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Von Cassandra Balentine | Software-Magazin

Mit der Weiterentwicklung von Tools der künstlichen Intelligenz (KI) werden diese in immer mehr Anwendungen (Apps) integriert und verbessern verschiedene Geschäftsprozesse. Ein Bereich, in dem KI-Funktionen eingeführt werden, ist das Kundenbeziehungsmanagement (CRM).

CRM-Software fungiert als Drehscheibe für alle wichtigen Informationen, die ein Unternehmen für sein Wachstum benötigt. "Da sie die Drehscheibe ist, beherbergt sie eine enorme Menge an Informationen. Je mehr ein CRM-System mit anderen Anwendungen verbunden ist, desto mehr Informationen werden gespeichert", sagt H. John Oechsle, CEO von Swiftpage.

Viele Werte sind in CRMs eingeschlossen. Big-Data-Analysetools sind wichtig, um diesen Wert freizusetzen, aber sie können nur bis zu einem gewissen Grad eingesetzt werden. "KI ist die letzte Meile der Wertgleichung. Sie ist die Grundlage für eine Empfehlungsarchitektur, die es der Software ermöglicht, für Sie zu arbeiten, anstatt dass Sie für die Software arbeiten. Daher spielt KI derzeit eine große Rolle und wird in der Zukunft von CRM entscheidend sein", erklärt Oechsle.

KI hilft, die Grenzen der CRM-Technologie zu überwinden. "KI ermöglicht es, dem CRM-Anwender verwertbare Erkenntnisse zu präsentieren, ohne zeitaufwändiges Data Mining. Außerdem können Unternehmen durch adaptive Modellierung und maschinelles Lernen neue Erkenntnisse gewinnen", sagt Jeff Nicholson, VP, CRM Product Marketing, Pegasystems.

Die Automatisierung der Kundenerfahrung 

Die KI-Technologie ist in vielen Verbraucherinteraktionen und Geschäftsprozessen weit verbreitet, und ihr anhaltendes Potenzial ist offensichtlich.

Verbraucher interagieren mit KI, wenn sie mit Alexa oder Siri chatten oder wenn Amazon ein Buch empfiehlt, das man lesen sollte. "Der Übergang in die Welt des CRM und der Geschäftsanwendungen ist unvermeidlich. Vorausschauende Unternehmen nutzen die Technologie bereits", sagt Paul White, Director of Customer Engagement Solutions bei IFS.

Kevin Draggoo, Produktmanager bei Infor, erklärt, dass die Hauptaufgabe von KI derzeit in der Analyse von Daten besteht. "Die zugrundeliegenden Algorithmen werden immer noch von Menschen programmiert, aber KI kann wesentlich größere Datenmengen in kürzerer Zeit analysieren als ihre menschlichen Gegenstücke".

KI ermöglicht ein besseres Verständnis des Kundenverhaltens, um den Verkaufsprozess zu optimieren; sie nutzt die Automatisierung, um einfache, zeitaufwändige Aufgaben von menschlichen Administratoren zu entlasten, und passt sich mit maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung an.

KI kann lernen, CRM-Benutzer und ihre Verhaltensweisen zu verstehen. "Dies könnte proaktiv die Tendenz des Benutzers kompensieren, Aktivitäten mit einer inhärenten Neigung zu bevorzugen, wie z. B. das Schreiben von E-Mails oder SMS gegenüber Anrufen. Es könnte auch erkennen, wann ein Benutzer im Laufe des Tages am ehesten anspruchsvollere Aufgaben übernehmen wird. Das hilft dem CRM-Benutzer, effektiver und produktiver zu werden", sagt Jonathan Novich, VP of Product bei Bullhorn.

Die umfassendere Rolle der KI besteht darin, das Verhalten zu steuern. "Mit CRM macht KI das Vertriebs- und Marketingpersonal effektiver, indem sie umfangreiche Daten über einen Interessenten oder Kunden durchforstet, Datensätze eingrenzt, um sich auf das Wesentliche zu konzentrieren, und dabei hilft, den besten Ansatz für die Ansprache eines Interessenten zu ermitteln. Es ist auch für Vertriebs- und Marketingteams hilfreich, wenn sie daran arbeiten, zu verstehen, welches Produkt ein Kunde wahrscheinlich kaufen wird, und die besten Taktiken zu bestimmen, um die gewünschte Reaktion zu erzielen", erklärt Draggoo.

