So transformierst du dein Kundenmanagement mit KI

Generative KI bietet dir Potenziale, deine Kundenstrategie neu zu gestalten und zu revolutionieren. Stell dir vor, du könntest personalisierten, schnelleren und gleichzeitig skalierbaren Support bieten – und dabei sogar noch Ressourcen einsparen. Genau das macht KI möglich. Mit Modellen wie ChatGPT kannst du nicht nur die Anfragen deiner Kund:innen effizienter beantworten, sondern auch ihre Bedürfnisse vorausschauend erkennen und gezielt Lösungen bieten. Ein solcher proaktiver Ansatz für Support und Service steigert nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern setzt optimale Voraussetzungen für eine langfristige Kundenbindung und Loyalität.

In diesem Artikel zeigen wir dir anhand ausgewählter Best-Practices praktische Einsatzmöglichkeiten, wie du KI für deinen Kundenerfolg nutzen kannst. Schlau gemacht haben wir uns dafür bei Medium.

Praktische Einsatzmöglichkeiten für Generative KI im Kundenerfolg

Generative KI wird im Kundenmanagement eingesetzt, um die Art und Weise zu verbessern, wie Unternehmen mit ihren Kundinnen und Kunden interagieren und sie unterstützen. Dabei nutzt die KI Modelle der künstlichen Intelligenz, die Inhalte wie Text, Bilder oder sogar Sprache erstellen können, indem sie aus großen Datenmengen lernen. Im Folgenden stellen wir dir vier Anwendungsgebiete vor und veranschaulichen diese mit 7 konkreten Anwendungsfällen.

Einsatz von KI im Kundenmanagement, Quelle: Medium

Personalisierte Kundeninteraktionen

Mit generativer KI kannst du Kundendaten und vergangene Interaktionen analysieren, um personalisierte Antworten zu erstellen, die gezielt auf die Bedürfnisse und Vorlieben jedes einzelnen Kunden bzw. jeder einzelnen Kundin eingehen. Das bedeutet, dass Kund:innen nicht mehr mit vorgefertigten Standardantworten abgespeist werden, sondern dynamische und situative Antworten erhalten, die ihre aktuelle Situation und Anliegen widerspiegeln. Die KI kann dabei z.B. Anrede, spezielle Interessen und relevante Informationen automatisch in die Kommunikation einfließen lassen. Diese maßgeschneiderte Kommunikation erhöht die Relevanz der Interaktionen, steigert die Zufriedenheit und fördert die Loyalität deiner Kundschaft.

Anwendungsfall 1: Erstelle personalisierte Onboarding-Materialien basierend auf Benutzerprofilen und -präferenzen.

So funktioniert es: Die KI analysiert Kundendaten, um maßgeschneiderte Tutorials, E-Mails oder Einrichtungsanleitungen zu erstellen. Dieser Ansatz sorgt dafür, dass sich neue Nutzer:innen von Anfang an gut betreut fühlen und die Produkte optimal nutzen können. Durch eine individuelle Ansprache und gezielte Inhalte werden die Bedürfnisse der Kund:innen besser adressiert, was das Vertrauen in das Produkt und die Bindung an die Marke stärkt.

Praktisches Beispiel: Eine SaaS-Plattform generiert eine individuelle Onboarding-E-Mail mit passenden Tipps, Video-Tutorials und Check-ins basierend auf der Branche und Rolle des Kunden bzw. der Kundin. Dies könnte so weit gehen, dass eine Kundin, die im Marketing arbeitet, spezifische Funktionen und Best Practices vorgestellt bekommt, die für Marketing-Teams besonders relevant sind, während eine Entwicklerin einen Fokus auf technische Integrationen und API-Nutzung erhält.

Automatisierter, skalierbarer Support

Durch die Automatisierung von Antworten auf häufig gestellte Fragen kannst du die Reaktionszeiten auf Kundenanfragen drastisch verkürzen, sodass deine Kundenerfolgsteams mehr Zeit haben, sich komplexeren Problemen und strategischen Aufgaben zu widmen. Dafür identifizierst du die häufigsten Fragen deiner Kund:innen und trainierst die KI darauf, diese effizient zu beantworten.

Anwendungsfall 2: Automatisiere das Generieren von Antworten auf allgemeine Anfragen, technische Support-Tickets und häufige Probleme deiner Kund:innen, um Kundenbedürfnisse schnell und effizient zu adressieren.

So funktioniert es: Durch KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten hast du die Möglichkeit, präzise und markengetreue Antworten auf eine Vielzahl von Kundenanfragen zu liefern – sei es zur Fehlerbehebung, zur Orientierung innerhalb des Produkts oder für spezifische Anleitungen.

