Künstliche Intelligenz (KI) ist das Trendthema im Customer Relationship Management (CRM), und tatsächlich bieten KI-Lösungen einiges an Potenzial, um die Kommunikation mit Kunden auf ihrer Informations- und Einkaufsreise auf vielfältige Art zu optimieren.
Machine Learning als Grundlage für KI
KI ist das Konzept, dass „Maschinen oder Computer wie Menschen agieren“. Mit anderen Worten: Maschinen führen Aufgaben wie Verstehen, Denken, Lernen und Planen von Sprache aus. Deshalb fällt im Zusammenhang mit KI gleichzeitig auch häufig der Begriff Machine Learning (ML).
Machine Learning ist die Grundlage von KI. Dabei geht es darum, dass Computer aus Daten mit minimaler Programmierung lernen. Dazu werden strukturierte Datenbestände mit dem Ziel analysiert, Muster (sogenannte „Pattern“) zu erkennen, aus denen sich wiederum Schlussfolgerungen und damit konkrete Aktionen und Maßnahmen ableiten lassen.
Mit Machine Learning-Technologie kommen wir bereits heute an vielen Stellen in Kontakt. Alltägliche Kontaktpunkte sind etwa die personalisierten Empfehlungen von Diensten wie Amazon und
Netflix oder die Werbe-Einblendungen bei Facebook. Im Finanzbereich findet ML ebenfalls bereits eine breite Anwendung: So prognostiziert Machine Learning, ob eine Investition zu risikobehaftet ist, generiert Kredit-Scores oder erkennt illegale Kreditkarten-Transaktionen.
KI unterstützt klassische CRM-Bereiche
Auch in den klassischen CRM-Teilbereichen – Marketing, Vertrieb und Service – können KI und ML maßgeblich unterstützen:
- Im Marketing kann KI durch die Vorhersage von der Wahrscheinlichkeit, mit der ein Kunde eine E-Mail öffnet, sich zu einem Newsletter anmeldet oder gar einen Kauf tätigt, wertvolle Hilfe bei der Planung und Steuerung von Kampagnen bieten.
- Im Verkauf werden beispielsweise Informationen aus E-Mails, Kalendern und/oder weiteren kundenbezogenen Daten analysiert, um Aktionen wie die am besten passende E-Mail-Antwort oder das beste Angebot (Next-Best-Offer) proaktiv zu empfehlen – und damit einen Verkauf weiter voranzutreiben oder die Abschlusswahrscheinlichkeit zu erhöhen.
- KI-Lösungen können außerdem dazu eingesetzt werden, Service-Anfragen auf Basis von Informationen aus einem Telefonat oder einer E-Mail selbstständig zu klassifizieren und dann die Anfrage automatisch an den nächsten freien und/oder den geeignetsten Service-Mitarbeiter weiterzuleiten.
In Summe geht es immer darum, einem Kunden das anzubieten, was er braucht: im richtigen Kontext und zum richtigen Zeitpunkt. Die zwangsläufige Digitalisierung von Marketing, Vertrieb und Service ist dabei quasi nur ein – wenn auch sehr willkommenes – „Abfallprodukt“.
Vorteile des Einsatzes von KI und ML im Rahmen von CRM
Automatisierung von Alltagsaufgaben: KI ermöglicht leistungsfähige Automatisierungen, die „zeitraubende“ Alltagsaufgaben übernehmen können und so CRM-Nutzern mehr Zeit für wichtigere Tätigkeiten gibt. Dies unterstützt und beschleunigt gleichzeitig die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit im Interesse des Kunden.
Vertriebs-Forecasts und -Prognosen: Vertriebs-Forecasts und -Prognosen haben für alle Unternehmen sehr große Bedeutung. Auf Basis solcher Prognosen werden häufig bedeutende Investitionsentscheidungen getroffen. Wenn Forecasts aktuell falsch sind, weil etwa nicht genügend Informationen berücksichtigt wurden, kann dies zu einem signifikanten Schaden für das Unternehmen führen. Richtig eingesetzt, unterstützen KI-Lösungen dabei nicht nur durch wesentlich
genauere Zahlen, sondern stellen auch sicher, dass alle relevanten Daten berücksichtigt werden.
Praxisbeispiel: Mit Hilfe von auf KI-basierenden Scoring-Modellen kann einem Verkaufsleiter zum Beispiel eine Punktzahl zur Verfügung gestellt werden, die eine Wahrscheinlichkeit darstellt, mit der ein Lead in eine Opportunity umgewandelt wird. Auf dieser Basis kann der Verkaufsleiter entscheiden, ob er eine teure Vertriebskraft auf den Fall ansetzt oder den Lead erst einmal nicht verfolgen lässt. Dabei können in einen solchen Score auch die Erfahrungen aus vergangenen Leads sowie beliebige weitere Faktoren, wie zum Beispiel die führende Quelle oder die Branche, einfließen.
