KI-Funktionen verschiedener CRM-Anwendungen im Vergleich

Vier gemeinsame KI-Funktionen

CRM-Plattformen stützen sich auf vier grundlegende KI-Funktionen, um viele ihrer Anwendungen zu betreiben. Diese Funktionen sind:

• Maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen ist ein modernes Verfahren der kommerziellen KI. Dabei geht es darum, einem automatisierten System beizubringen, sich unter wechselnden Bedingungen produktiv und effektiv zu verhalten, und zwar auf der Grundlage von Mustern und Schlussfolgerungen und nicht durch Programmierung oder explizite Regeln.
• Predictive Analytics. Predictive Analytics ist für die Unternehmensplanung und die Interaktion mit Kunden unverzichtbar und unterstützt Unternehmen, Entscheidungen und Ressourcen auf die effektivste Vorgehensweise auf allen Ebenen zu konzentrieren, einschließlich der persönlichen Interaktion mit Kunden.
• Automatisierung. Da Automatisierung bestimmte Aufgaben schneller und genauer als der Mensch erledigen kann, ist sie in vielen Unternehmen zur Standardpraxis geworden. KI-Fortschritte haben die Automatisierung von hochkomplexen Arbeitsabläufen ermöglicht.
• Stimmungsanalyse. Diese Funktion unterstützt Kundendienst- und Vertriebsmitarbeiter, Emotionen von Kunden wie Frustration und Zufriedenheit zu erkennen, und zwar über verschiedene Kanäle wie Telefon, Live-Chat, E-Mail und soziale Medien. Sie gibt Aufschluss darüber, wie Kunden über Produkte und Marken denken.

KI-Funktionen in allen CRM-Produkten

Abgesehen von allgemeinen Funktionen wie Machine Learning und Automatisierung können sich CRM-Produkte stark unterscheiden, da jeder Anbieter seine eigene KI-Richtung einschlägt. Die folgenden KI-gestützten CRM-Plattformen haben ihre eigenen Stärken und Schwächen.

Salesforce Einstein

Salesforce Einstein ist die KI des Anbieters, die viele Funktionen der Salesforce Customer Success Platform unterstützt. Zu den Features gehören:

• Ad-hoc-Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen
• ein Schwerpunkt auf Vertrieb und Kundenservice
• Discovery, eine App, die Muster im Kundenverhalten, in der Filialleistung sowie in der Kampagnenleistung und -trends findet
• Benutzerfreundlichkeit für Nicht-Fachleute
• KI-Schulungsressourcen
• Chatbots für den Kundenservice, sogenannte Einstein-Bots, die sich in externe Anwendungen integrieren lassen
• Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), so dass sich die Absicht des Kunden erkennen und Antworten automatisieren lassen
• Deep-Learning-Funktionen, mit denen Unternehmen Marken und Produkte in Bildern in sozialen Medien und anderen Quellen erkennen können, um zu erfahren, wie Kunden über sie denken
• Einstein Prediction Builder zur Anpassung von Geschäftsprognosen
• Next Best Action, um Agenten in Echtzeit zu coachen

Zu den Schwächen von Einstein gehören die bescheidenen Visualisierungsfunktionen und der begrenzte oder nicht nachgewiesene Nutzen außerhalb der Bereiche Vertrieb und Marketing.

IBM Watson

IBM Watson ist ein KI-System, das Unternehmen in verschiedenen Anwendungsfällen einsetzen können, zum Beispiel in der Werbung, im Kundenservice, im Finanzbereich und im Vertrieb. Im Jahr 2017 schlossen Salesforce und IBM eine Partnerschaft, die Einstein und IBM Watson integriert.

Zu den Stärken von Watson gehören:

• Zugriff auf mehreren Ebenen
• schnelle Leistung
• Abfragen in natürlicher Sprache
• starke Visualisierungen
• unkomplizierte Einrichtung
• Deep-Learning-Fähigkeiten
• starke Integrationen mit soziale Medien
• Konnektoren für die Integration mit anderen Anbietern

Zu den Nachteilen gehören das Fehlen von Echtzeit-Streaming-Analysen und die schlechte Integration mit Hadoop, einem Open Source Framework für verteilte Verarbeitung.

