KI entmystifizieren und warum CRM und KI gut zusammenpassen

Künstliche Intelligenz (KI) ist heute allgegenwärtig.

Ob in personalisierten Empfehlungen auf Ihrer bevorzugten Online-Shopping- oder Streaming-Plattform, in Abbiegehinweisen von Ihrem Auto oder in Interaktionen mit Ihrem bevorzugten intelligenten Assistenten, KI wird immer mehr Teil des täglichen Lebens.

Weltweit wird der KI-Markt bis 2025 fast 200 Milliarden US-Dollar erreichen.

Und die CRM-Branche ist keine Ausnahme, wenn es um die Einführung von KI-Technologien geht.

Heutzutage wird KI häufig in CRM-Anwendungen eingesetzt. Von Marketingteams bis hin zu Supportmitarbeitern hilft KI Unternehmen dabei, ihre Vertriebspipelines besser zu füllen und die Beziehungen zu ihren Kunden aufrechtzuerhalten. Wenn Ihr CRM-System derzeit keine KI verwendet, verpassen Sie möglicherweise enorme Möglichkeiten zur Verbesserung Ihres Kundenerlebnisses.

Auch die Ehe zwischen KI und CRM ist lukrativ. In diesem Jahr wird KI in CRM Einnahmen von über 1,1 BILLIONEN US-Dollar generieren!

In diesem Artikel entlarven wir einige verbreitete Mythen über KI und werfen einen Blick darauf, wie KI die Kundenbeziehungen verbessern und Ihre tägliche Arbeit vereinfachen kann.

Was ist KI?

Einfach ausgedrückt ist KI ein Werkzeug, das Menschen hilft, ihre Arbeit schneller, effizienter und effektiver zu erledigen.

KI nutzt die inhärenten Geschwindigkeits- und Verarbeitungsvorteile von Computersystemen, um Aufgaben auszuführen, die typischerweise mit menschlicher Intelligenz verbunden sind. Beispiele hierfür sind Mustererkennung, komplexe Problemlösung und Leistungssteigerung durch Lernen.

Die Begriffe „KI“ und „maschinelles Lernen“ tauchen häufig gemeinsam auf und werden synonym verwendet. Aber maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind nicht dasselbe.

• KI ist eine breitere Disziplin, die versucht, menschliche Analyse- und Entscheidungsprozesse in Maschinen nachzubilden.
• Maschinelles Lernen ist eine prozedurale Teilmenge der KI, die sich mit adaptivem Training befasst, um die Datenanalyse und die maschinelle Entscheidungsfindung zu verbessern.

Warum haben manche Menschen Angst vor KI?

Trotz der bekannten Vorteile von KI haben viele Menschen und Unternehmen weiterhin Vorbehalte gegenüber ihrer Verwendung, was größtenteils auf ein Missverständnis der KI und ihrer Fähigkeiten zurückzuführen ist.

Der Ersatzkomplex

Aufgrund seiner Darstellung in populären Medien beschwört der Begriff der KI immer noch Bilder von Skynet herauf, der die Welt erobert. Selbst diejenigen, die realistischere Erwartungen an KI haben, befürchten oft, dass das Endziel der KI der Ersatz menschlicher Arbeitskräfte ist.

Lassen Sie es uns klarstellen:Diese Befürchtungen sind weit übertrieben!

Richtig implementiert, ist KI eher eine Hilfe für die menschliche Produktivität als ein Ersatz für einen menschlichen Mitarbeiter. Und weil KI nicht wirklich eigenständig funktioniert, schafft KI Arbeitsplätze für Datenwissenschaftler und Programmierer.

Wird KI weiterhin mehr und bessere Fähigkeiten entwickeln? Ja, aber das ist auch gut so! Und es wird nur mit erheblicher Beteiligung und Aufsicht durch menschliche Programmierer und Computerfachleute geschehen.

Das Komplexitätsdilemma

Eine weitere häufige Sorge in Bezug auf KI in modernen Geschäftsanwendungen ist, dass sie für alltägliche Benutzer zu komplex ist.

Der Glaube ist, dass KI den Aufbau komplizierter mathematischer Modelle und deren komplexe Programmierung erfordert. Aber für viele Anwendungen arbeitet KI im Hintergrund, oft ohne dass die Benutzer überhaupt wissen, dass sie da ist.

Selbst wenn es um die Programmierung von KI-Anwendungen geht, gibt es einfachere Lösungen, als ein großes Programmierteam einzustellen, das rund um die Uhr arbeitet.

Im Allgemeinen überwiegt die Angst, nicht genug Talent und engagierte Spezialisten zu haben, wenn Unternehmen KI-Technologien in Betracht ziehen.

