3. KI (Künstliche Intelligenz)
Die Einführung von KI-CRM hat die Zusammenarbeit in Unternehmen grundlegend verändert: Alle Abteilungen können Kund:innenbedürfnisse besser erfüllen, die Produktivität steigern und wertvolle Geschäftseinblicke gewinnen. Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, wie KI im CRM Ihre Teams produktiver machen kann.
Prädiktive KI identifiziert Muster aus vergangenen Ereignissen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. So lässt sich beispielsweise ermitteln, welche Geschäfte mit hoher Wahrscheinlichkeit abgeschlossen werden, welche gefährdet sind und welche Kanäle und Botschaften sich im Marketing am besten eignen. Generative KI in CRMs nutzt Kundendaten, um personalisierte Verkaufs-E-Mails, Wissensartikel für Serviceteams, mehrsprachige Produktbeschreibungen oder auf bestimmte Zielgruppen zugeschnittene Marketingkampagnen zu erstellen. Conversational AI wiederum ermöglicht es Mitarbeiter:innen, in natürlicher Sprache mit der KI zu interagieren – so, wie sie es auch mit Kolleg:innen tun würden. Probieren Sie Conversational AI selbst aus, indem Sie in der Agent-Chatbox auf dieser Seite mit product.agentforce interagieren.
Die KI in Ihrem CRM ist nur so zuverlässig wie die Daten, auf denen sie basiert. Öffentliche Modelle sind zwar verfügbar, können jedoch weder Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen noch Ihre Kund:innen wirklich verstehen. Eine bessere Lösung bietet eine Plattform wie Data Cloud: Sie führt Ihre Kundendaten sicher zusammen, analysiert sie und nutzt das Kundenverhalten, um Trends zu erkennen und Empfehlungen abzuleiten. Darüber hinaus kann sie Maßnahmen automatisch anstoßen, Follow-up-Pläne für Leads erstellen, effektivere Kampagnen entwickeln und Servicefälle schneller abschließen.
Das richtige CRM setzt auf vertrauenswürdige KI mit wichtigen Sicherheitsmechanismen. Die Null-Datenspeicherung stellt sicher, dass Informationen, die an eine KI-Engine übermittelt oder von ihr verarbeitet werden, nur für die jeweilige Aufgabe genutzt und nicht gespeichert werden. Eine integrierte Toxizitätserkennung filtert problematische Sprache und Verhalten heraus, um angemessene Reaktionen zu gewährleisten. Durch Datenmaskierung können Unternehmen sensible Informationen schützen, indem sie nur modifizierte Versionen weitergeben. Die Originaldaten bleiben erhalten, während Teams mit relevanten und umsetzbaren Inhalten arbeiten.