Verstehen von Predictive AI: Transformation der CRM-Strategien für 2024

Mit dem Eintritt in eine neue Ära technologischer Fortschritte revolutioniert Künstliche Intelligenz (KI) Branchen und definiert Geschäftsstrategien neu. Der KI-Markt wird bis 2027 voraussichtlich auf 407 Milliarden Dollar wachsen, ein erheblicher Anstieg von 86,9 Milliarden Dollar im Jahr 2022. Dieses Wachstum unterstreicht die entscheidende Rolle von KI bei der Effizienzsteigerung und der Förderung von Innovationen.

Predictive AI ist ein Zweig der Künstlichen Intelligenz, der historische Daten analysiert, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Sie verwendet maschinelle Lernalgorithmen, um Muster und Trends innerhalb von Datensätzen zu identifizieren, sodass Unternehmen informierte Entscheidungen basierend auf vorhergesagtem Verhalten treffen können. Im Kontext von CRM untersucht Predictive AI Kundeninteraktionen, Kaufhistorie und demografische Informationen, um Erkenntnisse zu generieren, die Marketingstrategien, Verkaufstaktiken und Kundenserviceansätze informieren.

Predictive AI funktioniert durch mehrere Schlüsselprozesse: 1. **Datensammlung**: Sie sammelt historische Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich CRM-Systemen, sozialen Medien, Website-Analysen und Kundenfeedback. 2. **Datenverarbeitung**: Die gesammelten Daten werden vorverarbeitet, um sie für die Analyse zu bereinigen und zu organisieren, was das Entfernen von Duplikaten, das Korrigieren von Fehlern und das Standardisieren von Formaten umfassen kann. 3. **Modelltraining**: Maschinelle Lernalgorithmen werden auf die verarbeiteten Daten angewendet, um auf historischen Daten zu trainieren und Muster zu identifizieren, die mit bestimmten Ergebnissen korrelieren (z. B. Kundenkäufe oder Abwanderung). 4. **Vorhersagegenerierung**: Nach dem Training generiert das Modell Vorhersagen basierend auf neuen Daten. Zum Beispiel kann es vorhersagen, welche Kunden wahrscheinlich ein Produkt kaufen oder welche Leads wahrscheinlich konvertieren. 5. **Kontinuierliches Lernen**: Das prädiktive Modell kann verfeinert und verbessert werden, während mehr Daten gesammelt werden, was seine Genauigkeit und Relevanz bei der Vorhersage zukünftiger Ergebnisse erhöht.

Obwohl sowohl Predictive als auch Generative AI unter den Begriff der Künstlichen Intelligenz fallen, dienen sie unterschiedlichen Zwecken: - **Predictive AI** konzentriert sich auf die Vorhersage zukünftiger Ereignisse basierend auf historischen Daten und analysiert vorhandene Informationen, um das Kundenverhalten oder Markttrends vorherzusagen. - **Generative AI** hingegen ist darauf ausgelegt, neue Inhalte oder Daten basierend auf gelernten Mustern aus bestehenden Datensätzen zu erstellen. Dazu gehört die Generierung von Text (z. B. Chatbots), Bildern, Musik oder sogar ganzen Artikeln. Generative AI wird oft für kreative Anwendungen und nicht für prädiktive Aufgaben verwendet. Das Verständnis dieser Unterscheidung ist entscheidend für Unternehmen, die KI-Lösungen effektiv implementieren möchten. Während generative KI Kreativität und Inhaltserstellung fördern kann, ist Predictive AI entscheidend für strategische Entscheidungen im CRM.

Das Empfehlungssystem von Amazon ist ein entscheidender Faktor für seinen E-Commerce-Erfolg und macht etwa 35 % des Gesamtumsatzes aus. Dieses fortschrittliche System nutzt Predictive AI, um umfangreiche Daten zu scannen und personalisierte Produktempfehlungen anzubieten, das Einkaufserlebnis zu verbessern und die Konversionsraten zu steigern. Die Engine verwendet hauptsächlich item-to-item kollaboratives Filtern. Diese Methode analysiert Benutzerdaten, wie z. B. Browserverlauf, frühere Käufe und Produktbewertungen, um Echtzeit-Empfehlungen zu generieren. Anstatt sich ausschließlich auf Benutzerähnlichkeiten zu konzentrieren, berücksichtigt sie Produktbeziehungen. Wenn ein Kunde beispielsweise ein Gartenbuch kauft, kann das System verwandte Gartengeräte oder andere Bücher vorschlagen, die häufig zusammen gekauft werden. Amazon verfeinert diese Engine kontinuierlich durch A/B-Tests und Datenanalysen, wodurch sie ihre Algorithmen basierend auf Benutzerengagement-Metriken wie Klickrate und Konversionen verbessern können. Folglich steigert die Empfehlungstechnik die Kundenzufriedenheit, indem sie die Produkterkennung vereinfacht und den Umsatz erheblich steigert.

