10.05.2023

Sales & CRM

KI im CRM: So nutzen Sie das volle Potenzial

22 min read

Taryn

Die Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) im Customer Relationship Management (CRM) wird immer wichtiger und von den Verbrauchern immer stärker gefordert. 

Unternehmen können mit Hilfe von AI ihre Marketing- und Vertriebsmaßnahmen  personalisieren, Geschäftsprozesse rationalisieren und Kundenzufriedenheit verbessern. 

Erfahren Sie in diesem Blogpost, welche aktuellen und zukünftigen Möglichkeiten KI-gesteuerte CRM-Systeme bieten, welche Auswirkungen sie auf das Kundenerlebnis haben und wie wichtig die Investition in KI für das Wachstum und den Erfolg Ihres Unternehmens ist.

Wie wichtig sind CRM-Systeme mit KI?

Für Unternehmen, die auf dem heutigen Markt wettbewerbsfähig bleiben wollen, wird es immer wichtiger, in CRM-Systeme zu investieren, die künstliche Intelligenz frühzeitig in ihr Toolset integrieren. 

Angesichts der wachsenden Nachfrage nach personalisierten Kundenerlebnissen müssen Unternehmen fortschrittliche Technologien wie KI einsetzen, um der Zeit voraus zu sein.

Einer der größten Vorteile von Investitionen in KI-gesteuerte CRM-Systeme ist die Möglichkeit, Echtzeitdaten und wichtige Erkenntnisse über Kunden zu sammeln. Diese Daten werden genutzt, um das Kundenerlebnis zu verbessern, zukünftiges Verhalten vorherzusagen und gezielte Marketingkampagnen zu erstellen, die Conversions und Umsätze steigern.

CRM-Systeme mit KI helfen Unternehmen auch, ihre Prozesse zu optimieren und den manuellen Aufwand zu verringern. Durch die Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben können sich Vertriebsmitarbeiter und Kundenmitarbeiter auf den Aufbau von Kundenbeziehungen und die Steigerung des Umsatzes konzentrieren. Zusätzlich helfen KI-gesteuerte CRM-Systeme Unternehmen dabei, potenzielle Kunden zu identifizieren und engere Beziehungen zu bestehenden Kunden aufzubauen. 

KI-Systeme können zudem Kundenanfragen und -interaktionen analysieren, um deren Bedürfnisse, Vorlieben und Kaufbereitschaft zu verstehen. Diese Informationen können dann genutzt werden, um personalisierte Erfahrungen zu liefern, die das Vertrauen und die Loyalität der Kunden stärken.

Dadurch kann sich die Investition in KI-gesteuerte CRM-Systeme positiv auf Umsatz und Wachstum des Unternehmens auswirken. Mit präzisen Einblicken und Vorhersagen sind Unternehmen in der Lage, datengestützte Entscheidungen zu treffen, um Marketingkampagnen zu optimieren, Kundeninteraktionen zu verbessern und das Wachstum des Unternehmens zu fördern.

Aktuelle KI-Funktionen in CRM-Systemen

Predictive Scoring

Eine der leistungsfähigsten KI-Funktionen in modernen CRM-Systemen ist das "Predictive Scoring".

Diese Funktion nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um eine Vielzahl von Datenpunkten zu analysieren, darunter Kundeninteraktionen, die Kaufhistorie und das Website-Verhalten, um zu ermitteln, welche Leads am ehesten zu zahlenden Kunden werden.

Die Verwendung von Predictive Scoring in einem KI-CRM-System bietet mehrere Vorteile:

Verbesserte Effizienz

Beim Predictive Scoring wird jedem Lead auf der Grundlage seines Verhaltens und anderer relevanter Daten eine Punktzahl zugewiesen. Anhand dieser Punktzahl werden dann die Leads priorisiert, sodass der Vertrieb die Aufmerksamkeit auf die Leads richten kann, die am wahrscheinlichsten zu einem Verkauf führen.

Genauere Verkaufsprognosen

Durch die Analyse von Kundendaten und -verhalten kann Predictive Scoring genauere Einblicke in künftige Umsätze liefern.

Umsetzbare Erkenntnisse

Predictive Scoring kann verwertbare Erkenntnisse über das Kundenverhalten und die Kundenpräferenzen liefern, die zur Verbesserung von Marketingkampagnen und Kundenbindungsstrategien genutzt werden können.

