Obwohl neun von zehn Führungskräften wissen, dass es für den erfolgreichen Einsatz künstlicher Intelligenz eine robuste Datengrundlage braucht, hat bislang nur ein Drittel eine entsprechende Datenstrategie integriert. Zu diesem Ergebnis kommt eine neue Studie von Forrester Consulting, die die erfolgskritischen Faktoren für ein KI-gestütztes CRM unter die Lupe nimmt. Im Auftrag von Salesforce befragte das Analystenhaus 773 Führungskräfte globaler Unternehmen aus 14 Ländern, wie Sie das Thema KI für CRM einschätzen und angehen.
Der Tenor der Studie: Aufgrund der rasanten Evolution im Bereich der künstlichen Intelligenz entsteht in allen Unternehmen ein deutlicher Innovationsdruck. KI-Projekte werden allerdings nur dann zum gewünschten Erfolg führen, wenn vor der Implementierung einige wichtige Grundsätze beachtet werden.
Forrester-Studie:
KI für CRM
Salesforce beauftragte Forrester Consulting mit einer Studie zum Thema KI-gestütztes CRM. 773 Führungskräfte globaler Unternehmen wurden befragt.
KI und CRM: Sind Unternehmen wirklich soweit?
Forresters Analyse zeigt, dass Unternehmen weltweit bereits künstliche Intelligenz für ihr CRM einsetzen. Allerdings werden diese KI-Anwendungsfälle häufig auf einer wackeligen Basis gebaut: Forrester identifiziert weit verbreitete Lücken in puncto
- KI-Kompetenz
- Datenreife
- Vertrauen in die KI-Technologie
So deckt zum Beispiel ein einfacher Versuch, in dem die Befragten die Begriffe prädiktive und generative KI der korrekten Definition (s.u.) zuordnen sollten, erstaunliche Wissenslücken auf: Nur die Hälfte löste die Aufgabe richtig.
Prädiktive KI: analysiert vorhandene Daten, um Prognosen zu erstellen
Generative KI: generiert neue Inhalte basierend auf erlernten Mustern
Mangelnde Datenreife und Datenbereitschaft bilden die zweite eklatante Lücke zum KI-Erfolg. Ganze 92 % der befragten Führungskräfte erkennen den hohen Stellenwert einer robusten Datenbasis für eine erfolgreiche KI-Nutzung, aber nur 34 % haben eine entsprechende Datenstrategie umgesetzt.
Die dritte Lücke klafft zwischen dem Wunsch, mit der technologischen Weiterentwicklung Schritt zu halten und dem mangelnden Vertrauen in die noch relativ junge KI-Technologie. Viele Unternehmen äußern ganz grundsätzlich Bedenken, was die Datensicherheit und die Qualität des von der KI generierten Outputs angeht. Sie befürchten, unbeabsichtigt vertrauliche Kundendaten preiszugeben und damit ihre Reputation irreversibel zu beschädigen.
Drei Erfolgsfaktoren für ein robustes KI-gestütztes CRM
1. Daten vorbereiten
KI braucht eine ordentliche Datenbasis, um relevanten Output zu generieren. Datenqualität und -verfügbarkeit sind damit die wichtigsten Voraussetzungen für eine erfolgreiche KI-Implementierung. Dem stimmen mehr als 50 % der in der Studie Befragten zu, doch gleichzeitig berichten die meisten Unternehmen, dass sie gerade im Bereich CRM mit Datenqualitätsproblemen und mangelnder Datenkompetenz kämpfen.
Umgekehrt haben diejenigen Unternehmen, die sowohl einen höheren Grad an Datenreife aufweisen als auch ein unternehmensweit einheitliches CRM nutzen, mit höherer Wahrscheinlichkeit bereits erfolgreich KI-Funktionen für Ihr CRM eingeführt.
Unsere Empfehlungen: Sie legen die optimale Grundlage für ein KI-basiertes CRM, wenn Sie vorab Ihre Daten bereinigen, Datensilos beseitigen und alle Kundendaten in einer zentralen, ganzheitlichen Sicht konsolidieren. Verfolgen Sie dabei einen ausgewogenen, an Ihre strategischen Ziele angepassten Ansatz. Erfüllen Sie schrittweise die Datenanforderungen für die KI-Anwendungsfälle, die Sie umsetzen möchten.
