In jüngster Zeit hat die Integration von KI im CRM die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen Daten verwalten. Unternehmen nutzen KI-gestützte Tools, um ihre Kunden besser zu verstehen, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und sogar bestimmte Workflows zu automatisieren. CRM mit KI bietet ein grosses Potenzial und wird immer notwendiger, um auf dem heutigen Wettbewerbsmarkt vorne zu bleiben.

Welche Vorteile bietet der Einsatz von KI im CRM?

Bevor wir konkrete Tools und ihre technologischen Fähigkeiten betrachten, werfen wir einen genaueren Blick auf die Vorteile von KI für das CRM. KI-Technologie kann Unternehmen eine Reihe von Vorteilen bieten, wenn sie in die CRM-Strategie integriert wird:

  • Optimierte Workflows: KI-gestützte Tools können repetitive Aufgaben automatisieren und Workflows optimieren, sodass sich Mitarbeitende auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können, die menschliche Expertise erfordern.

Tiefere Einblicke in das Kundenverhalten

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Durch die Analyse von Daten und das Erkennen von Mustern treffen Unternehmen fundiertere Entscheidungen für ihre Marketing- und Vertriebspläne. Dank KI-gestützter Tools und Frameworks optimieren Unternehmen ihre Strategien, um den Bedürfnissen ihrer Kunden besser gerecht zu werden und den Erfolg zu maximieren. Kosteneinsparungen : KI hat die Arbeitsweise von Unternehmen revolutioniert, indem sie monotone Aufgaben automatisiert, die Effizienz erhöht und letztlich Kosten spart. So können beispielsweise Sprachassistenten und KI-gestützte Chatbots den Personalbedarf im Kundensupport reduzieren und Prozesse straffen.

  • Predictive Analytics: ein bemerkenswertes Werkzeug, das Unternehmen einsetzen, um ihre Kunden besser zu verstehen. Mit KI sagen Unternehmen das Verhalten ihrer Kunden voraus und identifizieren Möglichkeiten, ein bestimmtes Produkt zu kaufen.

CRM-Trends

KI und No-Code-Technologie

KI und No-Code-Technologie sind Trends im CRM, die die Branche revolutionieren. Unternehmen wenden sich zunehmend diesen Lösungen zu, um ihre Kundeninteraktionen zu automatisieren und zu personalisieren, da sie einen effizienten und leistungsstarken Weg bieten, ihre angestrebten Ergebnisse zu erreichen.

Salesforce war der erste Anbieter, der den Wert von KI plus No-Code für sein CRM erkannte und eine KI-Plattform namens Einstein einführte. Sie erfordert jedoch erhebliches technisches Fachwissen für eine effektive Nutzung, was für viele Unternehmen eine Hürde darstellen kann, insbesondere für kleinere, denen die Ressourcen fehlen, um spezialisierte KI-Fachkräfte einzustellen. Auch die Integration von Einstein mit anderen Tools und Plattformen kann eine Herausforderung sein für jene, die eine Vielfalt unterschiedlicher Softwarelösungen einsetzen. Darüber hinaus berichten viele Anwender von begrenzten Anpassungsmöglichkeiten, was für Unternehmen mit komplexen Workflows und individuellen Anforderungen unzureichend sein kann.

Im Gegensatz dazu hat HubSpot einen anderen Weg eingeschlagen und betont die Bedeutung von No-Code-Tools, intuitiven Oberflächen und einfacher Integration. Die KI-gestützten Lösungen von HubSpot sind so konzipiert, dass sie zugänglich und einfach zu bedienen sind, ohne Programmier- oder technisches Fachwissen.

HubSpot investiert zudem in neue Technologien, um seine KI-Fähigkeiten zu verbessern. So hat das Unternehmen kürzlich in Jasper investiert, ein Unternehmen, das KI nutzt, um Blog-Beiträge, Social-Media-Posts, Website-Texte und mehr zu schreiben.

Der Trend zu KI plus No-Code im CRM wird in Zukunft nur an Bedeutung gewinnen. Während Unternehmen weiterhin neue Wege suchen, ihre Kundeninteraktionen zu personalisieren und ihre Workflows zu straffen, werden KI-gestützte Lösungen, die kein umfangreiches technisches Fachwissen erfordern, immer attraktiver und zum CRM der Zukunft beitragen.