Bessere Customer Experience

Da der Vertrieb sich auf die Leads mit der höchsten Conversion-Wahrscheinlichkeit konzentrieren kann, trägt Predictive Scoring dazu bei, potenziellen Kunden ein personalisiertes und positives Erlebnis zu bieten.

KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten

KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten werden in CRM-Systemen immer beliebter. 

Digitale Assistenten nutzen natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Algorithmen des maschinellen Lernens, um Kundenanfragen zu verstehen und in Echtzeit personalisierte Antworten zu geben.

Ein großer Vorteil von KI-gesteuerten Chatbots und virtuellen Assistenten ist ihre Fähigkeit, eine große Anzahl von Kundenanfragen gleichzeitig zu bearbeiten. Dadurch gewinnen die Kundenmitarbeiter Zeit, um sich auf komplexere Anfragen und Aufgaben zu konzentrieren. Darüber hinaus sind Chatbots und virtuelle Assistenten rund um die Uhr verfügbar und können Kunden zu jeder Tageszeit sofortige Unterstützung bieten.

KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten werden zudem eingesetzt, um wertvolle Erkenntnisse über Kundenanfragen und -präferenzen zu gewinnen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es, Produkte und Dienstleistungen zu verbessern und Marketingkampagnen besser auf potenzielle Kunden auszurichten.

Mit der Weiterentwicklung der KI-Technologie ist es wahrscheinlich, dass Chatbots und virtuelle Assistenten noch besser in der Lage sein werden, Kundenanfragen zu verstehen und zu beantworten. 

Datenanalyse in Echtzeit

Die Datenanalyse in Echtzeit ist eine weitere wichtige KI-Funktion in CRM-Systemen, die Unternehmen dabei hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihren Kunden personalisierte Erlebnisse zu bieten. 

Mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens können CRM-Systeme Kundendaten schnell und in Echtzeit analysieren, so dass Unternehmen sofort auf die Bedürfnisse und Präferenzen ihrer Kunden reagieren können.

Die Echtzeit-Datenanalyse ermöglicht es Unternehmen außerdem, Kundeninteraktionen über mehrere Kanäle hinweg zu erfassen und zu analysieren, zum Beispiel über E-Mail, Social Media und Chat. Ein CRM-System mit Echtzeit-Datenanalyse kann beispielsweise die Kaufhistorie eines Kunden, sein Surfverhalten und seine Interaktionen in den sozialen Medien analysieren, um Empfehlungen für Produkte und Dienstleistungen zu geben, an denen der Kunde wahrscheinlich interessiert ist.

Die Datenanalyse in Echtzeit ermöglicht es Unternehmen auch, den Erfolg ihrer Marketing-Kampagnen zu überwachen und zu verfolgen. Durch die Analyse von Daten über die Kundenbindung und die Conversion Rates können Unternehmen ihre Kampagnen sofort anpassen und so sicherstellen, dass sie effektiv und kosteneffizient sind.

KI-generierte Inhalte

KI-generierte Inhalte werden in CRM-Systemen immer beliebter. 

Mit Hilfe von KI können Unternehmen personalisierte Inhalte für ihre Kunden erstellen, z. B. Produktempfehlungen, maßgeschneiderte Marketingmitteilungen und individuelle Produktbeschreibungen.

Ein CRM-System mit KI kann beispielsweise mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens Kundendaten analysieren und Muster im Kundenverhalten erkennen, z. B. für welche Produkte oder Dienstleistungen sie sich interessieren, welche Arten von E-Mails sie öffnen und zu welcher Tageszeit sie sich am ehesten mit einer bestimmten Nachricht beschäftigen. Auf der Grundlage dieser Informationen können dann personalisierte E-Mails erstellt werden, die auf die Interessen und Vorlieben der einzelnen Kunden zugeschnitten sind.

Darüber hinaus kann KI mithilfe von Voraussagenanalyse die effektivsten Betreffzeilen, Calls-to-Action und E-Mail-Layouts ermitteln, die die höchsten Engagement- und Conversion Rates erzielen. 

Einer der bemerkenswertesten Vorteile von KI-generierten Inhalten ist die schnelle und effiziente Erstellung großer Mengen von Inhalten. 

