Kundenbeziehungsmanagement: 3 Chancen durch den Einsatz von KI im CRM

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Um Kundenbeziehungen zu pflegen und weiter auszubauen, greift ein Großteil der Unternehmen auf Customer-Relationship-Management (CRM-)Systeme zurück. Doch viele nutzen noch nicht das volle Potenzial ihrer Daten, um die Bedürfnisse ihrer Kunden perfekt zu kennen und zu nutzen. KI verhilft hier, auch mit schmalem Budget, zu mehr Erfolg.

Nach nunmehr über einem Jahr in der Pandemie können wir zweifelsohne sagen, dass uns das vergangene Jahr im privaten als auch beruflichen Bereich vor neue und unerwartete Herausforderungen gestellt hat. Und nicht zuletzt durch diese Veränderungen steigen auch die Anfor­derungen an den Kundenservice stark an. So müssen sich Unternehmen aktuell besonders anstrengen, um auch während der Pandemie ein gutes Verhältnis zu ihren Kunden aufrecht zu halten. Um die Kundenbeziehungen zu pflegen und weiter auszubauen, greift ein Großteil der Unternehmen im Kundenbeziehungsmanagement auf CRM-Sys­te­me zurück.

Diese Programme treten oft mit dem Leistungsversprechen an, eine einheitliche Lösung zu bieten, die Daten, Erkenntnisse und Analysen miteinander verbindet und den Kunden in den Mittelpunkt der Unternehmensziele stellt – und so den Unternehmenserfolg langfristig sichert. Doch dieses Leistungsversprechen wird längst nicht immer eingehalten. Dies zeigt ein Blick auf eine aktuelle Forrester-Umfrage, die enthüllt, dass über die Hälfte (52 Prozent) der Nutzer bereits nach zwei Jahren aufgrund einer schlechten Datenqualität von ihren CRM-Systemen enttäuscht sind.

Kundenbeziehungsmanagement: Datensilos aufbrechen, Effizienzsteigerungen ermöglichen

Der Grund für diese Unzufriedenheit liegen meist am Einsatz nutzerunfreundlicher Tools oder komplexer Multi-Stack-Lösungen, die eine effiziente Arbeit hemmen. Sie führen oft zur Bildung von Datensilos, also zu einzelnen Speicherorten von Informationen, die keine gemeinsame Auswertung zulassen. So nutzen viele Unternehmen noch längst nicht das volle Potenzial der vorliegenden Daten aus und versäumen die Möglichkeit, die Bedürfnisse der eigenen Kunden kennen- und nutzen zu lernen.

Gerade in mittelständischen Unter­nehmen werden noch vermehrt ältere Legacy-CRM oder CRM-1-0-Lösungen eingesetzt, die inzwischen zumindest erhebliche Anpassungs- und Integrationsarbeiten benötigen, um den heutigen Anforderungen gerecht zu werden. CRM-2.0-Lösungen hingegen wurden von Grund auf neu entwickelt und verfügen über eine integrierte Datenplattform, die den Unternehmen einen Zugriff auf einen standardisierten und normalisierten Datensatz über die verschiedenen Touchpoints hinweg ermöglicht. Allein dadurch wird bereits die Nutzerfreundlichkeit stark erhöht. Durch den Einsatz von KI können darüber hinaus mit begrenztem Know-how und Budget die Kundenbeziehungen ausgebaut und verbessert werden. Vorher gilt es jedoch insbesondere einen Blick darauf zu werfen, welche konkreten Mehrwerte durch die Nutzung von KI erreicht werden sollen.

KI im Kundenbeziehungsmanagement – Chancen und Vorteile

1. Alle Informationen sind gleich wichtig

Die Basis für den sinnvollen Einsatz sind vor allem Daten. Um ein verbessertes Kundenerlebnis bieten zu können, gilt es zunächst zu verstehen, dass keine einzelnen Datenpunkte wichtiger sind als die anderen. Gemäß dem Grundsatz: Das Ganze ist größer als die Summe seiner Teile. Bei der Analyse kommt es darauf an, alle Informationen in einer gemeinsamen Datenplattform zusammenzuführen, denn so können sich die Datenwissenschaftler darauf konzentrieren, zu erkennen, welche Daten für welche Ergebnisse verantwortlich sind.

