Wie treffen KI-Algorithmen Prognosen zu Kundenverhalten, Umsatzentwicklung und Markttrends?

In der heutigen Geschäftswelt ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz nicht mehr wegzudenken. Gerade im Bereich Customer Relationship Management (CRM) finden KI-Tools ihre Verwendung mehr und mehr. Die Anwendungsbereiche von KI sind inzwischen sehr vielfältig und reichen von der automatisierten Datenanalyse bis hin zu KI-CRM und der Vorhersage von Kundenverhalten und Markttrends.

Die angewandten KI-Algorithmen analysieren hierfür große Mengen an Daten, um Muster und Trends zu erkennen, die auf zukünftige Ereignisse hinweisen könnten. Das kann dabei helfen, Leads zu qualifizieren, Verkaufsprognosen zu erstellen und Marketingkampagnen zu optimieren. Außerdem helfen die gewonnenen Daten den Anwendern dabei, ihre Kunden besser zu verstehen, indem sie Einblicke in deren Vorlieben, Bedürfnisse und Verhaltensweisen liefern.

Künstliche Intelligenz ist daher ein Thema, welches von Unternehmen mehr und mehr in den Mittelpunkt gerückt wird. Im folgenden Artikel geben wir einen Überblick, wie die KI-Tools Prognosen treffen und wie genau sie ihre Anwendung im Unternehmensalltag finden. Dabei behandeln wir Themen wie KI-Forecasting, Risikomanagement mit KI, KI-Marketing und Prozessoptimierung durch KI.

Künstliche Intelligenz und CRM

Die meisten Unternehmen bieten heute CRM mit KI, um Vorteile wie die Automatisierung, Datenanalyse und Markttrend-Analyse zu realisieren. Da KI die Lernweise von Menschen nachahmt, kann sie in der Regel aufgrund dieses Wissens Entscheidungen treffen.

Da große Datenmengen durch künstliche Intelligenz schnell analysiert werden können ist es daher möglich, relativ genaue Berichte zu generieren und den Nutzern so Zeit und Arbeit zu ersparen. Dies steigert nicht nur die Effizienz, sondern in der Regel auch die Genauigkeit der Berichte. KI kann außerdem genaue Prognosen aufstellen, wie beispielsweise über Kunden, Leads und Verkäufe.

Anhand der gespeicherten Kundendaten können entlang der Customer Journey nicht nur Leads bewertet, Kunden kategorisiert, sondern auch Vorhersagen zu Umsatzmengen getroffen werden. Die KI ist im CRM daher ein hervorragendes Instrument zur Vorhersage von Trends und KI für Prognosen bieten eine ausgezeichnete Grundlage zur Entscheidungsfindung.

Welche Funktionen bietet KI im Unternehmen?

Hier sind einige wichtige Funktionen, die durch den Einsatz von Algorithmus und KI im Unternehmen realisiert werden können:

Generative KI erstellt beispielsweise Texte für E-Mails, Präsentationen, Werbematerialien usw. Unternehmen können KI mit den E-Mail-Funktionen Ihres CRM kombinieren, um Marketing-E-Mails mit höherer Geschwindigkeit und einem höheren Grad von Personalisierung zu verfassen.

Die Segmentierung von Kunden und Leads ermöglicht es außerdem, genauere Berichte zu erstellen, Marketingkampagnen genauer anzupassen und den geeigneten Vertriebsansatz für jeden Lead zu nutzen. Durch den Einsatz von NLP-Funktionen (Natural Language Processing) können viele CRM-Kunden Leads und Kunden anhand ihrer Interaktionen und Daten präziser klassifizieren.

KI ist auch in der Lage, Gespräche mit potenziellen Kunden zu untersuchen (ob per E-Mail, Kundensupport-Chat, Telefonanruf oder Video). Darüber hinaus kann sie eine Analyse darüber erstellen, wie sich der Kunde während der Interaktion gefühlt hat. Dies ermöglicht Einblicke in die Perspektive des Kunden auf Ihre Produkte, Dienstleistungen und Ihr Unternehmen.