Kundenservice: Dieselben Automatisierungen, die den Vertriebs- und Marketing-Teams zu Gute
kommen, können natürlich auch zur Verbesserung der Kundenerfahrung aus Sicht des Kundenservice eingesetzt werden. KI hilft etwa dabei, mehrere Tickets gleichzeitig zu verwalten und auf Kundenanfragen zu reagieren, die durch Self Service-Optionen schnell und einfach gelöst werden können (siehe hierzu auch nachfolgend Chatbots und virtuelle Assistenten).
KI kann aber auch im Reporting steuernd eingesetzt werden, um zu erkennen, wie einem Kunden am besten geholfen werden kann, welche Methode am besten funktioniert, was die durchschnittliche Bearbeitungsdauer ist, ob der Kunde das Problem mithilfe eines virtuellen Assistenten selber lösen kann oder ob er doch die Aufmerksamkeit eines menschlichen Service-Mitarbeiters benötigt.
Customer Journey: Da KI Muster aus vergangenen Transaktionen und Interaktionen erkennen kann, welche menschlichen CRM-Nutzern im Alltagsbetrieb vielleicht verborgen geblieben wären, hilft ihr Einsatz herauszufinden, welcher Schritt oder welche Aktion im Sinne einer positiven Customer Experience als nächstes eingesetzt werden soll und wie man den Kunden weiter durch den Verkaufsprozess führt.
Jeder, der online einkauft, weiß, dass KI bereits jetzt im Einzelhandel eingesetzt wird, um Vorschläge für den Einkauf zu machen, aber KI kann auch intelligente Empfehlungen für jede andere Produkt- oder Dienstleistungskategorie geben: von Unternehmens-Software, über Beratungsleistungen, bis hin zum Frachtcontainer.
Auch innerhalb von Prozessen kann KI sinnvolle Aktivitäten empfehlen: Zum Beispiel im Rahmen eines Verkaufsprozesses, indem die KI-Lösung einem Verkäufer vorschlägt, welche Unterlagen oder Whitepaper er dem Interessenten senden sollte, um so seine Chance auf einen Geschäftsabschluss zu optimieren.
Chatbots und Virtuelle Assistenten: Diese Tools benötigen Kundendaten, um mit einfachen Fragestellungen, Problemen und deren Lösung umgehen zu können. Aktuell werden die technischen Möglichkeiten zum Einsatz von Chatbots aber noch nicht umfassend ausgeschöpft. Dies führt teilweise dazu, dass ihre Benutzung für Kunden gar nicht erst in Frage kommt.
Künstliche Intelligenz kann diese Lücke füllen, indem sie mit Hilfe ihrer leistungsstarken Datenerfassungs- und Interpretationstechnologie Chatbots und virtuelle Assistenten so weit verbessert, dass Kunden sie tatsächlich in Erwägung ziehen, anstatt sie sofort nach dem Besuch einer Website zu schließen.
Dies erreicht man, indem diese Tools auch Antworten auf komplexere Fragen liefern, die normalerweise eine Art von manueller Dateneingabe erfordern würden. Beispielsweise erfordern aktuell immer noch viele Chatbots, dass ein Agent bzw. Service-Mitarbeiter im Hintergrund in Bereitschaft ist, falls es nicht genügend Informationen gibt, um dem Kunden eine adäquate Antwort zu geben. Dies könnte mit Hilfe von KI der Vergangenheit angehören.
KI-Einsatz und das Thema Datenschutz
Viele Unternehmen und Online-Shops setzen bereits auf den Einsatz von KI-Technologie, etwa in Form von Predictive Analytics. Dadurch wachsen das Wissen und die Erfahrungswerte rund um diese Technologie weiter stetig an; das ermöglicht die Umsetzung von immer komplexeren Use Cases.
Natürlich spielt in diesem Kontext auch immer das Thema Datenschutz eine zentrale Rolle. Die verschiedenen Skandale der letzten Zeit um die unrechtmäßige oder zumindest zweifelhafte Nutzung personenbezogener Daten durch Dienste wie Facebook und Amazon lassen zumindest eine gesteigerte Sensibilität für das Thema bei Nutzern erwarten.
Eines jedenfalls ist klar: Das Thema Künstliche Intelligenz wird künftig nicht mehr aus unserem Leben wegzudenken sein.