macht uns alle zu Managern - diese These von Trellos D. Mortensen fragt zugleich, ob wir dazu überhaupt bereit sind.
Im Bereich Community Management glauben wir bei Conversario diese Frage mit einem entschiedenen JA beantworten zu können. Aber wie sähe es aus, wenn wir bereit wären, künstliche Intelligenz (Community KI) in unsere Community Management Prozesse zu integrieren und die virtuellen Helfer als Teammitglieder zu akzeptieren?
Susanne und ihr Community KI Team
Wir zählen das Jahr 2020. Susanne, die Community Managerin eines größeren E-Commerce Unternehmens, setzt sich an ihren Computer, um ihren Tag zu beginnen.
Tagesplanung
Die Planung ihres Tagesablaufes startet mit dem Check ihres Community Intelligence Tools. Dieses zeigt ihr für jeden angeschlossenen Kanal, welche wichtigen Aktivitäten in den letzten 24 Stunden von den einzelnen Community KI Modulen automatisch erledigt wurden bzw. welche Aktivitäten zur menschlichen Entscheidung vorgefiltert sind.
Moderation
Susanne beginnt ihren Rundumcheck beim Thema Moderation von Nutzer-Reaktionen. Sie erkennt, dass die Moderation KI alle 2773 Kommentare in Echtzeit zu 100% auf Netiquette gecheckt hat. 93% davon konnten freigegeben werden, 5% liegen zur menschlichen Entscheidung vor und 2% wurden geblockt. Ein kurzer Blick in die Details zeigt ihr, dass die Moderations KI in sehr guter Qualität arbeitet. Sie braucht also keine Änderungen an den Einstellungen vorzunehmen, weder in der KI-Strictness noch im Spezialmonitoring.
Audience
Der nächste Blick richtet sich auf Audience, ein Auswertungsmodul welches Susanne hilft, wichtige Nutzergruppen und -strömungen innerhalb ihrer Community zu erkennen.
Das “Neue-Nutzer-Barometer” ist leicht gestiegen, was auf den Promo Post für die neue Seifenkollektion zurückzuführen ist. Und diese neuen Nutzer wurden durch die Dialog KI auch direkt automatisch mit einem Promo Code begrüßt - top.
Gleichzeitig ist zu erkennen, dass die Dialog-Qualität auf diesem Post sehr hoch ist und damit den positiven Trend der letzten Monate fortführt. Der Austausch wurde wie immer von den bekannten Erstkommentieren früh gestartet und dann sind die Meinungsführer eingestiegen und haben in ihrem Netzwerk positiven Einfluss genommen. Auch haben 10% der direkt angestupsten Nutzer den Post gelesen und 50% mehr likes gesetzt als im Durchschnitt. Das hat den Post viral gemacht. Insgesamt hatten 40% der Nutzer doppelt so viele konstruktive Dialog-Kontaktpunkte mit anderen Nutzern als sonst - die Community Qualität ist dadurch um 3 Prozentpunkte gestiegen.
Auf der anderen Seite ist das Barometer für “zukünftig potentiell inaktive Nutzer” über den kritischen Schwellenwert gerutscht. Das hat vor allem mit dem Fitness Post von vor 2 Monaten zu tun. Der hat auch viele neue Nutzer gebracht aber irgendwie wurde die Kampagne nicht fortgeführt. Jetzt drohen diese Nutzer wieder abzuspringen. Susann ist froh, dass Audience ihr diese Erkenntnis ins Blickfeld rückt, Es geht heute also priorisiert darum, diese Nutzer wieder relevant zu aktivieren, damit auch die damals extra angefallenen Post-Push-Kosten nicht einfach so verpuffen. Es muss eine tolle Kampagne her - am besten verknüpft mit einem Sales-Impact.
