Mit KI zu einem optimierten Customer Relationship Management

So garantieren Sie ein noch effizienteres Kundenmanagement

Künstliche Intelligenz

Laut einer bitkom Studie halten 70% der deutschen Unternehmen Künstliche Intelligenz (KI) für die wichtigste Zukunftstechnologie. Dennoch schätzen immer noch fast die Hälfe der Unternehmen ihren eigenen Einsatz von KI als nachholbedürftig ein. Besonders im Bereich des Kundenmanagements lassen sich mit KI-Szenarien erhebliche Effizienzsteigerungen erreichen. In diesem Blogbeitrag haben wir Ihnen die wichtigsten Use Cases sowie die aktuellen Herausforderungen zusammengestellt.

Was ist künstliche Intelligenz?

Es gibt keine einheitliche Definition für KI, da das Thema sehr breit und vielseitig ist. Verschiedene Institutionen und Experten haben unterschiedliche Ansätze und Schwerpunkte bei der Beschreibung von KI. Das Europäische Parlament definiert KI als die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren um so menschliches Verhalten und Entscheidungsprozesse nachzubilden und zu verbessern.

Um dies zu erreichen, werden Technologien wie maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke, natürliche Sprachverarbeitung und viele weitere Techniken genutzt.  Diese ermöglichen es aus Daten zu lernen und sich an neue Situationen anzupassen, um so komplexe Aufgaben zu bewältigen, die früher nur von Menschen erledigt werden konnten.

Heute kann das Thema Artificial Intelligence in sechs Bereiche geclustert werden:

Warum sollten Sie KI im Customer Relationship Management einsetzen?

Begrenzte Ressourcen, die Herausforderung qualifizierte Experten und der stetig anhaltende Trend sehr viel Zeit mit Meetings und Kommunikation zu verbringen, sind die wohl wichtigsten Gründe, warum Unternehmen heute auf KI setzen sollten.

Glaubt man einer Studie von Microsoft, werden rund 60% der verfügbaren Zeit mit Mails, Chats und Meeting verbracht und lediglich 40% der Arbeitszeit mit wertschöpfenden Tätigkeiten.

Dies zeigt ganz deutlich, dass Unternehmen ihre Mitarbeiter durch die Automatisierung von Routineaufgaben mittels KI von zeitaufwändigen, repetitiven Aufgaben entlasten können. Dies ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf wichtigere und wertschöpfendere Tätigkeiten zu konzentrieren. Gerade im Bereich des Kundenmanagements verbergen sich hier erhebliche Optimierungspotenziale. KI kann beispielsweise die Dateneingabe, die Bearbeitung von Kundenanfragen oder auch die Nachbereitung von Kundenterminen automatisieren. Dadurch wird nicht nur die Effizienz und die Qualität der Arbeit gesteigert, sondern die Mitarbeitenden können ihre Zeit und Energie für bedeutendere und vor allem wertschöpfendere Aufgaben einsetzen können.

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Praxisbeispiele: künstliche Intelligenz im Kundenmanagement

Im Folgenden stellen wir Ihnen einige Anwendungsbeispiele vor, wie Künstliche Intelligenz erfolgreich im CRM-Prozess eingebunden werden kann, um die Effizienz und Produktivität im Kundenmanagement zu steigern.

Use Case 1: Document Intelligence am Beispiel von Leistungsverzeichnissen

Ziel: Effiziente Verarbeitung von Anfragen bzw. Ausschreibungsunterlagen (RFP oder RFQ)) durch automatisierte Dokumentenanalyse und Produktzuordnung.

Herausforderung: Viele Unternehmen erhalten regelmäßig von ihren Kunden Angebotsanfragen über E-Mails oder erhalten umfangreiche Anforderungsverzeichnisse in verschiedenen Formaten wie PDF oder Word. Speziell in der Bau- und Bauzuliefererbranche handelt es hier oftmals um sehr umfangreiche Dokumente und Leistungsverzeichnisse, die nicht selten über 1000 Positionen beinhalten. Einer unserer Kunden bekommt beispielsweise mehrere tausend Ausschreibungen pro Monat zugesendet.

