B2B CRM und künstliche Intelligenz: Heute & Morgen

Denis Zhinko

Denis Zhinko

Denis Zhinko

Denis Zhinko

Leiter der CRM- und Collaboration-Abteilung bei ScienceSoft mit mehr als 13 Jahren Erfahrung in der Softwareberatung mit dem Multi-Plattform-Fokus auf Microsoft Dynamics 365 (ehemals Dynamics CRM) und Salesforce. Denis hat Projekte in den Bereichen CRM, CXM, Portale, Systemintegration und Konnektivität für Unternehmen in den Bereichen Gesundheitswesen, Einzelhandel, Telekommunikation und Bankwesen verwaltet, einschließlich CRM-Lösungen für 7+ Mio. Bankkunden und 5+ Mio. Medienabonnenten. In seiner Freizeit ist Denis ein begeisterter Motorradfahrer, Tennisspieler und Freiwilliger.

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Während die Cloud-Technologien und künstliche Intelligenz (KI) die Businesswelt weiter erobern, werfen MS Dynamics Berater einen genaueren Blick darauf, welche Änderungen das dem B2B CRM Markt bringen kann. Aber sehen wir uns zuerst an, was die Zahlen über die AI-Nutzung in CRM heutzutage erzählen.

B2B CRM und artifizielle Intelligenz

AI plus CRM: 7 Merkmale, die Sie sich nicht entgehen lassen möchten

Da cloudbasiertes CRM in der Popularität wächst (mit 62% von CRM-Software, welche nach der Prognose auf die Cloud zu 2018 umsteigt, Forbes), betreten maschinelles Lernen und artifizielle Intelligenz die tägliche Routine der Menschen mit Produkten wie Einstein oder Dynamics 365. Dem Economist Intelligence Unit Bericht zufolge, planen 75% der befragten Führungskräfte, bis 2020 AI in ihre Firmen einzuführen. 26% von ihnen hoffen, das wird ihnen helfen, Kundendienst zu verbessern, während 17% erwarten, einen Umsatzzuwachs zu erzielen.

Applikation von AI in CRM ist vorausgesetzt, mit der Förderung von Tools, die von Angestellten angeboten werden, weiter zu wachsen. Bereits im Jahr 2015 stützten sich 25% der Führungskräfte in Kundendienst auf die beste-nächste-Aktion-Funktionalität einer Art, und 74% der Vermarkter nutzten vorausschauende Intelligenz, um Content für ein besseres Customer Experience (Salesforce) zu gestalten. Mit Blick auf das Morgen von maschinenfähiger Kommunikation geht Gartner weiter und kündigt an, dass zum Jahr 2020 85% der Kundeninteraktion keine menschlichen Vertriebsleute verlangen wird, da Maschinen in der Lage sein werden, Kundendaten über Kanäle zu sammeln und menschliche Interaktion mit Klienten zu verwalten.  

Wobei Maschinendominanz in dem (historisch menschlichen) CRM-Bereich eine zu mutige Vorhersage auf den ersten Blick zu sein scheint, zeigen erfolgreiche Fälle wie Marston's, dass AI den CRM-Raum stören wird.

Warum AI für CRM in B2B boomt

Mit ausführlichen Daten, die von Kunden in B2C erzeugt sind (zum Beispiel, via Sozialnetzwerke), ist das Wachstum von AI-unterstütztem CRM realistisch. Aber was kann der B2B-Sektor von der neuen Technologie erwarten? Die wichtigste Änderung, welche AI dem CRM in B2B bringt, besteht darin, dass Software Informationen auf Nutzeranfrage bereitstellt. Statt dessen, zieht sie relevante Daten heraus, wenn das am besten geeignet ist (zum Beispiel, in der Form der funktionierenden Karten in Dynamics 365).       

Solch ein verkehrter Ansatz verwandelt ein AI-unterstütztes CRM in den Assistenten des Unternehmens, welcher solche allgemeinen Vertriebsherausforderungen, wie folgende, löst.

Herausforderung #1. Abzielung der Bemühungen auf Leads, die konvertiert sein werden

Jeder Vertriebsmanager hat wahrscheinlich wenigstens einmal ein Lead nach eifrigem Nurturing verloren. Diese Zeit ließ sich vernünftiger verbringen, wenn man das Ergebnis im Voraus vorhersagen konnte. Maschinelles Lernen ermöglicht es, Lead-Verhalten in CRM zu analysieren, um sie durch die Wahrscheinlichkeit zu rangieren, zu konvertieren und sogar zu bestimmen,  ob der Ansprechtpartner Befugnis hat, das Geschäft abzuschließen. Auf solche Weise kann ein Unternehmen Ihre Ressourcen besser verwalten, indem es mehr Zeit dafür zuzuteilt und erfahrenere Teammitglieder den stärkeren Leads zuzuordnet, sowie Aufgaben für alle Verkaufsagenten priorisiert, damit sie sich auf qualitativ hochwertige Leads in erster Linie konzentrieren.    

Herausforderung #2. Gewinnung von Leads, ehe sie fliehen

Gibt es Konkurrenten, kann sogar eine Verlangsamung der Kundenreaktionen ein alarmierendes Zeichen sein. Dennoch ist es für Vertriebsmenschen kaum möglich, jeden Kundenklienten zu überwachen. Aber AI-unterstütztes CRM kann die Stimmung eines Kunden analysieren und Benachrichtigungen jedem Vertriebsspezialisten zur Verfügung stellen. Durch die Nutzung von Mustern in der Kaufhistorie und E-Mail-Antworten kann die Software helfen, Beziehungen bei Gefahr zu erkennen und vorzuschlagen, wie man sie wiederbelebt.  

Herausforderung #3. Optimierung der Tagesperformance der Vertriebsmenschen

Die Kundenzufriedenheit hängt davon ab, wie pünktlich und relevant die Antworten der Vertriebsmitarbeiter sind. AI kann den Alltag eines Vertriebsagenten mit Empfehlungen der nächsten besten Handlung beschleunigen. Wenn man zum Beispiel eine Frage in der Email des Kunden stellt, kann die Software Marketingmaterialien von der Wissensbasis anbieten (relevante Case Studies oder Präsentationen). Durch Analyse des Kundenverhaltens (Content-Öffnungen, Kaufhistorie, Browsing-Geschichte) kann ein CRM erfahren, welche Informationen der Kunde benütigt, oder welche Querverkauf- oder Upselling-Möglichkeiten es gibt. Im Ergebnis, mact maschinelles Lernen Vertriebsmenschen nicht nur in ihren Aufgaben effizienter, sondern verbessert auch wesentlich das Kundenerlebnis.

Die Zukunft von AI und CRM

Heutzutage investieren solche Anbieter wie Microsoft, Salesforce, SAP, Oracle stark in AI-Fähigkeiten ihrer CRM-Angebote. Da neue Funktionalität Kundenerlebnis wesentlich verbessern und Arbeit der Vertriebsmenschen optimieren kann, ist es wahrscheinlich, dass in ein paar Jahren viele B2B-Unternehmen sich an CRM-Anpassung wenden, um AI in den Dialog mit den Kunden zu bringen. Dennoch ist es jetzt fraglich, ob Maschinen in der Lage sein werden, 85% der Aufgaben durchzuführen, welche die menschlichen Vertriebsmenschen heutzutage ausführen. Was glauben Sie davon? Fühlen Sie sich frei unten zu kommentieren.

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