Von personalisierten Sales-Anrufen über fortschrittliche Chatbots bis hin zur präzisen Vorhersage von Kundenverhalten – dieser Artikel zeigt Ihnen vier Schlüsselbereiche, in denen KI-Technologien Unternehmen darin unterstützen, Kundenerlebnisse zu verbessern und den Umsatz anzukurbeln.
KI-Briefing für Sales Anrufe
KI-Technologien können Sales-Angestellten dabei helfen, jeden Kunden individuell und gezielt anzusprechen. KI-Systeme analysieren Kundeninteraktionen und -daten, um maßgeschneiderte Kommunikationsstrategien für jeden Kunden zu entwickeln. Dadurch wird die Ansprache relevanter und effektiver.
Beispiel-Szenario
In einem Unternehmen, das hochwertige Büromöbel vertreibt, nutzt ein Sales-Angestellter ein KI-Tool, um ein maßgeschneidertes Briefing vor Kundengesprächen zu erhalten.
Vor einem geplanten Anruf bei einem langjährigen Kunden analysiert das KI-Tool die bisherige Kommunikationshistorie, frühere Bestellungen und Feedback des Kunden. Es berücksichtigt auch aktuelle Trends in der Büromöbelbranche und spezielle Anforderungen des Kunden.
Das Tool generiert ein Briefing, das dem Sales-Angestellten empfiehlt, auf bestimmte Produkte zu fokussieren, die zu den jüngsten Anforderungen des Kunden passen. Es schlägt vor, die Diskussion auf ergonomische Bürostühle zu lenken, da der Kunde in der Vergangenheit Interesse an ergonomischen Lösungen gezeigt hat. Zudem empfiehlt das Tool, einen kürzlich erschienenen Artikel über die Vorteile ergonomischer Arbeitsplätze im Gespräch zu erwähnen, um das Interesse des Kunden zu wecken.
Durch diese personalisierte Ansprache, die auf den spezifischen Bedürfnissen und Interessen des Kunden basiert, kann der Sales-Angestellte eine stärkere Verbindung zum Kunden aufbauen und die Chancen auf einen erfolgreichen Verkaufsabschluss erhöhen.
Unterstützende Software
- Salesforce Einstein: Eine KI-Plattform, die nahtlos in Salesforce CRM integriert ist, um detaillierte Einblicke in Kundenverhalten und -präferenzen zu liefern.
- HubSpot Sales Hub: Bietet fortschrittliche CRM-Tools, die mit KI-Unterstützung personalisierte Kundenansprachen und Verkaufsstrategien entwickeln.
Kundenbetreuung mit KI-Chatbots
In der Vergangenheit hatten Chatbots oft den Ruf, ineffizient und wenig benutzerfreundlich zu sein. Sie konnten einfache Anfragen beantworten, scheiterten aber häufig bei komplexeren Aufgaben. Mit der Entwicklung von leistungsstarken Modellen wie GPT-3 und GPT-4 erleben Chatbots jedoch eine Renaissance. Diese fortschrittlichen KI-Modelle ermöglichen es Chatbots, natürlichere Gespräche zu führen, komplexere Anfragen zu verstehen und präzisere Antworten zu liefern.
Ein Online-Shop für Elektronikartikel setzt einen KI-Chatbot ein, der auf GPT-4 basiert. Der Chatbot dient dazu, Kundenanfragen automatisiert zu beantworten und das Kundenservice-Team zu entlasten.
Beispiel-Szenario
Ein Kunde besucht den Online-Shop, um einen neuen Laptop zu kaufen, ist sich aber unsicher bei der Auswahl. In der Vergangenheit hätte ein simpler Chatbot womöglich nur eine Liste verfügbarer Modelle angezeigt. Der GPT-4-basierte Chatbot hingegen führt ein detailliertes Gespräch mit dem Kunden. Er fragt nach spezifischen Bedürfnissen wie Akkulaufzeit, Verwendungszweck und Budget.
Auf Basis dieser Informationen schlägt der Chatbot gezielt Modelle vor, die den Anforderungen des Kunden entsprechen, und erläutert die Vorteile jedes Modells. Er bietet sogar an, Vergleichstabellen zwischen verschiedenen Modellen zu zeigen und führt den Kunden durch den Kaufprozess.
Durch diesen personalisierten und intelligenten Ansatz verbessert der Chatbot nicht nur die Kundenerfahrung, sondern erhöht auch die Wahrscheinlichkeit eines Kaufabschlusses. Der Chatbot beweist, dass mit den neuesten KI-Modellen eine effektive und kundenfreundliche Interaktion möglich ist, was frühere Bedenken hinsichtlich der Leistungsfähigkeit von Chatbots widerlegt.
