KI im CRM. Was verändert KI in CRM-Tools? | KI in der Wirtschaft #67

Einführung in KI im CRM

CRM oder Customer Relationship Management ist ein System zur Verwaltung von Kundenbeziehungen. Es besteht aus drei Hauptkomponenten:

1. Interaktives CRM – sorgt für eine konsistente und zufriedenstellende Kommunikation über alle Kanäle hinweg,
2. Operatives CRM – verantwortlich für das Sammeln, Standardisieren und Teilen von Daten über Kunden und Produkte. Richtig eingesetzt schafft es eine Wissensbasis und baut dauerhafte Beziehungen auf.
3. Analytisches CRM – nutzt fortschrittliche Analysemodelle, einschließlich KI, um Big Data zu verarbeiten und Muster im Kundenverhalten und Markttrends aufzudecken. Dies hilft dabei, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

In Kombination mit neuen Analysefunktionen ermöglichen CRM-Systeme eine personalisierte Kommunikation, Kundenunterstützung durch Chatbots und die Automatisierung von Prozessen, was zu verbesserten Kundenbeziehungen und -erlebnissen führt.

Wie KI die CRM-Landschaft verändert: Ein Überblick über die Möglichkeiten

Führende CRM-Systemanbieter integrieren KI-Lösungen, die die Arbeitsweise von Marketing-, Vertriebs- und Kundendienstabteilungen völlig verändern. Die Art und Weise, wie KI-Tools im Kundenbeziehungsmanagement funktionieren, ist sehr unterschiedlich. Schauen wir uns daher drei davon genauer an, die die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz am interessantesten nutzen.

HubSpot CRM

HubSpot CRM ist ein All-in-One-KI-Tool zur Verwaltung von Kundenbeziehungen. Es nutzt KI, um Marketing, Vertrieb und Kundenservice zu verbessern, indem es schnell Informationen findet und umfassende Unterstützung beim Schreiben von Inhalten bietet.

Darüber hinaus bietet es Tools zur Automatisierung der Erstellung von Websites und Newslettern, weshalb HubSpot-Benutzer den Komfort, die Geschwindigkeit und die Attraktivität der generierten Inhalte schätzen.

Zu den wichtigsten Funktionen von HubSpot CRM im Zusammenhang mit KI gehören ein Website-Generator, der auf der Grundlage einfacher Anweisungen automatisch Seiten erstellt, und ein AI Content Writer, der Inhalte mithilfe von KI generiert und so Zeit spart.

Unternehmen wie Trello, Slack und InVision nutzen HubSpot CRM. Der Hauptvorteil liegt in der Zeitersparnis durch die Automatisierung von Routineaufgaben.

Quelle: Hubspot (https://www.hubspot.com/)

Salesforce Einstein

Salesforce Einstein basiert auf fortschrittlicher Datenanalyse, KI-gestützten Erkenntnissen, Verkaufsempfehlungen, Ergebnisvorhersagen und anderen Funktionen, die künstliche Intelligenz nutzen.

Zu den wichtigsten Funktionen von Salesforce Einstein gehören:

• Erweiterte Personalisierung – Einstein ermöglicht die Erstellung und Bereitstellung von KI-Assistenten direkt in Salesforce, sodass Benutzer und Kunden Probleme schnell lösen und effizienter arbeiten können. Einstein Copilot ist ein KI-Assistent, der Aufgaben auf der Grundlage vordefinierter Fähigkeiten automatisiert und in erster Linie darauf abzielt, die Produktivität zu steigern.
• Einstein Trust Layer – gewährleistet die Sicherheit der Kundendaten durch eine in die Salesforce-Plattform eingebettete KI-Architektur und ermöglicht den Einsatz von KI ohne das Risiko von Datenschutzverletzungen.
• Open-Source-Plattform – Einstein ermöglicht die sichere Nutzung jedes großen Sprachmodells (LLM), wie GPT-4 von OpenAI, GeminiPro von Google oder unter Open-Source-Lizenzen verfügbare Modelle wie Llama-2 oder Vicuna-13B.