Zu den wichtigsten KI-Funktionen, die aus der Partnerschaft von IBM Watson und Salesforce Einstein hervorgehen, gehören:

• Watson Discovery, das Kundeneinblicke liefert
• Natural Language Processing (NLP)
• Watson Campaign Automation, ein Design Canvas, das Personalisierung, kampagnenspezifische Einblicke und Berichte unterstützt
• ein Lightning-basiertes UI-Dashboard für CRM-Support-Apps mit KI-Funktionen
• KI-Kundendienstfunktionen, die den Watson Assistant zur Automatisierung von Aufgaben nutzen

Microsoft Azure Cognitive Services

Der Cloud-KI-Dienst von Microsoft – Azure Cognitive Services – unterscheidet sich in verschiedener Hinsicht von anderen. Er bietet analytische Funktionen in Tools, die Kunden dabei unterstützen, diese Funktionen in ihre Anwendungen, Arbeitsabläufe und Geschäftssysteme zu integrieren.

Azure Cognitive Services umfasst im Einzelnen:

• Databricks, das Informationen für Big-Data-Analysen, Produktionsanwendungen und Forschung organisiert
• NLP, das Benutzer in Anwendungen und Prozesse einbetten können
• Power BI, Power Query und Power BI Data Flows für die Enterprise-Analysen
• Deep-Learning-Funktionen, die allerdings auf die Textanalyse beschränkt sind
• Sprache-zu-Text-, Text-zu-Sprache-, Übersetzungs-, Sprecheridentifizierungs- und -erkennungsdienste
• Stimmungsanalyse, Fragenerkennung, Natural Language Understanding (NLU) und Erkennung von Entitäten

Azure Cognitive Services bietet jedoch weniger Ad-hoc-Funktionen als Einstein und Watson.

Azure Cognitive Services unterstützt direkt mehrere Dynamics-365-Module, darunter:

• Sales Insights für datengesteuerte Kundeneinblicke
• Customer Insights für die Personalisierung von Kampagnen und Verkäufen
• Market Insights für globale und marktsegmentbezogene Trends und Social-Media-Analysen
• Customer Service Insights für die aktive Pflege von Kundenbeziehungen
• virtuelle Agenten zur Beantwortung von Kundenanfragen

Oracle AI

Oracle arbeitet seit über 20 Jahren an künstlicher Intelligenz. Die Bemühungen des Unternehmens begannen mit einer Initiative zur Automatisierung der Backend-Wartung der Oracle-Infrastruktur. Aus diesem Vorhaben sind zwei wichtige Produkte hervorgegangen:

• Autonomous Database, ein auf überwachtem Lernen basierendes Expertensystem für die SaaS-Datenbankumgebung von Oracle. Es basiert auf der Analyse von Protokollen und hilft bei der Optimierung der Datenbankleistung.
• Adaptive Intelligent Applications, das ML-gesteuerte Funktionen in Oracles ERP-Plattform nutzt.

Oracle hat seine KI-Ressourcen in einem begrenzteren Kontext entwickelt als seine Wettbewerber. Die KI ermöglicht jedoch die folgenden Funktionen in Oracle CX Cloud:

• Predictive Analytics
• Funktionalitäten zur Kundenbindung
• Echtzeit-Coaching für Vertriebs- und Kundendienstmitarbeiter
• anpassbare Einstellungen, die Vertriebsmitarbeiter unterstützen, ihre potenziellen Kunden zu verfolgen
• Nutzungsanalysen, um zu verfolgen, wie Mitarbeiter mit dem CRM interagieren
• Chatbots
• Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Vision-Funktionen, die optische Zeichenerkennung nutzen, um Text in gescannten Dokumenten, PDFs, Videostandbildern und Bildern zu identifizieren
• OCI Anomaly Detection, um kritische Vorfälle zu erkennen
• OCI Forecasting-Funktionen zur Vorhersage von Produktnachfrage, Umsatz, Dienstleistungen und Anzahl der Serviceanfragen