Herkömmliche Methoden der Content-Erstellung können zeitaufwändig und teuer sein, während KI-generierte Inhalte in Sekundenschnelle erstellt werden. Das bietet Unternehmen die Möglichkeit, personalisierte Inhalte für jeden Kunden zu erstellen, ohne ihren Workload zu erhöhen.

Ein weiterer Vorteil von KI generierten Inhalten ist, dass sie die Kundenbindung und die Conversion Rates verbessern können. Indem Unternehmen ihren Kunden Inhalte zur Verfügung stellen, die auf ihre Bedürfnisse und Vorlieben zugeschnitten sind, können sie die Kundenzufriedenheit insgesamt verbessern und die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs erhöhen. Ein Kunde, der eine personalisierte E-Mail mit einer Produktempfehlung auf der Grundlage seiner früheren Käufe erhält, wird beispielsweise mit größerer Wahrscheinlichkeit einen Kauf tätigen als ein Kunde, der eine generische Marketing Nachricht erhält.

KI-generierte Inhalte können auch zur Optimierung von Marketingkampagnen eingesetzt werden. Durch die Analyse von Daten über Kundenverhalten, Vorlieben und Kaufhistorie können KI-Algorithmen die effektivsten Marketingbotschaften und -kanäle ermitteln, um potenzielle Kunden zu erreichen. Dadurch können Unternehmen ihren Marketing-ROI maximieren und ihre Geschäftsergebnisse insgesamt verbessern.

Darüber hinaus verbessern von KI generierte Inhalte die Suchmaschinenoptimierung. Durch die Erstellung von Inhalten, die für jeden einzelnen Kunden relevant sind, können Unternehmen ihre Suchmaschinen-Platzierungen verbessern und mehr potenzielle Kunden auf ihre Website locken.

Sentiment Analysis

Die Sentiment Analysis (auch Stimmungsanalyse, Opinion Mining oder Sentiment Detection genannt) ist eine weitere leistungsstarke Anwendung von KI im CRM. Dabei werden NLP- und maschinelle Lernalgorithmen eingesetzt, um subjektive Informationen aus Kundeninteraktionen zu identifizieren und zu extrahieren, wie z.B. ihre Emotionen, Meinungen und Einstellungen gegenüber einer Marke oder einem Produkt.

Mit der Sentiment Analysis gewinnen Unternehmen wertvolle Erkenntnisse darüber, wie Kunden ihre Marke wahrnehmen. Darüber hinaus werden potenzielle Probleme und verbesserungswürdige Bereiche identifiziert. Dadurch können Sie Ihre Marketingkampagnen auf die Anliegen und Vorlieben Ihrer Kunden abstimmen.

Wenn zum Beispiel ein Kunde eine negative Bewertung über ein Produkt in den sozialen Medien veröffentlicht, kann die Stimmungsanalyse das Problem schnell identifizieren. Das Unternehmen kann diese Informationen dann nutzen, um das Produkt oder die Dienstleistung zu verbessern und ähnliche Probleme in Zukunft zu vermeiden.

Durch die Analyse von Kundenfeedback und Interaktionen in den sozialen Medien können Unternehmen außerdem Erkenntnisse darüber gewinnen, welche Botschaften bei ihrer Zielgruppe ankommen, und ihre Marketingstrategien entsprechend anpassen.

Die Zukunft von KI in CRM-Systemen

Die Zukunft der künstlichen Intelligenz in CRM-Systemen ist vielversprechend, denn es gibt viele neue Funktionen, die derzeit entwickelt und implementiert werden. Hier sind einige der potenziellen KI-Funktionen, die wir in naher Zukunft in CRM-Systemen erwarten können:

Integrationen mit OpenAI

OpenAI ist eine Forschungseinrichtung, die sich auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen konzentriert. Mit fortschrittlichen Sprachmodellen steht OpenAI an der Spitze der Entwicklung von Spitzentechnologien für NLP und die Erzeugung natürlicher Sprache (NLG). 

Viele Unternehmen versuchen nun, die Technologien von OpenAI in ihre CRM-Systeme zu integrieren.

