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Kickscale: KI-Engine

Entwicklung eines, auf den Vertrieb spezialisierten LLM und Integration in die Kickscale SaaS-Plattform

Projektbeschreibung

Übergeordnete Zielsetzung des vorliegenden Projektes ist die Entwicklung und Integration von innovativen LLM-basierten Assistenz-Systemen, wobei die Entwicklung des firmentinternen LLMs im Zentrum steht. Diese Systeme sollen Nutzer:innen unserer SaaS Plattform dabei unterstützen, die Performance in Verkaufsgesprächen zu analysieren, Lernmaterialien über betriebsrelevante Prozesse zu erstellen, effektiv auf Information zuzugreifen und Mitarbeiter:innen gezielt auszubilden. Mit diesem Forschungsprojekt verfolgen wir einen komplett neuen Ansatz im Bereich Sales Training.

Um die angestrebten Funktionen zu realisieren sollen im Rahmen des Projektes folgende PROJEKTZIELE erreicht werden:
1. Erstellung eines qualitativen Trainingsdatensatzes
2. Entwicklung eines leistungsstarken internen Large Language Model spezialisiert auf den Vertriebsbereich
3. Implementierung einer automatisierten Sales-Call-Analyse
4. Implementierung eines Empfehlungssystems mithilfe des Large Language Models
5. Entwicklung und Implementierung eines LLM basierten Lernassistenten
6. Entwicklung und Implementierung einer Quiz-Generator Funktion
7. Niedrige Latenz und schnelle Inferenz bei der Verarbeitung von Anfragen an unser internes LLM
8. Prototypische Integration der entwickelten Funktionen in bestehende Arbeitsabläufe auf der bestehenden Plattform

Endberichtkurzfassung

Im Rahmen des Forschungsprojekts wurde ein firmeninternes Large Language Model (LLM) entwickelt, das auf die spezifischen Anforderungen des B2B-Vertriebs spezialisiert ist. Grundlage bildete ein eigens erstellter Trainingsdatensatz mit vertriebsrelevantem Wissen und praxisnahen Anwendungsbeispielen, auf dessen Basis das Modell gezielt auf die definierten Anwendungsfälle abgestimmt wurde.

Zentrales Ergebnis des Projekts ist ein innovativer Ansatz zur automatisierten Analyse von Verkaufsgesprächen. Im Unterschied zu bestehenden Lösungen, die sich auf einfache Gesprächsmetriken beschränken, liefert das entwickelte System qualitatives, kontextbezogenes Feedback zu relevanten Gesprächsaspekten, darunter Einwandbehandlung, Fragestellungen, Gesprächsführung und die Einhaltung vertriebsspezifischer Qualifizierungs-Frameworks. Die Analyseparameter lassen sich dabei an firmeninterne Prozesse und Best-Practices anpassen.

Darüber hinaus wurden weitere KI-gestützte Funktionen entwickelt und prototypisch in die bestehende SaaS-Plattform integriert: ein Empfehlungssystem, das Vertriebsmitarbeiter:innen auf Basis ihrer tatsächlichen Gesprächsleistung gezielt passende Verbesserungen vorschlägt, ein intelligenter Lernassistent, der Fragen der Mitarbeiter in natürlicher Sprache beantwortet, sowie eine Funktion zur automatisierten Erstellung von Lernfragen.

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