Eine Lösung ist die Weiterqualifizierung bestehender Arbeitskräfte. Viele Unternehmen füllen jetzt Talentlücken im High-Tech-Bereich, indem sie den Arbeitnehmern zusätzliche Schulungen anbieten. Möglichkeiten zum Aufbau von Fähigkeiten durch Programme wie Online-Codierungs-Tutorials, die das interne technische Fachwissen stärken und gleichzeitig die Mitarbeiterbindung durch aufregendere Arbeit und bessere Aufstiegschancen erhöhen.

Die Bias-Komplikation

Dennoch gibt es berechtigte Bedenken in Bezug auf KI.

Ein wesentliches Problem besteht darin, dass injizierte Verzerrungen die Ergebnisse verfälschen können. Ein kürzlich veröffentlichter Gartner-Bericht legt nahe, dass bis 2022 bei 85 % aller KI-Projekte Datenverzerrung zumindest einige fehlerhafte Ergebnisse liefern wird.

Was genau ist Bias in der KI? Die primären Vorurteile sind Datenvoreingenommenheit und algorithmische Voreingenommenheit:

• Eine einfache Erklärung der Datenverfälschung erstellt eine Reihe von Eingabedaten, die die von Ihnen analysierte Population nicht genau widerspiegeln.
• Algorithmische Verzerrung (d. h. in das Analysemodell eingebaute Verzerrungen) ist ebenfalls ein Problem, da schlechte Algorithmen die Verzerrungen der Eingabedaten verschlimmern können.

Englisch Bitte? Nehmen wir ein Beispiel.

Gesichtserkennungsprogramme sind bekannt für ihre Input-Bias-Probleme. Ursprünglich wurden diese Programme hauptsächlich mit den Gesichtern weißer Männer europäischer Herkunft erstellt. Infolgedessen wurden in den Programmen insbesondere People of Color und Women of Color häufig falsch identifiziert.

Häufig resultieren Verzerrungen durch Eingabedaten aus inhärenten Vorurteilen (z. B. rassistische und sexuelle Vorurteile) der Mitarbeiter, die die KI-Routinen erstellen. Während das Einfügen von Bias beabsichtigt sein kann, wirkt sich eine unbeabsichtigte Bias weitaus wahrscheinlicher negativ auf KI-Implementierungen aus. Durch vielfältigere Teams, die an Ihren KI-Implementierungen arbeiten, können sowohl Eingaben als auch algorithmische Verzerrungen minimiert werden, was zu besseren Gesamtergebnissen führt.

Wie KI die allgemeine Arbeitsproduktivität verbessern kann

Die moderne Gesellschaft lebt von immer größeren Datenmengen – weit mehr Daten, als der Durchschnittsbürger verdauen kann.

Wussten Sie, dass jeden Tag mehr als 2,5 Quintillionen Bytes an Daten erstellt werden und dass bis 2025 175 Zettabytes (1 Zettabyte hat 21 Nullen) an Daten in der globalen Datensphäre vorhanden sein werden?

KI kann diese enormen Datensammlungen in aussagekräftige Informationen umwandeln, sodass Mitarbeiter ihre Arbeitsbelastung vereinfachen und mehr Einblicke aus den Daten gewinnen können, die ihnen zur Verfügung stehen.

Geschäftsprozesse beschleunigen

Geschwindigkeit ist bei den meisten Geschäftsentscheidungen entscheidend. Je schneller Sie also Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen, desto besser können Sie wirkungsvolle Entscheidungen treffen.

Automatisierte KI-Tools übertreffen die menschlichen Fähigkeiten bei weitem, wenn es um Geschwindigkeit geht. Sicherlich könnten Ihre Mitarbeiter weniger automatisierte Methoden – zum Beispiel SQL-Abfragen – verwenden, um Unternehmensdaten zu parsen. Aber das menschliche Element verringert sowohl die analytische Geschwindigkeit als auch die Genauigkeit. In der Zwischenzeit wenden KI-Modelle konsequent dieselben Kriterien auf alle Daten an, wodurch potenzielle Analysefehler vermieden werden.

Automatisierte KI-Tools können auch die Kommunikation zwischen Ihren Mitarbeitern und Ihren Kunden erleichtern. Das bedeutet, dass Sie das allgemeine Kundenerlebnis erheblich verbessern können, indem Sie Ihren Kunden einfach schnellere Antworten anbieten!

Aggregieren mehrerer Datenquellen

Die Daten, die Unternehmen täglich verwenden, stammen aus verschiedenen Quellen – Geräten, Anwendungen, Datenbanken usw. – und oft in vielen verschiedenen Formaten. Daher kann es ziemlich schwierig sein, die nützlichsten Informationen in diesen Quellen zu identifizieren. Glücklicherweise zeichnet sich KI darin aus:Umgang mit unterschiedlichen Datensätzen.

