Das Potenzial Künstlicher Intelligenz im CRM
Wie groß ist das Potenzial Künstlicher Intelligenz für das Customer Relationship Management wirklich?
Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Artificial Intelligence (AI) liegt voll im Trend: Von Diskussionen über autonome Fahrzeuge und die Sicherheit des autonomen Fahrens bis hin zu neuen Anwendungen wie beispielsweise ChatGPT, welche den Trend weiter befeuern. Die Anwendungsmöglichkeiten sind dabei sehr vielfältig. Während einige KI-gestützte Anwendungen zum Zeitvertreib nutzen und beispielsweise Bilder generieren, die binnen Sekunden über Social Media um die Welt gehen und den Trend weiter befeuern, sind auch die Potenziale für den unternehmerischen Gebrauch sehr vielfältig.
Im Folgenden wollen wir uns daher einmal näher mit dem Einsatz von KI bzw. KI-Technologien im Bereich des Customer Relationship Managements in Unternehmen auseinandersetzen. Bevor jedoch die Rolle von Artificial Intelligence in CRM-Systemen beleuchtet werden kann, müssen wir uns zunächst mit den Begriff "Künstliche Intelligenz" bzw. seiner Bedeutung auseinandersetzen.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Automatisierung intelligentem Verhaltens und dem maschinellen Lernen befasst. Geprägt wurde der Begriff bereits im Jahre 1955 durch den US-amerikanischen Informatiker John McCarthy. Der Begriff lässt sich nur schwer konkretisieren bzw. eingrenzen, da es bereits einer einheitlichen Definition von Intelligenz mangelt. Dennoch wird die Bezeichnung Künstliche Intelligenz häufig in der Literatur verwendet. Zumeist handelt es sich um Versuche, die Intelligenz bzw. konkret bestimmte Entscheidungsstrukturen des Menschen mithilfe eines Computerprogrammes bzw. Algorithmus nachzubilden.
Was ist Deep Learning?
In diesem Zusammenhang fällt häufig auch der Begriff Deep Learning; eine spezielle Methode der Informationsverarbeitung. Hierbei handelt es sich um eine Methode des maschinellen Lernens, welche sich künstliche neuronale Netze mit diversen Zwischenschichten zwischen Eingabe- und Ausgabeschicht zu Nutze macht. So wird eine umfangreiche innere Struktur herausgebildet. Mithilfe von Deep Learning lassen sich sehr konkrete Probleme lösen. Vorteilhaft ist zudem die Möglichkeit einer tiefen Abstraktion von Korrelationen zwischen den Eingangs- und Ausgangsdaten.
Starke KI vs. schwache KI
Zu differenzieren ist zudem zwischen starker und schwacher Künstlicher Intelligenz. Grundsätzlich handelt es sich bei einer schwachen KI (Weak AI oder auch Narrow AI) um ein KI-System, welches zur Lösung eines bestimmtes Problems bzw. zur Anwendung auf einem bestimmten Gebiet eingesetzt wird. Bei einer starken KI geht es vielmehr darum, eine umfassende, allgemeine Intelligenz zu schaffen, die der des Menschen ähnelt.
KI vs. menschliche Intelligenz
Doch wie dicht steht die Menschheit tatsächlich vor der Entwicklung menschenähnlicher oder sogar der des menschen überlegener Intelligenz? - Eine Überlegung, die im Science Fiction Kontext häufig dystopisch weitergesponnen und dargestellt wird. Tatsächlich gibt es bestimmte Einsatzbereiche, in denen Artificial Intelligence heute bereits dem Menschen überlegen ist; so beispielsweise beim Erkennen von Bildern oder Objekten. Dies schafft neue Potenziale, beispielsweise im Bereich der Medizin bei der Diagnose bestimmter Krankheiten. Den Menschen vollumfänglich ersetzen kann AI jedoch nicht. Wo sie in puncto Systematik und Leistungsstärke überlegen ist, mangelt es gleichzeitig an Kreativität und Flexibilität (vgl. morethandigital.info, 21.02.2023).
Künstliche Intelligenz im CRM
Die möglichen Einsatzbereiche Künstlicher Intelligenz im Customer Relationship Management sind sehr vielfältig. Im Folgenden sollen ein paar verbreitete und vielversprechende Anwendungsmöglichkeiten exemplarisch aufgezeigt werden.
Chatbots
Ein beliebtes Beispiel für die praktische Anwendung von AI im Bereich des Kundenbeziehungsmanagements sind Chatbots, die in den letzten Jahren deutlich an Beliebtheit gewonnen haben. Auf etlichen Websites finden sich die digitalen Helfer, die den Kundenservice entlasten. Sie können eigenständig auf Kundenanfragen antworten und bei bedarf automatisiert an einen menschlichen Mitarbeiter verweisen. Dadurch, dass die Bots regelmäßig mit neuen Daten gefüttert werden, werden sie immer leistungsstärker und können besser auf eingehende Anfragen reagieren.
Personalisierte Produktempfehlungen
Darüber hinaus sind intelligente CRM-Systeme in der Lage, Kunden auf die zugeschnittene Angebote zu unterbreiten. Auch an dieser Stelle spielt Big Data wieder eine zentrale Rolle. Die großen Mengen an CRM-Daten aus dem Nutzerverhalten und der Kaufhistorie, die in der CRM-Software vorhanden sind, lassen sich von intelligentem KI-Anwendungen systematisch auswerten. So können Kunden maßgeschneiderte Angebote unterbreitet werden, die speziell auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.
Zielgruppensegmentierung
Auch bei der Kunden- und Zielgruppensegmentierung lassen sich KI-Systeme einsetzen. Mittels Machine Learning und Cluster-Analysen lassen sich Abhängigkeiten zwischen bestimmten Merkmalen und Verhaltensmustern erkennen (vgl. Anton Weste, t3n.de, 31.01.2023). Dies trägt wiederum zu einem verbesserten Kundenverständnis vor, welches für effektive Marketing- Vertriebs- und Kundenservice-Prozesse essenziell ist und Unternehmen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil gegenüber ihren Mitbewerbern verschafft.
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