Wenn dies einmal verstanden ist, werden Unternehmen erkennen, dass es besonders interessant ist, zusätzliche Daten von Kunden zu erfassen, die beispielsweise erklären, warum sie eine bestimmte Aktion wie das Öffnen einer E-Mail oder das Klicken auf eine Schaltfläche durchgeführt haben.

2. Treffende Vorhersagen und Empfehlungen

Um Prognosen zu erstellen und Kundenverhalten besser zu verstehen, müssen KI unterstützte CRMs mit relevanten Daten trainiert werden. Auf dieser Basis dieser Trainingsdaten können Empfehlungen ausgesprochen werden, wie Geschäfte am besten vorangetrieben werden können. Wenn beispielsweise ein Unternehmen plötzlich, ohne offensichtlich nachvollziehbaren Grund, eine ganze Reihe von Kunden verliert, kann eine künstliche Intelligenz durch die Analyse von Daten nach bestimmten Schemata suchen, die diese Kunden verbindet. So können auch komplexe Ursachen für Probleme aufgedeckt und behoben werden. Auf der Basis von intelligenten Vorhersagen, was Kunden künftig erwarten, kann beispielsweise das Sales-Team effektiver seine Maßnahmen planen.

3. Bessere Skalierbarkeit durch KI

Skalierbarkeit wird für den Mittelstand zunehmend zu einer Herausforderung, denn mehr Kunden bedeuten auch gleichzeitig mehr Datensätze. Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, Geschäftsmetriken über den gesamten Kundenzyklus hinweg zu analysieren und Anomalien zu erkennen und aufzudecken, die sonst unbemerkt blieben. So kann künstliche Intelligenz helfen, suboptimale Customer Journeys zu identifizieren, zu analysieren und Korrekturen zu empfehlen, sei es in Bezug auf Inhalt, Zeitpunkt oder Häufigkeit der Kontakte.

Diese Basis ermöglicht bessere, faktenbasierte Entscheidungen und das Baugefühl macht soliden Prognosen Platz. Zudem werden die Mitarbeiter befähigt, Kunden leichter zu akquirieren, besser zu betreuen und so langfristig an das Unternehmen zu binden.

Durch intelligente Algorithmen kann nicht zuletzt die Zufriedenheit der Nutzer von CRM-Systemen erhöht werden.

Kundenbeziehungsmanagement – Die drei Stufen der CRM-Einführung

1. Analyse des Bedarfs

Vor der Vorbereitungsphase zur Einführung eines neuen CRM-Systems wird der Status quo ermittelt. Daraus wird der benötigte Funktionsumfangs des neuen Systems bestimmt. Konkret: Wo werden neue Leads generiert? Wie werden diese qualifiziert und angereichert? Und unter welchen Voraussetzungen wird ein qualifizierter Lead als Opportunity an den Vertrieb übergeben? Diese Basisrecherche hilft dabei, den Funktionsumfang des neuen Systems zu definieren.

1. Vorbereitungsphase

Die Einführung eines neuen CRM-Systems sollte nicht unterschätzt werden. Daher gilt es, sich genügend Zeit zu nehmen und einen konkreten Plan zur Implementierung zu entwickeln. Es empfiehlt sich auch, unterschiedliche Anbieter zu testen, um den definierten Funktionsumfang in unterschiedlichen Umgebungen zu erproben.

1. Implementierung

Um das volle Potenzial des neuen CRM-Systems zu nutzen, darf die entsprechende Schulung der Mitarbeiter auf keinen Fall vergessen werden. Auch wenn die Systeme sehr nutzerfreundlich sind, führt kein Weg an einer Mitarbeiterschulung vorbei. So können alte Prozesse überarbeitet und die Akzeptanz des neuen Systems bei den Mitarbeitern gesteigert werden.

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Der Autor Jens Leucke ist General Manager DACH bei Freshworks.