Künstliche Intelligenz (KI) ist das neue IoT – zumindest, wenn man seinen Verlauf vom Trend zur Zukunftstechnologie betrachtet. In der Tat eröffnet künstliche Intelligenz eindrucksvolle Potenziale für Vertrieb und Service. Doch um diese Ergänzung zu den bekannten CRM Funktionen auszuschöpfen und somit auch die Erwartungen in den Führungsetagen erfüllen zu können, sind Voraussetzungen bei Mitarbeitern und in der Infrastruktur zu schaffen.
Der Begriff der künstlichen Intelligenz wird häufig sehr weitgehend verwendet. In vielen Fällen werden aufgrund komplexer Algorithmen Datenbeständen analysiert, Muster erkannt und zum Beispiel Scores abgeleitet.
Beispiel: Künstliche Intelligenz im Leadmanagement
Ein Anwendungsfall aus dem CRM ist das Leadmanagement im Vertrieb: Aus bisherigen Aktivitäten eines Kunden an unterschiedlichen Touchpoints wird ein „Behavior Score“ ermittelt. Durch einen Vergleich der Kundeneigenschaften, also beispielsweise Branche, Unternehmensgröße etc., errechnet sich zusätzlich ein „Match Score“. Aus diesen beiden Werten wird abgeleitet, ob ein Lead erkannt wurde und wie wertvoll dieser ist.
Die Vorgehensweise ist nicht grundlegend neu. Moderne Infrastruktur und große Rechenkapazitäten ermöglichen es aber erst heute, den kontinuierlich eingehenden Datenstrom sofort für die weiteren Berechnungen zu berücksichtigen. Die Input-Faktoren für „Behavior Score“ und „Match Score“ werden in Echtzeit neu bewertet und angepasst, Kriterien gewinnen oder verlieren an Bedeutung.
Als Ergebnis entstehen einerseits qualitativ hochwertige Empfehlungen, die alle vorliegenden Daten sofort einbeziehen. Anderseits entwickelt sich aber auch eine Intransparenz für den Anwender, aufgrund welcher Kriterien ein Lead als vielversprechend eingestuft wird. Umgangssprachlich wird diese Black Box in der Folge zu Unrecht als künstliche Intelligenz bezeichnet.
Funktioniert das Verfahren jedoch, können Marketing- und Vertriebsressourcen deutlich effizienter und somit „intelligenter“ eingesetzt werden, indem sie sich auf die potenzialstärksten Leads konzentrieren.
Ohne Daten keine (künstliche) Intelligenz
Die Herausforderungen für den erfolgreichen Einsatz mathematischer Verfahren oder KI liegen in der Datenbasis: Zum einen müssen die Daten insbesondere im CRM konsequent und strukturiert erfasst werden. Zum anderen entstehen in Vertrieb und Service selbst bei umfangreichster Datenerfassung häufig keine ausreichend große Datenmenge (Big Data), um genügend differenzierte Muster zu erkennen und signifikante Impulse abzuleiten.
Überzogene Erwartungen an KIs müssen relativiert werden
Zudem sind häufig die Erwartungen an die Ergebnisse, die eine KI liefern kann, überzogen: Zum einen fehlt der KI Input, den der menschliche Mitarbeiter in seine Entscheidungen bewusst, teilweise auch unbewusst, einbezieht. Verfechter der KI führen an dieser Stelle an, dass man auch dies der KI antrainieren kann. Die Aufbereitung und Erfassung von entsprechenden Daten aus dem zwischenmenschlichen Miteinander, wie zum Beispiel Emotionen, Vorurteile und Präferenzen etc., ist aber schwierig, um nicht zu sagen unmöglich. KIs stoßen an entsprechende Grenzen, solange sie nicht direkt untereinander handeln.
Zum andern liefern KIs nicht, wie wir es von IT gewohnt sind, eindeutig richtige Ergebnisse. Aufgrund der Methodik (Mustererkennung, statistische Verfahren) ist es systemimmanent, dass ein Teil der Berechnungen oder Impulse falsch ist. Darin unterscheiden sie sich nicht von der natürlichen Intelligenz, die notwendige Fehlertoleranz muss im Unternehmen für die „KI-Kollegen“ jedoch erst entwickelt werden.
Erfolgreich Vertrieb und Service mit CRM und KI optimieren
Unter Berücksichtigung der dargestellten Limitationen sollen Vertriebs- und Serviceprozesse in drei Schritten optimiert werden.
1. Zielbild definieren
Es ist zunächst zu definieren, wie Vertrieb und Service in einem modernen Unternehmensumfeld mit unterschiedlichen Customer Journeys und Touchpoints ausgestaltet sein soll.
CRM-Strategie und Kundenperspektive sollten dabei gleichermaßen die internen Vertriebs- und Serviceprozesse definieren. Erst dann kann ein Fahrplan entwickelt werden, wie dieses Zielbild erreicht wird und welche technische Unterstützung - ggfs. auch mit künstlicher Intelligenz - dazu notwendig wird.
2. Datenbasis sicherstellen
Zentrales System für Vertrieb und Service sollte ein CRM-System sein. Dieses wiederum muss heute entsprechend vernetzt sein, um kundenbezogene Daten aus persönlichen Kontakten, ERP, Webshop, Kundenportal, Homepage usw. zu aggregieren. Kritisch ist hier, dass auch die Mitarbeiter in Vertrieb und Service konsequent ihre Aktivitäten mit den Kunden erfassen und über alle Touchpoints hinweg eine durchgehend hohe Datenqualität und Datentiefe erreicht wird. Das hierbei auch Anforderungen der DSGVO erfüllt sein müssen, ist selbstverständlich.
Nur eine konsequente Umsetzung und Standardisierung ermöglichen es, eine entsprechende CRM-Datenbasis aufzubauen und aktuell zu halten, ein aussagekräftiges Reporting zu schaffen. Unabhängig davon, ob im Folgenden eine KI eingesetzt werden soll, um die Daten „intelligenter“ zu nutzen, ist dieser Schritt notwendig, um im heutigen Wettbewerbsumfeld und über unterschiedliche Kanäle Vertrieb und Service sinnvoll und effizient zu gestalten.
3. CRM-Unterstützung ausbauen
Die technische Unterstützung durch das CRM ist heute fortlaufend zu optimieren sowie an technische Möglichkeiten und Kundenanforderungen anzupassen. Dabei muss auch geprüft werden, ob die technischen, fachlichen und menschlichen Voraussetzungen für einen KI-Einsatz gegeben sind.
CRM ist also die notwendige Basis für erfolgreiche Vertriebs- und Serviceunterstützung. KI wird so zu einem zusätzlichen Modul, das das CRM – stimmen die Voraussetzungen – mit zusätzlicher Intelligenz versorgt und dabei die Datenbasis optimal nutzt.
Kombination natürliche Intelligenz und KI
Die genannten Einschränkungen zeigen: Eine Kombination aus natürlicher und künstlicher Intelligenz ist ideal. Die KI assistiert, gibt Empfehlungen und vereinfacht somit die Tagesarbeit. Der Mensch prüft diese kritisch. Erst diese Verbindung, von Datenanalysen und menschlicher Lebenserfahrung, verbessert massiv die Qualität unternehmerischer Entscheidungen in Vertrieb und Service. So können sich dann auch einige der Wünsche in den Führungsetagen erfüllen.
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Lesetipp
Artikel unseres Geschäftsführers, Martin Ehret, im e3-Magazin zum Thema KI
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