CRM Trends 2022: Relevante Entwicklungen im Kundenmanagement

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Wie Unternehmen ihre Kunden kennenlernen, um sie besser bedienen zu können

Je besser ein Unternehmen seine Kunden kennt und je smarter das Unternehmen dieses Wissen für Marketing und Vertrieb nutzt, desto erfolgreicher wird es sein. Seit vielen Jahren ist Customer Relationship Management (CRM) der zentrale Begriff dafür. Systeme, Software, Tools und Applikationen vieler Anbieter versprechen Lösungen, um die Potenziale von CRM ausschöpfen zu helfen. Damit auch Sie über die neusten Entwicklungen informiert sind, möchte die CRM-Beratung CINTELLIC Consulting Group zusammen mit dem Softwarehaus SAS Institute Ihnen einen Einblick in die Top 6 Trends geben, die Sie im Jahr 2022 auf jeden Fall im Blick behalten sollten.

 

Trend Nr. 1: Von der Personalisierung zur Hyper-Personalisierung

Viele Unternehmen sind froh, dass sie ihre Kunden mittlerweile per E-Mail namentlich anschreiben können. Der Kunde hingegen empfindet das als selbstverständlich. Es ist nichts Besonderes. Denn von globalen Playern wie Amazon ist er längst gewohnt, dass sie ihn nicht nur korrekt begrüßen, nein, sie unterbreiten ihm auf seinem Entscheidungs- und Einkaufsweg auch Angebote, die seinen Interessen entsprechen. Jeder macht diese Erfahrungen, denn jeder ist als Mensch auch Endverbraucher und überträgt diese Erfahrungen und damit Erwartungen auf die verschiedensten Branchen. Deshalb ist die Hyper-Personalisierung in der Kundenansprache für alle Branchen gleichermaßen ein wichtiger Trend.

Personalisierung ist heute somit weitaus mehr als E-Mails zu verschicken, in denen der Kunde mit seinem Namen angesprochen wird. Unternehmen bemühen sich darum, ihren Kunden zum genau richtigen Zeitpunkt auf dem Absatzkanal, den der Kunde gerade nutzt, ein unwiderstehliches Angebot zu machen. Dabei sind die verschiedenen Absatz- und Kommunikationskanäle, die ein Unternehmen seinen Kunden bietet, über ein ganzheitliches Omnichannel-Management zu verknüpfen und Daten über alle Kanäle hinweg zu sammeln.

Immer bedeutsamer wird dafür künstliche Intelligenz. Sie ermöglicht eine effiziente systematische Bearbeitung und Analyse der gesammelten Daten aus Kundenkontakten und -verhalten. So können nicht nur Kundeninteressen identifiziert werden, sondern man kann auch Muster im Kundenverhalten ausmachen und sogar Vorhersagen dazu treffen, wie ein Kunde sich in Zukunft verhalten wird. Damit gehören standardisierte Ansprachen –  die gleiche Ansprache für alle Kunden auf ein Produkt  – spätestens im Jahr 2022 der Vergangenheit an.

CINTELLIC und SAS Expertentipp #1: Erheben Sie konsequent überall dort, wo der Kunde und das Unternehmen sich begegnen, das heißt, an allen relevanten Touchpoints, Kundendaten. Mit der Erhebung allein ist noch nichts gewonnen. Analysieren Sie diese Daten daher dauerhaft. Von den Analyseergebnissen lassen sich Kennziffern (Scores) ableiten, die wiederum als Auslöser für die automatisierte Kundenansprache dienen. Beispiel: Der Versicherungskunde sieht sich im Kundenbereich auf der Webseite nach einer günstigen Kfz-Versicherung um, wodurch sein Score für Kfz-Versicherung steigt, der wiederum eine E-Mail-Ansprache automatisiert auslöst, sodass der Kunde nach seinem Webseitenbesuch eine E-Mail zum Thema Kfz-Versicherung erhält.

 

Trend Nr. 2: Datenbasierte Empfehlungen ergänzen das Bauchgefühl im Geschäftskunden-Vertrieb

Marketing und Vertrieb in Geschäftskundenbeziehungen basieren auch heute noch zu einem guten Teil auf Bauchgefühl. Das hat seine Berechtigung – und erfährt im Zuge der Digitalisierung immer mehr smarte Unterstützung. Für das Jahr 2022 erwarten CINTELLIC und SAS, dass viele B2B-Unternehmen operative CRM-Systeme einführen oder ausbauen werden, um Geschäftskundendaten systematisiert erfassen zu können.

