KI & CRM: Mehr Erfolg mit künstlicher Intelligenz im CRM

Inhaltsverzeichnis

Wie KI im CRM funktioniert und was sie braucht

Die gängigen Modelle der Künstliche Intelligenz analysieren große Mengen an Daten mithilfe von Algorithmen. Daraus werden Muster erkannt, die die Basis für getroffene Vorhersagen und Handlungsempfehlungen bilden. In Handumdrehen weiß die KI also alles, was Sie über Jahre hinweg an Daten gesammelt haben – Kundendaten, Präsentationen, Angebote, Produktbeschreibungen, Konzepte – alles. Und genau darin liegt auch die Gefahr:

KI-Modelle wie Claude, ChatGPT oder Mistral können nicht immer zwischen richtigen und falschen Informationen unterscheiden. Die KI bewertet alle Daten gleich – ob ganz frisch erstellte Pitchdecks oder veraltete Kundenpräsentationen von Mitarbeitenden, die längst nicht mehr im Unternehmen sind. Was Sie also zunächst benötigen, bevor Sie KI-Anwendungen einsetzen, sind strukturierte Daten. 

Mit diesen Daten versorgt und entsprechend konfiguriert, sorgt die KI dafür, dass ihr Unternehmen und speziell Ihr Vertriebsteam effektiv und erfolgreich damit arbeiten kann. Doch hier endet die Reise nicht: damit die Nutzung von CRM-KI UseCases auch rentabel wird, müssen Sie Ihre Kolleginnen und Kollegen befähigen, mit der KI zu arbeiten. Hier bieten sich KI-Schulungen an, damit die Mehrwerte im Unternehmen maximiert werden. 

Praxis-Check: Die wichtigsten KI CRM-Funktionen für den Mittelstand

Diese KI-Funktionen helfen Unternehmen, ihre Kundenbeziehungen zu optimieren, effizienter zu arbeiten und letztlich ihren Umsatz zu steigern. Die CAS Software AG stellt hier mit AI Connect und dem AppDesigner leistungsfähige Features zur Verfügung. Gepaart mit unserem Know-how können folgende Use Cases gemeinsam entwickelt werden:

1. Für den Vertrieb: Passende Leads schneller zum Abschluss bringen

• Dateneingabe & Datenqualität: Optimieren Sie Ihre Datengrundlage, indem Sie durch Künstliche Intelligenz Datensätze besser erstellen & die Qualität der Daten optimieren.
• Lead Scoring und Lead Priorisierung: Mittels KI lassen sich Parallelen zwischen neuen Leads und erfolgreichen Bestandskunden erkennen. Vielversprechende Kontakte können dann automatisch priorisiert werden. 
• Next-Best-Action & Abschlusswahrscheinlichkeiten: Das System analysiert historische Verkaufsdaten und kann auf Basis dieses Wissens Themen & Ansätze für die nächste Kontaktaufnahme empfehlen. 
• Vorqualifizierung: KI-Chatbots können Anfragen analysieren, Fragen entwickeln und dem Vertrieb mit Handlungsempfehlungen übergeben. 
• Umsatzprognosen: Auf Basis der historischen Daten lassen sich Abschlusswahrscheinlichkeiten prognostizieren und Prognosen erstellen. 

2. Für das Marketing: Personalisierte Kampagnen

Die Zukunft im Marketing liegt in der Hyperpersonalisierung – weg vom Gießkannenprinzip hin zur passgenauen Ansprache. 

• Gezielte, emotionale Ansprache: Die Kombination aus CRM-Daten und KI-gestützter Texterstellung ermöglicht es, E-Mail-Kampagnen, Social-Media-Posts und Landingpages hochgradig zu personalisieren.
• Dynamische Segmentierung: Zielgruppen werden nicht mehr statisch angelegt, sondern dynamisch auf Basis von Interaktionen und Verhaltensweisen segmentiert und kontinuierlich optimiert. 
• Teil- oder vollautomatisierte Content-Erstellung: Aus Kaufhistorien und Vorlieben generiert die KI automatisiert personalisierte Newsletter – inklusive individuell passender Textvarianten und Produktbilder. 

