AI Use Cases – Künstliche Intelligenz im CRM

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Möglichkeiten und Grenzen KI-gestützer Arbeit im digitalen Kundenmanagement

Das Feld der Künstlichen Intelligenzen (KI) hat in den letzten Jahren bemerkenswerte Fortschritte gemacht und verschiedenste Branchen, darunter auch das Kunden-Beziehungsmanagement (CRM), stark beeinflusst. Maschinelles Lernen (ML) hingegen wird schon lange im CRM eingesetzt, und mit den jüngsten Fortschritten in der KI haben sich die Möglichkeiten erheblich erweitert.

Doch was genau unterscheidet maschinelles Lernen von Künstlicher Intelligenz und welche neuen Möglichkeiten eröffnen sich durch neue Technologien? In der nachfolgenden Publikation beschäftigen wir uns mit den Antworten.

 

Einführung und Überblick

Wie eingangs erwähnt, wird Maschinelles Lernen im Gegensatz zu KI schon länger im CRM eingesetzt. ML unterstützt etwa bei Aufgaben wie Klassifizierung, Clustering, Vorhersagen, Regression, Visualisierung oder die Attribution von Geschäftsabschlüssen. Diese Technik hat das Potenzial, die Effizienz und Effektivität von CRM-Prozessen erheblich zu verbessern und es Unternehmen zu ermöglichen, ihre Kunden besser zu verstehen und auf deren Bedürfnisse in Echtzeit zu reagieren.

Hier kommt nun die Unterscheidung von ML und KI ins Spiel: Beim maschinellen Lernen werden Algorithmen verwendet, um Computersysteme so zu trainieren, dass sie bestimmte Aufgaben auf der Grundlage der ihnen zur Verfügung gestellten Daten ausführen. KI hingegen bezieht sich auf die Entwicklung von Computersystemen, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie das Verstehen natürlicher Sprache und das Erkennen von Mustern in Daten. Mit den jüngsten Fortschritten im Bereich der KI stehen heute leistungsstarke KI-Plattformen zur Verfügung, darunter Modelle, die grafische Designs entwerfen, Account-Intelligenz automatisieren können oder in der Lage sind, selbstständig E-Mails anhand weniger Rahmenparameter zu verfassen. Eine Weiterentwicklung des Letzteren sind konversationelle KIs mit immens großen Trainingsdaten, die die nächste Stufe der Chatbots darstellen werden.

 

Chancen und Möglichkeiten

Konversationelle KI im Kundensupport

Eine bemerkenswerte Anwendung von KI im CRM ist die konversationelle KI. Ein solches KI-System ist ein Computerprogramm, welches Sprache und Text erkennt, Absichten versteht, in einer Weise antwortet, die menschliche Gespräche widerspiegelt, und ein kontextbezogenes Verständnis hat. Dies ermöglicht es Unternehmen, konversationelle KI im Kundensupport einzusetzen, um rund um die Uhr und das ganze Jahr über Support mit kürzeren Wartezeiten und geringeren Kosten im Vergleich zu telefonischen Supportleitungen zu bieten. Einer der Hauptvorteile dieser Lösung besteht darin, dass Kunden das Gefühl haben, ihre Probleme selbst lösen zu können anstatt jemanden um Hilfe zu fragen. Kunden fühlen sich außerdem sicherer in ihrer Entscheidung, wenn sie diese mit Hilfe eines Chatbots treffen. Solche KIs entlasten zusätzlich die Support-Mitarbeiter, da diese nicht mehr durch repetitive Aufgaben und die Beantwortung häufig gestellter Fragen (FAQs) ausgelastet sind und sich stattdessen auf weniger, aber dafür komplexere Probleme konzentrieren können.

Darüber hinaus ermöglicht KI-unterstütztes Messaging, dass Support-Mitarbeiter einen großen Teil der Kundenanfragen automatisiert beantworten können. Künstliche Intelligenz kann beim Taggen und Zusammenfassen von E-Mails oder Supportanfragen eingesetzt werden, und somit Zeit einsparen, die für das Lesen jeder Kunden-E-Mail erforderlich ist. Eine automatisierte Ausstellung von Tickets hilft dabei, Kundenanfragen an die richtigen Supportabteilungen weiterzuleiten.