In den erhobenen Daten stecken jedoch mehr und große Potenziale, die viele Unternehmen bislang nicht entdeckt haben. Um diese Potenziale zu heben, gilt es, das operative CRM mit einem analytischen CRM zu verknüpfen. Erst in der smarten Verknüpfung beider Systeme ist der Vertriebsprozess ganzheitlich gedacht und vollkommen digitalisiert: Kundenstrukturanalysen werden automatisiert durchgeführt, Kundenansprachen, beispielsweise über E-Mail, können automatisiert erfolgen und Entscheidungslogiken wie sogenannte Next Best Actions oder Next Best Offers können zur Vertriebsunterstützung eingeführt werden.

CINTELLIC und SAS Expertentipp #2: Stellen Sie sich das Zusammenspiel von operativem CRM und analytischem CRM als Kreislauf vor. Das operative CRM erhebt Kundendaten: Was kauft der Kunde? Wofür interessiert er sich? Welche Produkte hat er? Diese Daten werden vom analytischen CRM genutzt, um Schlüsse daraus zu ziehen: Was könnte den Kunden zukünftig interessieren? Welche Ansprache über welchen Kanal ist die erfolgversprechendste? Je nachdem, wie sich der Kunde in Bezug auf die durch das analytische CRM ermittelnden, vom Unternehmen durchzuführenden Ansprachen und Aktivitäten verhält, werden erneut Daten, zum Beispiel zu Transaktionen, wieder an das operative CRM zurückgespielt. Nach und nach ergibt sich eine gute Rundumsicht auf den Kunden, sodass man ihn immer besser kennenlernt und ihn immer erfolgreicher bedienen kann.

 

Trend Nr. 3: Das Erlebnis des Kunden in Echtzeit messen

Viele Unternehmen können heute das Verhalten ihrer Kunden online lückenlos beobachten: Welches Formular hat der Kunde ausgefüllt? Welchen Link hat er angeklickt? Diese Informationen sagen aber noch nichts darüber aus, warum der Kunde sich so verhalten hat. Noch weniger weiß man darüber, wie der Kunde beispielsweise einen Besuch in der Filiale empfand: Fand er den Verkäufer freundlich genug? War es vielleicht zu voll im Geschäft, oder zu kalt, oder zu eng in der Umkleidekabine? Vielen Unternehmen fehlt heute immer noch ein Einblick in das tatsächliche Kundenerlebnis. Das gilt insbesondere an Offline-Kontaktpunkten, an denen man nicht so einfach Online-Daten sammeln kann.

Um das Erlebnis des Kunden tatsächlich erfassen zu können, müssen Unternehmen ihre Kunden zukünftig an immer mehr Kontaktpunkten, beispielsweise in einem Ladengeschäft, darum bitten, ihre Meinung kundzutun. Dafür nutzt man Schnittstellen, z.B. einen QR-Code. Wenn der Kunde diesen mit seinem Mobiltelefon scannt, gelangt er beispielsweise auf eine mobile Umfrage-Seite. Eine gute Lösung kann auch ein Feedback-Terminal sein, auf dem der Kunde über Smiley-Icons seine aktuelle Zufriedenheit mit einer Dienstleistung zum Ausdruck bringen kann. Hauptsache ist, dass solche Befragungen dauerhaft und an allen relevanten Kontaktpunkten Kunde-Unternehmen erfolgen. Nur dann erfährt man konsequent und zuverlässig, wie Kunden ein Angebot, eine Leistung, ein Ladengeschäft wahrnehmen (Gahler, Klein, Paul: Customer-Experience-Tracking im Handel – Echtzeitmessungen wirksam implementieren, in: Marketing Review St. Gallen, 5 (2021), S. 18-25)

CINTELLIC und SAS Expertentipp #3: Insbesondere im Offline-Bereich, wo verhaltensbasierte Daten nicht automatisiert erfasst werden können, zum Beispiel im stationären Einzelhandel, bringt diese Methode Licht in die bisherige „Blackbox“. Mit Anreizen wie einem Rabatt, einem Gutschein oder einem kleinen Geschenk lassen sich Kunden zum Mitmachen bewegen: Kleiner Aufwand, große Datenbasis! Hilfreich ist es auch, Datenschutzbedenken offensiv auszuräumen und die Umfrage so einfach zu gestalten, dass sie möglichst nicht unterwegs abgebrochen wird.