KI-Anwendungsfälle im CRM

Als führender CRM-Anbieter steht HubSpot an vorderster Front bei der Integration von KI in seine Plattform, um Unternehmen bei der besseren Verwaltung von Kundenbeziehungen zu unterstützen. In diesem Abschnitt erkunden wir einige zentrale Anwendungsfälle für KI im HubSpot CRM und die Vorteile, die sie Unternehmen jeder Grösse bringen können.

E-Mail-Inhalte ins CRM parsen E-Mail-Inhalte mithilfe von KI ins CRM zu parsen, kann ein sehr nützliches Werkzeug für Unternehmen sein, die ihre Vertriebs- und Marketingprozesse automatisieren möchten. Im Wesentlichen besteht das Ziel dieses Prozesses darin, relevante Informationen aus eingehenden E-Mails zu extrahieren und damit das CRM-System zu aktualisieren.

Die Herausforderung besteht darin, dass die Entwicklung einer KI-gestützten Lösung, die kritische Informationen aus E-Mails präzise erkennen und extrahieren kann, ein komplexer Prozess ist. Sie muss nicht nur flexibel genug sein, um eine breite Palette von E-Mail-Formaten und -Strukturen zu verarbeiten, sondern auch nahtlos in bestehende CRM-Systeme integriert werden können.

Um dieses Ziel zu erreichen , ist eine Kombination aus NLP ( Natural Language Processing ), maschinellem Lernen und Datenintegrationstechnologien erforderlich. Nur so kann das System präzise, aktuell und für Vertriebs- und Marketingteams leicht zugänglich sein.

Hier sind einige Schritte, die beim Parsen von E-Mail-Inhalten ins CRM mithilfe von KI beteiligt sind:

Vorverarbeitung : Der erste Schritt besteht darin, die eingehenden E-Mails vorzuverarbeiten. Dies umfasst das Entfernen unnötiger Informationen wie E-Mail-Signaturen, Fusszeilen und sonstiger irrelevanter Inhalte, die für das CRM nicht relevant sind. Textextraktion : Im nächsten Schritt wird der relevante Text aus der E-Mail extrahiert. Dazu gehören Betreff, Textkörper und alle Anhänge, die relevante Informationen enthalten könnten. Informationsextraktion : Sobald der Text extrahiert wurde, besteht der nächste Schritt darin, NLP-Techniken zu nutzen, um die relevanten Informationen aus dem Text zu extrahieren. Dies kann das Identifizieren von Absender, Empfänger, Datum und weiterer Schlüsselinformationen umfassen, die für das CRM relevant sind. Datenintegration : Die extrahierten Informationen werden anschliessend in das CRM-System integriert. Dies kann das Anlegen eines neuen Kontaktdatensatzes oder die Aktualisierung eines bestehenden Datensatzes mit neuen Informationen umfassen. Maschinelles Lernen : Mit der Zeit kann das KI-System aus früheren Parsing-Ergebnissen lernen und seine Genauigkeit beim Erkennen und Extrahieren relevanter Informationen verbessern.

KI-gestütztes E-Mail-Parsing und CRM-Integration werden für viele Unternehmen und Investoren zu zunehmend attraktiven Investitionen. Salesforce Ventures, Insight Partners und Accel sind nur einige der namhaften Investoren in diesem Bereich, die alle eine Reihe von KI-gestützten Start-ups unterstützen.

Was HubSpot betrifft, so bietet das Unternehmen als Teil seines CRM-Systems eine Erweiterung zum Parsen von E-Mail-Inhalten an. Mit dieser Funktion können Anwender Kontaktinformationen und weitere relevante Daten aus eingehenden E-Mails automatisch erfassen und die CRM-Datenbank aktualisieren.

Es ist offenkundig, dass grosses Interesse besteht, KI zur Automatisierung des Parsens von E-Mail-Inhalten in CRM-Systeme einzusetzen, und dieser Trend dürfte sich fortsetzen.

