1. Generative KI: Inhalte schneller erstellen und anpassen

Generative KI eröffnet Marketingteams neue Möglichkeiten. Sie erlaubt es, Inhalte schneller zu erstellen, Botschaften für verschiedene Kanäle anzupassen und die Vorbereitung von Kampagnen zu erleichtern.

Im CRM-Kontext kann sie insbesondere dabei helfen:

 

• Mehrere Varianten eines E-Mail-Betreffs oder einer Nachricht zu erstellen.
• Inhalte an unterschiedliche Segmente, Wissensstände oder Phasen der Customer Journey anzupassen.
• E-Mail-Kampagnen in Push-Benachrichtigungen, SMS oder andere Formate der Kundenkommunikation zu übertragen.
• Einen ersten Kampagnenentwurf auf Grundlage eines Marketingbriefings zu erstellen.

• Inhalte umzuformulieren, um Tonalität, Länge oder Personalisierungsgrad anzupassen.

   

Diese Anwendungen reduzieren den Zeitaufwand für bestimmte Produktionsaufgaben und erleichtern es, verschiedene kreative Ansätze zu erkunden.

Mehr Inhalte zu produzieren, garantiert jedoch keine bessere Kundenerfahrung. Die Relevanz der Botschaft, ihre Übereinstimmung mit der Marke und ihre Ausrichtung an den Erwartungen der Empfängerinnen und Empfänger bleiben entscheidend. Der Mensch spielt daher weiterhin eine zentrale Rolle bei der Freigabe, der kreativen Steuerung und der finalen Qualität der Kampagnen.

Es geht nicht nur darum, schneller zu produzieren, sondern passgenauer.

 

2. Prädiktive KI: Kundenverhalten besser vorhersehen

KI kann Marketingteams auch dabei helfen, ihre Daten besser zu nutzen, um Verhaltensweisen vorherzusehen und Handlungsmöglichkeiten zu erkennen.

Auf Grundlage verfügbarer Daten und prädiktiver Modelle lassen sich bestimmte Wahrscheinlichkeiten abschätzen: das Risiko nachlassender Kundenbindung, die Kaufwahrscheinlichkeit, das potenzielle Interesse an einem Angebot oder die Wahrscheinlichkeit einer Reaktivierung.

Konkret können diese Ansätze dazu beitragen:

 

• Kundinnen und Kunden zu erkennen, deren Engagement nachlässt und bei denen eine Massnahme zur Kundenbindung sinnvoll sein könnte.
• Kontakte zu identifizieren, die besonders wahrscheinlich auf ein Angebot reagieren.
• Reaktivierungsmöglichkeiten bei inaktiven Kundinnen und Kunden zu erkennen.
• Die Zielgruppen einer Kampagne anhand der angestrebten Ziele zu verfeinern.

• Marketingmassnahmen nach dem potenziellen Wert oder dem erwarteten Verhalten der Kundinnen und Kunden zu priorisieren.

   

Der Mehrwert besteht darin, eine ausschliesslich auf statischen Kriterien beruhende Logik zu überwinden – etwa Alter, Kaufhistorie oder Datum der letzten Interaktion – und beobachtetes Verhalten sowie Veränderungen stärker zu berücksichtigen.

Diese Fähigkeit zur Vorhersage hängt allerdings von der Qualität, Verfügbarkeit und Relevanz der Daten ab. Ein prädiktives Modell kann unzureichende Kundenkenntnis nicht ausgleichen: Es baut auf ihr auf.

Die Leistungsfähigkeit von KI hängt ebenso sehr von der Datenqualität wie von der Relevanz der Entscheidungen ab, die sich auf dieser Grundlage treffen lassen.

 

3. Entscheidungsorientierte KI: relevantere Customer Journeys orchestrieren

Über die Erstellung von Inhalten und Vorhersagen hinaus kann KI dazu beitragen, Marketingentscheidungen zu optimieren: Welche Botschaft soll welchem Kunden über welchen Kanal und zu welchem Zeitpunkt gesendet werden?

Ziel ist es, Kundenreisen dynamischer zu gestalten und dabei Verhalten, aktuelle Interaktionen und Kampagnenergebnisse zu berücksichtigen.

Eine Aktivierungsstrategie kann beispielsweise darauf abzielen:

 

• Den Versandzeitpunkt einer Kampagne an die jeweiligen Engagement-Gewohnheiten anzupassen.
• Mehrere Nachrichtenvarianten zu vergleichen, um diejenigen zu ermitteln, die ein Ziel am besten erfüllen.
• Die Customer Journey einer Person anhand ihrer jüngsten Interaktionen weiterzuentwickeln.
• Den Marketingdruck anzupassen, um unnötige Kontaktaufnahmen zu begrenzen.

• Kundinnen und Kunden entsprechend ihrem Profil und Verhalten zu einer relevanteren Handlung oder einem passenderen Inhalt zu führen.