KI hilft Vertriebsmitarbeitern, Verkaufschancen zu identifizieren und zu priorisieren. "Mit KI-basierter wissenschaftlicher Segmentierung werden Vertriebsmitarbeiter zu Lücken in der Kaufhistorie ihrer Kunden geführt. Sowohl Cross-Sell- als auch Upsell-Möglichkeiten können einem Vertriebsmitarbeiter direkt angeboten werden, sodass er weniger Zeit mit der Suche nach Gelegenheiten und mehr Zeit mit dem Abschluss von Geschäften verbringen kann", sagt Valerie HowardLeiter der Produktkennzeichnung, PROS, Inc.

KI automatisiert Erkenntnisse im CRM. "Menschen sind zu sehr damit beschäftigt, die Dinge zu tun, die Computer nicht tun können - mit Kunden zu arbeiten, Probleme zu lösen, ihre Teams zu managen - so dass ihnen nicht viel Zeit für Nachforschungen oder Analysen bleibt", kommentiert Geoff McQueen, CEO von Accelo. KI sucht nach Erkenntnissen, Problemen und Mustern, wenn Menschen keine Zeit dafür haben.

Howard sagt, dass die heutige Kauf- und Verkaufslandschaft im digitalen Zeitalter radikale Veränderungen erfahren hat. Viele verweisen auf den Amazon-Effekt, der sich sowohl im Business-to-Business- als auch im Business-to-Consumer-Verkaufsumfeld bemerkbar gemacht hat. "Käufer sind weniger geneigt, sich auf lange Verkaufszyklen einzulassen und bevorzugen stattdessen schnelle, reibungslose und transparente Transaktionen beim Kauf von Produkten und Dienstleistungen. Außerdem wollen sie personalisierte Angebote. Hier spielt KI eine wesentliche Rolle bei der Maximierung des Werteaustauschs in jeder einzelnen Kundeninteraktion. Es ist die Personalisierung jedes Angebots, die es dem Vertrieb ermöglicht, jede Interaktion zu optimieren und zu priorisieren", kommentiert sie.

KI ist in der Lage, mit der Zeit zu lernen und bessere Entscheidungen zu treffen, was sie zu einem effektiven Akteur in CRM-, Geschäftsprozessmanagement- und Workflow-Systemen macht. Sie ist in der Lage, Datenmuster zu analysieren, Abweichungen zu erkennen, Zusammenhänge und Korrelationen zwischen Daten zu verstehen und durch automatisierte Aufgabenerfüllung empfohlene Aktionen vorzuschlagen oder sogar auszuführen. Tibor Vass, Global Solution Director für Business Automation bei Genesys, erklärt, dass KI mit Menschen oder anderen Bots zusammenarbeiten kann, um gemeinsam zu analysieren und Korrekturmaßnahmen einzuleiten. "Wir nennen dieses Konzept Blended AI - wenn Maschinen und Menschen zusammenarbeiten, um die Fähigkeiten des jeweils anderen effektiv zu ergänzen."

Vorteile von AI

Der Einsatz von KI im CRM bringt eine verbesserte Automatisierung für Effizienz und Produktivität. Da weniger Zeit für administrative Prozesse aufgewendet werden muss, haben die Mitarbeiter mehr Zeit für die Pflege der Kundenbeziehungen.

McQueen sagt, dass das Versprechen der KI in der Realität erst nach dem Einsatz der meisten CRM-Software zum Tragen kommt, nämlich dort, wo die Projekte geliefert und die Arbeit erledigt wird. "Diese Post-Sale-Dimension der Beziehung ist eine, bei der viel mehr auf dem Spiel steht. Hier werden Gewinne erzielt oder verloren, Kunden sind zufrieden oder unzufrieden, und es gibt viel mehr Interaktion zwischen den Mitgliedern, um Erfolg zu erzielen."

KI wird auch zur Optimierung der Preisgestaltung eingesetzt. Sie ist eine Schlüsselkomponente, um sicherzustellen, dass Unternehmen Preise anbieten, die wettbewerbsfähig und transparent sind und die Rentabilität erhalten. "Der digitale Markt von heute verlangt, dass die Preisgestaltung auf die sich ändernden Marktbedingungen reagiert, und es gibt keinen effizienteren Weg, dies zu erreichen als mit KI", kommentiert Howard.