Zu guter Letzt ist künstliche Intelligenz auch fähig, die im jeweiligen CRM gespeicherten Kundendaten auszuwerten, um einen Überblick über die Kundenbeziehung zum Unternehmen zu gewinnen. Ein Beispiel dafür ist die Funktion der Timeline-Zusammenfassung von Nutshell. Diese fasst die zeitliche Aufzeichnung Ihrer Kundeninteraktionen zusammen, um eine praktikable Zusammenfassung zu erstellen.

Was sind KI-Algorithmen und wie treffen sie Prognosen?

Unter KI-Algorithmen versteht man komplexe mathematische Modelle zur Berechnung von Datensätzen. Sie analysieren jegliche Art von historischen Daten und identifizieren Muster, die im weiteren Lauf zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse dienen. Hierbei wird nach verschiedenen Faktoren wie beispielsweise Demografie oder Verhaltensmuster segmentiert.

Je umfangreicher die Datenmengen und je fortschrittlicher die Algorithmen, desto präziser werden die Vorhersagen der genutzten KI. Für Unternehmen können so vor allem im CRM-Bereich einige Arbeitsschritte durch künstliche Intelligenz abgedeckt werden oder die gewonnenen Daten zur Entscheidungsfindung genutzt werden.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen oder auch Machine Learning ist ein Teilbereich von künstlicher Intelligenz. Das Ziel ist es, Computer darauf zu trainieren, aus Erfahrungen und Daten zu lernen. Das bedeutet, dass Anwendungen zum maschinellen Lernen stetig und durch sich selbst verbessert werden, wenn sie eine Bandbreite an Daten zur Verfügung haben.

Es gibt verschiedene Formen von maschinellen Lernmodellen, die unterschiedliche algorithmische Verfahren nutzen. Je nach Datentyp und erwünschtem Resultat können vier Lernmodelle angewendet werden: überwacht, unüberwacht, teilüberwacht oder bestärkend. Je nach den verwendeten Datensätzen und den vorgesehenen Resultaten können in jedem dieser Modelle eine oder mehrere algorithmische Methoden angewendet werden.

Im Wesentlichen dienen Algorithmen des maschinellen Lernens dazu, Objekte einzuordnen, Muster zu identifizieren, Ergebnisse vorherzusagen und gut informierte Entscheidungen zu treffen. Für komplexe und unvorhersehbare Daten können die Algorithmen einzeln oder kombiniert verwendet werden, um einen möglichst hohen Grad an Genauigkeit zu erreichen.

Maschinelles Lernen bildet die Basis für künstliche Intelligenz. Die durch maschinelles Lernen verarbeiteten Daten werden von der KI genutzt, wodurch sie Aufgaben erledigen und sich weiterentwickeln kann. Erst durch die Anwendung von Erfahrungsoptimierung und maschinellem Lernen wird künstliche Intelligenz ermöglicht.

Prediktive Analyse

Durch den Einsatz von Daten, statistischen Algorithmen und maschinellem Lernen kann prediktive Analyse die Wahrscheinlichkeit künftiger Ergebnisse anhand historischer Daten vorhersagen. Ziel ist es, durch die Auswertung früherer Ereignisse möglichst genau vorherzusagen, was in der Zukunft passieren wird.

Wie kann durch KI Kundenverhalten vorhergesagt werden?

Durch die Analyse von Kundendaten, der Kaufhistorie und diversen demografischen Faktoren können Unternehmen Einblicke in die Präferenzen und das Kaufverhalten ihrer Kunden gewinnen. Mit diesen Erkenntnissen können personalisierte Marketingstrategien entwickelt werden.

Prognose von Markttrends durch künstliche Intelligenz

Eine weitere wichtige Anwendung ist die Prognose von Markttrends mit Hilfe von KI. Durch die Analyse externer Datenquellen wie Branchenberichten oder Social Media können Trends schneller erkannt und die Marketingstrategie angepasst werden.

Wie KI die Umsatzentwicklung prognostiziert

KI-Algorithmen können große Mengen von historischen Verkaufsdaten analysieren und Muster erkennen, die auf zukünftige Trends hinweisen könnten. Diese Muster können beispielsweise saisonale Schwankungen, Trends in der Nachfrage und andere Einflussfaktoren erkennen, die die Umsatzentwicklung beeinflussen. Auf dieser Basis können Unternehmen daraufhin fundierte Vorhersagen darüber treffen, wie sich ihr Umsatz in der Zukunft entwickeln könnte.

