Was ist der Vorteil von KI in CRM?

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Zusammenfassung: Wer Customer Relationship Management (CRM) als reine Datenablage sieht, unterschätzt den Wert moderner CRM-Systeme. Mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) ergeben sich zahlreiche Verbesserungen für Workflows, Kundenbeziehungen und Serviceanfragen. Aber was kann KI in CRM alles bewirken? Im Blogpost erklären wir Ihnen, was künstliche Intelligenz bereits kann. KI hat nicht nur für Millionen neue Arbeitsplätze gesorgt, sondern im zweistelligen Milliarden-Dollar-Bereich auch Umsätze angehoben und Kosten reduziert. Je besser KI mit smarten Geräten kommunizieren kann, desto mehr Möglichkeiten ergeben sich.

With a little help of AI friends

Die Beatles hatten, wie viele andere Künstler*innen auch, auf Tour nicht nur “ein kleines bisschen Hilfe von ihren Freunden”, sondern ein ganzes Team aus PR-Personen, Management, Security, Roadies und weiterem Servicepersonal, die sich allesamt um die Belange der Band gekümmert haben. Damit konnten sich Paul, John, George und Ringo (und Pete) dem widmen, was ihnen am ehesten lag: Menschen mithilfe ihrer Musik in “Raving Fans” verwandeln. Nicht ohnehin lässt sich daraus im Digitalen eine Analogie zu künstlicher Intelligenz (KI, engl: AI) herstellen. Die Implementierung eines KI-gestützten CRMs kommt mit ähnlichen, kleinen, oftmals unbemerkt agierenden Helfern einher. Denn KI erlangt immer stärker Einfluss in das Customer Lifecycle Management. Und das teilweise ganz nuanciert, aber mit großer Hebelwirkung auf die Wertschöpfung. Lesen Sie im Blogpost, wie Sales, Marketing und Service-Abteilungen von künstlicher Intelligenz profitieren können und welchen finanziellen Einfluss KIs auf CRM haben.

Was ist KI?

Doch zunächst sollten wir die Begrifflichkeiten Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning klären:

Künstliche Intelligenz, oder einfach nur kurz KI, entstammt dem Konzept, Maschinen so denken zu lassen, als würden Menschen dahinter stecken. Und so ist es zu anfangs ja auch. Einem Programm wird beigebracht, wie ein Mensch zu denken, zu planen, zu lernen und (Sprache) zu verstehen hat.

Während der Mensch von Tag 1 (ja, auch schon davor¹Siegler, Robert; Eisenberg, Nancy; DeLoache, Judy; Saffran, Jenny; Pauen, Sabina (2016). Entwicklungspsychologie im Kindes- und Jugendalter || Pränatale Entwicklung, Geburt und das Neugeborene. (Chapter 2), S. 48ff.) mit Informationen (Sinneseindrücke, Bedürfnisbefriedigung, Kontexte, Handlungsanreize) von allein versorgt wird, muss die Maschine erst zum menschlichen Denken gebracht werden und mit Daten vorab gefüttert werden. Dieser Prozess nennt sich Machine Learning und kann als Kernprozess einer jeden KI betrachtet werden. Das Futter einer KI, die lernen soll, sind schlichtweg Daten. Die Maschine verdaut strukturierte Daten am liebsten und auch schnellsten. Warum? Die KI muss die Daten nicht erst in verdaubare Datenhäppchen aufspalten. Aber auch unstrukturierte Daten, wie Bilder, Sound-Schnipsel, Videos und Texte, wie bspw. Blogposts oder Rezensionen, vertragen datendurstige KI. Und eine künstliche Intelligenz profitiert auch stark von der Vielzahl an Datentypen, denn dadurch lassen sich viel mehr Assoziationen zwischen den unterschiedlichen Datentypen herausfinden.²Libai, et al. 2020. Brave New World? On AI and the Management of Customer Relationships, Journal of Interactive Marketing, 51, S. 46.

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Damit ist die Menschwerdung der KI aber noch nicht beendet. Um Maschinen wirklich wie Menschen denken zu lassen, bedient man sich beim Deep Learning komplexer Algorithmen, die das neuronale Netz unseres Gehirns nachstellen. Das ist notwendig, um ohne oder nur mit sehr geringem menschlichen Eingreifen, dem menschlichen Hirn ähnelnde maschinelle Lernprozesse anzustoßen.