Sie zeichnet sich durch die Erkennung von Mustern, die Vorhersage der Zukunft, die Empfehlung nächster Aktionen und die Automatisierung von Arbeitsabläufen aus. "Durch die Fokussierung von KI auf diese Aufgaben können Sie jedem Mitarbeiter helfen, schneller, intelligenter und produktiver zu arbeiten, damit er sich auf andere Weise auf die Wertschöpfung für Ihr Unternehmen konzentrieren kann", sagt Marco Casalaina, VP Product Management, Salesforce Einstein. "Menschliche Eigenschaften wie Einfühlungsvermögen, Kreativität und Intuition werden immer wertvoll sein - vor allem, wenn es darum geht, eine Beziehung zu Kunden aufzubauen und zu pflegen. Durch den Einsatz von KI zur Erledigung anderer Aufgaben können sich Menschen besser auf den Aufbau einer Beziehung konzentrieren."

Unternehmen sind in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten, um mit Hilfe von KI in Echtzeit die nächstbeste Aktion für jeden einzelnen Kunden vorauszusagen, unabhängig vom Kanal. "Dies gilt für die meisten Kundenkontaktpunkte, von der Kundenakquise und -bindung bis hin zum Cross- und Upselling", sagt Nicholson.

Sie dient als Mechanismus zur Diversifizierung des Problemlösungsansatzes eines Unternehmens. "Viele Nutzer suchen nach dem einen richtigen Weg, um Dinge zu analysieren. Stattdessen kann ein KI-basierter Ansatz, wenn er mit Daten und Ergebnissen konfrontiert wird, Wege empfehlen, die zuvor nicht in Betracht gezogen wurden. Das spart den Anwendern viel Zeit und verschafft ihnen zusätzliche Erkenntnisse, die zu engeren Beziehungen oder besseren Geschäftsentscheidungen führen können", erklärt Novich.

Laut Howard können Unternehmen, die KI in ihren CRM-Systemen einsetzen, mit weniger Aufwand mehr erreichen, und das sogar schneller. "Im digitalen Zeitalter erhöhen personalisierte Angebote die Gewinnraten. Die Preisoptimierung in Echtzeit reduziert die Durchlaufzeiten von Angeboten um bis zu 80 Prozent, indem sie automatische Genehmigungen für personalisierte, ausgehandelte Preise ermöglicht und gleichzeitig die Margen schützt. Die Identifizierung und Priorisierung von Verkaufschancen ermöglicht es den Vertriebsteams, ihre begrenzten Ressourcen optimal zu nutzen - Zeit. "Zum jetzigen Zeitpunkt hängen die wichtigsten Kundenbeziehungen und -erfahrungen von der Interaktion zwischen Menschen ab, und KI kann diese Interaktionen noch nicht ersetzen, aber sie kann dazu beitragen, sie zu fördern und zu erhalten. Sie kann alltägliche Aufgaben automatisieren, die kein menschliches Zutun erfordern, und Erkenntnisse liefern, die menschliche Vertriebsexperten nutzen können, um Beziehungen zu knüpfen und zu stärken, die zu neuen Chancen führen", sagt Draggoo.

"Die Partnerschaft zwischen Menschen und ihren KI-Pendants macht das Kundenerlebnis effizienter, präziser und nahtloser und bietet eine optimale Entscheidungshilfe. Die daraus resultierenden kundenzentrierten Lösungen werden von Grund auf mit einem primären Ziel entwickelt - Kunden zu bedienen und zu begeistern, indem Maschinen und Menschen in einem System vereint werden", sagt Nicholson.

Vass schlägt vor, dass wir durch die Automatisierung von Prozessen und die autonome Abwicklung der meisten Kundeninteraktionen den menschlichen Aufwand verringern und Zeit sparen können.

"Monotone und sich wiederholende Anfragen werden von den Contact-Center-Agenten abgelenkt, so dass sie sich auf die komplexeren Aufgaben konzentrieren können", sagt White. Dieselben KI-Tools können parallel zur menschlichen Kommunikation eingesetzt werden, um automatische Aufforderungen und Vorschläge zu liefern, die dem Agenten helfen, auf die Bedürfnisse des Kunden einzugehen. "Dies kann ein wertvoller Weg sein, um weniger erfahrene Agenten in komplexe Produktlinien oder Prozesse einzubinden", sagt er.

Die Vorteile der Integration von KI-Technologie in CRM verbessern letztendlich die Kundenbeziehungen. "KI-Technologie verschafft CRM-Anwendern mehr Zeit, Einblick und Orientierung, um den bestmöglichen Service zu bieten. Effektive KI-Technologie kann einem Vertriebsteam dabei helfen, den richtigen Markt für ein bestimmtes Produkt zu identifizieren, die Funktionen zu finden, die für ein bestimmtes Unternehmen oder einen bestimmten Kunden am vorteilhaftesten sind, und eine positive Beziehung zu dieser Person oder diesem Unternehmen während des gesamten Vertriebszyklus und darüber hinaus zu pflegen", sagt Oechsle.