Wie Bitrix24 künstliche Intelligenz nutzt

Die Bitrix24 Software bietet ein KI-Tool namens CoPilot. Dieser Dienst hilft dabei, alltägliche Aufgaben zu erledigen und steht in der gesamten Software-Plattform zur Verfügung:

CoPilot im Chat

Unternehmen können diese Funktion beispielsweise im Chat nutzen. Der CoPilot hilft bei der Ideenfindung, der Erstellung von Texten und vielem mehr. Das Tool ist in der Lage, Ideen in nur wenigen Sekunden durch Eingabe eines detaillierten Prompts zu generieren.

Außerdem ist der CoPilot in der Lage, den Kontext der Chat-Konversation zu berücksichtigen. So kann er auch gebeten werden, vorherige Ergebnisse auszuweiten oder zu ändern. Die Häufigkeit ist hierbei nicht eingeschränkt.

Außerdem eignet sich der CoPilot perfekt als Brainstorming-Partner. Immerhin kann man die KI bitten, die eigenen Ideen zu beurteilen, Kritik zu äußern und Fehler zu finden.

CoPilot im CRM

Im Bereich Vertrieb kann der CoPilot mit vielen Aufgaben betraut werden, wie beispielsweise dem Erstellen von Ideen für Werbeaktionen. Außerdem kann die KI Material für E-Mail-Marketing Kampagnen erstellen oder auch Telefongespräche mit Kunden transkribieren.

CoPilot im Feed

Im Feed des Bitrix24 CRM ist der KI CoPilot natürlich auch zu finden. Er agiert als Assistent, der beispielsweise Ankündigungen verfasst, Ideen erstellt, Kritik äußert oder Kommentare beantwortet.

Er ist jederzeit mit einem Klick erreichbar und kann beispielsweise beim Verfassen eines Posts aus dem Menü heraus oder über die Leertaste aktiviert werden. Es reicht dabei, einen Prompt zu verfassen und der CoPilot bietet all seine Möglichkeiten zur Zusammenfassung, Erweiterung oder ähnlichen Funktionen an. Außerdem kann die KI Bilder erstellen. Bittet man die KI darum, konstruktive Kritik zu äußern, können Aussagen zu Fehlern oder Verbesserungspotenzial oft besser formuliert werden.

CoPilot in Aufgaben

Auch im Projekt- und Aufgabenmanagement findet der CoPilot seine Anwendung und hilft dabei, Projekte zu planen oder Aufgaben zu erstellen. Er kann basierend auf einem Prompt kurze und klar formulierte Aufgabenbeschreibungen erstellen und beispielsweise sogar eine Checkliste für die jeweiligen Aufgaben erstellen. Er kann bereits bei kurzen Anweisungen damit fortführen Sätze zu beenden und eine optionale Checkliste erstellen. Auch bei der Gliederung von langen Aufgabenbeschreibungen ist die KI eine großartige Unterstützung.

So können sich die Nutzer auf andere Aufgaben konzentrieren, während die KI die Aufgaben weiter übernimmt. Da man mit Bitrix24 besonders gut innerhalb eines Teams kollaborieren kann, hilft CoPilot auch dabei, die Checklisten für Aufgaben für jeweilige andere Mitnutzer zu erstellen. Außerdem kann die Zeit reduziert werden, die vorher zum Lesen diverser Beschreibungen und Aufgaben aufgewendet wurde.

CoPilot in Websites & Online-Shops

Für das Online-Interface der Nutzer ist der CoPilot eine Erweiterung, die vor allem dabei hilft, Websites und Online-Shops mit Content zu füllen. Die KI kann hierfür hochwertige Texte oder Bilder erstellen, die beispielsweise für eine Landingpage oder den Shop genutzt werden können.

Hierfür gibt man einfach ein Thema und den gewünschten Ton vor (beispielsweise "formell, informativ usw.") und der CoPilot erledigt den Rest. Außerdem kann das Tool gebeten werden, den Text aus einer andern Perspektive zu verfassen oder auch den Ton und die Ansprache zu ändern.

Das Erstellen von Bildern funktioniert ebenso über die Erstellung von Prompts. Diese sollten möglichst genau formuliert sein, um die bestmöglichen Resultate zu erhalten.