Unternehmen wie Uber Eats, Gucci und Accenture nutzen Salesforce Einstein. Mit dieser Lösung können sie Kundenprobleme schnell lösen und effizienter arbeiten.

Gegensprechanlage Fin

Intercom Fin ist ein Chatbot, der auf OpenAI-Sprachmodellen basiert, der Kundenanfragen versteht und Antworten basierend auf Inhalten des technischen Supports bereitstellt. Intercom Fin ermöglicht als KI-Tool im Kundenbeziehungsmanagement:

• Reduzierung der Kundensupportanfragen um 60 % – dank der Möglichkeit, Produktwissensdatenbanken und fortschrittliche Sprachmodelle zu nutzen,
• Gespräche in 43 Sprachen führen,
• agiert auf mehreren Kanälen – über den bekannten Intercom-Messenger, aber auch über WhatsApp und sogar SMS.

Intercom Fin hat Unternehmen wie MailerLite dabei geholfen, den Anteil automatisch gelöster Anfragen innerhalb einer Woche von 18 % auf 29 % zu steigern.

Quelle: Intercom (https://www.intercom.com/fin)

Personalisierung von Kundeninteraktionen durch KI

CRM-Systeme sammeln Daten über Kunden und deren Verhalten. Mit KI im Kundenbeziehungsmanagement werden Daten automatisch analysiert, um eine personalisierte Kommunikation zu ermöglichen. Das beinhaltet:

• personalisierte Empfehlungen – basierend auf Kaufhistorie, Interessen, demografischen Daten und anderen Parametern, die ein effektives Cross- und Upselling ermöglichen,
• dynamische Inhalte auf Websites – KI im Kundenbeziehungsmanagement bedeutet zielgerichtete, personalisierte Inhalte auf Basis von Nutzerdaten,
• personalisierte Newsletter – einzigartige, maßgeschneiderte Inhalte für jeden Empfänger.
• gezieltere Anzeigen – sie werden den Menschen angezeigt, die sie wirklich ansprechen.

Ein Beispiel für ein Unternehmen, das Personalisierungsfunktionen im CRM nutzt, ist IKEA. Einem Bericht von Capgemini zufolge setzt der schwedische Riese fortschrittliche KI-Modelle zur Personalisierung von Newslettern ein. Das System analysiert Kundendaten, um Inhalte und Angebote auf deren Bedürfnisse und Interessen abzustimmen.

Personalisierte Erlebnisse schaffen Vertrauen und steigern die Kundenzufriedenheit. Laut McKinsey geben sogar 78 % der Kunden an, dass sie wieder Produkte von Marken kaufen würden, die personalisierte Erlebnisse bieten. Darüber hinaus zeigt eine Twilio-Studie aus dem Jahr 2022 (State of Personalization Report), dass erhebliche 62 % der Kunden den Waren- oder Dienstleistungsanbieter wechseln würden, wenn der Inhalt nicht personalisiert wäre.

Wie KI die Segmentierung und das Targeting im CRM verbessert

Kundensegmentierung und präzises Targeting sind die Grundlagen modernen Marketings. Künstliche Intelligenz ermöglicht erhebliche Fortschritte in diesem Bereich durch Funktionen wie:

• automatische Kundensegmentierung – Gruppierung basierend auf Verhaltens-, Transaktions-, demografischen und anderen Daten,
• maschinelles Lernen zur Identifizierung der wertvollsten Kunden – Big Data und prädiktive Analysen helfen dabei, eine Gruppe von Kunden zu definieren, die besondere Aufmerksamkeit verdienen,
• Echtzeitanalyse der Kundenstimmungen und -absichten – mit diesen KI-Elementen im Kundenbeziehungsmanagement erfahren Sie, was Ihre Kunden denken und planen,
• Vorhersagemodelle , die die Kauf- und Abwanderungswahrscheinlichkeit ermitteln und darüber hinaus zusätzliche Produkte vorschlagen können, die perfekt zum Kundenprofil passen.

