KI im CRM: 5 Beispiele, wie Sie Ihren Vertrieb mit KI-Features stärken

Gerade für den Vertrieb bietet der Einsatz von KI in CRM-Systemen vielfältige Chancen, um effizienter zu arbeiten, höhere Conversions zu erzielen und das Unternehmenswachstum anzukurbeln. 

Sales Teams stehen regelmäßig vor der schwierigen Entscheidung, welche Leads sie priorisieren sollen und welche Ansprache für welchen Kunden am besten geeignet ist. Ohne moderne Technologien haben sie nur begrenzt Einblick in das Verhalten und die Interessen ihrer Kunden. Das Risiko ist hoch, Verkaufschancen zu verpassen oder Ressourcen ineffzient zu nutzen. Im Blog zeigen wir Ihnen:

1. 5 KI-Features für Ihr CRM, mit denen Sie Dashboards erstellen, um bessere Entscheidungen zu treffen – und Ihren Vertrieb so unterstützen, die geschilderten Herausforderungen zu bewältigen.
2. Was Sie vor der Implementierung von KI-Funktionen in Ihr CRM-System beachten sollten. 

Inhaltsübersicht

1. Mögliche Anwendungsfälle für KI in Ihren CRM
   1. Kundensegmentierung
   2. Lead Scoring
   3. Sales Forecasting
   4. Customer Lifetime Value
   5. Produktempfehlungen
2. Hochwertige Daten als Voraussetzung für KI im CRM
3. Fazit: Bessere Entscheidungen und mehr Effizienz mit KI
   
   

KI-Features fürs CRM

CRM-Systeme wie Salesforce, HubSpot, MS Dynamics und andere entwickeln ihre Funktionen mit KI kontinuierlich weiter.

Hier finden Sie 5 KI-Features, die diese CRM-Systeme nutzen und kontinuierlich verbessern, um höhere Conversions zu ermöglichen.

1. Kundensegmentierung: Sprechen Sie Ihre Kunden noch gezielter an!

So kann KI helfen

Der Einsatz von KI in Ihrem CRM erlaubt es Ihnen, Kunden automatisch auf Grundlage ihres Verhaltens, ihrer Kaufhistorie und ihrem Engagement zu gruppieren – und die Ergebnisse in einem entsprechenden Dashboard einzusehen.

Die KI analysiert riesige Datenmengen und zieht Informationen aus verschiedenen Quellen wie CRM-Einträgen und E-Mail-Interaktionen heran, um einen ganzheitlichen Blick auf Ihre Kunden zu ermöglichen. Mit Hilfe von Clustering-Algorithmen teilt sie Kunden je nach Verhalten und Interessen in verschiedene Segmente ein.

Das macht KI anders

Anders als bei einem traditionellen CRM greift eine KI-Lösung auf maschinelle Lernmodelle zurück, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. Sie erkennt Muster, die menschlichen Analysten möglicherweise verborgen bleiben – darunter z. B. subtile Veränderungen im Kaufverhalten oder Trends in bestimmten demografischen Gruppen. Das Modell lernt kontinuierlich dazu, aktualisiert die Kundensegmente dynamisch in Echtzeit und ermöglicht exakte Einblicke (Dichiera, 2023).

So profitiert Ihr Vertrieb

• Mit Hilfe der KI-Lösung zur Kundensegmentierung und dem entsprechenden Dashboard gelingt es Ihrem Vertrieb Leads effektiv zu priorisieren.
• Es kann außerdem Kommunikationsstrategien sowie Angebote optimieren und die Conversion Rate deutlich erhöhen. 

2. Lead Scoring: Fokussieren Sie sich auf die richtigen Kunden!

So kann KI helfen

KI im CRM hilft dabei, die Wahrscheinlichkeit von Abschlüssen zu berechnen und  Verkaufschancen zu bewerten. Dabei spielen Faktoren wie Kundenengagement, frühere Käufe und demografische Informationen eine Rolle.

Für die Berechnungen und die Erstellung des Dashboards zieht die KI Daten aus Quellen wie Vertriebsinteraktionen, Kundenfeedback und externer Marktforschung heran. Mithilfe von Predictive Analytics ermittelt sie für jeden Lead einen Score, der die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Conversion angibt.

