Künstliche Intelligenz ist in der professionellen Kundenbetreuung angekommen
Der KI-Markt boomt wie kaum ein anderer: Künstliche Intelligenz erobert weltweit nahezu alle Branchen und Arten von Geschäftsprozessen. Auch Customer Relationship Management wird ohne KI bald undenkbar sein. Die Analysten der International Data Corporation kommen zu dem Schluss, dass CRM-Lösungen mit integrierter KI bis 2021 zu einem weltweiten Umsatzwachstum von 1,1 Billionen US-Dollar und 800.000 neuen Jobs führen, 130.000 davon allein in Deutschland. Für die Bundesrepublik prognostiziert man ein gesamtwirtschaftliches Umsatzwachstum von 62 Milliarden US-Dollar durch KI-basierte CRM-Systeme in den nächsten fünf Jahren. Jedes innovative Unternehmen – gleich welcher Branche – sollte sich deshalb jetzt mit den Möglichkeiten beschäftigen, die KI für seine Geschäftsprozesse und Kundenbeziehungen eröffnet, und erste Erfahrungen sammeln.
Datenanalyse im Handumdrehen
Es ist eine Binsenweisheit: Je genauer ein Unternehmen seinen Kunden, seine Wünsche und Bedürfnisse kennt, desto besser kann es ihn betreuen, ihm die passenden Angebote zum richtigen Zeitpunkt unterbreiten und ihm einen individuellen, rundum befriedigenden Service bieten. Doch Umfragen, Verkaufsstatistiken, Gesprächsprotokolle und das (oft durchaus richtige) Bauchgefühl der Vertriebsmitarbeiter helfen nur bedingt weiter. Sie geben nur Teilaspekte wieder – nötig ist jedoch eine stets aktuelle 360°-Sicht auf den Kunden. Glücklicherweise stehen den Unternehmen bereits seit einiger Zeit elektronische Helfer zur Seite, die die vorhandenen Kundendaten in ihrer Gesamtheit analysieren, sie mit Daten weiterer Systeme, etwa professionellen Netzwerken wie LinkedIn, verknüpfen und dem Unternehmen zu jedem seiner Kunden entsprechende Erkenntnisse liefern – wenn sie nicht gleich proaktiv in eine direkte Kommunikation mit dem Kunden treten. Ein Beispiel dafür sind Webshops, die dem Interessenten automatisiert weitere Produkte empfehlen – auf Grundlage der bisherigen Aktivitäten des Nutzers oder durch Auswertung des Kaufverhaltens ähnlicher Kundengruppen.
Wer ist dieser elektronische Helfer?
Die Rede ist von KI. Nur KI-basierte Systeme
• können Daten aus verschiedenen Quellen und auch unterschiedlicher Formate miteinander sinnvoll verknüpfen und analysieren,
• bewältigen die ungeheuren Datenmengen,
• liefern die Ergebnisse der Datenauswertung in Echtzeit und
• machen fundierte Vorhersagen zu künftigen Bedürfnissen oder dem Kundenverhalten, wenn ein bestimmtes Ereignis eintritt.
Allein auf diese Weise schafft es ein Unternehmen, jeden seiner Kunden individuell zu betreuen und zu beraten und hinsichtlich Produktentwicklung, Service-Angeboten oder Marketingaktionen die richtigen Weichen zu stellen.
Den Verkauf komplett der effizienteren Maschine überlassen?
Wie schnell und wirkungsvoll KI unterschiedlichste Daten aus einer Vielzahl von Quellen miteinander verknüpft, analysiert und daraus Prognosen ableitet, übersteigt die menschlichen Fähigkeiten. Aber für das Kundenverhalten spielen nicht nur Fakten eine Rolle, sondern auch die „Chemie“ zwischen den Akteuren. Der Kunde muss beim Gedanken an das Unternehmen ein gutes Gefühl haben, besser noch, ihm emotional verbunden sein. Die Kundenpflege und der damit einhergehende Verkaufserfolg sind also umso nachhaltiger, je besser es gelingt, die Besonderheiten von Mensch und Maschine miteinander zu kombinieren. Die technischen Fähigkeiten von KI auf der einen Seite – menschliche Eigenschaften wie Empathie und Freundlichkeit sowie das Vermögen, strukturiert Probleme zu lösen, auf der anderen. Gute Vertriebs-, Marketing- und Servicefachkräfte sind also auch in Zukunft unverzichtbar.