Warum ist KI wichtig für CRM?

Durch künstliche Intelligenz entwickeln sich CRM-Systeme von digitalen Datenablagefächern zu “vertrauenswürdigen Beratern”³Fatemi (2019). 5 Ways Artificial Intelligence Is Transforming CRMs. Online-Source. und Assistenten, die mithilfe der gesammelten Daten Marketing, Sales, Services und IT mit wertvollen Informationen versorgen. Aber wie genau stellen sich Vorteile durch KI im Arbeitsalltag dar? Wie hilft künstliche Intelligenz bspw. dabei, dass das Vertriebspersonal besser auf Neukunden reagieren kann? Wie unterstützt KI ein Service-Team beim Ansturm von Kundenanfragen? Und was kommt am Ende eigentlich für eine Organisation finanziell dabei heraus?

Reden wir zuerst über’s Geld: 

Zwischen 2017 und 2021 sind laut der International Data Corporation⁴Alle Angaben sind Prognosen sowie Daten aus Umfragen der IDC. n=1.028, darunter 101 Befragte aus Deutschland. Zur Methode: “Because AI is still early in adoption, all predictions come with a caveat that they rely on current opinions of respondents and expectations for software, IT, cloud computing, and economic growth that may be superseded by events.”, S. 7 (IDC) in Unternehmen aus 7(+1) Ländern⁵USA, Kanada, Australien, Japan, Frankreich, Deutschland, Großbritannien und als “+1”  “Rest der Welt” insgesamt über 2 Mio. neue Jobs aufgrund von KI-gestützten Customer Relationship Management Systemen entstanden. Allein 2021 sollen in den USA knapp 127.000 neue Jobs entstanden sein.⁶Gantz et. al (2017). A Trillion-Dollar Boost: The Economic Impact of AI on Customer Relationship Management. S. 16. Über die Jahre sollen diese Organisationen zusätzlich einen Ausgaben-Rückgang von 139 Mrd. US-Dollar und Umsatzwachstum von 394 Mrd. US-Dollar verzeichnet haben. IDC erwartet einen Anstieg an Investitionen von 85,3 Mrd. US-Dollar (2021) auf 204 Mrd. US-Dollar in 2025. Allein die Salesforce-Nutzer stellen mit weltweit insgesamt 391.121 neu geschaffenen Jobs dank KI-gestütztem CRM knapp jeden fünften neuen Job zwischen 2017 und 2021 (18,86 %). Der Einsatz von KI lohnt sich. Für alle Beteiligten. Auch in Deutschland?

Hierzulande ist der Markt für KI-gestützte CRM noch nicht so stark erschlossen. Immerhin wurde für Deutschland, während des 5 Jahre währenden Prognosezeitraums, ein Zuwachs an Jobs in Höhe von knapp 135.000 Neueinstellungen, samt 40 Mrd. US-Dollar Umsatzwachstum und 15 Mrd. US-Dollar Kosteneinsparungen prognostiziert⁷ebd.. Monetär lohnt sich der Einsatz für Organisationen, die ein KI-gestütztes CRM implementiert haben. Auch Arbeitnehmer profitieren von künstlicher Intelligenz. Aber wie genau im Customer Lifecycle Management?

Sales – Marketing – Services: Profiteure von KI

Je mehr smarte Geräte mit künstlicher Intelligenz umgehen können, desto hilfreicher wird KI in Zukunft (versuchen zu) sein. Nicht nur im Beruf, auch im Privatleben hält künstliche Intelligenz immer stärker Einzug. Für sämtliche Bereiche einer Organisation verspricht KI zum Next-Level-Assistent zu werden, besonders Sales, Marketing, Services profitieren hier. 