Allegro beispielsweise, die größte E-Commerce-Plattform in Polen, nutzt fortschrittliche KI-Modelle, um Kunden zu segmentieren. Laut Interaktywnie.com ist Allegro dank maschineller Lernalgorithmen in der Lage, die Einkaufspräferenzen der Kunden mit einer Genauigkeit von bis zu 90 % zu ermitteln und sie mit personalisierten Angeboten gezielt anzusprechen.

Nutzung der Stimmungsanalyse im CRM mit Hilfe von KI

Bei der Sentimentanalyse wird die Haltung eines Sprechers oder Textautors automatisch beurteilt. NLP-Modelle (Natural Language Processing) klassifizieren Meinungen als positiv, negativ oder neutral. Die durch KI ermöglichte Stimmungsanalyse ermöglicht Folgendes:

Bewertung der Kundenzufriedenheit während Gesprächen – Bestimmung der Zufriedenheit der Kunden und Beurteilung der Servicequalität.

• Überwachung von sozialen Medien und Diskussionsforen.
• Produktbewertungen verfolgen – Fehler und Probleme identifizieren.
• Analyse der Kundenbedürfnisse anhand von Telefonanruftranskriptionen.
• Negative Signale von Kunden frühzeitig erkennen und schnelle Reaktionen ermöglichen.

Die Stimmungsanalyse ist ein leistungsstarkes KI-Tool im Kundenbeziehungsmanagement, das beim Aufbau positiver Kundenbeziehungen hilft. Auch globale Giganten wie Amazon und Netflix nutzen ähnliche Lösungen.

Quelle: DALL·E 3, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Intelligente Assistenten und Chatbots im CRM

Chatbots wie Intercom Fin, die den Kundenservice unterstützen, werden langsam zum Standard. Ihre Umsetzung bringt viele Vorteile mit sich, zum Beispiel:

• Beantwortung von Kundenfragen rund um die Uhr per Chat, E-Mail oder WhatsApp,
• Automatisierung einfacher Aufgaben, Reklamationsanfragen oder Kundenaufträge,
• Weiterleitung an einen Berater und reibungslose Übernahme des Gesprächs, wenn der Chatbot das Problem nicht lösen kann,
• negative Kundenemotionen anhand des Vokabulars oder Tonfalls erkennen und angemessen reagieren,
• Sammeln von Feedback und Durchführen von Zufriedenheitsumfragen.

Unternehmen, die in Chatbots investieren, erzielen greifbare Vorteile – laut dem Bericht von Juniper Research ist es möglich, die Kosten für den Kundenservice um bis zu 90 % zu senken. Darüber hinaus zeigen Studien, dass der Einsatz eines Chatbots die Anzahl der an den Kundenservice gerichteten Anfragen um bis zu 40 % reduzieren kann. Dies führt zu erheblichen Einsparungen für das Unternehmen.

KI im CRM – Zusammenfassung

Die technologische Revolution, die durch künstliche Intelligenz und Big-Data-Verarbeitung vorangetrieben wird, verändert die Art und Weise, wie wir Kundenbeziehungen aufbauen. Moderne CRM-Systeme automatisieren nicht nur Aufgaben, sondern tragen auch dazu bei, Kundenbedürfnisse besser zu verstehen. Dies ermöglicht personalisierte Angebote und Kommunikation, was zu dauerhafteren Beziehungen und zufriedenstellenden Kundenerlebnissen führt und letztendlich zum Geschäftserfolg beiträgt.

Neue Technologien sind da und ihre Auswirkungen sind messbar. Schätzungen gehen von einer potenziellen Umsatzsteigerung von 25 % durch personalisierte Ansätze aus (McKinsey). Die Nutzung dieser Fähigkeiten ist heute unerlässlich, um sich in einer datenreichen und technologisch unbegrenzten Welt einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

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Autor: Robert Whitney

JavaScript-Experte und Dozent, der IT-Abteilungen coacht. Sein Hauptziel ist es, die Teamproduktivität zu steigern, indem er anderen beibringt, wie sie beim Codieren effektiv zusammenarbeiten können.

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