Die Customer-Data-Platform-Favoriten von Gartner
Eine 360-Grad-Kundensicht ist gut. Noch besser: Wenn Sie aus diesen Informationen die richtigen Maßnahmen ableiten können.
2. Vertrauen in KI aufbauen
Künstlicher Intelligenz muss man vertrauen können. Weit verbreitet sind Bedenken rund um die unbeabsichtigte Offenlegung vertraulicher Kundendaten, Urheberrechtsverletzungen oder Verstöße gegen Datenschutzbestimmungen. Entsprechend bewerten nahezu alle Befragten (96 %) den Faktor Vertrauen bei einer Partnerschaft mit einem KI-Anbieter als wichtig oder sogar essenziell.
Unternehmen bevorzugen Tools mit integrierten Sicherheitsvorkehrungen wie zum Beispiel Datenmaskierung (Anonymisierung vertraulicher Daten). Zudem können sie potenzielle Risiken minmieren, wenn sie eine CRM-Lösung wählen, die eingebettete KI-Funktionen „mitliefert“ und die komplexe Integration externer Quellen überflüssig macht.
Unsere Empfehlungen: Arbeiten Sie mit einem bewährten KI-Anbieter zusammen, der strenge Sicherheitsmechanismen für KI-Input und -Output gewährleistet. Das heißt z. B.: Nur maskierte Daten werden an Large Language Models weitergegeben. Sowohl eingebettete als auch extern angebundene KI-Modelle speichern weder Prompts noch Outputs (Zero Retention). Eine automatische Toxitzitätsprüfung zur Vermeidung schädlicher Inhalte gehört ebenso zu einer vertrauenswürdigen KI wie die Nachvollziehbarkeit (Explainability) des KI-generierten Outputs.
3. Raum für Aufklärung und Weiterbildung schaffen
Nahezu die Hälfte der befragten Unternehmen stimmt zu, dass die Einführung und Nutzung von KI umfassende vorbereitende und weiterführende Trainings für die Anwender:innen erfordert. Sie müssen grundsätzlich die spezifischen Eigenschaften prädiktiver und generativer KI verstehen und geeignete Anwendungsfälle identifizieren können. Zudem müssen Sie für eine konkrete Nutzung künstlicher Intelligenz in der Arbeitspraxis bestens gerüstet sein.
Unsere Empfehlungen: Sorgen Sie dafür, dass Ihre Belegschaft ein breites Wissen rund um die praktische Nutzung von KI erwirbt und die KI-Strategie und -Ziele Ihres Unternehmens versteht. Bieten Sie unbedingt Mitarbeiterschulungen zum Erstellen und Anpassen von Prompts an. Ein Prompt ist eine detaillierte, natürlichsprachliche Anweisung, auf dessen Grundlage ein Large Language Model Output generiert. Je besser der Prompt formuliert ist, desto hochwertiger und relevanter ist der Output des KI-Modells. Mit unternehmensweiten Trainings für Prompt Engineering stellen Sie eine maximal effiziente Nutzung künstlicher Intelligenz in allen Abteilungen sicher.
Darüber hinaus sollten Sie verbindliche Unternehmensrichtlinien für eine ethisch einwandfreie Nutzung künstlicher Intelligenz festschreiben. Schulen Sie Ihre Mitarbeiter:innen darin, KI-Outputs fortlaufend auf Genauigkeit, Bias und Toxizität zu überprüfen.
KI für CRM: Die Erfolgsfaktoren auf einen Blick
Das Fundament für die erfolgreiche Nutzung von KI für CRM besteht aus soliden Datenpraktiken, einer vertrauenswürdigen Technologie und einer Kultur des kontinuierlichen Lernens. Wie Sie mögliche Lücken schließen und das Potenzial von KI für CRM optimal nutzen können, lesen Sie in der Forrester-Studie Der Weg zum KI-gestützten CRM.
