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KI im CRM

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Erschienen in Mai II 2023 | K├╝nstliche Intelligenz
Level: Beginner

Du willst das volle Potenzial deiner Kundendaten nutzen? Dann kommst du um den Einsatz von k├╝nstlicher Intelligenz (KI) nicht herum. Zwar kannst du dein Customer Relationship Management (CRM) auch ohne KI organisieren, aber wieso solltest du es dir schwerer machen, als es sein m├╝sste? Algorithmen und maschinelles Lernen erm├Âglichen es dir, gro├če Datenmengen (wie Kundenverzeichnisse) zu strukturieren und effizient auszuwerten. Abgesehen davon arbeiten die meisten der bekannten CRM-Plattformen bereits mit KI. Wie das funktioniert, erkl├Ąren wir dir heute auf Basis zweier Artikel von t3n und Datasolut.

Im Customer Relationship Management (CRM) ist der Einsatz von KI l├Ąngst keine Neuheit mehr. Schon vor ChatGPT haben Marketer:innen im CRM mit k├╝nstlicher Intelligenz gearbeitet, um Vorhersagen ├╝ber ihre Kundinnen und Kunden und deren Verhalten zu treffen. In der Hauptsache k├Ânnen damit folgende 3 Ziele verfolgt werden:

  • Umsatz steigern
  • Kundenbindung erh├Âhen
  • Kosten senken

Viele Unternehmen haben durch ihren Online Shop, Anzeigen oder andere Ma├čnahmen zur Kundenakquise eine gro├če Menge an Kundendaten angesammelt. Obwohl diese Daten enorm viele M├Âglichkeiten zur Optimierung von Prozessen bieten, werden sie nicht genutzt und kosten im Endeffekt nur Speicherkapazit├Ąt. KI kann dir helfen, die Daten zusammenzufassen und Ma├čnahmen abzuleiten, die dein Kundenmanagement und dein Marketing effektiver machen.

👉🏻 Bei ComputerWeekly.de findest du eine Zusammenstellung der KI-Funktionen verschiedener bekannter CRM-Softwares.

Folgende Prozesse lassen sich im CRM durch k├╝nstliche Intelligenz optimieren:

Content- und Produktempfehlungen personalisieren

Im Sales Management ist es oft noch Gang und G├Ąbe, allen Kundinnen und Kunden das gleiche Angebot zu schicken. Dies ist oft jedoch nicht zielf├╝hrend und viele Personen w├╝rden wahrscheinlich eher kaufen, wenn das Angebot genau auf sie und ihre W├╝nsche und Pr├Ąferenzen zugeschnitten ist. Hierbei kann die KI helfen. Sie kann identifizieren, auf welche Angebote eine Kundin oder ein Kunde besonders anspricht. Das gilt nicht nur f├╝r Produkte an sich, sondern auch f├╝r den Zeitpunkt und den Kanal der Ansprache. Das g├Ąngigste Beispiel ist hier die Rubrik ÔÇ×das k├Ânnte dir auch gefallenÔÇť, die in nahezu jedem Online Shop zu finden ist. Je mehr Aktionen ein Kunde oder eine Kundin auf deiner Seite durchf├╝hrt (Seitenaufruf, Conversion etc.) desto besser lernt die Maschine, welche Angebote bei ihm oder ihr am besten einschlagen.

Kundenservice verbessern

Einer der einfachsten Wege, wie du KI in deinen Customer-Journey-Prozess einbinden kannst, ist ein Chatbot. Dieser kann anhand der von den User:innen eingegebenen Fragen die richtigen Antworten liefern und bietet so ein pers├Ânliches Erlebnis. Au├čerdem sorgt er daf├╝r, dass sich deine Website-Besucher:innen auch au├čerhalb der Gesch├Ąftszeiten gut betreut f├╝hlen, da er 24/7 im Einsatz sein kann.
Bei einem gut programmierten Chatbot, der bereits eine l├Ąngere Lernphase hinter sich hat, k├Ânnen Nutzer:innen oftmals nicht mehr unterscheiden, ob sie mit einem Chatbot oder einem echten Menschen chatten. Hast du eine M├Âglichkeit, User:innen auf der Seite wiederzuerkennen, kann der Chatbot im Gespr├Ąch auch auf die Kundenhistorie zur├╝ckgreifen.

