CRM

KI und CRM – Topthema oder Zukunftsmusik?

Künstliche Intelligenz (KI) wird derzeit als der mit Abstand wichtigste CRM-Trend angesehen. Alle führenden Anbieter von CRM-Softwarelösungen arbeiten derzeit daran, KI-Anwendungen in ihre CRM Lösungen zu integrieren oder deren bereits vorhandene Lösungen auszubauen.

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Abbildung 1: KI bietet noch erhebliches Wachstumspotential

Forrester Research zählt KI zu den “Five Key Trends for 2018 That Shape How Companies Drive Relationship and Revenue”: Der aktuelle „Adobe Digital Trends Report 2018“, für den weltweit 13.000 Marketing-Verantwortliche befragt wurden, zeigt allerdings, dass die Unternehmen noch nicht ganz so weit sind, was den tatsächlichen Einsatz von KI betrifft. Die Studie ergab, dass die vielfältigen Potenziale künstlicher Intelligenz für eine erfolgreiche Customer Experience bislang noch weitgehend ungenutzt bleiben. Demnach setzen zwar inzwischen 42 Prozent der Unternehmen im Marketing selbstlernende Algorithmen ein oder wollen dies in den kommenden zwölf Monaten tun. Doch betrifft dies vornehmlich Bereiche wie Datenanalyse (51 Prozent), E-Mail-Marketing (26 Prozent) oder Programmatic Advertising (22 Prozent). Hingegen nutzen nur zwei Prozent der Befragten KI, um begeisternde Kundenerlebnisse zu realisieren. Und das, obwohl die Optimierung der Customer Experience bei den weltweiten Marketern auch 2018 Top-Priorität genießt. Fehlendes Know-How (41 Prozent) und mangelnde Ressourcen (38 Prozent) nennen die Umfrageteilnehmer als Hauptgründe für den unzureichenden KI-Einsatz. Und daran wird sich wohl so schnell auch nichts ändern: Knapp jedes fünfte Unternehmen (18 Prozent) plant, KI erst in den nächsten drei Jahren für Kampagnen und Erlebnisse einzusetzen.

Auch heterogene IT-Systeme erweisen sich in den Unternehmen derzeit als echte Customer-Experience-Bremse. In nahezu jedem zweiten Unternehmen wird laut der Studie mit unterschiedlichen, nicht vernetzten Technologien gearbeitet. Über integrierte, cloud-basierte Technologieplattformen verfügen dagegen nur zwölf Prozent der befragten Marketer. Darüber hinaus setzt der 360-Grad-Blick auf den Kunden auch teamübergreifende Strukturen voraus. In diesem Punkt allerdings sehen sich die meisten Unternehmen bereits bestens aufgestellt.

CRM in der Praxis meist ohne KI

Die CRM-Realität hinkt also offenbar noch hinter den Potenzialen neuer Technologien hinterher. Auch in der Trovarit-Studie „CRM in der Praxis: Anwenderzufriedenheit, Nutzen und Perspektiven 2017/2018“ zeigen sich die 200 befragten meist mittelständischen CRM-Anwender eher bodenständig als visionär. An der Spitze der Treiber und Trends im CRM-Umfeld rangierten hier 2017 Themen wie „Verbesserung der Usability“ und „mobiler CRM-Einsatz“. Beide Themen waren bereits bei der Vorgängerstudie 2015 auf den ersten Plätzen und gewannen nochmals an Bedeutung hinzu.

Abb. 2 Die Bedeutung von CRM-Trends aus Anwendersicht
Abbildung 2: Die Bedeutung von CRM-Trends aus Anwendersicht

Die „großen“ Trendthemen Big Data, Cloud Computing, Internet-of-Things und Social Media positionieren sich noch hinter der altbekannten „Marketing Automation“ und dem „Schnittstellen-/ Integrationsmanagement“. Spezielle CRM-Themen, wie Customer Experience Management oder Enhanced-Self-Service finden sich erst am unteren Ende der Liste aktuell relevanter Themen, wenn man die Anwender von CRM Software befragt.

Die Aussagen der Teilnehmer zu geplanten Investitionen zeigen allerdings auch, dass mittelständische Unternehmen sich im Bereich CRM nicht mehr ausschließlich auf den Ausbau und die Optimierung bestehender Kundenprozesse fokussieren, sondern gewissermaßen zweigleisig fahren.

Abb 3: Investitionsvorhaben für 2017 im Bereich CRM
Abbildung 3: Investitionsvorhaben für 2017 im Bereich CRM

So gaben 28% der Teilnehmer an, dass ihr Unternehmen 2017 in den Bereich Schnittstellen und Integration investiert. Dies kann einerseits dazu beitragen, die Performance zu verbessern, ist andererseits aber auch Zeichen der fortschreitenden Digitalisierung – und damit Vernetzung – innerhalb der Unternehmen und entlang der Wertschöpfungskette.

An zweiter Stelle folgt Mobile CRM (ca. 25%), was die besondere Bedeutung von Mobile Computing für das CRM erneut bestätigt. Auf dem dritten Platz findet sich der Bereich Marketing Automation (ca. 20%). Immerhin geben ca. 11% der Teilnehmer an, 2017 in Analytisches CRM/Business Intelligence investieren zu wollen.

Der Mittelstand setzt beim CRM-Einsatz also auf Integration und Steigerung der Mobilität. Einerseits sollen CRM-Systeme besser in die gesamte Anwendungslandschaft eingebunden und gleichzeitig das Handling der Schnittstellen vereinfacht werden. Andererseits geht es um eine effiziente und stabile Unterstützung der Mitarbeiter, egal ob beim Kunden oder im Office. Die Bedienung soll intuitiver und einfacher werden, um die Akzeptanz der Anwender zu erhöhen. Langsam gewinnen aber auch im Mittelstand Themen wie Analytical-CRM mehr und mehr an Bedeutung.

Wenn auch KI-Lösungen in dieser Studie nicht explizit genannt werden, so sind sie doch heutzutage wesentlicher Bestandteil bzw. Treiber von Themen wie Marketing Automation, Digitalisierung und Customer Experience Management. Insofern lohnt sich ein genauer Blick auf die Potenziale und die Wirkungsweisen von KI.

KI ist das Konzept, dass „Maschinen oder Computer wie Menschen agieren“. Mit anderen Worten, dass Maschinen Aufgaben wie Verstehen, Denken, Lernen und Planen von Sprache ausführen.

Deshalb fällt im Zusammenhang mit KI gleichzeitig auch häufig der Begriff Machine Learning. 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 wiederrum 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 z.B. die personalisierten Empfehlungen von Diensten wie Amazon und Netflix oder die Werbeeinblendungen bei Facebook. Im Finanzbereich findet sich ebenfalls bereits eine breite Anwendung: So prognostiziert Machine Learning ob eine Investitionen zu riskobehaftet 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 Machine Learning 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 weiterer 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, Serviceanfragen auf Basis von Informationen aus einem Telefonat oder einer E-Mail selbstständig klassifizieren und dann die Anfrage automatisch an den nächsten freien und/oder den geeignetsten Servicemitarbeiter 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 – wenn auch sehr willkommenes – „Abfallprodukt“.  Ralf Klatt

 

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