6 Anwendungsfälle von KI im CRM-Reporting

(Generative) KI im Berichtswesen: Wir beleuchten, welche Chancen der digitale Fortschritt dem Reporting eröffnet.

Nur, was sich messen lässt, lässt sich auch optimieren. Das Reporting spielt somit branchenübergreifend eine zentrale Rolle; auch im Bereich des Customer Relationship Managements (CRM). So lassen sich wertvolle Erkenntnisse über aktuelle Entwicklungen gewinnen. So lässt sich auch die aktuelle Strategie optimieren, um sie an die sich kontinuierlich verändernden Marktbedingungen und Kundenwünsche anzupassen.

In Anbetracht des aktuellen KI-Booms werfen wir im Folgenden einen Blick auf einige, mögliche Anwendungsbereiche von Artificial Intelligence im CRM-Reporting. Dabei gibt es selbstverständlich Überschneidungsbereiche mit dem analytischen CRM. Weiterführende Informationen zum Thema finden Sie daher auch im Artikel "3 Anwendungsfälle von KI im analytischen CRM".

1. Automatisierungen

Beginnen wir am Anfang. Ein wesentlicher Vorteil von KI ist die Fähigkeit, große Mengen von Daten (Stichwort Big Data) schnell, effizient und automatisiert auszuwerten und Trends, Muster und Querverbindungen zu erkennen. Mithilfe einer KI-gestützten Analyse- und Reporting-Software lassen sich so aussagekräftige Berichte auf Knopfdruck erstellen.

2. Personalisierungen

Dabei ist auch ein hohes Ausmaß an Personalisierung möglich. Wenige Eingaben genügen, damit moderne Reporting-Tools Templates mit relevanten Kennzahlen und Metriken generieren. Nach Bedarf lassen sich die Reports dann noch im Rahmen eines Baukastens o.Ä. anpassen.

So lassen sich mit geringem manuellen Arbeitsaufwand personalisierte Berichte erstellen, die alle wichtigen, im Unternehmen geforderten Aspekte umfassend abdecken.

3. Sales Pipeline

Moderne KI-gestützte CRM-Software ermöglicht Unternehmen zudem einen besseren Blick auf die gesamte Sales Pipeline. So werden Unternehmen befähigt, jede Phase des Verkaufstrichters; vom ersten Kontakt bis hin zum Abschluss und dem After-Sales-Geschäft genau unter die Lupe zu nehmen und zu optimieren.

4. Umsatzprognosen

Die Fähigkeit von KI, gezielt große Datenmengen zu durchforsten, lässt sich nutzen, um belastbare Prognosen zu erstellen. Dabei nutzen die Tools u.a. historische Daten, können jedoch oft auch Informationen aus anderen, externen Quellen mit einbeziehen.

Es ist klar, dass sich auch auf diese Weise die Zukunft nicht wirklich "vorhersagen" lässt. Dennoch werde für Unternehmen potenzielle Trends erkennen und sie erhalten eine wertvolle Entscheidungshelfe in einer schnelllebigen Zeit.

5. Sentiment Analysis: Stimmungsanalyse

Künstliche Intelligenz kann darüber hinaus auch genutzt werden, um die Kundenstimmung zu analysieren. Die KI-gestützte Sentiment Analysis bietet Unternehmen die Möglichkeit, das geschriebene oder gesprochene Wort so zu analysieren, dass die dahinter steckenden Emotionen bzw. Stimmungen deutlich werden (1). Auf diese Weise können sie während jeder Korrespondenz Einblicke in die Kundenstimmung gewinnen.

6. Data und Text Mining

Auch Text Mining und Data Mining können im Customer Relationship Management Anwendung finden (2). Beim Text Mining werden unstrukturierte in strukturierte Daten umgewandelt, um Muster zu erkennen und so wertvolle Erkenntnisse zu erzielen (3). Mithilfe von Data Mining lässt sich beispielsweise identifizieren, welche Merkmale Kunden gemeinsam haben, die ein bestimmtes Verhalten an den Tag legen.

Also auch Kunden, die abgewandert sind. Im Churn Management lässt sich auf Grundlage dieser Erkenntnisse über zuvor abgewanderte Kunden einschätzen, welcher aktueller Kunde wann wie wahrscheinlich abwandern wird (4).

Quellen

1. "Sentiment Analysis", qualtrics.com, abgerufen: 07.02.2024.
2. "Was hat KI im Kundenmanagement zu suchen?", gedys-intraware.de, abgerufen: 07.02.2024.
3. "What is text mining?", ibm.com, abgerufen: 07.02.2024.
4. Klaus Manhart, "Grundlagen Customer Relationship Management, Teil 2: Analytisches CRM: Methoden und Fallbeispiele", abgerufen: 07.02.2024.