Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und Validierung eines spezifischen Vorgehensmodells für die Nutzung von KI-basierter Text-Klassifikation von E-Mails im B2C-Kundenservice, um eine Lücke zwischen allgemeinen Machine Learning-Vorgehensmodellen und praktisch anwendbaren Leitfäden zu schließen. Durch die Anwendung von Design Science Research wird ein neues Modell vorgeschlagen, das auf die Bewertung von Potenzialen für die Text-Klassifikation von E-Mails ausgerichtet ist.
Diese Arbeit nimmt eine realitätsnahe Stichprobe von E-Mails aus dem Kundenservice eines Unternehmens und analysiert diese mithilfe der SIPOC-Methode, um relevante Prozess-Klassen für die Text-Klassifikation zu identifizieren. Dadurch wird ein praxisnaher Beitrag zur Optimierung des Kundenservice durch effiziente E-Mail-Klassifizierung geleistet. Die vorliegende Arbeit zeigt, wie die Ergebnisse einer SIPOC-Analyse genutzt werden können, um relevante Prozess-Klassen für den späteren Einsatz des E-Mail-Klassifikators zu identifizieren.
Inhaltsverzeichnis
Kurzfassung
Abstract
Disclaimer – Gendergerechte Sprache
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1 Einführung
1.1 Problemstellung und Motivation
1.2 Zielsetzung und Fragestellung
1.3 Forschungsmethodik
1.3.1 Forschung
1.3.2 Wissensbasis und theoretische Fundierung
1.3.3 Umfeld
1.4 Aufbau der Arbeit
2 Begriffsklärung und Einordnung des Vorgehens
2.1 Kundenservice, Service Center, Zielgruppe B2C
2.2 Klassifikation von E-Mails, Text-Klassifikator
2.3 Einordnung existierender Vorgehens- und Reifegradmodelle
2.3.1 Modelle aus Data Mining und Data Science
2.3.2 Methoden aus dem Requirements Engineering und der Softwareentwicklung
2.3.3 Business-Analyse und Prozessbetrachtung
2.3.4 Modelle zur Ermittlung von Reifegrad und Potenzial digitaler Transformation
3 Theoretische Fundierung der Business-Analyse
3.1 Grundlagen zur Geschäftsprozessanalyse im Kundenservice
3.2 Schritte einer Geschäftsprozessanalyse im Kundenservice
3.3 Ausgewählte Techniken zur Geschäftsprozessanalyse
3.4 Bewertungskriterien der Geschäftsprozesse
3.4.1 Häufigkeit
3.4.2 Bearbeitungsdauer
3.4.3 Medien- und Systembrüche sowie digitaler Reifegrad der Prozesse
3.4.4 Prozesskonformität bzw. Schwachstellen im Prozess
3.4.5 Prozesskomplexität
3.4.6 Kundengruppe
3.5 Bewertungskriterien der Daten
3.6 Modellierung von Geschäftsprozessen
3.6.1 Modellierungssprachen und Inhalte von Prozessmodellen
3.6.2 SIPOC-Analyse
3.7 Bewertung von Potenzial und Wirtschaftlichkeit einer Prozessautomatisierung
4 Konzeption - Entwurf des Vorgehensmodells
4.1 Entwurf des Vorgehensmodells
4.2 Phase 1 – Bestimmung der Ist-Prozesse
4.3 Phase 2 – Identifikation relevanter Kernprozesse
4.4 Phase 3 – Bewertung von Nutzen und Potenzial
4.5 Phase 4 – Detailanalyse Kernprozesse
4.6 Einordnung des Vorgehensmodells hinsichtlich der theoretischen Grundlagen
5 Test und Optimierung – Evaluation des Vorgehensmodells
5.1 Phase 0 – Bestimmung des Analyse-Fokus
5.1.1 Einordnung nach Bearbeitungsstatus
5.1.2 Einordnung nach Komplexität des Vorgangs
5.1.3 Nutzung bereits existierender Klassen und Kategorien
5.2 Phase 1 – Bestimmung Ist-Prozesse
5.2.1 Dokumentation der Ergebnisse
5.2.2 Ergebnisse der SIPOC-Analyse
5.2.3 Bearbeitungsdauer der Vorgänge
5.3 Phase 2 – Identifikation relevanter Kernprozesse
5.4 Phase 3 – Bewertung von Nutzen und Potenzial
5.5 Phase 4 – Detailanalyse Kernprozesse
5.5.1 Vorgänge mit Einsatz externer Systeme
5.5.2 Vorgänge ohne Einsatz externer Systeme
5.5.3 Beantworten der eingegangenen E-Mails
5.5.4 Anfragen per Kontaktformular
5.5.5 Verwerfen von E-Mails
5.6 Bewertung des Vorgehens
6 Zusammenfassung und Ausblick
Literaturverzeichnis
Anhang mit Anhangverzeichnis
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