Herausforderungen von AI im CRM

Wie bei jeder Technologie sind die Vorteile der KI mit Herausforderungen verbunden. Silos, Datenqualität, Integration und Datenschutz sind die wichtigsten Aspekte.

Nicholson warnt davor, dass die Verlockung groß ist, KI in Silos zu bauen - ein Chatbot hier, ein intelligenter virtueller Assistent dort und Intelligenz auf der Website. "Den Kunden ist es egal, dass die meisten davon nie wirklich für die Zusammenarbeit konzipiert wurden, und bald ist alles, was übrig bleibt, ein Minenfeld aus unterschiedlichen Silos, die isoliert funktionieren und unzureichende Ergebnisse liefern, die sich nicht skalieren lassen", sagt Nicholson.

Kunden sind frustriert über inkonsistente und unzusammenhängende Erlebnisse. "Um den Nutzen zu maximieren, brauchen Unternehmen ein zentrales KI-Gehirn, das über Team-Silos hinweg arbeitet, damit Kunden unabhängig davon, wie oder wo sie mit der Marke in Kontakt treten, das gleiche Erlebnis haben. Der Ort, an dem Sie Ihre KI-Strategie aufbauen sollten, ist nicht innerhalb eines Kanals oder Silos, sondern im Zentrum, wo sie dann erweitert und auf jedem Kanal oder Touchpoint ohne Replikation genutzt werden kann. Das ist die Stärke einer fokussierten Customer Decision Hub-Strategie", fügt er hinzu.

Neben den Datensilos ist auch die Datenqualität entscheidend.

McQueen zitiert das Sprichwort "Garbage in, garbage out". "Das ist die schmerzliche Realität, mit der Fachleute heute im Zusammenhang mit betriebswirtschaftlicher Technologie konfrontiert sind. Das Problem ist, dass die Leute, die die Daten eingeben sollen, die dann für die Berichterstattung verwendet werden, keinen Ertrag für ihre Bemühungen sehen, außer dass sie ihren Job behalten. Umgekehrt machen die Leute, die davon profitieren, nicht die erforderliche Arbeit. Diese Fehlanpassung der Motivation bedeutet, dass die Dateneingabe schlecht ist, wenn sie von menschlicher Anstrengung abhängt, und das bedeutet, dass die Mitarbeiter nicht auf die erstellten Berichte antworten können - so wird die ganze Sache zu einem Misserfolg. Damit KI im CRM funktioniert, muss CRM zunächst seine Arbeit effizient erledigen, weshalb die Automatisierung erfolgreich sein muss, bevor man sich mit KI beschäftigt."

Vass stimmt dem zu und merkt an, dass zu wenige oder zu viele Daten geringer Qualität in getrennten Datenbanken ein Hindernis für KI sein können, um Entscheidungen nahezu in Echtzeit zu treffen. "Denken Sie an Ihre typischen täglichen Entscheidungen. Sie treffen diese oft auf der Grundlage unvollständiger oder inkonsistenter Daten. Aber für Menschen ist es einfacher, weil wir mit Intuition ausgestattet sind. Im Falle von CRM- oder Workflow-Lösungen arbeitet KI nur mit den Daten, die vorhanden und in zuverlässiger Qualität verfügbar sind. Nur auf Basis von Gefühlen kann sie nicht arbeiten - zumindest noch nicht."

Eine weitere datenbezogene Herausforderung ist der Schutz der Privatsphäre. "KI funktioniert am besten, wenn sie auf einen großen Datensatz zurückgreifen kann. Die üblichen Informationen, die CRM für die Zielgruppenansprache benötigt, können jedoch begrenzt sein. KI wäre effektiver, wenn sie breitere Datensätze zu Demografie, Märkten und Branchen über einen gesamten Kundenstamm hinweg nutzen könnte. Dies würde es ermöglichen, dem Nutzer mehr zu sagen als nur das, was bei einem bestimmten Kunden in der Vergangenheit erfolgreich war, aber es gibt begründete Bedenken, wie viele Daten zu viel sind und ob sie die Privatsphäre einer Person oder eines Unternehmens gefährden", sagt Draggoo.