 

Trend Nr. 4: Explainable AI – die Arbeitsweise von Algorithmen verstehen

Da im Kontext des Kundenmanagements immer mehr Daten erhoben, verknüpft und – in Echtzeit – nutzbar gemacht werden, übernehmen komplexe Algorithmen die Auswertung dieser großen Datenmengen. Angesichts großer Mengen unstrukturierter Daten, ist künstliche Intelligenz, die ständig trainiert wird und auf diese Weise dazulernt, dafür prädestiniert, Muster im Kundenverhalten zu erkennen und aus der Fülle von Daten logische Schlüsse zu ziehen.

Anwendungen sind beispielsweise die frühzeitige Erkennung von Kündigungsabsichten eines Kunden und die daraus folgenden Präventionsbemühungen, die Klassifikation von Beschwerden im Kundenservice zur effektiven Bearbeitung durch einen Kundenberater oder die Entwicklung von Empfehlungssystemen für Vertriebsmitarbeiter zur bedarfsgerechteren Ansprache des Kunden. Wo komplexe Algorithmen am Werk sind, spricht man auch von Machine Learning und Deep Learning.

Heute basieren viele Entscheidungen, die in Unternehmen getroffen werden, auf Machine- und Deep Learning. Bei aller Komplexität ist es dennoch essenziell, nachvollziehen zu können, warum ein Algorithmus zu einem bestimmten Ergebnis kommt. Man spricht in diesem Zusammenhang von Explainable AI, der Nachvollziehbarkeit künstlicher Intelligenz.

Warum ist das so wichtig?

Erstens: Der Kunde hat laut DSGVO ein Recht auf Auskunft, wenn beispielsweise sein Kreditantrag abgelehnt wurde. Es reicht dann nicht zu sagen, „laut unserer Systeme sind Sie nicht kreditwürdig“.

Zweitens: Künstliche Intelligenz lernt. Sie lernt aus den Daten, mit denen sie gespeist wird. Wenn im Datenpool jedoch Merkmale über- oder unterrepräsentiert sind, kann das zu verzerrten Ergebnissen führen. Die künstliche Intelligenz kommt dann beispielsweise zu diskriminierenden Entscheidungen. Beispiel: Frauen werden aufgrund ihres durchschnittlich geringeren Einkommens oft als weniger kreditwürdig eingestuft. Schuld an einer diskriminierenden Schlussfolgerung ist nicht die Methode, sondern die Daten sind es, die diese Diskriminierung reflektieren. Dieses Thema birgt Sprengstoff: Diskriminierung ist auch auf der Basis von KI unanständig und Gift fürs Unternehmensimage.

Drittens: Künstliche Intelligenz zieht nicht grundsätzlich die richtigen Schlüsse. Korrelationen reichen nicht, es muss auch ein kausaler Zusammenhang bestehen. Wenn es in einer Region viele Störche gibt und gleichzeitig in dieser Region viele Kinder geboren werden, dann heißt das nicht zwangsläufig, dass die Störche die Kinder auch bringen. Deshalb gilt es immer zu prüfen, ob die identifizierten Zusammenhänge auch tatsächlich realistisch sind.

CINTELLIC und SAS Expertentipp #4: Transparenz ist wichtig fürs Vertrauen in KI. Für Transparenz kann man mit verschiedenen Methoden sorgen. Wir empfehlen dafür ein „Toolkit Explainable AI“, einen Methodenkoffer. Explainable, erklärbar wird die künstliche Intelligenz, wenn man herausfindet, was genau der Algorithmus mit den Daten, mit denen er gespeist wird, macht. Ethik Leitlinien erhöhen die Nachfrage nach einem solchen Methodenkoffer. Empfehlung: Besser heute als morgen Erfahrungen damit sammeln!

 

Trend Nr. 5: Die Customer Data Plattform in der Cloud

In der Praxis ist es bisher oft so, dass Kundendaten im Unternehmen noch dezentral abgelegt sind. Um jedoch die aufgezeigten Trends fürs eigene Kundenmanagement nutzen zu können, braucht es eine zentrale Datenbasis, eine Customer Data Platform (CDP), wie beispielsweise die SAS CI 360 CDP.