Chatbots und virtuelle Assistenten Bei der Implementierung von Chatbots und virtuellen Assistenten sollten mehrere Faktoren berücksichtigt werden. Beispielsweise müssen die Genauigkeit und Effektivität der Kommunikation gewährleistet sein, ebenso Datenschutz und Datensicherheit. Darüber hinaus ist es wichtig, die Technologie in bestehende Geschäftsprozesse und Technologien zu integrieren. Nicht zuletzt müssen ein positives Nutzererlebnis und das Vertrauen der Anwender in die Technologie aufrechterhalten werden, damit die Implementierung erfolgreich ist.

HubSpot anerkennt die Bedeutung von Chatbots und virtuellen Assistenten für die Verbesserung von Kundenservice und Vertrieb. Resonate ging einen Schritt weiter und entwickelte einen KI-Chatbot auf Basis des GPT-3.5-Modells.

Hier sind einige seiner herausragenden Merkmale, die das Vertrauen in die Effektivität der Kommunikation aufrechterhalten:

Zu 100 % in HubSpot Chatflows integriert; HubSpot-Live-Chat-Integration in 5 Minuten; Nutzt Natural Language Processing und maschinelles Lernen; Integriert in HubSpot CRM für vollständige Sicht auf Kunden- und Interessenteninformationen; Speichert den Gesprächsverlauf.

Erfahren Sie mehr über KI-gestützte HubSpot Chatflows .

Neben den Vorteilen in Präzision, Sicherheit und Konnektivität revolutionieren Chatbots und virtuelle Assistenten die Art und Weise, wie wir mit Geschäftssystemen interagieren. Mit der wachsenden Nachfrage nach personalisiertem und sofortigem Kundenservice werden KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten in verschiedenen Branchen immer verbreiteter.

Automatisierte Workflows (Ketten) Das manuelle Anstossen durch Vertriebsmitarbeitende und Marketer wird nicht mehr als ideal angesehen. Stattdessen wenden sich Organisationen automatisierten Workflows und Ketten im CRM zu, um ihre Vertriebs- und Marketingoperationen zu straffen.

Workflows im KI-Kontext bezeichnen automatisierte Prozesse, die KI-Technologien wie maschinelles Lernen und Natural Language Processing nutzen, um Geschäftsabläufe zu vereinfachen und zu verbessern.

KI-gestützte Workflows können:

repetitive oder manuelle Aufgaben automatisieren; Fehler reduzieren; die Effizienz steigern.

KI-gestützte Workflows sind in der Lage, vergangene Interaktionen und Daten zu nutzen, um daraus zu lernen und Vorhersagen oder Empfehlungen zu treffen. Die Nutzung dieses Wissens kann ein noch leistungsfähigeres und effizienteres System hervorbringen, das genauere Ergebnisse liefert.

Die Implementierung von Workflows mit KI bringt ihre eigenen Herausforderungen mit sich. Die Integration von KI-Technologie in bestehende Geschäftsprozesse und Technologien, die Wahrung von Datensicherheit und -schutz sowie der Umgang mit Mitarbeitenden, die der Automatisierung skeptisch gegenüberstehen, sind allesamt zu berücksichtigende Faktoren. Es ist keine leichte Aufgabe, doch wenn sie richtig umgesetzt wird, sind die potenziellen Belohnungen gross.

Viele Unternehmen springen auf den Trend auf, KI in ihren Workflows einzusetzen:

Microsoft bietet Power Automate , das Einzelpersonen hilft, ihre Lieblings-Apps und -Dienste miteinander zu verknüpfen; IBM hat Watson aufgebaut, eine Plattform für die Erstellung von Chatbots und virtuellen Assistenten zur Bewältigung des Kundenservice; Salesforce hat Einstein, das CRM-Maschinelles-Lernen nutzt, um Lead-Scoring und -Priorisierung zu automatisieren; Amazon bietet SageMaker, das Unternehmen hilft, Machine-Learning-Modelle einfach zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen; AIssistify für HubSpot entfaltet die Kraft der KI in Workflows und Chatflows mit OpenAI/GPT-4-gestützten Aktionen.

