Verbundprojekt: KI-basierte Kundenanalyse und Nutzerverhaltensklassifikation für Digitale Assistenten; Teilprojekt: Automatisierte Analyse des Nutzerinteraktionsverhaltens mit Digitalen Assistenten auf Basis psychologischer Entscheidungstheorien

Das Vorhaben ACODA hat zum Ziel, eine KI-basierte Cloud-Plattform zur Gewinnung von markt- und produktrelevanten Erkenntnissen aus der Analyse des Kundenverhaltens bei der Nutzung digitaler Verkaufsassistenten zu entwickeln. Im Teilprojekt der Universität Duisburg-Essen (UDE) werden Methoden des maschinellen Lernens zur Analyse und Klassifizierung des Interaktionsverhaltens von Kunden entwickelt. Auf Basis fundierter psychologischer Entscheidungstheorien werden die Lernverfahren optimiert, um verlässliche Klassifikationsergebnisse zu erzielen. Die Methodik ermöglicht die Erkennung unterschiedlicher Kundensegmente und die Personalisierung von Dialogabläufen in Online-Produktberatern oder Chatbots. Für die Analyse werden sitzungsbezogene Interaktionsdaten wie Nutzerantworten, Reaktionszeiten oder Klicks auf Produkte herangezogen, wodurch keine langfristig gespeicherten Nutzerprofile benötigt werden. Dies erleichtert den praktischen Einsatz und trägt Datenschutzgesichtspunkten Rechnung. Die entwickelten Methoden werden in die ACODA-Plattform integriert.