Eine mögliche Anwendung von OpenAI in CRM-Systemen ist die Verbesserung von Kundeninteraktionen. Durch die Integration der NLP- und NLG-Technologien von OpenAI können CRM-Systeme Kundenanfragen und Fragen genauer und effizienter interpretieren und beantworten. 

Eine weitere mögliche Anwendung von OpenAI in CRM-Systemen ist die Erstellung personalisierter Inhalte. Außerdem können die Sprachmodelle von OpenAI in CRM-Systeme integriert werden, um Umsatzprognosen zu verbessern und verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

KI-generierte E-Mails für den Vertrieb

KI-generierte E-Mails gehören ebenfalls zu den Funktionen, die in Zukunft in CRM-Systemen immer häufiger zum Einsatz kommen werden. 

Mit KI-Tools können Vertriebsmitarbeiter und -teams den Prozess der Erstellung personalisierter und ansprechender E-Mail-Nachrichten automatisieren, die dann zum richtigen Zeitpunkt an potenzielle Kunden gesendet werden.

Durch die Analyse von Daten über das Verhalten und die Vorlieben des Empfängers sowie von Echtzeitdaten über Markttrends und Produktnachfrage generieren KI-gesteuerte Systeme E-Mails, die die Aufmerksamkeit des Lesers mit hoher Wahrscheinlichkeit wecken und zum Handeln anregen. 

Die von der KI generierten E-Mails können auf die einzelnen Käufer zugeschnitten werden, wobei deren Kaufhistorie, Interessen und Kaufbereitschaft berücksichtigt werden. Das Ergebnis ist ein effektiverer und effizienterer Verkaufsprozess mit einer personalisierten Kommunikation, die zum Aufbau engerer Kundenbeziehungen beiträgt.

KI-generierte E-Mails helfen Vertriebsteams auch dabei, Zeit und Ressourcen zu sparen, indem sie Aufgaben automatisieren, z.B. das Versenden von Follow-up-E-Mails und das Verfolgen von Antworten.

Kundeninteraktion mit Hilfe von KI

Die KI-gesteuerte Kundenkommunikation ist einer der vielversprechendsten Bereiche für zukünftige KI-Funktionen in CRM-Systemen. Durch den Einsatz von fortschrittlichen NLP- und maschinellen Lernalgorithmen wird die KI-gesteuerte Kundeninteraktion die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden in Kontakt treten, revolutionieren.

Durch die Analyse großer Datenmengen, einschließlich früherer Käufe, des Surfverhaltens und der Aktivitäten in sozialen Medien, können KI-Algorithmen Muster erkennen und Vorhersagen über Kundenpräferenzen, Bedürfnisse und Kaufverhalten treffen. So können Unternehmen maßgeschneiderte Erlebnisse für einzelne Kunden schaffen, mit personalisierten Empfehlungen, Angeboten und Inhalten. 

Ein Fashion E-Commerce könnte beispielsweise die Kundeninteraktion durch KI nutzen, um Outfits zu empfehlen, die auf dem Stil des Kunden und seinen früheren Einkäufen basieren.

Ein weiterer wichtiger Vorteil der KI-Kundeninteraktion ist die Möglichkeit, Aufgaben zu automatisieren, z. B. die Beantwortung gängiger Kundenanfragen oder die Planung von Terminen. Dadurch können sich die Kundenmitarbeiter auf komplexere Aufgaben konzentrieren, wie z.B. auf die Bearbeitung von Beschwerden oder die Lösung technischer Probleme.

KI-Kundenkomminkation hat zudem das Potenzial, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, indem schnellere und präzisere Antworten auf Kundenanfragen geliefert werden. 

Um eine KI-gesteuerte Kundeninteraktion zu ermöglichen, müssen Unternehmen in KI-gesteuerte CRM-Systeme investieren, die Kundendaten in Echtzeit analysieren und interpretieren können.  Das erfordert nicht nur ausgefeilte Algorithmen für maschinelles Lernen, sondern auch den Zugang zu riesigen Datenmengen aus verschiedenen Quellen, darunter Social Media, Kundenrezensionen und Transaktionsdaten.

Produktempfehlungen mit KI

Im Zuge der Weiterentwicklung der KI im CRM-Bereich ist eine der vielversprechendsten Funktionen die Möglichkeit, die “Next best offer”-Empfehlungen zu generieren. 

