Was hat KI im CRM bisher tatsächlich verändert?

Vor allem die Texterstellung: Sprachmodelle stecken inzwischen in den meisten Werkzeugen und übernehmen Entwürfe für Betreffzeilen, Texte und Auswertungen. Dazu kommen erste Agenten innerhalb der Systeme. Die Bildgenerierung ist im Produktkontext noch kaum brauchbar.

Warum ist die vorhersagende KI im CRM stehengeblieben?

Weil die Aufmerksamkeit den Sprachmodellen gilt. Dabei läge gerade in der Vorhersage der größte Nutzen fürs CRM – Abwanderungswahrscheinlichkeit, Kundenwert, nächster Kauf. Diese Verfahren sind seit Jahren verfügbar und werden kaum breiter genutzt als vorher.

Sollten Unternehmen eigene KI-Lösungen fürs CRM bauen?

In den meisten Fällen nicht. Die Anbieter bringen KI in die Systeme, in denen ohnehin gearbeitet wird. Die eigentliche Aufgabe ist, das schnell zu nutzen, was dort ankommt – statt am eigenen Werkzeug vorbei etwas Eigenes zu entwickeln, das später doppelt gepflegt werden muss.

KI im CRM: Was nach zwei Jahren wirklich eingetreten ist

2023 stand am Anfang dieses Podcasts eine Folge über die Zukunft des CRM. Zwei Jahre später ist die ehrlichste Zusammenfassung diese: Zu fast allen Thesen von damals lässt sich weiter stehen – und fast nichts davon ist bisher eingetreten.

Die Grundthese lautete, dass wir dem Begriff Customer Relationship Management noch nicht gerecht werden, weil echte Kundenbeziehungen im B2C kaum entstehen. Daran hat sich wenig geändert.

Was eingetreten ist – und was nicht

Zwischenbilanz nach zwei Jahren

Eingetreten

Sprachmodelle erzeugen brauchbare Texte und stecken inzwischen in den Werkzeugen
Erste Agenten innerhalb der Systeme – HubSpot Breeze, Salesforce Agentforce
WhatsApp ist ein echter Kanal geworden
Erste Einkaufsassistenten im Handel
KI beherrscht Sprache: eingehende wie ausgehende Telefonate sind möglich

Ausgeblieben

Bildgenerierung im Produktkontext – nach wie vor kaum brauchbar
Die vorhersagende KI ist stehengeblieben
Kundendatenplattformen, die Inhalte über Kanäle orchestrieren
Loyalty-Programme, in denen Kunden ihre Vorteile selbst wählen
Die Verschiebung vom Periodenumsatz zum Kundenwert

Der auffälligste Befund

Ausgerechnet die vorhersagende KI hat sich kaum bewegt. Dabei läge dort der größte unmittelbare Nutzen für das CRM: Wie wahrscheinlich wandert dieser Kunde ab? Was wird er über die Beziehung hinweg noch bringen? Was kauft er als Nächstes?

Diese Verfahren sind seit Jahren verfügbar und keineswegs neu. Sie sind nur nicht dort angekommen, wo täglich gearbeitet wird – während die gesamte Aufmerksamkeit den Sprachmodellen gilt, die Texte schreiben.

Das ist bemerkenswert, weil eine gute Abwanderungsprognose die Retention-Journey unmittelbar verbessern würde und eine belastbare Vorhersage des Kundenwerts fast jede Steuerungsentscheidung.

Wo die Sprachmodelle tatsächlich helfen

Nicht als Textautomat, sondern als Entwurfsmaschine: Betreffzeilen in Varianten, erste Fassungen von Produkttexten, die Zusammenfassung einer Auswertung, die Übersetzung in weitere Sprachen. Der Gewinn liegt im ersten Entwurf, nicht im fertigen Text – die Redaktion bleibt.

Bei Bildern ist die Lage anders. Für Stimmungsbilder taugen die Werkzeuge, im Produktkontext nicht: Wer ein bestimmtes Produkt in einer bestimmten Umgebung braucht, bekommt Varianten, die dem Produkt ähneln – und das reicht im Handel nicht.

Die These, die am meisten Widerspruch bekam

Sie lautete: Auf der Anwenderseite ist wenig zu tun. Der Hebel liegt bei den Anbietern, die KI in die Systeme bringen, in denen ohnehin gearbeitet wird.

Zwei Jahre später spricht die Entwicklung eher dafür: Was heute im CRM praktisch nutzbar ist, kommt aus den Werkzeugen selbst – nicht aus Eigenentwicklungen. Die Aufgabe im Unternehmen ist, das schnell zu übernehmen, was dort ankommt, statt am eigenen Werkzeug vorbei etwas zu bauen, das anschließend doppelt gepflegt werden muss.

Was daraus für die Praxis folgt, zeigt der Blick auf die Agenten in HubSpot und Salesforce – die erste Generation, die tatsächlich in den Systemen steht.