 

KI-gestützte Arbeit in Marketing und Vertrieb

Weitere Bereiche, in denen Artificial Intelligence einen erheblichen Einfluss haben wird, sind Marketing und Vertrieb. Durch die Analyse von Kundendaten können personalisierte Marketingkampagnen erstellt werden, und KIs können personalisierte Up-Selling– und Cross-Selling-Möglichkeiten vorschlagen. Künstliche Intelligenz kann auch dazu verwendet werden, Personas zu erstellen und Customer Journeys abzubilden. Auf diese Art und Weise können viele Bereiche der Customer Analytics weiterentwickelt werden.

KI-Schreibassistenten können Texte und Layouts für Beiträge in sozialen Medien erstellen, E-Mail-Newsletter, Produktbeschreibungen und Anzeigen verfassen und sogar Texte umschreiben, um sie überzeugender zu machen oder eine bestimmte Zielgruppe anzusprechen. Einige CRM-Anwender haben die Fähigkeiten von ChatGPT (OpenAI) bereits getestet, indem sie dem Chatbot Aufgaben wie diese gestellt haben:

• „Schreibe eine aufrufbare Aktion für Salesforce, die potenziellen Kunden ein Zoom-Webinar weiterleitet, indem Sie externe Aktionen zur Kundenbindung verwenden“
• „Schreibe eine Validierungsregel für Salesforce-Kontakte, die den Pardot-Connector umgeht“.
• „Schreibe eine E-Mail, um Fertigungskunden in Großbritannien einen Rabattcode zu senden“.
• „Schreibe eine E-Mail mit Weihnachtsgrüßen für unsere Kunden, die ein weihnachtliches Wortspiel enthält“.

Mit Hilfe von KI können auch Aufgaben innerhalb des CRM vereinfacht werden. Ein Beispiel ist die automatische Recherche nach Kunden- oder Brancheninformationen, wie z.B. die umsatzstärksten Unternehmen in einer Region. Auch können Skripte für Kundendienstanrufe erstellt werden, welche die wichtigsten Punkte von Verkaufsgesprächen zusammenfassen. Auch Antworten auf häufig gestellte Fragen geben, personalisierte E-Mails zu erstellen oder Tagesordnungen für Konferenzen vorzubereiten sind alles in der Zukunft vorstellbare Vereinfachung und diese Aufzählung könnte auch noch länger ausfallen. Eine KI kann auch Antworten auf negative Online-Rezensionen und Follow-up E-Mails schreiben und Zusammenfassungen der häufigsten von Kunden geäußerten Beschwerden erstellen. Darüber hinaus können Skripte für Kundenbindungsanrufe und Fragelisten für Umfragen zur Kundenzufriedenheit erstellt werden sowie voll automatisierte Chatbots aufgebaut werden, die wichtige Serviceanliegen unabhängig der Uhrzeit für den Kunden erledigen.

 

Grenzen und Risiken

Modelle wie ChatGPT sind hochentwickelte Sprachmodelle, die von OpenAI entwickelt wurden und in der Lage sind, verschiedene Fragen zu beantworten und Informationen zu unterschiedlichen Themen zu liefern. Selbstverständlich sind diese jedoch nicht perfekt und weisen eine Reihe von Einschränkungen und Risiken auf.

Eine der größten Einschränkungen sind die inkonsistenten Antworten, die auf dieselben Anfragen gegeben werden. Es werden auch fehleranfällige Antworten ausgegeben, was in kritischen Situationen besonders problematisch sein kann. Um dies zu vermeiden, ist es wichtig, die Anfragen sorgfältig zu formulieren, da etwa Suggestivfragen das Ergebnis stark beeinflussen können.