Bei den Produktempfehlungen werden Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um die Kaufhistorie und das Kaufverhalten der Kunden zu analysieren und ihnen die Produkte oder Dienstleistungen zu empfehlen, an denen sie am meisten interessiert sind.

Produktempfehlungen mit KI ermöglichen es Unternehmen, ihren Kunden personalisierte Produktvorschläge zu machen und so die Wahrscheinlichkeit von Folgekäufen erhöhen. 

Das ist besonders nützlich für Unternehmen mit einer großen und vielfältigen Produktpalette, da es für Kunden schwierig sein kann, sich in der gesamten Produktpalette zurechtzufinden und die Produkte zu finden, die für ihre Bedürfnisse am relevantesten sind.

Produktempfehlungen werden in einer Reihe von Branchen immer beliebter, vom E-Commerce bis zu Finanzdienstleistungen. Amazons Empfehlungsmaschine ist beispielsweise zu einem wichtigen Bestandteil des Geschäftsmodells geworden: Das Unternehmen schätzt, dass 35% seines Umsatzes durch seine Empfehlungs Algorithmen erzielt werden.

Im CRM-Bereich können die Produktempfehlungen in den Verkaufszyklus integriert werden, wobei die Vertriebsmitarbeiter in Echtzeit Vorschläge erhalten, welche Produkte sie den Kunden auf der Grundlage ihrer Historie und ihres Verhaltens anbieten sollten. 

Umsatzprognosen mit KI

Umsatzprognosen sind ein wesentlicher Bestandteil jedes erfolgreichen Unternehmens, und künstliche Intelligenz hat das Potenzial, diesen Prozess auf eine neue Ebene zu heben. 

Mit der Unterstützung von KI können Unternehmen genauere Vorhersagen über ihre künftigen Umsätze machen, was ihnen hilft, ihre Vertriebsstrategien besser zu planen und Ressourcen effektiver einzusetzen. Im Folgenden finden Sie einige Möglichkeiten, wie KI in CRM-Systemen für die Absatzprognose eingesetzt wird:

Vorhersageanalyse 

Die Vorhersageanalyse (Predictive Analytics) ist eine Art von KI, die Algorithmen des maschinellen Lernens nutzt, um vergangene Daten zu analysieren und Vorhersagen über zukünftige Trends zu treffen. 

Bei der Umsatzprognose kann die Vorhersageanalyse eingesetzt werden, um Muster im Kundenverhalten, Markttrends und andere Faktoren zu erkennen, die den Umsatz beeinflussen. Durch die Analyse dieser Muster können KI-Algorithmen genaue Vorhersagen über künftige Verkäufe und Einnahmen treffen.

Analyse der Vertriebspipeline

Die KI-Analyse der Vertriebspipeline hilft Unternehmen dabei, Engpässe und ineffiziente Bereiche in ihrem Vertriebsprozess zu erkennen.

Durch die Analyse von Daten aus jeder Phase der Vertriebspipeline ermitteln KI-Algorithmen, welche Phasen am ehesten zu verlorenen Chancen führen, und empfehlen Strategien zur Verbesserung der Conversion Rate in jeder Phase.

Kundensegmentierung

Mithilfe der Kundensegmentierung durch KI können Unternehmen herausfinden, welche Kunden am wahrscheinlichsten einen Kauf tätigen werden, und ihre Vertriebs- und Marketingstrategien entsprechend anpassen. 

Durch die Analyse von Daten über das Kundenverhalten, die Vorlieben und die Kaufhistorie können KI-Algorithmen Muster erkennen und Kunden auf der Grundlage ihrer Kaufwahrscheinlichkeit in Gruppen einteilen.

Analyse der Produktnachfrage

Dank der KI-basierten Analyse der Produktnachfrage können Unternehmen ermitteln, welche Produkte bei den Kunden am beliebtesten sind und vorhersagen, welche Produkte sich in Zukunft wahrscheinlich gut verkaufen werden. 

Durch die Analyse von Daten über Produktverkäufe, Kundenpräferenzen und Markttrends können KI-Algorithmen genaue Vorhersagen darüber treffen, welche Produkte in Zukunft am meisten gefragt sein werden.

CRM-Systeme mit KI-Funktionen: Worauf sollten Sie achten?