Die Verwendung von KI-erstellten Inhalten spart Unternehmen Zeit und Energie, die sonst in die Suche oder auch den Kauf von Bildern und das Erstellen des eigenen Contents oder Angebots investiert werden müssten.

Datenschutz & Sicherheit

Natürlich ist auch bei der Verwendung von KI innerhalb einer CRM-Software das Thema Datenschutz und Sicherheit ein wichtiger Faktor, der berücksichtigt werden muss. Der CoPilot von Bitrix24 ist eine sichere Lösung zur Arbeit mit künstlicher Intelligenz. Die Daten werden sofort vom Anbieterserver gelöscht, nachdem der CoPilot einen Dialog in einem Chat, einer Aufgabe, dem Feed oder sonstigen weiteren Nutzungsbereichen führt.

Die Algorithmen des CoPilot speichern die Daten der Unternehmen außerdem weder auf Drittanbieter Seiten, noch werden sie für Schulungszwecke genutzt.

Sobald also ein Dialogfenster im CoPilot geschlossen wird, wird der gesamte Verlauf und Inhalt vom Anbieterserver gelöscht. Außerdem können die Anfragen, die an den CoPilot gesendet werden, manuell gelöscht werden. Hierfür wird lediglich der Chat-Verlauf über die Navigation im Chat-Menü gelöscht. Die sensiblen Daten werden also nicht weitergeleitet und bleiben mit jedem Schritt geschützt.

Herausforderungen von KI im CRM-Kontext

Trotz zahlreicher Vorteile bringt die Verwendung von KI im Kontext von CRM auch Herausforderungen mit sich. Die beiden bedeutendsten Herausforderungen bei der Nutzung von KI im Bereich Customer Relationship Management sind die Verzerrung von Daten und die mangelnde menschliche Interaktion.

Die KI-Prognosen und gewonnenen Erkenntnisse sind in der Regel sehr nützlich, jedoch immer nur so nützlich wie die Daten, auf denen sie basieren. Sollten die Daten unvollständig, fehlerhaft oder nicht genau genug sein, können keine optimalen Ergebnisse erzielt werden. Gerade für Unternehmen mit kleineren Datenbanken stellt dies eine Gefahr dar, wenn auf weniger Daten zurückgegriffen werden kann, aus denen die KI lernt und ihre Algorithmen weiterentwickelt. Es empfiehlt sich daher natürlich, immer genau zu beobachten und vor allem in den Anfangsstadien zu prüfen, welche Ergebnisse die KI liefert. Diese sollten stets auf Ihre Korrektheit überprüft werden.

Fazit

Auch wenn künstliche Intelligenz bereits in allen Bereichen entlang der Customer Journey ihren Einsatz findet, ist es nicht ratsam, sich nur auf eine KI zu verlassen. Auch wenn beispielsweise das Erstellen von Berichten eine beliebte Nutzungsmöglichkeit von KI-Assistenten ist, ist es nicht ratsam, sie beim Kundenmanagement in der Beziehung zum Kunden zu intensiv zu verwenden. Gerade in der heutigen digitalisierten Welt wollen Kunden den Kontakt zu echten Menschen, vor allem im Fall von Problemen. Unternehmen sollten daher genau prüfen, welche Arten der KI in der Kundenkommunikation eingesetzt werden. Hierbei sollte besonders die Verwendung von Chatbots oder auch die automatisierte Erstellung von Newslettern zur Kundenkommunikation im Auge behalten werden.

In den kommenden Jahren wird die Nutzung von KI-Algorithmen, speziell im CRM-Bereich, sicherlich weiter zunehmen. Die Menge and verfügbaren Daten werden immer größer und die Weiterentwicklung von KI-Technologien schreitet signifikant schnell voran. Unternehmen wird es so ermöglicht, immer genauere Prognosen zu treffen und langfristig nicht nur Ihre Kunden weiter zu binden, sondern auch ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.

Wichtig ist es aber, die Herausforderungen in der Arbeit mit einer KI zu erkennen und jederzeit zu berücksichtigen. Es empfiehlt sich daher immer geeignete Maßnahmen und Prüfwege zu ergreifen, um den sicheren und vor allem erfolgreichen Einsatz einer KI zu gewährleisten, die einen Mehrwert für die Unternehmen aber auch Ihre Kunden bietet.