Die manuelle Bearbeitung dieser Dokumente ist nicht nur zeitaufwändig, sondern auch extrem fehleranfällig.

KI-unterstütztes Anfragenmanagement:

  • 1

    Dokumenteneingang: Ein Kunde lädt ein Anforderungsdokument hoch oder schickt es per E-Mail zu.

  • 2

    Dokumentenverarbeitung: Das hochgeladene Dokument wird automatisch gescannt und analysiert.

  • 3

    Datenbankabgleich: Die Inhalte des Dokuments werden mit einer internen Datenbank abgeglichen, um potenziell passende Produkte oder Lösungen zu identifizieren.

  • 4

    Automatische Produktzuordnung: Basierend auf der Analyse erfolgt eine automatische Zuordnung des Anforderungsdokuments zu passenden Produkten oder Dienstleistungen. Diese Zuordnung ist in der Regel hochpräzise.

  • 5

    Transparenz für den Anwender: Der Benutzer kann den Prozess nachvollziehen und die Gründe für die Produktvorschläge einsehen.

  • 6

    Erstellung von Angeboten: Basierend auf den identifizierten Produkten oder Lösungen kann innerhalb kürzester Zeit ein Angebot erstellt werden.

Vorteile:

  • Zeitersparnis: Durch die Automatisierung der Dokumentenanalyse und -verarbeitung wird eine erhebliche Zeitersparnis erzielt.

  • Effizienz: Schnellere Reaktionszeiten auf Kundenanfragen durch automatische Produktzuordnung.

  • Transparenz und Nachvollziehbarkeit: Der Anwender kann den gesamten Prozess überwachen und verstehen, wie die Auswahl zustande kam.

  • Qualitätssteigerung: da die Produktvorschläge maschinell durch eine KI erstellt werden, sind diese in den meisten Fällen präziser und weniger fehleranfällig, wie wenn ein Mensch diese händisch heraussuchen muss.

Use Case Document Intelligence

Use Case 2: Sprachbasierte Besuchsberichterfassung

Ziel: Sprachbasierte Besuchsberichtserfassung mit anschließender Strukturierung der eingesprochenen Inhalte und Update der Daten im CRM

Herausforderung: Nach jedem Kundentermin – egal ob vor Ort oder virtuell – sollten die Vertriebsmitarbeitenden ein kurzes Gesprächsprotokoll im CRM dokumentieren. Da aber heute nahezu jeder Vertriebsmitarbeitende so viele administrative Aufgaben erledigen muss, dass ihm oder ihr sowieso nahezu kaum Zeit zum Verkaufen bleibt, wird diese unliebsame Aufgabe oftmals vernachlässigt.

KI-unterstützte Besuchsberichterfassung

  • 1

    Eingabe der Daten: Der Vertriebsmitarbeitende spricht den Besuchsbericht in ein mobiles Gerät seiner Wahl ein.

  • 2

    Transkription und Strukturierung der eingesprochenen Daten: Die KI transkribiert den gesprochenen Text und zieht aus diesem die Daten raus, bei denen im CRM-Datensatz ein Update zu erfolgen hat bzw. bei denen eine Folgeaktion notwendig ist und legt diese im CRM gleich an.

  • 3
    Anpassung: Der Vertriebsmitarbeitende kann, wenn gewünscht, die transkribierten Daten noch anpassen.

Vorteile:

  • Zeitersparnis: Das unliebsame manuelle Schreiben von Berichten entfällt, wodurch Vertriebsmitarbeitende mehr Zeit für ihre Kernaufgaben haben.

  • Kostenersparnis: Durch die erhebliche Zeitersparnis beim zusammenfassen der besprochenen Themen ergibt sich auch eine direkte Kosteneinsparung. Ein einfaches Rechenbeispiel zeigt das Potenzial, das in diesem Use Case steckt: geht man nur von einer Einsparung von 10 Minuten pro Besuchsbericht aus, ergibt das bei einer Terminfrequenz von 200 Terminen pro Jahr und 80 Euro Stundensatz ein Einsparpotenzial von 2.666 Euro pro Mitarbeitenden aus. Bei einer Mannschaft, die aus 20 Vertrieblern besteht, ergibt das über 53.000 Euro Einsparung pro Jahr.