Mit der zunehmenden Bedeutung von KI im CRM ist es noch wichtiger geworden, KI-Funktionen bei der Auswahl eines CRM-Systems zu berücksichtigen. Hier sind einige Faktoren, die bei der Auswahl des richtigen CRM-Systems mit KI-Funktionen zu berücksichtigen sind:

Die größten CRM-Systeme und ihre KI-Investitionen

Bei der Auswahl eines CRM-Systems ist es wichtig zu wissen, welche führenden CRM-Systeme in KI-Technologien investiert haben, um ihre Fähigkeiten zu verbessern. Werfen wir einen Blick auf einige der führenden CRM-Systeme und ihre KI-Investitionen:

HubSpot

HubSpot bietet eine Reihe von KI-Funktionen wie Predictive Lead Scoring, Chatbots für Kundeninteraktionen und personalisierte Empfehlungen für Inhalte. Außerdem gibt es einen Content-Assistenten zur Erstellung von Texten für Blogbeiträge, Landing Pages und Marketing-E-Mails. Kürzlich wurde ChatSpot eingeführt, ein konversationeller CRM-Bot, der Chat-basierte Befehle verwendet, um eine Reihe von Aufgaben in HubSpot zu erledigen, die mit ChatGPT erstellt wurden.

Salesforce Einstein

Einstein GPT ist ein Teil der CRM-Plattform von Salesforce und bietet Vorhersageanalysen, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung. 

Die Plattform bietet Kundeneinblicke für Vertriebsteams, einen Smart Assistant, der durch intelligente Fallklassifizierung, Produktempfehlungen helfen kann, sowie Smart Bots zur Beantwortung häufiger Kundenfragen.

Microsoft Dynamics 365

Dynamics 365 verfügt über integrierte KI- und maschinelle Lernfunktionen, einschließlich Vorhersageanalysen für Umsatzprognosen, Sentiment Analysis und Produktempfehlungen. Dynamics 365 bietet auch KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten zur Automatisierung von Kundeninteraktionen.

Zoho CRM

Zoho CRM verfügt über integrierte KI-Funktionen wie Lead- und Geschäftsprognosen, Sentiment Analysis von Emails und personalisierte Empfehlungen für Produkte und Dienstleistungen. Zoho hat auch in die Entwicklung seiner eigenen KI-Technologie, Zia, investiert, die automatisierte Workflows und personalisierte Einblicke bietet.

Oracle CX Cloud

Oracle CX Cloud bietet eine Reihe von KI-gesteuerten Funktionen wie Vorhersageanalysen, Chatbots und automatische Lead-Bewertung. Außerdem bietet Oracle CX Cloud KI-Analysen des Kundenerlebnisses, die Einblicke in die Stimmung und das Verhalten der Kunden geben.

SAP CRM

SAP CRM verfügt über integrierte KI-Funktionen wie Vorhersageanalysen für Umsatzprognosen und Analysen der Kundenstimmung. Zudem bietet es personalisierte Empfehlungen für Produkte und Dienstleistungen sowie KI-gesteuerte Chatbots für Kundeninteraktionen.

Meta-UTAUT-Ansatz zur Bewertung von CRM-Software mit KI

Das Meta-UTAUT-Modell ist ein etablierter Ansatz zur Bewertung der Akzeptanz und Nutzung von Technologien innerhalb einer Organisation, der auch für die Bewertung der Akzeptanz und Wirksamkeit von KI-gesteuerter CRM-Software verwendet werden kann.

Das Modell besteht aus vier Schlüsselfaktoren, die sich auf die Akzeptanz und Nutzung von Technologien auswirken: Leistungserwartung, Aufwand, Social Influence und organisatorische Rahmenbedingungen.

Leistungserwartung

Dieser Faktor bewertet die wahrgenommene Nützlichkeit der Technologie. 

Im Zusammenhang mit KI-gesteuerter CRM-Software beinhaltet dies die Bewertung der wahrgenommenen Nützlichkeit der KI-gesteuerten Funktionen, wie automatisierte Aufgaben und Datenanalyse.

Aufwand

Dieser Faktor bewertet die Benutzerfreundlichkeit der Technologie. Dazu gehören die Bewertung der Benutzerfreundlichkeit der KI-Funktionen, wie z. B. Chatbots und virtuelle Assistenten, und der Aufwand für die Schulung, die erforderlich ist, um die Software effektiv zu nutzen.