Das macht KI anders

KI blickt nicht (nur) in die Vergangenheit, sondern in die Zukunft: Sie nimmt eine vorausschauende Analyse vor und gibt eine Empfehlung, auf welche Leads Sie Ihr Augenmerk legen sollten.

So profitiert Ihr Vertrieb

• Mit der Lösung und dem entsprechenden Dashboard kann Ihr Vertrieb Ressourcen effizienter nutzen und sich auf Leads mit dem höchsten Abschlusspotenzial konzentrieren. Auf diese Weise optimieren Sie Ihre Prozesse und Ihren ROI.

3. Sales Forecasting: Erkennen Sie frühzeitig mögliche Trends!

So kann KI helfen

Mit einem KI-gestützten CRM prognostizieren Sie zukünftige Verkaufstrends auf Grundlage historischer Daten, Marktbedingungen und Kundenverhaltensmuster und stellen diese visuell dar.

Für die Vorhersagen werden historische Verkaufsdaten aggregiert und saisonale Trends sowie zyklische Muster berücksichtigt. Auch externe Daten, die sich auf den Umsatz auswirken könnten, werden herangezogen – beispielsweise Wirtschaftsindikatoren oder Branchentrends.

Das macht KI anders

Das Prognosemodell gibt nicht nur Aufschluss darüber, wann Spitzenumsätze sowie Umsatzeinbrüche zu erwarten sind. Es liefert auch Erklärungen für diese Trends und ermöglicht so eine fundiertere strategische Planung. Laut einer Studie von Forbes (2019) konnten KI-gestützte Vertriebsprognosen Vorhersagefehler von 32 % auf 0 % senken.

So profitiert Ihr Vertrieb

• Ein KI-gestütztes Sales Forecasting unterstützt Ihren Vertrieb dabei, realistische Verkaufsziele festzulegen.
• Es hilft ihm dabei, sich auf Marktveränderungen vorzubereiten und Ressourcen strategisch zu planen, um zukünftigen Anforderungen zu genügen.

(Quelle: Forbes 2019)

4. Customer Lifetime Value (CLV): Identifizieren Sie erfolgversprechende Kundenbeziehungen!

So kann KI helfen

KI im CRM ermöglicht es Ihnen im Dashboard abzulesen, was für einen Wert ein Kunde voraussichtlich über seinen gesamten Lebenszyklus hinweg bringen wird. Sie kombiniert Daten über frühere Käufe, die Kundenaktivität, Service-Interaktionen und sogar das Verhalten in sozialen Medien, um zukünftige Ausgaben und das Engagement vorherzusagen. Die KI-Modelle berücksichtigen quantitative Daten, z. B. die Transaktionshistorie, genauso wie qualitative Daten, z. B. Kundenzufriedenheitswerte, um den CLV zu bestimmen.

Das macht KI anders

Ein KI-gestütztes CRM kann mehr als historische Daten zu analysieren. Für die Berechnung des CLVs stellt es Vorhersagen über zukünftige Interaktionen und deren potenziellen Wert n

So profitiert Ihr Vertrieb

• Vertriebsteams können sich auf die Pflege erfolgsversprechender Beziehungen konzentrieren und Kundenbindungsstrategien optimieren. Hierdurch schnellt Ihr Umsatz langfristig in die Höhe.

5. Produktempfehlungen: Regen Sie Kunden zu Mehrkäufen an!

So kann KI helfen

Nutzen Sie KI im Ihrem CRM, um Kunden auf Basis ihrer Interessen, Einkäufe und ihres Surfverhaltens interessante Produkte oder Dienstleistungen vorzuschlagen.

Hierfür sammelt die KI Daten zu früheren Käufen, dem Verhalten auf der Website und der Nutzung von Marketingmaterialien und erstellt so ein umfassendes Dashboard Vorlieben und Interessen jedes Kunden.

Das macht KI anders

Mit der Hilfe von KI erkennen Sie Muster und Interessen, die für jeden Kunden einzigartig sind. Der Vertrieb kann diese Informationen nutzen, um Produkte oder Dienstleistungen zu empfehlen, an denen der (potenzielle) Kunde am ehesten interessiert ist. Auf diese Weise erhält er einen auf ihn zugeschnittenen Service.