Unterstützende Software
- Intercom: Ein Chatbot-Tool, das durch KI-gestützte Antworten die Kundeninteraktion auf Websites und in Apps verbessert.
- Voiceflow**:** Ein mächtiges Chatbot-Tool, das durch KI-gestützte Antworten die Kundeninteraktion auf Websites und in Apps verbessert.
Vorhersage von Kundenverhalten
Die Vorhersage von Kundenverhalten, einst eine Domäne großer Unternehmen mit umfangreichen Datensätzen, wird zunehmend auch für kleinere und mittelständische Unternehmen realisierbar. Dank der Fortschritte in der KI-Technologie und der Verfügbarkeit erschwinglicher Analysetools können auch KMUs wertvolle Einblicke in die Vorlieben und Verhaltensmuster ihrer Kunden gewinnen.
Obwohl KMUs möglicherweise nicht über die gleichen Datenmengen wie Großkonzerne verfügen, können sie dennoch effektiv Kundenverhalten analysieren. Durch die Auswertung vorhandener Kundendaten – wie Kaufhistorie, Online-Interaktionen und Kundenfeedback – können auch kleinere Unternehmen Muster und Trends erkennen.
Beispiel-Szenario Ein Beispiel hierfür ist ein kleiner Online-Shop für handgefertigte Möbel. Dieser Shop könnte ein KI-Tool nutzen, um zu analysieren, welche Produkte bei welchen Kundensegmenten beliebt sind, zu welchen Zeiten die meisten Verkäufe stattfinden und welche Marketingmaßnahmen die größte Wirkung zeigen.
So könnte das Tool beispielsweise feststellen, dass Kunden, die umweltfreundliche Produkte bevorzugen, eher am Abend einkaufen und auf E-Mail-Marketing positiv reagieren. Basierend auf diesen Erkenntnissen könnte der Shop personalisierte E-Mail-Kampagnen für umweltbewusste Kunden erstellen, die abends versendet werden und speziell auf nachhaltige Produkte ausgerichtet sind.
Unterstützende Software
- Google Analytics mit Predictive Analytics: Ideal für Online-Shops, um das Kundenverhalten auf der Webseite zu analysieren und vorherzusagen.
- IBM Watson: Bietet fortschrittliche Analysetools, die KMUs helfen können, Kundenverhalten besser zu verstehen und vorherzusagen.
Automatisierte Lead-Qualifizierung:
Die automatisierte Lead-Qualifizierung nutzt KI-Tools, um Leads nach ihrer potenziellen Bedeutung und Conversion-Wahrscheinlichkeit zu bewerten. Diese Systeme analysieren Daten wie Kundeninteraktionen, demografische Informationen und frühere Kaufhistorie, um zu bestimmen, welche Leads die größte Aufmerksamkeit des Vertriebsteams verdienen.
Beispiel-Szenario
Ein mittelständisches Unternehmen, spezialisiert auf IT-Lösungen, erhält täglich eine Vielzahl von Anfragen. Die Herausforderung besteht darin, schnell zu erkennen, welche dieser Anfragen die wertvollsten sind. Hier setzt die automatisierte Lead-Qualifizierung ein.
Das Unternehmen implementiert ein KI-basiertes Tool in sein CRM-System. Dieses Tool analysiert eingehende Leads anhand verschiedener Faktoren: Unternehmensgröße des potenziellen Kunden, dessen Branche, bisherige Interaktionen mit dem Unternehmen und spezifische Anforderungen an die IT-Lösungen.
Ein Lead von einem Großunternehmen, das nach umfassenden IT-Lösungen sucht und bereits positive Erfahrungen mit dem Unternehmen gemacht hat, wird automatisch als hochwertig eingestuft. Ein kleinerer Lead ohne vorherige Interaktionen und mit unklaren Anforderungen wird niedriger bewertet.
Dadurch kann das Vertriebsteam seine Ressourcen auf die aussichtsreichsten Leads konzentrieren, was zu effizienteren Verkaufsprozessen und einer höheren Konversionsrate führt.
Unterstützende Software
- Marketo: Eine Marketing-Automatisierungsplattform, die KI verwendet, um Leads effektiv zu qualifizieren und zu priorisieren.
- Zoho CRM: Ein CRM-System, das KI-Features für die intelligente Lead-Bewertung und -Priorisierung bietet.
Fazit
KI-Technologien, angewendet im Verkauf und Kundensupport, können enorm Zeit und Kosten sparen. Sie nehmen dabei nicht nur auf Unternehmensseite den Druck heraus, sondern machen es im gleichen Atemzug den Kunden leichter.