Erst eine CDP als technologische Basis ermöglicht eine Rundumsicht auf den Kunden. Man spricht auch von einer 360°-Kundensicht. Auf dieser Grundlage kann man auf das Verhalten eines Kunden, beispielsweise in der App oder auf der Webseite, in Echtzeit reagieren. Auf der CDP treffen sich die Interessen von Marketing, Service und Sales und verbünden sich: Der Vertriebsagent, der Service, das Marketing, alle wissen umfassend Bescheid über den Kunden und können aus dessen Verhalten im Kontakt mit dem Unternehmen an allen Kontaktpunkten adäquat reagieren: Angebote formulieren, Beschwerden entgegennehmen, Störungen in der Beziehung wahrnehmen und beseitigen.

Was spricht für Cloudification?

Früher hielten Unternehmen für ihre zusammengeführten Daten eigene Serverkapazitäten vor. Heute lassen sich auch die sensibelsten Daten, und dazu zählen Kundendaten, sicher in die sogenannte Cloud verlagern. Das bedeutet, dass die Daten eines Unternehmens auf externen Servern liegen, beispielsweise von Anbietern wie AWS, Azure oder Google Cloud Platform. Diese Cloudification bringt Vorteile mit sich, unter anderem Ausfallsicherheit für Echtzeitdaten, bessere Skalierbarkeit und einfache Einrichtung über Standardsoftware.

CINTELLIC und SAS Expertentipp #5: Die Einführung bzw. Modernisierung einer CDP sowie die Migration von Daten in die Cloud sind große, mit Mühe verbundene Vorhaben. Der Weg ist der richtige, denn perspektivisch überwiegen die Vorteile. Trotzdem: Übernehmen Sie sich nicht, sondern planen Sie auf dem Weg zu einer modernen Infrastruktur Zwischenschritte und Zwischenziele ein. Dann können Sie schon unterwegs Effizienzgewinne und Umsatzsteigerungen mitnehmen.

 

Trend Nr. 6: IT- und Fachbereiche rücken zusammen

Eine Zeit lang sah es so aus, als sei die agile Arbeitsweise der Schlüssel zur Innovation. Dies hat sich überall dort bewahrheitet, wo es um überschaubare Projekte geht, beispielsweise in der App- oder Frontend-Entwicklung. Für Schnittstellenthemen und Plattformen wie eine Datawarehouse-Entwicklung haben sich viele Annahmen und Voraussetzungen des agilen Arbeitens jedoch als nicht hilfreich erwiesen. Hinzu kommt, dass Mitarbeiter in agilen Projekten Probleme mit der Priorisierung haben: 20 Prozent im Projekt A, 40 Prozent im Projekt B, das ist theoretisch machbar, in der Praxis aber kompliziert. Hat ein IT-Mitarbeiter Regelaufgaben, beispielsweise in Service und Wartung, müssen Projekte warten. Kopfmonopole und Ineffizienz aufgrund von Expertenmangel sind die Folge.

Die Zukunft, die sich heute schon abzeichnet, sieht deshalb so aus: IT-Experten sind Teammitglieder in allen Fachbereichen. Durch diesen neuen Trend, IT-Kollegen direkt in die Teamstruktur des Fachbereichs und somit auch in deren disziplinarische Führung zu integrieren, wird die Priorisierung von Projektzielen und -aufgaben einfacher. Denn es gibt eine Führungskraft, die den Überblick über alle Themen hat und diese gegeneinander abwägen kann.

CINTELLIC und SAS Expertentipp #6: Sehen Sie sich Ihre Organisation und deren spezifische Probleme genau an – die Perspektive darauf von außen kann hier hilfreich sein. Denn ein Umbau der Organisation kann Probleme beseitigen, der Schuss kann aber auch nach hinten losgehen. Klar ist, dass die IT als eigenständige Organisation ein Modell der Vergangenheit ist. Mit der Re-Organisation geht ein Kulturwandel einher, der gut begleitet sein muss. Die große Chance: Eine Technologie gemeinsam zu nutzen, fördert die Zusammenarbeit. Und neue Teams wachsen schneller zusammen.

 

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