Positive Nebenwirkungen sind zu erwarten
KI-basierte CRM-Aktivitäten führen allerdings nicht nur dazu, dass ein Unternehmen seinen Kunden besser versteht, sondern sie beschleunigen die Verkaufszyklen – insbesondere in Branchen, die stark von technischen Innovationen getrieben sind. Die detaillierten, kundenspezifischen Informationen ermöglichen überdies personalisierte Marketing-Kampagnen, was wiederum zu einer verbesserten Lead-Generierung führt. Aber es kommt noch besser: Das intelligente CRM-System ist gelehrig. Mithilfe des maschinellen Lernens kann es auf Basis der vorhandenen Datenbestände Muster und Zusammenhänge erkennen und seine eigenen Fertigkeiten ausbauen. Zwei einfache Beispiele aus der Praxis: Durch automatisches Priorisieren der Leads etwa anhand von diversen, auch während des Prozesses erlernten Kriterien lässt sich die Konversionsrate im Sales-Prozess signifikant erhöhen. Wenn außerdem das System die Organisationsstruktur und Zusammenhänge nicht nur abbildet, sondern diese Visualisierung eigenständig und fortlaufend aktualisiert, dann weiß jedes Vertriebsteam immer, ob ein anderes Team gerade parallel den gleichen Kunden bedient.
Wo KI zu Hause ist
Bei der Aussicht auf so enorme Umsatzzuwächse, wie sie für KI erwartet werden, ist es wenig verwunderlich, dass sich die internationalen IT-Giganten schon in Stellung gebracht haben. Bereits jetzt sind KI-Funktionen zentraler Bestandteil ihrer Infrastrukturangebote. Intelligente Cloud-Applikationen etwa ermöglichen es nun auch kleineren und mittleren Unternehmen außerhalb der IT-Branche, KI-Anwendungen für ihr Customer Relationship Management zu nutzen, ohne in die dafür notwendigen KI-Infrastrukturen zu investieren und sich entsprechendes Spezialwissen aneignen zu müssen. Jedes Unternehmen hat es nun selbst in der Hand, mit KI-Anwendungen wie Machine Learning und Predictive Analytics mehr aus seinen Kundendaten zu machen. Viel mehr.
Datenanalyse im Handumdrehen
Es ist eine Binsenweisheit: Je genauer ein Unternehmen seinen Kunden, seine Wünsche und Bedürfnisse kennt, desto besser kann es ihn betreuen, ihm die passenden Angebote zum richtigen Zeitpunkt unterbreiten und ihm einen individuellen, rundum befriedigenden Service bieten. Doch Umfragen, Verkaufsstatistiken, Gesprächsprotokolle und das (oft durchaus richtige) Bauchgefühl der Vertriebsmitarbeiter helfen nur bedingt weiter. Sie geben nur Teilaspekte wieder – nötig ist jedoch eine stets aktuelle 360°-Sicht auf den Kunden. Glücklicherweise stehen den Unternehmen bereits seit einiger Zeit elektronische Helfer zur Seite, die die vorhandenen Kundendaten in ihrer Gesamtheit analysieren, sie mit Daten weiterer Systeme, etwa professionellen Netzwerken wie LinkedIn, verknüpfen und dem Unternehmen zu jedem seiner Kunden entsprechende Erkenntnisse liefern – wenn sie nicht gleich proaktiv in eine direkte Kommunikation mit dem Kunden treten. Ein Beispiel dafür sind Webshops, die dem Interessenten automatisiert weitere Produkte empfehlen – auf Grundlage der bisherigen Aktivitäten des Nutzers oder durch Auswertung des Kaufverhaltens ähnlicher Kundengruppen.
Wer ist dieser elektronische Helfer?