Außerdem ist KI oft auf eine Trainingsmenge mit richtigen Antworten angewiesen. Im Bereich der Beziehungen kann es jedoch oft schwierig sein, eine richtige Antwort zu finden. Daher ist es wichtig, das Problem richtig einzugrenzen, bevor man die entsprechende Antwort oder Reaktion gibt. "Um KI effektiv in CRM-Software zu implementieren, entscheiden sich viele dafür, das Problem einzugrenzen, um das breitere Problem zu lösen. Anstatt sich vollständig auf KI zu verlassen, um Vorschläge für den Umgang mit Kunden zu machen, könnte sich eine erste Implementierung auf bestimmte Anwendungsfälle konzentrieren, d. h. auf die Identifizierung von Kunden, die bestimmte Bedingungen erfüllen, und auf die Zuordnung einer Abfolge von Interaktionen, die angemessene Antworten und Reaktionen modellieren", sagt Novich.

Ein weiterer Aspekt ist die Integration. Die Herausforderung bei KI und CRM besteht darin, die Technologie so zu integrieren, dass sie dem Endbenutzer einen erheblichen Nutzen bietet, ohne zu sperrig oder schwerfällig zu werden. "Die Nutzer wollen heute schnell und einfach auf ihre bevorzugten Tools und Funktionen zugreifen. Sie haben wenig Zeit oder Geduld für langsame oder schwerfällige Benutzererfahrungen oder umfangreiche Schulungen. Die Vorteile neuer KI-Technologien müssen für den Benutzer klar erkennbar sein und es ihm ermöglichen, in kürzerer Zeit mehr zu erreichen", sagt Oechsle. Er sagt, wenn die Technologie zwar bewährte Technik bietet, aber die Navigation länger dauert, werden sie sich wahrscheinlich nie die Zeit nehmen, sich wirklich auf die Implementierung einzulassen. "Die Technologie ist auf dem Weg, das ist kein Problem. Die Herausforderung besteht darin, neue CRM-KI-Technologien so einzusetzen, dass sie die Leistung verbessern und nicht zu schwerfällig sind oder den Arbeitsablauf verlangsamen", fügt er hinzu.

Casalaina sagt, dass KI-Tools traditionell nicht in CRM vorintegriert sind und Unternehmen hochqualifizierte Datenwissenschaftler benötigen, damit sie funktionieren. "Unternehmen müssten die Daten aus ihrem CRM-System in ein KI-Toolkit extrahieren, und ein Datenwissenschaftler würde die Daten nehmen, sie massieren, verschiedene Algorithmen darauf anwenden und Vorhersagen erstellen. Dann müsste das Unternehmen einen Weg finden, diese Vorhersagen den Nutzern zu vermitteln", sagt er. Da KI-Tools zunehmend in moderne CRM-Tools integriert werden, entfällt dieser Schritt.

Es ist eine Herausforderung, den genauen Datensatz zu definieren, der benötigt wird, um das gewünschte Verhalten auszulösen. Draggoo erklärt, dass man nicht jede mögliche Permutation eines Kaufpfads vorhersehen kann, die damit verbundenen Entscheidungen oder wie sich die Bedingungen ändern werden.

White glaubt, dass das Erfolgsgeheimnis darin besteht, mit den ersten KI-Angeboten nicht zu ehrgeizig zu sein. Ein KI-Chatbot kann eine häufig gestellte Frage beantworten, z. B. "Wann ist mein Termin?" oder "Ist dieses Produkt vorrätig?". Dieser erste Schritt erspart es dem Kunden, in einer Warteschlange auf einen Live-Agenten zu warten, und ist ein sehr praktischer Weg, um mit minimaler Komplexität einen echten Mehrwert zu schaffen. Denken Sie daran, dass KI kein eigenständiger Kanal im Omni-Channel-Universum ist, sondern eine wertschöpfende Funktion für Ihre Messaging-, Self-Service- oder Contact-Center-Kanäle - diese müssen zuerst 'richtig' sein", erklärt er.

KI und CRM

Technologie bietet Vor- und Nachteile für das Kundenerlebnis. Bei richtiger Implementierung verbessert KI die Automatisierung und Produktivität und stärkt gleichzeitig das Kundenerlebnis.

Wir setzen diesen Artikel mit einem zweiten Teil fort, der sich mit aktuellen Integrationen von CRM und KI befasst und einen Blick in die Zukunft wirft. Lesen Sie mehr in "Aktuelle und zukünftige Anwendungen von KI im CRM". SW