Mit KI im Jahr 2024 das Kundenveralten besser verstehen

Wer die eigenen Kunden versteht, kann ihren Bedürfnissen gerecht werden und ist gegenüber Mitbewerbern klar im Vorteil.

Zum Auf- und Ausbau langfristiger Kundenbeziehungen bedarf es einer fundierten Kundenkenntnis. Einerseits bildet sie die Grundlage für eine erfolgreiche Kundenbeziehung, die nicht nur von Dauer ist, sondern sich auch durch eine hohe Kundenzufriedenheit und Customer Loyalty auszeichnet.

Daten: Der Schlüssel zum Erfolg

Auf der anderen Seite verbessert sich die Kundenkenntnis auch mit zunehmender Dauer der Kundenbeziehung. Je häufiger ein Kunde mit einem Unternehmen in Kontakt tritt, desto mehr Daten kann der Betrieb über ihn sammeln und desto besser kennt es ihn auch. Diese Daten befähigen Unternehmen wiederum, den Kundenerwartungen gerecht zu werden und sich so von der Konkurrenz abzuheben.

Daten aus Vertrieb, Marketing und Customer Support

Daten fallen dabei an unterschiedlichen Stellen der Customer Journey an: Im Marketing, wenn ein Kunde die eigene Website nutzt, im Vertrieb, wenn es auf den Abschluss zugeht, und im Kundenservice, wenn Kunden eine Rückfrage haben, es zu einer Reklamation kommt, o.Ä. Nutzen Unternehmen eine ganzheitliche CRM-Software, landen all diese Daten an ein und derselben Stelle: Dem CRM-Tool. Alle Mitarbeiter mit direktem Kundenkontakt haben dann Zugriff auf alle wichtigen Informationen und werden somit befähigt, den Kunden besser zu bedienen.

Das Potenzial künstlicher Intelligenz im CRM

Um die eigenen Kunden besser zu bedienen machen sich Unternehmen auch zunehmend die heutigen Möglichkeiten künstlicher Intelligenz zu Nutze. Ein beliebtes Beispiel für den Einsatz rudimentärer KI-Tools sind dabei auf Websites geschaltete Chatbots. Diese sind bis zu einem bestimmten Punkt eigenständig in der Lage, Kundenanfragen zu beantworten. kommen sie an ihre Grenzen, wird die Anfrage automatisiert an einen menschlichen Mitarbeiter weitergeleitet.

KI im CRM am Beispiel eines Website-Chatbots

Auf diese Weise sollen Support-Mitarbeiter entlastet werden und freie Kapazitäten erhalten, um sich mit komplexeren Sachverhalten auseinanderzusetzen. Auch sollen Wartezeiten auf Kundenseite dadurch verkürzt werden. Darüber hinaus gibt es noch viele weitere Einsatzmöglichkeiten künstlicher Intelligenz im Bereich des Customer Relationship Managements.

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Das Kundenverhalten vorhersagen

Aktuell erlebt vor allem generative AI einen Boom. Hierbei handelt es sich um Tools, die eigenständig neue Inhalte wie Texte oder Bilder erschaffen können. Künstliche Intelligenz lässt sich jedoch beispielsweise auch nutzen, um auf Grundlage bestehender Daten das künftige Kundenverhalten "vorherzusagen".

Dabei nutzt die künstliche Intelligenz keineswegs eine Glaskugel. Sie wurde hingehen mithilfe zahlreicher Datensätze darauf trainiert, auf Grundlage vorangegangener Vorfälle und Informationen ein wahrscheinliches Zukunftsszenario vorherzusagen.

Anwendung finden können derartige Funktionen beispielsweise bei der Lead-Priorisierung bzw. dem Lead Scoring. Vertriebsmitarbeiter werden so befähigt, vielversprechende Verkaufschancen noch gezielter zu priorisieren.

Die Zukunft künstlicher Intelligenz im Jahr 2024

In Anbetracht des aktuellen KI-Booms und des vorherrschenden Innovationsdrucks in der Branche ist zu erwarten, dass die Möglichkeiten künstlicher Intelligenz für Unternehmen auch in den nächsten Monaten weiter zunehmen. Betrieben dürften im kommenden Jahr so zahlreiche Optionen zur Verfügung stehen, das eigene Kundenbeziehungsmanagements mithilfe eines intelligenten Tools zu optimieren.