Künstliche Intelligenz sorgt in Unternehmen für eine Menge Veränderungen: Sie bietet millionenschwere Wachstumschancen, optimiert die unterschiedlichsten Prozesse und automatisiert Aufgaben, die zuvor manuell erledigt werden mussten. Vielversprechender könnte es kaum klingen. Doch wer nicht weiß, wie ein Spiel funktioniert, kann auch nicht gewinnen. Auch künstliche Intelligenz bringt nur Vorteile, wenn man weiß, wie man sie einzusetzen hat.
Untersuchungen von Gartner zufolge (für Kunden auf Englisch verfügbar) stehen kleine Unternehmen vor der Herausforderung, die richtigen Anwendungsfälle für KI zu identifizieren. Marketing, Vertrieb und Kundenservice können stark von Technologien profitieren, die künstliche Intelligenz nutzen, um besser mit Kunden zu interagieren. Doch wer kommt zuerst dran? Wie lässt sich entscheiden, welche Abteilung vor den anderen die künstliche Intelligenz einführen soll?
Möglicherweise ist es gar nicht nötig, eine Antwort auf diese Frage zu finden.
Künstliche Intelligenz verwischt nicht nur die Grenzen zwischen Mensch und Maschine, sondern auch zwischen Vertrieb, Marketing und Kundendienst.
KI passt ganz wunderbar in den Trend hin zu mehr Automatisierung, Personalisierung und Konversation. All diese Trends zielen darauf ab, das Kundenerlebnis zu verbessern, und betreffen Interaktionen mit Vertriebs-, Marketing- und Kundenservice-Teams.
Eine enge Verbindung zwischen diesen Bereichen sorgt nicht nur für ein besseres Kundenerlebnis, sondern macht es außerdem möglich, abteilungsübergreifend ein einziges, zentrales Tool einzusetzen.
Von künstlicher Intelligenz kann man besonders stark profitieren, wenn man in ein Tool investiert, das Funktionen für Personalisierung, Conversational Marketing und Automatisierung bietet. Damit wird die Lücke zwischen Marketing, Vertrieb und Kundendienst geschlossen und gleichzeitig die Zahl der Softwarelösungen reduziert, in die investiert werden muss.
In diesem Artikel soll es um Anwendungsbeispiele für künstliche Intelligenz in diesen drei Abteilungen gehen, die zeigen, welche Chancen KI für ein verbessertes Kundenerlebnis mit sich bringt.
Automatisierung
Automatisierungsmöglichkeiten sind naturgemäß einer der größten Vorteile der Nutzung künstlicher Intelligenz in Marketing, Vertrieb und Kundendienst. Gleichzeitig verwischt die Automatisierung die Grenzen zwischen diesen Abteilungen, da sie nahtlose Übergänge ermöglicht.
Bei richtiger Umsetzung kann KI den gesamten Vertriebszyklus automatisieren – von den Werbeanzeigen über die verkauften Produkte bis hin zu Supportanfragen nach dem Kauf.
Anwendungsbeispiele: KI-gesteuerte Analysen
Der Schlüssel für jede erfolgreiche KI-Implementierung sind Daten: Je mehr Daten verfügbar sind, desto genauer wird auch das maschinelle Lernen. Mit Daten lassen sich Trends erkennen und so herausfinden, welche Schritte zum bestmöglichen Kundenerlebnis führen.
CRM-Analysen zeigen Unternehmen mithilfe datengesteuerter Einblicke, wann und wie sie handeln sollten, und bieten ihnen damit einen handfesten Wettbewerbsvorteil. Wenn aggregierte Daten beispielsweise erkennen lassen, dass die Kunden, die ein bestimmtes Produkt gekauft haben, mit höherer Wahrscheinlichkeit auch ein anderes kaufen, lassen sich entsprechende Trigger einrichten, um Teammitglieder der verantwortlichen Abteilung darüber zu benachrichtigen, dass es Zeit zum Handeln ist.
Künstliche Intelligenz: Beispiele für die Automatisierung
Personalisierung
Viele Kund*innen wünschen sich eine direktere und persönlichere Interaktion mit Marken. Die Personalisierung spielt also eine Schlüsselrolle, wenn es darum geht, wie erfolgreich der Kundenkontakt in einem Unternehmen abläuft. Gartner zufolge haben 56 % der Marketingleiter*innen ihre Ausgaben für die Personalisierung im letzten Jahr erhöht (Untersuchung für Gartner-Kunden auf Englisch verfügbar) und mithilfe von künstlicher Intelligenz können Vertrieb und Kundendienst es ihnen gleichtun.
Bei der Personalisierung geht es um viel mehr als nur das Versenden von E-Mails mit dem Kundennamen im Betreff. Es geht darum, genau in dem Moment mit Kund*innen in Kontakt zu treten, in dem sie nach einem Produkt oder einer Dienstleistung suchen, und das genau dort, wo sie dies tun. Wenn das zufällig ihr Posteingang ist, ist eine E-Mail natürlich das Mittel der Wahl, doch genauso muss man auf den Kontakt über andere Kanäle vorbereitet sein.