  • Einfachere Dokumentation: Sprachbasierte Eingaben können oftmals auch nebenher erledigt werden und sind weniger formal, was wiederum die Hemmschwelle zur Dokumentation senkt.
itmX Podcast Coverbild

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In Episode 57 spricht Nicole mit Robin über die Veränderungen, die durch KI im Kundenmanagement entstehen

Use Case 3: Automatische Übersetzung der CRM-Eingaben

Ziel: Effiziente und präzise Übersetzung von CRM-Daten für internationale Niederlassungen zur Verbesserung der Kommunikation in verschiedenen Sprachen.

Herausforderung: Internationale Unternehmen stehen oft vor der Herausforderung, effektiv mit Kunden und Teammitgliedern in verschiedenen Ländern zu kommunizieren. Diese Kommunikation kann durch Sprachbarrieren erschwert werden, insbesondere wenn unterschiedliche Muttersprachen im Spiel sind.

KI-gestützte Übersetzung im CRM-Kontext:

  • 1

    Erfassen der Informationen in der Muttersprache: Ein Mitarbeitender gibt Informationen oder Nachrichten in der Muttersprache, beispielsweise auf Deutsch, in das CRM-System ein.

  • 2
    Automatische Übersetzung: Eine spezialisierte Übersetzungs-KI erfasst automatisch die eingegebenen deutschen Daten und übersetzt sie, beispielsweise beim polnischen Kollegen, auf Polnisch.
  • 3

    Anzeige in Muttersprache: Kolleg:innen in anderen Ländern erhalten die übersetzten Informationen direkt in ihrer Muttersprache angezeigt (z.B. Englisch für internationale Teams oder Polnisch für das Team in Polen).

Vorteile:

  • Zeitersparnis: Reduzierung des Zeitaufwands für manuelle Übersetzungen und die damit verbundene Kommunikation.

  • Bessere Verständigung: Verbesserung der Verständigung zwischen internationalen Teams durch die Bereitstellung von Informationen in der Muttersprache der Empfänger.

Use Case KI gestütze Übersetzung

Use Case 4: Wissensmanagement speziell für Serviceeinsätze

Ziel: optimiertes Wissensmanagement für Serviceeinsätze

Herausforderung: Nicht jeder ist Allwissend – das gilt auch für einen Servicetechniker, der eine Störung zu beheben oder eine gesamte Anlage zu reparieren hat. Heutzutage besteht in einem Unternehmen meist ein sehr fragmentiertes Wissen über verschiedene Systeme, Abteilungen und Mitarbeiter hinweg. Speziell im Bereich des After Sales ist es vorteilhaft, wenn Wissen über Maschinen und Anlagen strukturiert geteilt wird, sodass alle Servicekräfte schnell und einfach Zugriff darauf haben.

KI-basiertes Wissensmanagement im Kundendienst:

  • 1
    Der Servicetechniker identifiziert das Problem: Der Servicemitarbeitende beschreibt das vorliegende Problem in seiner mobilen Servicelösung.
  • 2
    Die KI liefert Lösungsvorschläge: Auf Basis von hinterlegtem Wissen aus unterschiedlichen Quellen liefert die KI Reparaturvorschläge, die der Servicemitarbeitende nun umsetzen kann.