Praktisches Beispiel: Dein Kunde möchte wissen, wie er eine bestimmte Funktion innerhalb einer Software aktiviert. Die KI führt ihn, auf Basis der Integration in deine vorhandene Wissensdatenbank, durch eine schrittweise Anleitung, die automatisch erstellt und auf seine konkrete Situation zugeschnitten ist. Durch die Nutzung personalisierter Informationen (wie z. B. die aktuelle Version der Software, die der Kunde verwendet), wird die Antwort relevanter und hilft dem Kunden schneller. Du könntest deinen KI-Support so erweitern, dass er nicht nur bei einfachen Anliegen hilft, sondern auch Vorschläge für die nächsten Schritte gibt, um das Potenzial des Produkts voll auszuschöpfen – wie beispielsweise das Aktivieren von zusätzlichen Features oder das Nutzen bestimmter Workflows, die der Kunde noch nicht kennt.

Proaktive Kundenbindung

Durch die Analyse von Verhaltensmustern und Kundenfeedback kannst du mit KI potenzielle Probleme frühzeitig erkennen und deinen Kundenerfolgsteams helfen, rechtzeitig einzugreifen. Wenn die KI zum Beispiel erkennt, dass ein Kunde oder eine Kundin seltener mit deinem Produkt interagiert, könnte sie automatisiert eine Nachricht schicken, um die Nutzung wieder zu intensivieren.

Anwendungsfall 3: Identifiziere gefährdete Kunden, bevor es zur Kundenabwanderung kommt.

So funktioniert es: KI analysiert die Nutzungsmuster und erkennt Anzeichen von Unzufriedenheit. Anschließend generiert sie personalisierte Inhalte, um den Kunden bzw. die Kundin wieder zu binden. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht es, frühzeitig auf Probleme einzugehen, bevor der Kunde komplett abspringt, und zeigt den Kund:innen, dass sie für das Unternehmen wichtig sind.

Praktisches Beispiel: Wenn die KI erkennt, dass die Nutzung eines Produkts durch einen bestimmten Kunden oder eine bestimmte Kundin in den letzten Wochen stark zurückgegangen ist, sendet sie automatisch eine personalisierte E-Mail. Diese E-Mail könnte Informationen zu neuen Funktionen enthalten, die den Nutzen des Produkts erhöhen, oder eine Einladung zu einer kostenlosen Beratung, um die Bedürfnisse des Nutzenden besser zu verstehen und zu unterstützen. Unternehmen könnten diesen Ansatz erweitern, indem sie den Kunden oder die Kundin zusätzlich ein exklusives Angebot unterbreiten, das sie zum Verbleib motiviert.

Anwendungsfall 4: Analysiere die Kundenstimmung während Live-Chats und generiere markenbezogene, einfühlsame Reaktionen.

So funktioniert es: KI-Modelle erkennen den Tonfall und die Stimmung des Kunden während eines Chats und schlagen entsprechende Reaktionen vor. Dadurch können Supportmitarbeiter:innen empathisch auf die Bedürfnisse der Kund:innen eingehen, was das Vertrauen stärkt und die Kundenzufriedenheit steigert. Diese Echtzeitanalyse stellt sicher, dass die Reaktion nicht nur schnell, sondern auch situationsgerecht ist.

Praktisches Beispiel: Eine verärgerter Kundin, die über eine verspätete Lieferung spricht, erhält sofort eine beruhigende Antwort von der KI, die nicht nur eine persönliche Entschuldigung enthält, sondern auch eine alternative Lösung anbietet, wie etwa einen Rabatt auf die nächste Bestellung. Eine Erweiterung dieses Anwendungsfalls könnte darin bestehen, dass die KI in besonders kritischen Fällen eine sofortige Eskalation an einen menschlichen Agenten oder Agentin empfiehlt, damit die Kundin das Gefühl hat, besonders ernst genommen zu werden.

Datenbasierte Erkenntnisse und Empfehlungen

Generative KI lernt nicht nur aus direkten Kundeninteraktionen, sondern kann auch Trends und Muster erkennen, die dir wertvolle Einblicke geben. So kann beispielsweise analysiert werden, welche Probleme häufig auftreten oder welche Features besonders gefragt sind. Du kannst diese Erkenntnisse nutzen, um deine Produktentwicklung und den Kundenservice strategisch zu verbessern. Die Analyse der Daten gibt dir beispielsweise Anhaltspunkte, welche Aspekte deines Angebots besonders gut ankommen und welche verbesserungswürdig sind.

Anwendungsfall 5: Schlage relevante Produkte oder Funktionen basierend auf Nutzungsdaten und Kundenpräferenzen vor.