SAP KI-Lösungen

SAP AI bietet KI-Funktionen für Unternehmensteams in verschiedenen Abteilungen. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• intelligenter Workflow zur Rationalisierung von Geschäftsprozessen
• erweiterte Analysefunktionen
• KI-Anwendungsfälle, die auf spezifische Geschäftsszenarien zugeschnitten sind, zum Beispiel in den Bereichen Kundenerfahrung, Beschaffung und HR

Die CRM-Angebote von SAP nutzen SAP AI für folgende Funktionen:

• Conversational AI, eine Erweiterung der Kunden- und Mitarbeitererfahrung, die sich in andere SAP-Produkte integrieren lässt
• digitale Assistenten, die sich kanalübergreifend in Arbeitsabläufe integrieren lassen und CRM-Interaktionen menschlicher gestalten
• NLP, das alle oben genannten Aspekte unterstützt
• SAP Intelligent Robotic Process Automation, die in einer Vielzahl von kundenbezogenen Anwendungen und Prozessen eingesetzt werden kann und die Reaktionszeit verbessert

Adobe Sensei

Adobe Sensei ist etwas weniger vielseitig als die anderen Angebote, aber in seinem Marktbereich gut vertreten. Es bietet unter anderem folgende Funktionen:

• Anomalieerkennung, um festzustellen, wann etwas Unerwartetes passiert
• Contribution Analysis, eine Funktion, die ermittelt, warum etwas Unerwartetes passiert ist
• Intelligent Alerts, um die richtigen Personen zu benachrichtigen, wenn etwas Unerwartetes passiert
• Virtual Analyst, ein kanalübergreifender Analyseprozess im Hintergrund, der Unbekannte identifiziert
• Kundenbindungsfunktionen, mit denen Benutzer identifiziert werden können, die Benachrichtigungen und Follow-ups benötigen
• Intelligente Datenextraktion, die Inhalte aus Papier- und digitalen Assets automatisch kennzeichnet
• Kundenaktivierungsfunktionen, die bei der Erstellung von E-Mail-Werbekampagnen für potenzielle Kunden unterstützen
• Klartext-Abfragen
• Ad-hoc-Analyse-Tools
• Softwareentwicklungskits und -vorlagen – TensorFlow und PyTorch – für sein ML-Framework
• direkte Verbindung zu Microsoft Azure

In der Adobe Experience Cloud ermöglichen die KI-Funktionen von Sensei:

• die Adobe Target-Personalisierungs-Engine zur Feinabstimmung von Kundenkontakten und Kampagnen
• CRM-Entscheidungsunterstützung in Echtzeit
• passives Reporting darüber, wie, wann und was Kunden einkaufen
• die Fähigkeit, das Online-Verhalten von Kunden in Echtzeit zu verfolgen und Signale zu erkennen, um Kundenerfahrungen zu beeinflussen

Mit zunehmender Rechenleistung hat der Einsatz von KI im CRM einen deutlichen Schub erfahren. Immer mehr Unternehmen möchten CRM-Aufgaben automatisieren, wie zum Beispiel die Analyse von Verhaltensdaten und die Segmentierung von Kunden. Unternehmen können ihre Kundendaten aus sozialen Medien, Fakturierungs-Tools, Live-Chats und E-Mails mit einer KI-gesteuerten App integrieren, um nützliche Kundeneinblicke zu gewinnen.

Die Vielfalt der Ansätze für KI in Unternehmen führt zu einer ebenso großen Vielfalt an KI-gestützten CRM-Plattformen, die jeweils ihre eigenen Stärken und Schwächen haben. Diese Vielfalt nimmt noch zu, wenn weitere CRM-Anbieter auf den Plan treten.