   

Diese Mechanismen können auf Geschäftsregeln, prädiktiven Modellen oder fortschrittlicheren Optimierungsfunktionen beruhen. Ihr Nutzen liegt nicht allein in der technologischen Komplexität, sondern darin, dass sie das Erlebnis und die Ergebnisse konkret verbessern.

Dafür müssen jedoch die richtigen Ziele, geeignete Leistungsindikatoren und klare Regeln für Entscheidungen festgelegt werden. Wirksame Personalisierung muss zum Markenversprechen passen und die Präferenzen der Kundinnen und Kunden respektieren.

Das richtige Szenario ist nicht dasjenige, das die Zahl der Interaktionen erhöht, sondern dasjenige, das die relevanteste Handlung auslöst.

 

4. Agentische KI: CRM-Teams gezielter unterstützen

Mit agentischer KI zeichnet sich eine neue Entwicklungsstufe ab. Über die Generierung von Antworten oder Inhalten hinaus können manche Systeme mehrere Aufgaben miteinander verknüpfen, um ein Ziel zu erreichen, eine Situation zu analysieren und Massnahmen vorzuschlagen.

Im CRM-Bereich können diese Fähigkeiten insbesondere dazu beitragen:

 

• Kampagnenergebnisse zu analysieren und die wichtigsten Erkenntnisse herauszuarbeiten.
• Reibungspunkte in einer Customer Journey zu erkennen.
• Eine Segmentierung oder einen ersten Vorschlag für ein Kundenkommunikationsszenario vorzubereiten.
• Optimierungsmöglichkeiten auf Grundlage der beobachteten Leistung vorzuschlagen.

• Teams bei der Vorbereitung, Prüfung oder Verbesserung ihrer Kampagnen zu unterstützen.

   

Der Autonomiegrad dieser Systeme variiert je nach Lösung, Anwendungsfall und eingerichtetem Rahmen. Deshalb muss zwischen einer Unterstützung, die Empfehlungen ausspricht, und einem System unterschieden werden, das Aktionen direkt ausführen darf.

Für Marketingteams besteht die Herausforderung darin, festzulegen, welche Aufgaben diesen Systemen übertragen werden können, welche Kontrollen erforderlich sind und welche Verantwortung beim Menschen bleiben muss.

Agentische KI macht CRM-Expertise nicht überflüssig. Im Gegenteil: Sie kann deren Bedeutung sogar verstärken. Es braucht Fachwissen, um Ziele zu definieren, Aktionen zu steuern, Ergebnisse zu überprüfen und Empfehlungen abzuwägen.

Je handlungsfähiger die Tools werden, desto entscheidender wird der strategische und operative Rahmen.

 

5. Von der Technologie zur Wirkung: die Schlüsselrolle der CRM-Expertise

KI eröffnet zahlreiche Möglichkeiten. Ihr Wert hängt jedoch davon ab, wie sie in die Marketingstrategie und die Arbeitsweisen der Teams integriert werden.

Die Einführung einer KI-Funktion allein reicht nicht aus, um eine Kundenbeziehung zu verändern. Es gilt, Anwendungsfälle mit echtem geschäftlichem Nutzen zu identifizieren, die erforderlichen Daten bereitzustellen, relevante Customer Journeys zu gestalten und die Auswirkungen auf die Leistung zu messen.

Hier kommt die CRM-Expertise voll zum Tragen.

Bei Degetel verbinden wir Beziehungsstrategie, Kundenkenntnis, Kreativität und technologische Kompetenz, um die Möglichkeiten der KI in konkrete Massnahmen umzusetzen.

Das bedeutet insbesondere:

 

• Die passenden Anwendungsfälle zu identifizieren, ausgehend von geschäftlichen Herausforderungen, Kundenerwartungen und Marketingzielen.
• Die Kundenkenntnis zu strukturieren, indem Datenqualität, Segmentierungen und für die Aktivierung relevante Signale bearbeitet werden.
• Relevante Customer Journeys zu gestalten und dafür die passenden Botschaften, Kanäle und Zeitpunkte festzulegen.
• KI-Funktionen in bestehende Systeme zu integrieren und dabei Tools, Prozesse und Kompetenzen der Teams zu berücksichtigen.
• Anwendungen zu steuern und zu bewerten und dabei Markenkonsistenz, Interaktionsqualität und Kontrolle über Entscheidungen zu gewährleisten.

• Ergebnisse zu messen, um zu prüfen, ob die Massnahmen Mehrwert schaffen, und die Szenarien langfristig zu verbessern.

   

Ziel ist nicht, überall KI einzusetzen. Entscheidend ist herauszufinden, wo sie die Effizienz der Teams, die Relevanz der Interaktionen und die Leistung der Marketingmassnahmen tatsächlich verbessern kann.

 

 

Von der Idee zur Wirkung. Kontinuierlich.

 

Von Caroline Flausino, Leiterin der Agentur bei Degetel, spezialisiert auf Kundenstrategie und Kundenaktivierung.