Eine weitere wichtige Einschränkung ist die mangelnde Genauigkeit. KI-Modelle können Fehler machen und falsche Informationen liefern, was zu kostspieligen und zeitraubenden Problemen im Kundenservice führen kann. Deshalb ist es wichtig zu bedenken, dass KI-Modelle nur so gut sind wie die Daten, auf denen sie trainiert werden. Wenn die Trainingsdaten verzerrt sind, wird das KI-Modell wahrscheinlich verzerrte Entscheidungen treffen. Dies kann zu Diskriminierung und zum Verlust des Vertrauens der Kunden führen. Denn die KI kann nicht zwischen richtig und falsch entscheiden – sie wird lediglich per Schwarmintelligenz die Antwort, welche nach Wahrscheinlichkeit am ehesten korrekt ist, wiedergeben.

Der Einsatz von KI-Modellen kann auch rechtliche und ethische Bedenken aufwerfen, insbesondere wenn es um die Generierung von Kundeninteraktionen geht. Die Rechenschaftspflicht und die Verantwortung für die Handlungen der Künstlichen Intelligenz sind oft unklar, und es ist möglich, dass das KI-Modell Interaktionen generiert, die gegen Datenschutzgesetze verstoßen, was zu erheblichen Bußgeldern und gesetzlichen Strafen führen kann.

Eine weitere Herausforderung ist der Mangel an Transparenz. KI-Modelle können schwer zu verstehen und zu interpretieren sein, so dass es schwierig ist, festzustellen, warum eine bestimmte Entscheidung oder Vorhersage getroffen wurde. Dies kann zu einem Vertrauensverlust bei den Kunden führen, da ihnen der Prozess nicht klar ist. Wenn man sich zu sehr auf KI-Modelle verlässt, kann dies auch zu einer Abhängigkeit von der Technologie und einem Verlust an menschlichem Fachwissen und Kreativität führen. Mit steigendem Vertrauen in die Ergebnisse über die Zeit, könnten CRM-Spezialisten zum Beispiel weniger und weniger in der Überprüfung der Ergebnisse involviert sein und auch weniger qualifizierte Mitarbeiter für das Schreiben von KI-Anweisungen zuständig werden. Dies könnte im Laufe der Zeit zu einem Verlust von Fähigkeiten und Wissen führen.

Letztendlich kann die Integration von KI-Modellen in bestehende Systeme auch eine technische Herausforderung darstellen, die spezielle Fachkenntnisse und Ressourcen erfordert. Dies kann zu Schwierigkeiten für kleinere Unternehmen führen, die versuchen, KI-Modelle in ihre Arbeitsabläufe und Prozesse zu implementieren.

 

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Modelle wie ChatGPT zwar in letzter Zeit einen großen Entwicklungssprung gemacht haben und dadurch ein breites Spektrum an potenziellen Anwendungen mitbringen, die jedoch nicht ohne Einschränkungen und Risiken bleiben. Es ist wichtig, sich dieser Grenzen bewusst zu sein und Maßnahmen zu ergreifen, um die mit seiner Verwendung verbundenen Risiken zu mindern. Es wird noch etwas Zeit brauchen, bis die zuvor genannten Einsatzzwecke in den Massen der CRM-Abteilungen Einsatz finden wird, aber die Geschwindigkeit, mit der sich solche Modelle derzeit entwickeln, sollte viele Unternehmen dazu bewegen, sich darüber Gedanken zu machen, ob Sie aktuell richtig aufgestellt sind, um in Zukunft nicht von Konkurrenten abgehängt zu werden.

Potenziale frühzeitig erkennen

Mit den von CINTELLIC entwickelten Assessments in den Bereichen CRM– & Customer-Analytics beleuchten wir Ihr Unternehmen in verschiedenen Dimensionen, von Strategie, über Kultur und Organisation bis zur Technologie und Daten. Auf dieser objektiven Grundlage erarbeiten wir mit Ihnen gemeinsam eine Roadmap, die Ihnen den optimalen Einsatz von künstlicher Intelligenz im CRM ermöglicht. Sprechen Sie uns an!

 

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