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Künstliche Intelligenz

CRM-Adoption nach dem Go-live: Warum Nutzung nicht automatisch Akzeptanz bedeutet

CRM-Adoption nach dem Go-live: Warum Nutzung nicht automatisch Akzeptanz bedeutet

Ein erfolgreicher CRM-Go-live bedeutet noch keine erfolgreiche Einführung. Entscheidend ist, ob Mitarbeiter das System im Alltag akzeptieren, Daten zuverlässig pflegen und Führungskräfte CRM zur Steuerung nutzen. Der Beitrag zeigt, wie Unternehmen CRM-Adoption messen, Reibung reduzieren und aus einem technisch eingeführten CRM eine dauerhaft genutzte Plattform machen.

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End-to-End-Prozesse im CRM: Wann eine Plattform besser ist als viele Insellösungen

Agentic AI im CRM: Was heute schon möglich ist – und wohin sich CRM entwickeln könnte

Agentic AI entwickelt CRM von der reinen Assistenz zum aktiven Bestandteil von Geschäftsprozessen. KI-Agenten können bereits Accounts recherchieren, Leads qualifizieren, Meetings vorbereiten, Opportunities analysieren und Serviceprozesse unterstützen. Der Beitrag zeigt, was heute realistisch ist und warum Datenqualität, Governance, Berechtigungen, APIs und MCP die nächste CRM-Generation prägen.

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Optimizely Integration for Sugar: Marketingdaten, Kampagnen und CRM-Auswertung besser verbinden

Optimizely Integration for Sugar: Marketingdaten, Kampagnen und CRM-Auswertung besser verbinden

Die Optimizely Integration for Sugar verbindet Marketingkampagnen und CRM-Daten. Target Lists, Recipients, Opt-in-Prozesse, Opt-outs, Kampagnenstatus, Statistiken und Mailing Events werden zwischen Optimizely Campaign und Sugar synchronisiert. So reduzieren Marketingteams manuelle Arbeit, verbessern Auswertungen und bringen Kampagnenreaktionen näher an Vertrieb, Service und Customer Success.

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KI-Governance im CRM: Datenschutz, Pseudonymisierung und Auditfähigkeit pragmatisch aufbauen

KI-Governance im CRM: Datenschutz, Pseudonymisierung und Auditfähigkeit pragmatisch aufbauen

KI im CRM braucht mehr als gute Funktionen. Unternehmen müssen Datenschutz, Pseudonymisierung, Verantwortlichkeiten, Anbieter und Auditnachweise von Anfang an mitdenken. Der Beitrag zeigt, wie eine pragmatische Minimum Viable Governance schnelle Pilotprojekte ermöglicht, Risiken begrenzt und zugleich die Grundlage für eine nachhaltige, skalierbare und compliancegerechte KI-Nutzung im Kundenmanagement schafft – nachvollziehbar für Kunden, Prüfer und interne Verantwortliche.

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KI-Use-Cases im Unternehmen: Von schnellen Ergebnissen zur strategischen Kundenorganisation

KI-Use-Cases im Unternehmen: Von schnellen Ergebnissen zur strategischen Kundenorganisation

KI entfaltet ihren Wert nicht durch einzelne Tools, sondern entlang durchgängiger Kundenprozesse. Der Beitrag zeigt zehn konkrete Use Cases für Marketing, Vertrieb, Customer Success und Service – gegliedert nach schnellen Ergebnissen, mittelfristiger Prozesswirkung und langfristiger Strategie. Im Fokus stehen messbare Entlastung, höhere Qualität, klare Governance und ein besseres Kundenerlebnis.

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Mehr CRM-Nutzung durch weniger Reibung im Arbeitsalltag

Mehr CRM-Nutzung durch weniger Reibung im Arbeitsalltag

Viele Unternehmen fragen sich, warum ihr CRM nicht konsequent genutzt wird. Die Antwort liegt oft nicht bei den Anwendern, sondern im System selbst: zu viele Pflichtfelder, doppelte Datenpflege, fehlende Integrationen und unklare Prozesse erzeugen Reibung im Arbeitsalltag. In diesem Beitrag zeigen wir, wie Unternehmen CRM-Akzeptanz steigern, Teams entlasten und gleichzeitig bessere Datenqualität erreichen.

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OpenAI, Claude & Co: Warum horizontale KI-Plattformen CRM-Systeme verändern

OpenAI, Claude & Co: Warum horizontale KI-Plattformen CRM-Systeme verändern

OpenAI, Claude und ähnliche KI-Plattformen verändern die Rolle moderner CRM-Systeme. Die Intelligenz sitzt zunehmend nicht mehr nur im CRM selbst, sondern als horizontale Schicht über mehreren Anwendungen. In diesem Beitrag zeigen wir, warum CRM dadurch nicht unwichtiger wird, sondern als Datenbasis, Prozessanker und Integrationsplattform strategisch an Bedeutung gewinnt.

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KI im Kundenservice: Wie Support-Teams schneller arbeiten können

KI im Kundenservice: Wie Support-Teams schneller arbeiten können

KI im Kundenservice bringt den größten Nutzen dort, wo sie operative Reibung reduziert. Der Beitrag zeigt, wie Support-Teams mit intelligenter Ticket-Klassifizierung, Wissensvorschlägen, Fallzusammenfassungen und besserer Priorisierung schneller arbeiten können, ohne Qualität und Transparenz zu verlieren.

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