Verbesserung der Datenqualität

Was ist besser:mehr Daten oder weniger Daten?

Das ist ehrlich gesagt die falsche Frage. Was die meisten Anwendungen tatsächlich brauchen, sind Daten von besserer Qualität .

Selbst KI-Tools können mit großen Mengen irrelevanter Daten zu kämpfen haben. Tatsächlich sind 65 % der Führungskräfte von Unternehmen weltweit der Meinung, dass ihre bisherigen KI-Investitionen keinen ausreichenden Wert für das Unternehmen generiert haben. Dies ist jedoch größtenteils auf die schlechte Datenqualität zurückzuführen.

Was diesen Unternehmen fehlt, ist die Fähigkeit von KI, Eingabedaten vorzuverarbeiten. Gut aufgebaute KI-Modelle können Eingabedaten auf Qualitätsprobleme scannen und irrelevante oder problematische Daten aussondern. Indem sie sich dann nur auf die relevantesten Daten konzentrieren, können die Modelle das bestmögliche Analyseergebnis liefern.

Identifizierung von Compliance-Bedenken

Heutzutage sind die globalen Nachrichten voll von Geschichten über Datenschutzverletzungen. Und die aktuellen Datenschutzgesetze (z. B. HIPAA, GDPR, PDI-DSS usw.) haben aufgrund der jüngsten Skandale große Aufmerksamkeit erregt.

Sie können KI-Tools auch trainieren, um potenzielle Compliance-Probleme mit Eingabedaten zu erkennen.

Das Identifizieren von Daten, die Auswirkungen auf den Datenschutz haben können, ist selten so einfach wie die Suche nach einem Feld namens „Sozialversicherungsnummer“. KI-Tools können Ihre Daten schnell analysieren, Daten hervorheben, die gesondert geschützt werden müssen, und so die Einhaltung von Vorschriften erleichtern und Ihr Unternehmen vor hohen Bußgeldern oder (schlimmsten) Gerichtsverfahren bewahren.

Die meisten Datenschutzgesetze enthalten auch Datenschutzanforderungen, sodass Unternehmen die bestmöglichen Tools verwenden müssen, um zu verhindern, dass Cyberkriminelle auf sensible personenbezogene Daten zugreifen. Mit seiner Fähigkeit, riesige Datenmengen (z. B. Netzwerkverkehr) auf selbst minimale Muster (z. B. anomale Aktivitäten) zu scannen, schafft KI einen robusteren Schutz für alle Ihre Daten, einschließlich Daten, die Datenschutzbeschränkungen unterliegen.

Warum KI einfacher ist als Sie dachten

Es ist an der Zeit, den zweitgrößten Mythos über KI zu entlarven – man muss sehr technisch versiert sein, um sie zu nutzen.

Entgegen den Erwartungen erfordert die Verwendung von KI nicht immer Programmierkenntnisse.

Ob Sie sich dessen bewusst sind oder nicht, moderne KI-Tools existieren bereits im Hintergrund vieler bestehender Anwendungen, wie z. B. E-Mail-Filter (z. B. Spamfilter, intelligente Ordner), Finanzanalysen und -berichte, Spracherkennung, Bilderkennung und mehr /P>

Bei der Auswahl von Anwendungen für Ihr Unternehmen sollten Sie prüfen, ob sie KI effektiv einsetzen, um die Systemleistung und Ihre Arbeitsabläufe zu verbessern.

Auch wenn KI-Anwendungen und Analysen intern erstellt werden, muss der Prozess nicht übermäßig komplex sein. Einige Tools ermöglichen es Benutzern, KI-Analysealgorithmen zu erstellen, ohne etwas über Codierung zu wissen. Drag-and-Drop-Tools zum Erstellen von Analysen und den zugehörigen Berichtsstrukturen machen die KI-Implementierung auch für Anfänger einfach.

KI-Tools bieten Ihren Mitarbeitern auch natürlichere Möglichkeiten, umsetzbare Erkenntnisse aus Ihren Unternehmensdaten zu gewinnen. Anstatt also Abfragen in unbekannten Sprachen zu schreiben, können Ihre Mitarbeiter durch KI-unterstützte Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) mit ihren Datenquellen ins Gespräch kommen.

5 Möglichkeiten, wie KI-unterstütztes CRM Ihre Leistung verbessern kann

Eine der kritischsten Anwendungen für viele Unternehmen ist ihr CRM-System – die Drehscheibe der gesamten Kundenkommunikation.

Da es den gesamten Kundenlebenszyklus aufzeichnet, von der Lead-Generierung über den ersten Kontakt bis hin zu Kontakten nach dem Verkauf, wirkt sich ein CRM-System auf jeden Aspekt Ihres Unternehmens aus – Marketing, Vertrieb, Kundensupport, Lieferkette und mehr.

Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI Ihr CRM verbessern kann.

1. Erstellen Sie bessere Kundenprofile

Aufgrund ihrer hervorragenden Mustererkennungsfunktionen können KI-gestützte CRM-Systeme Daten über potenzielle und bestehende Kunden in ideale Kundenprofile umwandeln. Sie können dann jeden neuen Lead oder Kontakt im Kontext Ihres Kundenprofils anzeigen. Dadurch können Sie Ihre Marketingbemühungen besser fokussieren und in die Leads investieren, die am wahrscheinlichsten Verkäufe generieren.

2. Bieten Sie schnellere Antworten auf Anfragen

Es ist von größter Bedeutung, schnelle Antworten auf Kundenanfragen zu bieten. Potenzielle Kunden werden nicht lange warten, bis sie weiterziehen. KI-gestützte CRM-Systeme bieten Ihnen mehrere Möglichkeiten, Ihre Kundenkommunikation zu automatisieren und zu beschleunigen.

Erstens können Ihnen KI-NLP-Tools dabei helfen, eingehende Anfragen richtig zu kategorisieren und sie zur Beantwortung an die richtigen Personen weiterzuleiten. In Verbindung mit Ihrem CRM-System können Ihnen diese Tools auch dabei helfen, Anfragen basierend auf Ihren Kundenprofilen und Kommunikationsverläufen zu priorisieren.

KI-Tools helfen auch dabei, schnell automatisierte Antworten auf Anfragen zu geben, ohne einen tatsächlichen Mitarbeiter einzubeziehen. Einem Kunden eine schnelle Antwort zu geben, selbst wenn es darum geht, Informationen bereitzustellen, die ein persönliches Folgegespräch mit einem Mitarbeiter erfordern, erzeugt eine besondere Note und zeigt dem Kunden, dass seine Fragen wichtig sind und beantwortet werden.

3. Interagieren Sie mit einem breiteren Kundenkreis

In der heutigen globalisierten Geschäftswelt können Sprachbarrieren die Kundengewinnung und -bindung behindern. Auch lokal ausgerichtete Unternehmen treffen häufig auf Kunden, deren Muttersprache eine andere ist als ihre eigene. KI-gestützte Kommunikationstools in CRM-Systemen vereinfachen die Kommunikation über Sprachbarrieren hinweg, ohne dass ein mehrsprachiger Mitarbeiter eingreifen muss.

4. Kundenwünsche besser verstehen

Wenn Sie eine Kundenanfrage erhalten, müssen Sie deren Dringlichkeit und Schwere verstehen. KI-erweiterte CRM-Systeme können die Anfrage analysieren und eine Stimmungsbewertung erstellen – die Gesamtstimmung Ihres Kunden. Sie können dann Ihre internen Prozesse anwenden, um die Anfrage zu priorisieren und sie der richtigen Support-Warteschlange zuzuweisen.

5. Chatbot für den 24/7-Kundensupport

Die Kunden von heute verlangen einen Rund-um-die-Uhr-Service, egal in welcher Zeitzone sie sich befinden. Lange Reaktionszeiten können einer Kundenbeziehung schnell schaden.

Leider ist die Wahrheit, dass viele Unternehmen, insbesondere kleine und mittlere, einfach nicht über die Ressourcen verfügen, um die Telefone, E-Mail oder andere Supportkanäle rund um die Uhr zu besetzen.

KI-basierte Chatbots können Ihrem Unternehmen eine konstante Support-Präsenz bieten, auch wenn Ihre Mitarbeiter nicht verfügbar sind. Sie können oft kompetent auf Kundenanliegen oder -fragen eingehen. Und wenn dies nicht möglich ist, haben Sie dem Kunden rechtzeitig einen ersten Versuch zur Lösung seiner Probleme gezeigt. Anschließend können Sie während der regulären Geschäftszeiten ein persönliches Gespräch führen. Die Kommunikationskette wird nicht unterbrochen und Sie bieten dem Kunden ein besseres Gesamterlebnis.

Schlussfolgerung

Die Nutzung von KI nimmt rapide zu, und das aus gutem Grund.

Es erweitert die Fähigkeiten aktueller Geschäftssysteme und macht alltägliche Geschäftsprozesse und Arbeitsabläufe schneller und effizienter. Und wenn es mit Ihrem CRM-System gekoppelt ist, baut es bessere Kundenbeziehungen und Verkaufspipelines auf.

Anstatt die KI also als komplexe Programmierübung oder noch schlimmer als einen Feind zu sehen, der darauf aus ist, Arbeitsplätze zu stehlen, sollten Unternehmen die KI als den Freund und Verbündeten betrachten, der sie sein kann und sollte!