3. Für den Service: Proaktive Kundenbetreuung & schnelle Lösungen

KI nutzt historische Daten und Verhaltensmuster, um zukünftiges Kundenverhalten vorherzusagen. Auch das hilft dabei, aus der Historie zu lernen und zukünftig besseren Service anbieten zu können. Folgende Use Cases können dafür interessant sein:

• Intelligentes Ticket-Routing: Eingehende Anfragen werden mithilfe von KI kategorisiert, priorisiert, mit dem Service-Level-Agreement abgeglichen und dem passendemn Team oder Mitarbeiter/-in zugeordnet.
• Wissensbereitstellung & Antwortvorschläge: Die KI analysiert die historischen Tickets und Wissensdatenbanken, ob solche Anfragen bereits erfolgreich gelöst worden. Support-Mitarbeitende gelangen so schneller zu Lösungen, die mit Antwortvorschlägen der KI noch schneller bearbeitet werden können. 
• Proaktive Problemlösung & Monitoring: Durch die Analyse von Nutzungsmustern kann das System Fehler erkennen und beheben, noch bevor der Kunde überhaupt das Problem meldet.
• Cross- und Upselling-Potenzial: Aus dem Kundenverhalten lässt sich ermitteln, ob es Möglichkeiten gibt, Vertriebspotenziale zu entwickeln. 

4. Für Ihre Kunden: Chatbots und virtuelle Assistenten

KI-Chatbots und virtuelle Assistenten können rund um die Uhr Kundenanfragen beantworten, Unterstützung bieten und einfache Aufgaben automatisieren. Sie verbessern die Reaktionszeiten und die Kundenzufriedenheit. Doch darüber hinaus gibt es noch weitere Use Cases, die für die Kundenkommunikation direkt oder indirekt nützlich sein können:

• Support-Chatbot: Kunden können mithilfe eines Chatbots schneller ihr Anliegen präzisieren und kategorisieren und gelangen damit schneller zu den gewünschten Informationen. Sollten die Informationen nicht zur Verfügung stehen, hilft eine KI-begleitete Anfrage, angereichert um relevante Informationen weiter.
• KI-gestützte Sentiment-Analyse wertet sprachliche Signale in Texten aus: etwa Tonalität, Wortwahl oder Beschwerdemuster – und macht Kundenstimmungen messbar.
• Proaktive Hilfe: KI erkennt Lücken und Buchstellen in der Customer Journey & Customer Experience und kann so helfen, proaktiv durch Hilfestellungen einzugreifen.

5. Für die Leitungsebene: Strategischer Hebel

Oft stehen Führungspersonen und Mitglieder/-innen der Leitungsebene vor den Problemen, Entscheidungen fällen zu müssen, ohne den Kontext genau genug zu kennen. KI kann sich hier als entscheidender Hebel und leistungsstarke Unterstützung erweisen, um mehrere Faktoren einzubeziehen. Folgende Use Cases sind denkbar:

• Document Intelligence: Größere komplexe Dokumente, wie Fördermittelbescheide, Gutachten oder Gerichtsbescheide können analysiert und zusammengefasst werden. Der Fokus liegt auf Fristen und To Do’s.
• Decision Intelligence: Mit dem richtigen Kontext, Unternehmensstrategie, Zielen, Reports, etc. können Entscheidungen besser abgewogen werden. Die KI kann hier ein hilfreicher Berater sein, um abgestimmte & ausgewogene Entscheidungen zu treffen. 
• Predictive Analytics: Das Management kann KI nutzen, um auf Basis historischer Daten (z. B. Verkaufsdaten) und prädiktiver Indikatoren präzise Vorhersagen für zukünftige Verkaufszahlen und Marktbedürfnisse zu treffen.
• Verwaltungs- & Routine-Aufgaben: Datenverarbeitung, Berichterstellung, Rechnungsstellung, Bestellwesen und Personalverwaltung werrden durch KI automatisiert. Dadurch gewinnt die Leitungsebene wertvolle Zeit, um sich auf strategische Kernaufgaben zu konzentrieren
• Risikomanagement: Ein praxisnaher Use Case für die Leitungsebene ist die Implementierung von KI-gestützten Risikoüberwachungssystemen (beispielsweise in der Finanzbranche), um Kreditausfälle zu reduzieren und Kosten einzusparen.
• Kommunikative Herausforderungen: Viele Geschäftsführende kennen das – der Abstimmungsbedarf ist hoch, viele Fragen werden gestellt oder über Projekte und deren aktuellen Status informiert. KI fasst die Informationen zusammen, gibt ein Management Briefing ab und erinnert an Rückmeldungen, die vielleicht untergegangen sind. 

Automatisierung von Routineaufgaben

Die Entlastung der Mitarbeitenden von Routine-Arbeiten ist der Honeypot von KI im CRM. Solche Anwendungsfälle sind beispielsweise Lead Scoring und automatisiertes Lead Nurturing, automatisierte Reports, Automatisierung in der Angebotserstellung, personalisierte E-Mail-Kommunikation oder die Identifikation von Cross- oder Upsell-Potenzial sein. 