So funktioniert es: KI analysiert das Kundenverhalten und generiert personalisierte Empfehlungen für zusätzliche Produkte oder Dienstleistungen. Dadurch wirken die Vorschläge weniger wie Verkaufs-Pitches und mehr wie wertvolle Ratschläge, die auf den tatsächlichen Bedarf des Kunden oder der Kundin zugeschnitten sind. Die Empfehlungen sind nicht nur personalisiert, sondern auch kontextbezogen, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass sie für den Kunden bzw. die Kundin relevant sind.

Praktisches Beispiel: Eine intensive Nutzerin einer Software erhält den Vorschlag, ein zusätzliches Feature zu aktivieren, das ihren Workflow noch effizienter gestaltet. Unternehmen könnten die generative KI zudem einsetzen, um Upselling-Möglichkeiten mit saisonalen oder thematischen Kampagnen zu verbinden – etwa indem eine E-Commerce-Plattform Kund:innen, die oft bestimmte Produkte kaufen, personalisierte Bundles oder Rabatte auf ergänzende Artikel anbietet.

Anwendungsfall 6: Generiere Zusammenfassungen von Kundeninteraktionen und stelle umsetzbare Erkenntnisse für deine Account Manager:innen bereit.

So funktioniert es: KI analysiert Daten aus Kundeninteraktionen und erstellt prägnante Berichte über Kundengesundheit, Nutzungstrends und Feedback. Diese Berichte helfen Kundenerfolgsteams, proaktiv auf potenzielle Probleme oder Chancen einzugehen und ihre Strategie entsprechend anzupassen.

Praktisches Beispiel: Ein monatlicher Bericht zeigt dir die Engagement-Level eines Premium-Kontos, hebt potenzielle Schwachstellen hervor und bietet Upselling-Möglichkeiten. Unternehmen könnten diese Berichte noch weiter ausbauen, indem die KI konkrete Handlungsempfehlungen gibt – beispielsweise wann der beste Zeitpunkt für einen Check-in-Anruf ist, um den Kundenwert zu maximieren.

Anwendungsfall 7: Simuliere komplexe Kunden-Szenarien zu Schulungszwecken.

So funktioniert es: KI erstellt auf Basis historischer Daten realistische Kundenanfragen und Szenarien, um neue Mitarbeiter:innen auf verschiedene Interaktionssituationen vorzubereiten. Dadurch können sie den Umgang mit herausfordernden oder ungewöhnlichen Fällen in einer sicheren Umgebung üben, bevor sie in den realen Kundenkontakt treten.

Praktisches Beispiel: Ein neuer Mitarbeiter im Support durchläuft von der KI generierte Rollenspiele, die etwa die Eskalation eines frustrierten Kunden oder die Lösung eines schwierigen technischen Problems simulieren.
Über alle Anwendungsgebiete und Kundenkontaktpunkte hinweg kannst du KI skalierbar für dich nutzen und über verschiedene Kanäle hinweg konsistent einsetzen – sei es per Chat, E-Mail, soziale Medien oder Sprachinteraktionen. Diese Multi-Channel-Unterstützung stellt sicher, dass deine Kund:innen unabhängig von ihrer bevorzugten Kommunikationsmethode einen gleichbleibend hochwertigen Service erhalten.

Fazit

KI bietet dir ein enormes Potenzial, deinen Kundenerfolg zu steigern. Trotzdem braucht es nach wie vor einen ausgewogenen Ansatz, der immer wieder Schnittpunkte zu manuellen und menschlichen Kontaktpunkten und Prozessschritten berücksichtigen sollte. Erst die Kombination aus der Effizienz der KI und dem Einfühlungsvermögen erfahrener Kundenbetreuer:innen schafft eine Strategie, die Zufriedenheit und Loyalität nachhaltig erhöht.

Unser KI Experte Dr. Christoph Röck bringt es auf den Punkt:

„Generative AI im Customer Success verbindet effiziente Automatisierung mit Individualität. Die Kunst ist jedoch, dabei die menschliche Note nicht zu verlieren und echten Mehrwert für die Kunden und Kundinnen zu liefern. Wenn man seine persönlichen Stil oder Unternehmensstil in einer Art „KI CI“ hinterlegt (z.B. im Rahmen von Custom GPTs) kann die KI Antworten entsprechend anpassen. Mehrwerte für Kunden entstehen durch gute Trainingsdaten und eine gute Endkontrolle. Wenn du es schaffst, beides zu verbinden, wirst du deine Kundinnen und Kunden nachhaltig beeindrucken.“

Du bist neugierig geworden und willst wissen, wie du loslegen kannst? Im Artikel von Medium findest du 10 Schritte, wie du konkret mit der Implementierung von KI im Kundenmanagement starten kannst. Oder besuche doch eines unserer KI-Seminare, wie KI im Unternehmen oder KI im Online Marketing!

Quelle:

Medium