Die Integration von Predictive AI in CRM-Systeme adressiert mehrere kritische Geschäftsherausforderungen: - **Verbesserte Kundeninsights**: Predictive AI ermöglicht es Unternehmen, umfangreiche Kundendaten zu analysieren, um tiefere Einblicke in Präferenzen und Verhaltensweisen zu gewinnen. Organisationen können ihre Marketing- und Vertriebsanstrengungen effektiver gestalten, indem sie verstehen, was Kundenentscheidungen antreibt und personalisierte Erlebnisse schaffen. - **Verbesserte Verkaufsprognosen**: Eine genaue Verkaufsprognose ist entscheidend für den Geschäftserfolg. Predictive Analytics verbessert die Prognosegenauigkeit, indem historische Verkaufsdaten zusammen mit aktuellen Markttrends analysiert werden, sodass Vertriebsteams Ressourcen effektiv zuweisen und sich auf potenzielle Leads konzentrieren können. - **Proaktive Kundenbindung**: Kundenabwanderung ist ein großes Anliegen für viele Organisationen. Predictive AI kann Kunden identifizieren, die gefährdet sind, zu kündigen, indem sie Engagementlevel und Kaufhistorie analysiert. Durch das frühzeitige Erkennen dieser Signale können gezielte Bindungsstrategien – wie personalisierte Angebote oder proaktive Ansprache – implementiert werden, um die Bindung an wertvolle Kunden aufrechtzuerhalten. - **Optimierte Marketingkampagnen**: Mit Predictive Analytics können effektive Marketingkampagnen entwickelt werden, die auf spezifische Kundensegmente abzielen. Wenn prädiktive Modelle beispielsweise anzeigen, dass eine bestimmte demografische Gruppe positiv auf ein spezifisches Produktangebot reagieren wird, können Marketingteams ihre Kampagnen entsprechend anpassen. - **Vereinfachte Lead-Bewertung**: In CRM-Systemen hilft die Lead-Bewertung, potenzielle Kunden basierend auf ihrer Wahrscheinlichkeit zur Konversion zu priorisieren. Predictive Analytics verbessert die Lead-Bewertung, indem vergangene Interaktionen und demografische Informationen analysiert werden. Durch die Fokussierung auf Leads mit höherem Konversionspotenzial können Vertriebsteams die Effizienz und die Gesamtkonversionsraten verbessern.

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in die Vtiger CRM-Plattform durch die Funktion Calculus AI bietet eine umfassende Lösung, die die Interaktion von Unternehmen mit ihren Kunden transformiert. Calculus AI nutzt Predictive AI, um die Entscheidungsfindung und Kundeninteraktionen durch verschiedene Funktionen zu verbessern: - **Bester Zeitpunkt zur Kontaktaufnahme**: Timing ist entscheidend für eine effektive Ansprache von Leads und Kunden. Die Funktion 'Bester Zeitpunkt zur Kontaktaufnahme' verwendet KI, um optimale Zeitpunkte für die Interaktion zu empfehlen, indem sie vergangene Kommunikationsmuster durch E-Mails, Telefonate und andere Engagements analysiert. Zu diesem idealen Zeitpunkt Kontakt aufzunehmen, kann die Engagementraten erheblich steigern. - **Deal-Bewertung**: Das Management mehrerer Deals kann herausfordernd sein, insbesondere wenn gleichzeitig mit Kunden kommuniziert wird. Die Deal-Bewertungsfunktion bewertet die Wahrscheinlichkeit, jeden Deal abzuschließen, und weist eine Punktzahl basierend auf verschiedenen Faktoren zu, einschließlich der Gesprächsqualität und des Kundenverhaltens. Dies ermöglicht es, strategisch Prioritäten zu setzen und sich auf hochpotenzielle Gelegenheiten zu konzentrieren, um die Konversionen zu maximieren. - **Nächste beste Aktion**: Die Funktion Nächste beste Aktion bietet intelligente Empfehlungen zur Optimierung des Verkaufsprozesses und zur Anleitung Ihres Teams zum Erfolg. Wenn ein Verkäufer unsicher ist, welche Schritte mit einem potenziellen Kunden als nächstes zu unternehmen sind, schlägt diese Funktion Aktionen vor, die auf vergangenen Interaktionen basieren, wie das Versenden einer Follow-up-E-Mail, das Planen einer Demo oder das Bereitstellen zusätzlicher Informationen, um den Schwung im Verkaufszyklus aufrechtzuerhalten. Diese Funktionen ermöglichen es Organisationen, Predictive Analytics effektiv zu nutzen, stärkere Kundenbeziehungen aufzubauen und das Wachstum in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Umfeld voranzutreiben.

Predictive AI transformiert die Art und Weise, wie Unternehmen das Kundenbeziehungsmanagement angehen, indem sie wertvolle Einblicke bietet, die strategische Entscheidungen informieren. Ihre Fähigkeit, historische Daten zu analysieren und zukünftiges Verhalten vorherzusagen, ermöglicht es Organisationen, Interaktionen zu personalisieren, Marketingbemühungen zu optimieren, die Genauigkeit der Verkaufsprognosen zu verbessern und proaktiv Herausforderungen bei der Kundenbindung anzugehen.