Kundinnen und Kunden segmentieren

Je besser du deine Kundinnen und Kunden kennst, desto effektiver kannst du sie mit deinem Marketing ansprechen. ÔÇ×KennenlernenÔÇť bedeutet in dem Fall nicht, dass du mit jedem einzelnen Kunden und jeder einzelnen Kundin ein Kaffeekr├Ąnzchen halten und herausfinden sollst, was die Tante zweiten Grades gerade so macht. Mit ÔÇ×KennenlernenÔÇť ist gemeint, dass du Daten ├╝ber deine Kundschaft sammelst, die sich auf Eigenschaften beziehen, welche das Kaufverhalten beeinflussen k├Ânnen. Beispielsweise Berufsbezeichnung und Interessen, aber auch geografische und demografische Daten.
Die KI kann dir hier mit einer sogenannten Clusteranalyse helfen. Damit erkennt sie verschiedene Muster und Zusammenh├Ąnge, die nicht offensichtlich zu erkennen sind. Somit kannst du deine Nutzer:innen zielf├╝hrender und innovativer segmentieren und deine Marketing-Ma├čnahmen danach ausrichten. Die Funktion, Segmente zu bilden, ist in den meisten gr├Â├čeren CRM-Softwares enthalten.

Segmentierung mit und ohne KI

Churn Management optimieren

Als ÔÇ×ChurnÔÇť bezeichnet man die Abwendung eines Kunden oder einer Kundin vom Unternehmen. Einfacher gesagt: Verlierst du einen Kunden bzw. eine Kundin, ist das ein Churn. In der Regel merkst du erst, dass K├Ąufer:innen unzufrieden sind, wenn es schon zu sp├Ąt ist. Die KI kann aber helfen, Churn vorauszusagen und du kannst anschlie├čend entgegensteuern.
Ein funktionierendes Churn Management ist wichtig, da es 5- bis 10-Mal teurer ist Neukundenakquise zu betreiben, als durch ein vern├╝nftiges Kundenbindungssystem bestehende Kundinnen und Kunden zu halten. Indem die KI abwanderungsgef├Ąhrdete Personen identifiziert und dir hilft, diese mit personalisierten Angeboten wieder positiv zu stimmen, kannst du dir viel Geld sparen.

Customer Lifetime Value (CLV) vorhersagen

Der Customer Lifetime Value (CLV) beschreibt, wie viel Umsatz ein Kunde oder einer Kundin w├Ąhrend des gesamten Customer Lifetime bringt. Er kann helfen, (Marketing-) Budgets richtig zu verteilen. Oftmals werden Budgets gleichm├Ą├čig auf alle Kundinnen und Kunden verteilt. Derweil bringen manche Personen ├╝ber die Zeit gerechnet viel mehr Umsatz als andere. Die KI kann dich dabei unterst├╝tzen, f├╝r jeden Kunden und jede Kundin den CLV zu berechnen, indem sie alle bisher gesammelten Daten auswertet. Anhand dieser Berechnungen kannst du deine Budgets entsprechend verteilen. Au├čerdem macht der berechnete CLV die Kundinnen und Kunden untereinander vergleichbar.

Vorhersage der Customer Lifetime Value

Sales Performance analysieren

Telefongespr├Ąche mit Kundinnen und Kunden bieten eine riesige Datenmenge, die du analysieren kannst, um den Verkaufsprozess noch effizienter zu gestalten. K├╝nstliche Intelligenz kann Muster in einem Gespr├Ąch erkennen und so evaluieren, was Telefonate, die zu einem Kauf gef├╝hrt haben, gemeinsam haben. Selbstverst├Ąndlich brauchst du zur Aufzeichnung eines Telefonats die vorherige Einwilligung der Gespr├Ąchspartner:innen. Hast du die Erlaubnis, so kann sich die KI an die Arbeit machen und herausfinden, welche W├Ârter, welche Stimmlage oder auch welche Redeanteile am wahrscheinlichsten zu einem Kauf f├╝hren. Diese Erkenntnisse kannst du verwenden, um dein Sales Team zu schulen.

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