Welchen Einfluss hat KI auf das Kundenmanagement

Kunden erwarten ein personalisiertes Kunden-erlebnis und eine Folgekommunikation, die voll und ganz auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist. Erfüllen Unternehmen die Erwartungen an einem oder gar an mehreren Touchpoints nicht, ist die Konkurrenz oftmals nur einen Klick entfernt. Um die Datenflut zu beherrschen und um intelligente Erkenntnisse aus den gesammelten Informationen zu ziehen, wird es für Unternehmen daher immer wichtiger, in CRM-Systeme zu investieren, die künstliche Intelligenz in diese Toolsets integrieren. Denn im CRM laufen die erfassten Daten zusammen – aus dem ERP, dem Webshop und aus allen weiteren externen Diensten, die an das CRM angebunden sind. Somit entwickelt sich das CRM mehr und mehr zu einer ganzheitlichen Plattform für die Interaktion mit dem Kunden. Und mithilfe von KI lassen sich aus den erfassten Daten Muster ableiten, die helfen, Kundendaten zu verknüpfen, die Kundenbindung zu verbessern und das Geschäft auszubauen, indem der Fokus auf die richtigen und gewinnbringenden Maßnahmen gelegt wird.

CRM war schon immer datengetrieben. Während es früher gereicht hat, auf das „Bauchgefühl“ der Vertriebsmitarbeitenden zu vertrauen, ist es heute unumgänglich, die vorhandenen Kundendaten in ihrer Gesamtheit zu analysieren und sie mit Daten aus weiteren Systemen wie beispielsweise Webshops oder Kontaktnetzwerken wie LinkedIn und Co. zu verbinden, um zu jedem Kunden und Interessenten eine echte 360°-Sicht zu erreichen. Und genau hier setzt auch das Thema künstliche Intelligenz an. Eine wirkungsvolle KI kann Daten aus unterschiedlichsten Quellen miteinander verknüpfen, diese analysieren und daraus Prognosen ableiten. Diese detaillierten und individuellen Informationen zum Kunden oder Interessenten lassen Marketingaktivitäten personalisierter werden, was wiederum zu einer qualitativ besseren Lead-Generierung führt. Oder sie lassen den Sales-Prozess effizienter werden, indem die KI die offenen Verkaufschancen nach ihren Abschlusswahrscheinlichkeiten klassifiziert.

Ein Beispiel aus der Praxis ist das Priorisieren von Leads oder auch Verkaufschancen. Mit KI-basiertem Lead- und Verkaufschancen-Scoring werden die CRM-Daten zu Kunden und Interessenten bewertet. Daraus werden Muster und Gemeinsamkeiten aus erfolgreich bearbeiteten Leads oder Verkaufschancen ermittelt. Diese werden dann wiederum mit den offenen Leads und Opportunities gematcht. So liefert die KI den Marketing- und Vertriebsmitarbeitenden Prognosen, bei welchen dieser Leads und Verkaufschancen ein erfolgreicher Abschluss am wahrscheinlichsten ist. 

KI unterstützt Unternehmen jedoch nicht nur im Kundengewinnungsprozess, sondern kann auch im After Sales eine sinnvolle Unterstützung sein. Denn die neuen Technologien ermöglichen es unter anderem auch, dass Emotionen und Stimmungen in -Nachrichten analysiert werden. Man nennt dies Sentiment-Analysen. Anhand der Stimmungsanalyse kann nun der Servicefall priorisiert werden.

Natürlich kann die Sentiment-Analyse nicht nur im Service angewendet werden, sondern bietet auch Marketern nützliche Anwendungsfälle, denn neben Schriftverkehr mit dem Unternehmen können auch Posts und Rezensionen im gesamten digitalen Universum ausgewertet werden, die dann wiederum ein Stimmungsbild über das Unternehmen und die Produkte und Dienstleistungen im Allgemeinen bilden.

Künstliche Intelligenz markiert einen Wendepunkt im Kundenmanagement. Repetitive Aufgaben wie etwa Dateneingaben, Analyse von Kundenverhalten, Lead-Qualifizierung oder sogar die Beantwortung von Kundenanfragen können mithilfe von künstlicher Intelligenz automatisiert werden. Somit bleibt für die Mitarbeitenden mehr Zeit für strategische Aufgaben.

Zusätzlich ermöglicht KI eine bessere Personalisierung von Kundeninteraktionen, indem Daten analysiert werden, um individuelle Präferenzen und Verhaltensmuster zu erkennen, die dann wiederum in maßgeschneiderte Angebote und Empfehlungen münden.