Vorteile:

  • Schnelles Onboarding von neuen Mitarbeitenden: neue Mitarbeitenden können relativ schnell ins laufende Geschäft mit eingebunden werden.
  • Flexiblere Disposition: da man nicht mehr so stark von einzelnen Personen, die z.B. Spezialist in diesem Bereich sind, abhängig ist, kann man die vorliegenden Serviceeinsätze wesentlich besser und flexibler planen.
  • Höhere Kundenzufriedenheit: die Kundenzufriedenheit wird gesteigert durch die schnellere Reaktionsfähigkeit oder auch, weil kleinere Probleme direkt Remote mit dem Kunden behoben werden können.
Use Case Wissensmanagement

Herausforderungen mit dem Einsatz von KI im CRM

Der Einsatz von KI im CRM bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile, bringt jedoch auch spezifische Herausforderungen mit sich, die es zu berücksichtigen gilt:

  • Technisches Verständnis und Expertise: Notwendigkeit eines Experten, der die technischen Aspekte der KI versteht, um eine fundierte KI-Strategie zu entwickeln und die Implementierung zu überwachen.

  • Transparenz und Vertrauen: Anwender müssen verstehen, wie die KI arbeitet und warum sie bestimmte Empfehlungen gibt, um Vertrauen aufzubauen und das „Black-Box Problem“ zu überwinden.

  • Ausrichtung auf Geschäftsprozesse: KI muss gezielt eingesetzt werden, um konkrete geschäftliche Herausforderungen zu lösen, anstatt sie einfach nur zu nutzen, um sie zu nutzen.

  • Datenqualität und -pflege: Eine gut gepflegte Datenbasis ist entscheidend für die Genauigkeit der KI-Ergebnisse und die Qualität der Empfehlungen.

  • Datensicherheit: Gewährleistung, dass Daten sicher verwendet werden und die Privatsphäre der Kunden geschützt bleibt, insbesondere bei der Nutzung von Daten für das Training der KI-Modelle.

  • Menschliche Entscheidungshoheit: Obwohl KI-Empfehlungen geben kann, bleibt der Mensch letztendlich der Entscheider, der die endgültigen Entscheidungen trifft und die strategische Richtung vorgibt.

Diese Herausforderungen unterstreichen die Notwendigkeit einer sorgfältigen Planung, Implementierung und Überwachung beim Einsatz von KI im CRM, um die gewünschten Vorteile zu realisieren und potenzielle Risiken zu minimieren.

Fazit

Wir befinden uns in den Anfängen der Künstlichen Intelligenz, doch die kommenden Jahre versprechen eine rasante Entwicklung, die zahlreiche neue Möglichkeiten und Potenziale für Unternehmen eröffnen wird. Bereits jetzt lassen sich einige Vorteile nutzen, wie die erhebliche Effizienzsteigerung durch die Automatisierung repetitiver und manueller Aufgaben. Unternehmen sollten aktiv in die Weiterentwicklung mit KI investieren und sich nicht vor den Herausforderungen scheuen. Themen wie Transparenz, Datensicherheit und das notwendige technische Verständnis sollten dabei aber nicht außer Acht gelassen werden. Es ist daher unerlässlich, diese Aspekte verantwortungsvoll anzugehen, um die Chancen von KI bestmöglich zu nutzen und gleichzeitig potenzielle Risiken zu minimieren.

Unser Tipp für Unternehmen die KI einsetzen wollen:

Es ist nicht immer notwendig, sofort die vollständige KI-Lösung oder das große Ganze einzuführen. Stattdessen können Unternehmen Teilaspekte der Künstlichen Intelligenz nutzen, um sich schrittweise damit vertraut zu machen und dennoch erhebliche Vorteile zu erzielen, ohne dass die Herausforderungen überwiegen.

Hören Sie in unseren Podcast um mehr zu erfahren.

 

Über den Autor

Robin Hartmann
Robin HartmannHead of Modern Work and Business Intelligence itmX GmbH
Robin ist als Head of Modern Work and Business Intelligence für die Optimierung der Prozesse unserer Kunden verantwortlich und hilft Ihnen dabei, sich für die zukünftigen Herausforderungen aufzustellen. Als kreativer Kopf treiben ihn vor allem Innovationsthemen an. Durch seine Nähe zum Kunden erfährt er die realen Geschäftsanforderungen aus erster Hand und hat Spaß daran, diese gemeinsam mit unseren Kunden voranzutreiben.