Die Rede ist von KI. Nur KI-basierte Systeme
• können Daten aus verschiedenen Quellen und auch unterschiedlicher Formate miteinander sinnvoll verknüpfen und analysieren,
• bewältigen die ungeheuren Datenmengen,
• liefern die Ergebnisse der Datenauswertung in Echtzeit und
• machen fundierte Vorhersagen zu künftigen Bedürfnissen oder dem Kundenverhalten, wenn ein bestimmtes Ereignis eintritt.
Allein auf diese Weise schafft es ein Unternehmen, jeden seiner Kunden individuell zu betreuen und zu beraten und hinsichtlich Produktentwicklung, Service-Angeboten oder Marketingaktionen die richtigen Weichen zu stellen.
Den Verkauf komplett der effizienteren Maschine überlassen?
Wie schnell und wirkungsvoll KI unterschiedlichste Daten aus einer Vielzahl von Quellen miteinander verknüpft, analysiert und daraus Prognosen ableitet, übersteigt die menschlichen Fähigkeiten. Aber für das Kundenverhalten spielen nicht nur Fakten eine Rolle, sondern auch die „Chemie“ zwischen den Akteuren. Der Kunde muss beim Gedanken an das Unternehmen ein gutes Gefühl haben, besser noch, ihm emotional verbunden sein. Die Kundenpflege und der damit einhergehende Verkaufserfolg sind also umso nachhaltiger, je besser es gelingt, die Besonderheiten von Mensch und Maschine miteinander zu kombinieren. Die technischen Fähigkeiten von KI auf der einen Seite – menschliche Eigenschaften wie Empathie und Freundlichkeit sowie das Vermögen, strukturiert Probleme zu lösen, auf der anderen. Gute Vertriebs-, Marketing- und Servicefachkräfte sind also auch in Zukunft unverzichtbar.
Positive Nebenwirkungen sind zu erwarten
KI-basierte CRM-Aktivitäten führen allerdings nicht nur dazu, dass ein Unternehmen seinen Kunden besser versteht, sondern sie beschleunigen die Verkaufszyklen – insbesondere in Branchen, die stark von technischen Innovationen getrieben sind. Die detaillierten, kundenspezifischen Informationen ermöglichen überdies personalisierte Marketing-Kampagnen, was wiederum zu einer verbesserten Lead-Generierung führt. Aber es kommt noch besser: Das intelligente CRM-System ist gelehrig. Mithilfe des maschinellen Lernens kann es auf Basis der vorhandenen Datenbestände Muster und Zusammenhänge erkennen und seine eigenen Fertigkeiten ausbauen. Zwei einfache Beispiele aus der Praxis: Durch automatisches Priorisieren der Leads etwa anhand von diversen, auch während des Prozesses erlernten Kriterien lässt sich die Konversionsrate im Sales-Prozess signifikant erhöhen. Wenn außerdem das System die Organisationsstruktur und Zusammenhänge nicht nur abbildet, sondern diese Visualisierung eigenständig und fortlaufend aktualisiert, dann weiß jedes Vertriebsteam immer, ob ein anderes Team gerade parallel den gleichen Kunden bedient.
Wo KI zu Hause ist
Bei der Aussicht auf so enorme Umsatzzuwächse, wie sie für KI erwartet werden, ist es wenig verwunderlich, dass sich die internationalen IT-Giganten schon in Stellung gebracht haben. Bereits jetzt sind KI-Funktionen zentraler Bestandteil ihrer Infrastrukturangebote. Intelligente Cloud-Applikationen etwa ermöglichen es nun auch kleineren und mittleren Unternehmen außerhalb der IT-Branche, KI-Anwendungen für ihr Customer Relationship Management zu nutzen, ohne in die dafür notwendigen KI-Infrastrukturen zu investieren und sich entsprechendes Spezialwissen aneignen zu müssen. Jedes Unternehmen hat es nun selbst in der Hand, mit KI-Anwendungen wie Machine Learning und Predictive Analytics mehr aus seinen Kundendaten zu machen. Viel mehr.