Die Automatisierung eben jener Routine-Aufgaben fordert zunächst die Klarheit über den Prozess hinter der Routine-Aufgabe. Erstellen Sie also eine Liste mit den wiederkehrenden Aufgaben und wie zeitintensiv diese sind. Im Anschluss muss der Prozess hinter jeder Aufgabe vereinheitlicht werden. Hier entsteht ein Workflow, der dann im CRM-Tool übersetzt wird. Es wird ein Trigger definiert, der die Ausführung des Workflows startet. Dieser Workflow wird ausgiebig getestet, bevor er vollständig ausgerollt wird. Auch hier ist es regelmäßig notwendig, die Funktionsweise der Workflows sicherzustellen.

Ein Beispiel: Automatisierte Lead-Generierung und Lead Nurturing

Ein Interessent besucht Ihre Website, befindet sich jedoch zunächst in der Awareness-Stufe Ihres Funnels. Er oder Sie füllt ein Formular aus und lädt sich ein Whitepaper runter und erhofft sich daraus Tipps, um effektiver zu arbeiten. Nach der Formulareinsendung (=Trigger) wird automatisch eine E-Mail mit Link zum Download versendet. 

In diesem Whitepaper erfährt der/die Nutzer/-in, dass ein Problem vorliegt, was viele andere Unternehmen auch haben und dass Ihr Produkt eine Lösung für dieses Problem anbietet. Hier bereits Vertriebsmitarbeitende einzubeziehen, könnte den Lead erkalten, da noch keine Kaufbereitschaft vorliegt.

Nun kommt es zum Lead Nurturing – was man in etwa mit Lead Pflege oder Lead Erziehung übersetzen könnte. Nach einer Zeitspanne erhält der Lead eine weitere automatisierte E-Mail mit weiterführenden Informationen zum Thema, die kontinuierlich darauf aufbaut, den Lead stärker in Ihren Funnel zu ziehen. Im Anschluss erfolgt die Einladung zu einem Webinar oder zu einer Live-Demo. Bei erfolgreicher Anmeldung & Teilnahme ist der Lead soweit erzogen, dass nun der Kontakt zum Vertrieb erfolgen kann. 

Das Ergebnis ist ein schlüssiger Prozess, der aus einfachen Formulareinsendungen qualifizierte und kaufbereite Leads entwickelt. Eine Sales-Maschine! 

Unsere Tipps für die Nutzung von KI im CRM

Wir von CRM4Innovators bringen über 20 Jahre Erfahrung im Setup, Konfiguration, Softwareentwicklung im CRM Bereich mit. Dabei arbeiten wir eng mit unseren Kunden zusammen um die Prozesse auf ihre In-house Bedürfnisse anzupassen. Wir kennen die häufigen Herausforderungen, vor denen klein- und mittelständische Unternehmen stehen und haben uns deshalb umfangreich mit der Lösung auseinandergesetzt. Deshalb haben wir hier einige Tipps für Sie, wenn Sie im CRM KI nutzen möchten.

1. Suchen Sie sich einen kompetenten Partner, der über die Expertise sowohl bei KI als auch bei CRM verfügt. Der Blick von Außen und die Erfahrungen, wie man erfolgreiche KI-UseCases im CRM-Umfeld etabliert, ist Gold wert. 
2. Machen Sie Ihre Daten zur Priorität. Falschinformationen oder schlecht strukturierte Daten sorgen dafür, dass KI in Ihrem Unternehmen unbrauchbar wird und sogar geschäftsschädigend sein kann.
3. Etablieren Sie eine Testphase mit einer kleinen Auswahl von Mitarbeitenden: KI UseCases können sehr komplex sein. Nicht jedes Zahnrad wird am Anfang ins andere greifen. 
4. Nehmen Sie Mitarbeitende mit auf die KI-Reise: Neue Technologien & Systeme einzuführen, ist oft nicht so einfach. Motivieren Sie Ihr Kollegium zur Teilnahme.
5. Befähigung im Team: Die Funktionsweise und Bedienung von KI ist eine Fähigkeit, die erlernt werden muss. Führen Sie also Schulungen durch.

Unser Fazit zur künstlichen Intelligenz bei CRM-Systemen

Wie Sie sehen, bietet KI spannende Features die das Potenzial haben, Ihre Effektivität im Vertrieb zu erhöhen. Richtig profitieren werden Unternehmen, die über eine starke Datenbasis als Fundament verfügen. 

Hier kommen wir ins Spiel: Unsere erfahrenen CRM-Experten unterstützen Sie beim Aufbau der Datenbasis, Einführung der Use-Cases oder bei der Schulung von Mitarbeitenden. 

Unser Angebot: Wir entwickeln Ihre CRM Strategie mit Ihnen, kostenlos und unverbindlich!

Wir freuen uns auf Sie!