So profitiert Ihr Vertrieb

• Eine KI-Lösung sichert Ihrem Vertrieb vielfältige Cross- und Upselling-Möglichkeiten. Hierdurch verbessert sich nicht nur die Kundezufriedenheit, sondern auch der durchschnittliche Wert Ihrer Aufträge.

Hochwertige Daten als Voraussetzung für KI im CRM

Eine hohe Datenqualität ist die Grundlage für KI-gestützte CRM-Systeme und die Erstellung der entsprechenden Dashboards. Ohne hochwertige und vollständige Daten liefern die Algorithmen falsche Informationen und Vorhersagen und führen somit zu fehlerhaften Entscheidungen.

Ihre Datenbasis muss folgende Voraussetzungen erfüllen, um KI optimal in Ihrem CRM zu nutzen:

• Genauigkeit und Aktualität der Informationen: Bereinigen und validieren Sie Ihre Daten regelmäßig, um Fehler, Duplikate und veraltete Informationen zu beseitigen. Exakte Informationen stellen sicher, dass KI-Algorithmen relevante und zuverlässige Erkenntnisse liefern.
• Vollständigkeit der Daten: Vollständige Daten sind für eine genaue Analyse und Vorhersage durch die KI unerlässlich. Fehlende Informationen führen zu verzerrten Analysen und beeinträchtigen Ihre Verkaufsstrategien. Eine umfassende Datenerfassung über alle Kundeninteraktionspunkte hinweg ist für ein ganzheitliches Verständnis des Kundenverhaltens entscheidend.
• Konsistenz aller Datenquellen: Um die Integrität der Analyse zu gewährleisten, müssen die Datenformate und Informationen in den verschiedenen Datenbanken konsistent sein. Inkonsistenzen können KI-Modelle verwirren und ihre Effektivität verringern. Die Standardisierung von Datenformaten und die Gewährleistung einer nahtlosen Integration über verschiedene Plattformen hinweg sind von entscheidender Bedeutung.
• Datenschutz und Datensicherheit: Eine stringente Durchsetzung von Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen ist zwingend erforderlich, um sensible Kundeninformationen zu schützen. Dazu gehören die Einhaltung von Vorschriften wie die DSGVO sowie die Implementierung starker Cybersicherheitsmaßnahmen, um Datenschutzverletzungen zu verhindern.

Fazit: Bessere Entscheidungen und mehr Effizienz mit KI

KI-gestützte CRMs und Dashboards sind mehr als nur Werkzeuge für das Kundenbeziehungsmanagement; sie sind entscheidend für die Optimierung von Vertriebsstrategien. Sie ermöglichen es Ihren Vertriebsteams

• datengetriebene Entscheidungen zu treffen,
• maßgeschneiderte Ansätze für die Kundenansprache zu finden
• und Umsatz sowie Geschäftswachstum zu steigern.

Die Grundlage für die Effektivität der Lösung bildet allerdings die Qualität Ihrer Daten. Genaue, vollständige und konsistente Daten sind die Voraussetzung dafür, dass KI-Systeme umsetzbare Erkenntnisse und Empfehlungen liefern können. Eine hohe Datenqualität ist daher keine Option, sondern eine Notwendigkeit, um das volle Potenzial von KI im Vertrieb auszuschöpfen.

In einer umkämpften Vertriebslandschaft, in der strategische Entscheidungen von entscheidender Bedeutung sind, kann die Nutzung von KI im CRM einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil bedeuten.

Quellen:

Baird, N. (2019) Six ways AI can impact retail forecasting: Hype vs. reality, Forbes. Available at: https://www.forbes.com/sites/nikkibaird/2019/02/21/six-ways-ai-can-impact-retail-forecasting-hype-vs-reality/?sh=4d9f683e5d93 (Abgerufen am: 18. März 2024).

State of the Connected Customer Report Salesforce. Available at: https://www.salesforce.com/resources/research-reports/state-of-the-connected-customer/ (Abgerufen am: 13. März 2024).

Dichiera, M. (2023) Unveiling customer insights: Ai Powered Segmentation dashboard, Medium. Available at: https://medium.com/data-and-beyond/unveiling-customer-insights-ai-powered-segmentation-dashboard-284317708153 (Abgerufen am: 18. März 2024).

Bangia, M. et al. (2020) Sales automation: The key to boosting revenue and reducing costs. Available at: https://www.mckinsey.com (Abgerufen am: 12. März 2024).