Content Research
Susanne widmet sich daher der Content Recommendation KI “Propose” zu. Diese KI hat in den letzten 24 Stunden rund 1500 neue Inhalte von 250 direkt relevanten Quellen auf deren viralen Trendfaktor sowie den Matchingfaktor auf die Audience von Susannes Community überprüft. Jetzt liegen ihr die Top 10 Ergebnisse vor und sie kann schnell entscheiden, ob ihr diese Daten einen Impuls für die Content- bzw. Campaign Creation bieten.
Und da ist auch schon ein guter Ansatz. Der wichtigste Konkurrent erzeugt viel Aufmerksamkeit mit der neuen Uhr für Ausdauersportler. Solche Uhren sind auch im Nutzersegment “Sport” von Susannes Community immer wieder ein agiles Diskussionsthema und außerdem läuft im Shop gerade eine Sales Aktion - Treffer.
Content Creation
Die nächsten 4 Stunden verbringt Susanne damit, die Kampagne selbst und alle notwendigen Inhalte zu erstellen. Sie nutzt dafür kein KI-Modul, weil das ist ja genau der Job, den Susanne machen soll und möchte. Sie kann in Ruhe ihre Kreativität einbringen und sich voll auf ihre Arbeit konzentrieren weil sie weiß, dass auch jetzt die Moderations KI und auch die Dialog KI zuverlässig für sie arbeiten. Nach getaner Arbeit konfiguriert Sie für die neue Sportuhren-Kampagne die Publishing KI.
Publishing
Die Publishing KI erkennt anhand ihrer KI-basierten Analyse, zu welchen Zeiten ein Beitrag aus dem Content-Pool auf welchen Plattformen bzw. Social-Media-Kanälen ausgespielt werden sollte, um die maximale Anzahl an Visitors und/oder Reaktionen zu generieren. Susanne kann aber auch weiterhin manuell das Posting der Inhalte terminieren. In diesem Fall terminiert Susanne die Erstausspielung des Posts auf Montag Morgen 6.00 Uhr. Sie weiß, dass die meisten Nutzer im Community Segment “Sport” zu diesem Zeitpunkt aktiv sind. Die KI weist sie an, den Post im Laufe der nächsten Woche immer dann an die erste Stelle zu pinnen wenn erkannt wird, dass das Thema generell im Netz trendy ist. Um nichts dem Zufall zu überlassen, erhält jeder Community Nutzer aus dem Segment “Sport” und “Fashion” eine Direktnachricht über die Social Media Plattform geschickt, sobald er aktiv und erreichbar ist. Zusätzlich optimiert Susanne die nachgelagerten Kommunikationsmaßnahmen im Dialog Modul.
Nutzer Dialog
Mittels der Dialog KI kann Susanne einstellen, in welchen Fällen mit Nutzergruppen eine direkte Kommunikation gestartet wird. Das sind teils automatisierte Antworten auf Kommentare oder Direktnachrichten an Nutzer. Die Aussteuerung erfolgt anhand festgelegter Trigger, welche Susanne vornimmt. Die KI erkennt diese Trigger, steuert die Kommunikation aus, erkennt im Rückfluss den Erfolg und lernt daraus bzw. gibt die Erkenntnisse an Susanne weiter. Seit Neuestem setzt Susanne sogar ein Chatbot-Modul ein, welches so eingestellt ist, dass es in spielerischer Art und Weise mit den Nutzern interagiert. Bei der Sportkampagne lädt der Chatbot zur Teilnahme am Quiz rund um “(un)nützes Wissen zu Sportuhren” ein. Die Erfahrung hat gezeigt, dass so eine Art Engagement Dialog die durchschnittliche Nutzerbindung um 3 Monate verlängert und sich auch positiv auf die Sales Conversion auswirkt.
Controlling des Community KI-Teams und ein guter Kaffee
Damit hat Susanne heute eine vollständige Kampagne kreiert und initiiert, welche eine Woche lang läuft und zu 90% durch die Community KI betrieben wird. Sie holt sich einen guten Kaffee und setzt sich wieder vor Audience - weil da kann sie in Echtzeit verfolgen wie die anderen Kampagnen so laufen. Und plötzlich hat sie wieder eine neue Idee.