Social Influence

Dieser Faktor bewertet den Einfluss sozialer Faktoren auf die Technologieakzeptanz und -nutzung. Dazu zählen die Bewertung der Einstellungen und Wahrnehmungen anderer Mitarbeiter innerhalb des Unternehmens gegenüber der Nutzung von CRM-Software mit KI.

Rahmenbedingungen

Dieser Faktor bewertet die organisatorische und technische Unterstützung für den Einsatz der Technologie. Dazu gehören die Bewertung der technischen Infrastruktur und der verfügbaren Ressourcen zur Implementierung und Nutzung von CRM-Software mit KI.

Die Anwendung des Meta-UTAUT-Ansatzes kann wertvolle Einblicke in die potenzielle Akzeptanz und Effektivität von KI-gesteuerter CRM-Software innerhalb einer Organisation liefern. Durch die Bewertung dieser Schlüsselfaktoren können Unternehmen potenzielle Hindernisse für die Einführung identifizieren und Strategien entwickeln, um den Nutzen von CRM-Systemen mit KI-Funktionen zu maximieren.

Die Wahl des richtigen CRM: Zusätzliche Faktoren

Bei der Auswahl eines CRM-Systems mit künstlicher Intelligenz sind neben den KI-Funktionen noch weitere Faktoren zu berücksichtigen. Diese Kriterien tragen dazu bei, dass das CRM-System den Anforderungen und Zielen Ihres Unternehmens gerecht wird:

Benutzerfreundlichkeit

Das CRM-System sollte sowohl für Mitarbeiter als auch für Kunden einfach zu bedienen und zu navigieren sein. Die Schnittstelle sollte intuitiv sein und ein nahtloses Erlebnis bieten.

Integration

Das CRM-System sollte sich in andere Software und Systeme integrieren lassen, die in Ihrem Unternehmen verwendet werden, z. B. Marketing-Automatisierungstools, Kundensupport-Plattformen und Buchhaltungssoftware.

Anpassung

Das CRM-System sollte an Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen angepasst werden können. Es sollte Ihnen die Möglichkeit geben, eigene Felder, Berichte und Dashboards zu erstellen.

Sicherheit

Das CRM-System sollte über zuverlässige Sicherheitsfunktionen verfügen, um sensible Kundendaten zu schützen. Dazu gehören Maßnahmen wie Verschlüsselung, Multi-Faktor-Authentifizierung und Zugangskontrollen.

Skalierbarkeit

Das CRM-System sollte in der Lage sein, mit Ihrem Unternehmen zu wachsen. Es sollte wachsende Datenmengen und Benutzerzahlen verarbeiten können, wenn Ihr Unternehmen expandiert.

Kundensupport

Der CRM-Anbieter sollte einen zuverlässigen Kundensupport bieten, einschließlich technischer Unterstützung und Schulungsmöglichkeiten.

Fazit

Künstliche Intelligenz hat die Art und Weise, wie Unternehmen Kundenbeziehungen verwalten, revolutioniert und bietet neue und leistungsstarke Tools zur Optimierung und Personalisierung der Customer Experience. 

Mit Vorhersageanalysen, Chatbots, Echtzeit-Datenanalyse und maschinellen Lernfunktionen werden CRM-Systeme immer intelligenter und effizienter. Mit Technologien wie OpenAI-Integrationen, KI-generierten E-Mails und Produktempfehlungen sieht die Zukunft von CRM-Systemen mit KI-Funktionen vielversprechend aus.

Die Investition in KI-gesteuerte CRM-Systeme ist für Unternehmen, die auf dem heutigen wettbewerbsintensiven Markt wachsen und erfolgreich sein wollen, unerlässlich. 

Die Wahl des richtigen CRM-Systems ist daher von entscheidender Bedeutung, und Unternehmen sollten Faktoren wie marktführende CRM-Systeme und deren KI-Investitionen, den Meta-UTAUT-Ansatz und zusätzliche Faktoren wie Sicherheit und Skalierbarkeit berücksichtigen.