Wie wirkt sich KI auf Sales aus? – Besserer Fokus auf Kundenbeziehungen 

Ein Vertriebsmitarbeiter kann auf drei Wegen von künstlicher Intelligenz profitieren:

• Automatische Datenerfassung
  • Dadurch können Sales Repräsentanten besser die optimalen Next Steps und naheliegenden Verbindungen identifizieren
• Vorhersagen
  • Helfen bei der Priorisierung von Leads
  • Schnelleres Bearbeiten von High-Value Leads
• Digitale Assistenz
  • Beziehungen zu Kunden lassen sich durch KI-gestützte Terminkoordination und Erinnerungen besser aufrechterhalten
  • Verkürzung der redundanten Kundeninteraktion, u.a. durch Chatbots

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Wie wirkt sich KI auf Service aus? – Chatbots sind nur die Spitze des AIsbergs

Mithilfe von KI-gestütztem Service kann Kundenbedürfnissen effektiver entgegengekommen werden, statt nur darauf zu reagieren. KI-gestützte Servicekommunikation wird bspw. automatisch den richtigen Hilfe-Inhalt (Frage-Antwort, Next Steps, oder Kontakt) heraussuchen, um Kunden so schnell wie möglich zu helfen. Dadurch werden die Kund*innen nicht mehr an Hilfeseiten zu eventuell passenden Seiten verwiesen, sondern sie erfahren ein präziseres und weniger zeitaufwendiges Serviceerlebnis. Nichts ist schlimmer für Kunden, als sich von einem Unternehmen ignoriert zu fühlen. Oder sich durch meterlange Onlineparagrafen zu lesen, nur um am Ende das Problem immer noch als “nicht gelöst” zu vermerken.

Wie künstliche Intelligenz ihren Service smart macht (S.21 ff.):

• Chatbots übernehmen Vorsortierung der Serviceanfragen
  • Schlagen aus Datenfundus an Kundenanfragen die passende Info vor
  • KI legt Verweise im CRM zum Status des Serviceprozesses an
• KI schlägt Up- oder Cross-Sells vor
• Kundenanfragen füttern die KI (Machine Learning)
• KI-gestützte Serviceerfahrungen stärken die Kundenbindung
• Erkennung von Absprungrisiken bei Kunden (Churn-Risk)
  • KI hilft die Churnrate kleinzuhalten
  • KI identifiziert absprungwillige Kunden und schlägt personalisierte Upsells vor
  • KI trägt Verweis für Servicemitarbeiter ein

KI vadis?

Für viele Menschen gehört künstliche Intelligenz mittlerweile zum Alltag. Auch in der Wirtschaft wird zunehmend der eigene Verstand durch KI erweitert und redundante Aufgaben an digitale Assistenten delegiert. Heißt: mehr Zeit für sinnstiftende Wertschöpfung bei steigender Produktivität! Gleichzeitig lassen Organisationen wie Google nicht nur KI für sich arbeiten, sondern gleich Millionen Kunden auch, und das weitestgehend unbemerkt. Haben Sie heute schon ein Google reCAPTCHA beantwortet? Dann gehören Sie definitiv zu den Personen, die einer KI und einem Unternehmen geholfen haben, deren Produkte besser zu machen. Google nutzt bspw. Kacheln mit schwer erkennbaren Nummern, um die Hausnummern besser für Google Maps identifizieren zu können. Arbeiten ohne es zu merken, klingt doch zu gut um wahr zu sein. 

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Titelbild: Buffaloboy | Adobe Stock

Quellen:

• 1
  Siegler, Robert; Eisenberg, Nancy; DeLoache, Judy; Saffran, Jenny; Pauen, Sabina (2016). Entwicklungspsychologie im Kindes- und Jugendalter || Pränatale Entwicklung, Geburt und das Neugeborene. (Chapter 2), S. 48ff.
• 2
  Libai, et al. 2020. Brave New World? On AI and the Management of Customer Relationships, Journal of Interactive Marketing, 51, S. 46.
• 3
  Fatemi (2019). 5 Ways Artificial Intelligence Is Transforming CRMs. Online-Source.
• 4
  Alle Angaben sind Prognosen sowie Daten aus Umfragen der IDC. n=1.028, darunter 101 Befragte aus Deutschland. Zur Methode: “Because AI is still early in adoption, all predictions come with a caveat that they rely on current opinions of respondents and expectations for software, IT, cloud computing, and economic growth that may be superseded by events.”, S. 7
• 5
  USA, Kanada, Australien, Japan, Frankreich, Deutschland, Großbritannien und als “+1”  “Rest der Welt”
• 6
  Gantz et. al (2017). A Trillion-Dollar Boost: The Economic Impact of AI on Customer Relationship Management. S. 16.
• 7
  ebd.