KI-Anwendungsbeispiel: Ein CRM mit künstlicher Intelligenz
CRM-Systeme werden zunehmend zu dem zentralen Knotenpunkt für alle Kundendaten und KI in CRM-Tools hilft dabei, mit all diesen Daten auch etwas anzufangen. Indem sie Kundeninformationen und einen Verlauf aller Interaktionen erfassen und speichern, können Unternehmen Kundenprofile erstellen, Gruppen besser segmentieren und die Kommunikation mit einzelnen Kunden personalisieren.
In diese Tools integrierte KI-Funktionen minimieren den Aufwand bei der Einrichtung und Konfiguration. Mithilfe von KI kann beispielsweise ein vorausschauendes Lead-Scoring realisiert werden, das jede Interaktion mit einem Kunden oder einer Kundin analysiert und berücksichtigt, ob die Person auf Links oder Anhänge geklickt hat und wie viel Zeit sie mit dem Lesen und Öffnen von E-Mails verbracht hat. Diese Informationen werden anschließend genutzt, um ein Ranking aller (potentiellen) Kund*innen zu erstellen, abhängig davon, wie hoch ihre Konversionswahrscheinlichkeit ist.
Künstliche Intelligenz: Beispiele für die Personalisierung
Conversational Marketing
Conversational Marketing ist seit ein paar Jahren in aller Munde. Es geht darum, einen fortlaufenden Dialog mit Kund*innen zu schaffen, um schneller zu ihrem eigentlichen Anliegen vorzudringen und so ein besseres Kundenerlebnis zu schaffen.
Diese Methode ist im Kundenservice nicht gerade neu, aber im Online-Vertrieb und -Marketing wird zunehmend deutlich, wie viele Vorteile es bietet, tatsächlich während des gesamten Verkaufszyklus im Gespräch mit den Kund*innen zu bleiben.
KI-Anwendungsbeispiel: Konversationsplattformen
Konversationsplattformen bzw. -schnittstellen (auch Conversational User Interfaces oder CUIs genannt) ermöglichen es Kund*innen mithilfe von maschineller Sprachverarbeitung (Natural Language Processing), eine Konversation mit Websites, Geräten oder Apps zu beginnen.
KI-gesteuerte Konversationstools nutzen beispielsweise Pop-up-Web-Chats, Messaging-Apps oder Sprachkommunikationsmethoden. Die Tools beginnen den Dialog, indem sie einige Leitfragen stellen und das Gespräch dann an eine Person im Marketing, Vertrieb oder Kundendienst weiterleiten, die sich um die Anfrage kümmert.
Die nachstehende Grafik zeigt ein Beispiel dafür, wie ein Gespräch in der Marketingabteilung beginnen und in den Händen des Vertriebs- oder Kundendienstteams enden kann.
Conversational Marketing-Lösungen sind ein gutes Beispiel für Mehrzweck-Tools, die Gespräche zwischen Kund*innen und Abteilungen steuern und optimieren, wie oben aufgezeigt.
Untersuchungen von Gartner (für Kunden verfügbar) prognostizieren, dass Conversational Marketing bis 2020 zum breit genutzten Kanal für die B2B- und B2C-Kundenbindung und Umsatzgenerierung wird, der verschiedene Marketing-, Vertriebs- und Serviceaktivitäten ersetzt.
Künstliche Intelligenz: Beispiele für das Conversational Marketing
Eine Lösung für (fast) alle
Es ist unvermeidlich, dass die Grenzen zwischen Vertrieb, Marketing und Kundendienst verschwimmen. Diese Bereiche ergänzen und erweitern einander und bestimmen grundlegend das Kundenerlebnis.
Wirklich erfolgreich können alle drei Abteilungen nur sein, wenn sie zusammenarbeiten, und genau dabei kann künstliche Intelligenz eine enorme Hilfe sein.
Genau die Funktionsweisen, die KI so nützlich machen, sind auch dafür verantwortlich, dass die Unterscheidung zwischen den unterschiedlichen Bereichen immer schwieriger wird – und das ist eine gute Sache.
Erste Schritte zum Vernetzen von Abteilungen mit KI-gestützten Lösungen
- Sprich mit anderen Abteilungen über ihre KI-Anforderungen:Eigentlich sollte das heutzutage nicht mehr so sein, doch noch immer arbeiten viele Abteilungen in Silos. In Gesprächen mit Manager*innen aus anderen Unternehmensbereichen findest du heraus, was jede Abteilung am meisten braucht, um ein Tool zu finden, das allen hilft.
- Wirf einen Blick auf deine Daten: Dabei geht es noch nicht darum, die Daten zu analysieren, sondern erst mal darum, herauszufinden, welche Art von Daten du hast und ob genug davon vorhanden sind, um von Nutzen zu sein. Blicke dabei unbedingt über den Tellerrand der Daten deiner eigenen Abteilung hinaus und schau, ob es das Potential gibt, Daten aus anderen Unternehmensbereichen zu konsolidieren.
- Beginne mit deinem CRM: Vermutlich verwendest du bereits ein CRM, um deine Kundenbeziehungen zu verwalten. Beschäftige dich damit, welche KI-Funktionen eventuell in der Lösung vorhanden sind, die du aktuell verwendest. Wenn du über die Anschaffung eines neuen CRM-Systems nachdenkst, wirf einen genauen Blick darauf, ob und wie künstliche Intelligenz in die jeweiligen Lösungen integriert ist.
Weitere Informationen zu Künstlicher Intelligenz und Customer Relationship Management
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