Wenn Sie KI in Ihrer CRM-Strategie in vollem Umfang nutzen möchten, ist es wichtig, mit erfahrenen CRM-Beratern zusammenzuarbeiten. Zwar ist die Investition in KI ein kluger Schritt für die Zukunft von CRM und kann Unternehmen zu Wachstum und Erfolg verhelfen, doch die Implementierung und Integration von KI-Technologie in Ihr CRM-System kann ohne das entsprechende Fachwissen eine Herausforderung sein. 

Ein CRM-Beratungsunternehmen bietet wertvolle Einblicke in die neuesten KI-Trends und -Tools geben, hilft Ihnen bei der Entwicklung einer maßgeschneiderten KI-Strategie, die auf Ihre geschäftlichen Anforderungen und Ziele abgestimmt ist, und bietet Ihnen fortlaufend Unterstützung, um sicherzustellen, dass Ihre KI-gesteuerte CRM-Lösung optimal funktioniert. 

Wir bei Huble haben bereits Hunderten von Unternehmen geholfen, das Beste aus ihren CRM-Implementierungen herauszuholen. Sprechen Sie noch heute mit unserem Team und erfahren Sie, wie wir auch Ihnen helfen können.

Not using HubSpot yet?

Book a demo with our team today.

Neueste Erkenntnisse

Sales & CRM

28 min read

Nutzerakzeptanz in HubSpot: Leitfaden zur Steigerung der CRM-Akzeptanz

Strategien, Best Practices und Tools zur Förderung der Benutzerakzeptanz in HubSpot, um ein maximales Benutzerengagement zu gewährleisten.

Read more

Technical & Integrations

5 min read

HubSpot's Cookie Consent Banner Update: Was Sie wissen müssen

HubSpot aktualisiert sein Cookie Consent Banner am 5. Juli 2024 auf Version 2. Alles, was Sie wissen müssen und wie Sie sich darauf vorbereiten.

Read more

Marketing & Growth

10 min read

Es ist an der Zeit, Marketingagenturen zu konsolidieren

Wann Sie Ihre Marketingaktivitäten mit einer auf Strategie, kreative Lösungen und technisches Fachwissen spezialisierten Agentur zusammenführen sollten.

Read more

Sales & CRM

12 min read

CRM-Sicherheit: Erweiterte Maßnahmen, die HubSpot-User kennen sollten

Lernen Sie die grundlegenden Sicherheitsmaßnahmen kennen, die die Basis für die CRM-Sicherheit bilden, sowie fortgeschrittene Formen der CRM-Sicherheit.

Read more

Content Strategy

9 min read

B2B-Messaging für eine effektive Nachfragegenerierung

Dieser Artikel befasst sich mit B2B-Markenbotschaften und bietet umsetzbare Ansätze zur Gestaltung von Botschaften, die B2B-Käufer ansprechen.

Read more

Sales & CRM

10 min read

6 Strategien zur Optimierung der Lead-Reaktionszeit in HubSpot

Erfahren Sie mehr über die Bedeutung einer schnellen Lead-Reaktion, und welche Strategien Sie anwenden können, um Ihre Lead-Reaktionszeit zu verbessern.

Read more

SEO & Paid Media

8 min read

Drittanbieter-Cookies: Was HubSpot-Benutzer wissen müssen {März 2024}

In diesem Artikel befassen wir uns mit dem Ende der Drittanbieter-Cookies und untersuchen die jüngsten Abschaffungsmaßnahmen von Google.

Read more

Sales & CRM

7 min read

Die neuen Preise von HubSpot: Alles, was Sie wissen müssen {März 2024}

In diesem Artikel befassen wir uns mit dem neuen Preismodell von HubSpot und untersuchen die Auswirkungen auf Unternehmen jeder Größe.

Read more

Marketing & Growth

17 min read

Digitale Marketingtrends für 2024 und wie man sie nutzen kann

Tauchen Sie in die wichtigsten digitalen Marketingtrends des Jahres 2024 ein und finden Sie heraus, wie Sie diese für Ihr Unternehmen nutzen können.

Read more

Sales & CRM

7 min read

HubSpot oder Salesforce? Warum nicht beides: Ein Leitfaden für eine erfolgreiche Integration

Finden Sie heraus, warum Sie sowohl HubSpot als auch Salesforce nutzen sollten, und erfahren Sie mehr über die Integration der beiden Plattformen.

Read more