Wenn Sie einen einfachen Prompt verwenden, erhalten Sie eine generische Antwort, die sich kaum von einer typischen E-Mail-Vorlage unterscheidet:

Schreibe eine Begrüssungsnachricht an einen Kunden [Vorname], [Nachname], [Firmenname]

Um das beste Ergebnis zu erzielen, ist es wichtig, im Prompt so detaillierte Informationen wie möglich bereitzustellen:

Agiere als Vertriebsmitarbeiter von Biglytics, einem Business-Intelligence-SaaS-Dienst, der Konzernkunden hilft, Daten zu analysieren, sie mit über zwanzig Branchen zu vergleichen und handlungsleitende Erkenntnisse abzuleiten. Wir haben eine Formularsendung auf unserer Website erhalten von: Vorname: [Vorname] Nachname: [Nachname] Position: [Position] Firmenname: [Company.Name] Firmenbeschreibung: [Company.Description] Firmenwebsite: [Company.domain] LinkedIn-URL der Firma: [Company.LinkedinURL] Anfrage: [Contact.CommentFormField] Identifiziere drei zentrale Herausforderungen, denen diese Person in ihrer Position gegenüberstehen könnte. Schreibe eine E-Mail, die für die Anfrage dankt, erklärt, wie wir die drei Herausforderungen adressieren können, und schlage einen Termin mit Kalenderlink vor.

Verwenden Sie beliebige eigene Prompts in HubSpot Workflows. OpenAI-Modelle eignen sich hervorragend für Aufgaben wie Zusammenfassen, Datenformatierung, Übersetzung und das Verfassen von E-Mails als Antwort auf Kundenanfragen (Formularsendungen oder Tickets).

Aus unserer Sicht gewinnen Workflows und Chatflows im Kontext von KI im CRM zunehmend an Bedeutung. Diese Ansätze bestehen darin, eine Abfolge von Aktionen oder Schritten zu definieren, die ein KI-System als Reaktion auf eine bestimmte Situation oder Eingabe ausführen kann.

Erstens können sie dazu beitragen, die Wahrscheinlichkeit von Fehlern oder "Halluzinationen" zu verringern, indem sie dem KI-System einen klaren, strukturierten Rahmen bieten.

Zweitens machen es diese Werkzeuge möglich, eine Folge von Aktionen für das KI-System zu definieren, was zu komplexeren Interaktionen mit Kunden und persönlicheren Erlebnissen führt.

Wir hören häufig von unseren Kunden, dass die Durchführung von Outbound-Kampagnen sehr zeitaufwändig sein kann. Vertriebsmitarbeitende müssen jede Nachricht personalisieren, was einen erheblichen Anteil ihres ohnehin vollen Tages in Anspruch nehmen kann. Der Einsatz KI-basierter Tools für die Personalisierung kann bis zu 80 % der Vorbereitungszeit für Kampagnen einsparen, was für Vertriebsteams eine enorme Erleichterung darstellt.

Noch besser: KI kann die Herausforderungen erkennen, denen bestimmte Positionen und Rollen in unterschiedlichen Branchen und Unternehmen gegenüberstehen. Durch die Automatisierung des Personalisierungsprozesses können Sie eine hochgradig personalisierte E-Mail verfassen, die bereits 90 % besser ist als die meisten verschickten Outbound-E-Mails.

Der KI-Assistent erstellt einen Entwurf. Der Vertriebsmitarbeiter muss ihn lediglich bei Bedarf anpassen und versenden.

Erfahren Sie mehr über AI Studio für HubSpot .

Predictive Lead Scoring Predictive Lead Scoring mithilfe von KI ist ein Prozess, der Machine-Learning-Algorithmen einsetzt, um Kundendaten zu analysieren und die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Lead zum Kunden wird. Der Prozess umfasst die Vergabe einer Punktzahl an jeden Lead auf Basis seiner individuellen Merkmale wie demografischer Daten, Webseitenverhalten und Aktivität in sozialen Medien. Je höher die Punktzahl, desto höher die Wahrscheinlichkeit, dass aus dem Lead ein Kunde wird.

Mehrere Herausforderungen müssen adressiert werden:

Datenqualität : Genaue Kundendaten sind für Predictive Lead Scoring unerlässlich, doch Unternehmen tun sich oft schwer, diese Datensätze zu erfassen und zu pflegen. Algorithmusgenauigkeit : ein Muss für jedes Unternehmen. Um sicherzustellen, dass das Beste aus den Algorithmen herausgeholt wird, kann es nötig sein, sie regelmässig zu justieren. Das hilft, die besten Ergebnisse zu erzielen. Integration mit dem CRM : Der Prozess kann anspruchsvoll sein, ist aber unerlässlich, um sicherzustellen, dass alle Leads korrekt bewertet und nachverfolgt werden. Kosten : Die Investition in ein KI-gestütztes Lead-Scoring-System kann kostspielig sein, ist aber oft notwendig, um maximale Effizienz und Genauigkeit sicherzustellen.

KI-gestütztes Predictive Lead Scoring ist ein populäres Werkzeug, das viele Unternehmen einsetzen, um ihre Kunden besser zu verstehen. Plattformen wie Salesforce Einstein, HubSpot, Marketo, Zoho CRM und LeadSquared bieten alle Funktionen für Predictive Lead Scoring und ermöglichen es Unternehmen, Kundendaten zu analysieren, Leads zu bewerten, sie zu priorisieren und mehr Leads zu generieren.

Kunden berichten von positiven Erfahrungen mit KI-gestützten Tools und Plattformen für das Lead Scoring und nennen verbesserte Lead-Qualifizierung, höhere Vertriebsproduktivität und einen besseren Marketing-ROI. Trotz der Vorteile merken einige an, dass diese Plattformen recht komplex sein können und viel Engagement erfordern, um sie optimal zu nutzen. Zudem kann die Genauigkeit der Predictive-Lead-Scoring-Modelle variieren, je nach den Daten, mit denen sie trainiert wurden, und dem Geschäftskontext, in dem sie eingesetzt werden.

Auf Basis unserer Beobachtungen sind uns keine praktischen Anwendungen von Predictive Analytics in mittleren und kleinen Unternehmen begegnet. Es scheint, dass solche Fähigkeiten eher in grossen, multinationalen Organisationen umsetzbar sind, die über riesige Datensätze mit Millionen von Datensätzen verfügen.

Fazit Maschinelles Lernen und KI gewinnen im Bereich CRM zunehmend an Bedeutung. Der Einsatz von KI-Technologien wie Natural Language Processing, Predictive Analytics und Chatbots verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Kundenservice und -engagement angehen.

Die Integration von KI im CRM ist eine bedeutende Veränderung in der Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren, und wird in den kommenden Jahren wahrscheinlich ein zentraler Faktor in der CRM-Branche bleiben. Auch wenn verschiedene CRM-Systeme über einzigartige Funktionen verfügen, kann der Einsatz von KI-Technologien Unternehmen jeder Grösse und Branche helfen, ihre Abläufe zu optimieren.

Wir erwarten, dass KI menschenähnlicher wird und natürliche, ansprechende Interaktionen mit Kunden ermöglicht. Chatbots werden zudem verbreiteter, und KI-Systeme werden in der Lage sein, komplexere Interaktionen zu bewältigen und personalisierten Service zu bieten. Darüber hinaus wird generative KI den Kundenservice transformieren, indem sie auf Basis einer gegebenen Eingabe neue Inhalte erstellt und vollständig massgeschneiderte Empfehlungen liefert, was besonders bei der Bearbeitung komplexer Anfragen nützlich ist.

Die Datenqualität wird jedoch entscheidend sein, da KI-Systeme im CRM verbreiteter werden, und es wird wichtig sein, sicherzustellen, dass die zur Schulung dieser Systeme verwendeten Daten genau und vollständig sind. Transparenz und Ethik sind ebenfalls wichtig, und es wird erforderlich sein, transparent über den Einsatz von KI zu kommunizieren und sicherzustellen, dass er ethischen Standards entspricht.

Während Unternehmen weiterhin diese Technologien nutzen, um sich Wettbewerbsvorteile zu sichern, ist klar, dass KI die Art und Weise, wie wir Kundenengagement und Geschäftsabläufe insgesamt angehen, weiter transformieren wird.

Siehe auch:

Der ultimative Leitfaden zur generativen KI