Jeder, der regelmäßig mit Kunden zu tun hat, benötigt irgendein Mittel, um den Überblick zu behalten. Dies betrifft bei Weitem nicht nur Vertriebler, sondern auch Mitarbeiter im Kundendienst, in der Support-Hotline, in der Beratung und in der Projektleitung. In jedem Fall muss ein Kundenverwaltungsprogramm verfügbar sein.
Eine dieser Formen der Kundenverwaltung, die sich scheinbar nicht unterkriegen lässt, ist der gute alte Karteikasten. Dort können alle Kundenkontakte übersichtlich und alphabetisch geordnet aufbewahrt werden, so dass jeder Fall schnell gefunden, und die Hintergründe gelesen werden können. Doch das System hat Nachteile.
Karteikästen sind sehr langsam. Das Auffinden eines Falls kann – je nach gesamter Anzahl der Kunden – lange dauern. Wächst die Kartei an, muss sie auf zwei Kästen, dann auf drei verteilt werden – und so weiter. Jedes Mal werden neue Beschriftungen fällig. Vor allem sind Karteien eindimensional. Wenn nach Namen sortiert ist, kann ein Fall nicht so einfach nach dem letzten Kontaktdatum oder nach dem Produkt gesucht werden. Es würde jedes Mal eine Indexierung notwendig, die Kartei müsste zweifach oder dreifach geführt werden.
Der größte Nachteil ist jedoch, dass eine falsch einsortierte Karte praktisch verloren ist. Um sie wiederzufinden, müsste der komplette Bestand an Karten durchsucht werden. Auch wenn noch viele Geschäfte mit Karteisystemen geführt werden, übernehmen mehr und mehr die Computer die Arbeit. Und das ist gut so. Kundenverwaltungsprogramme machen alles besser, schneller und zuverlässiger.
Kundenverwaltungsprogramme im Alltag
Kundenverwaltungsprogramme sind aus der Notwendigkeit heraus entstanden, die Hindernisse der Karteikästen zu überwinden. Insofern haben sie eine Entwicklung durchgemacht, die in sechs Schritten zusammengefasst werden kann. Dabei wurden sie einerseits moderner, vor allem aber immer besser und effektiver.
- Stand-Alone Softwareprodukte
- Multi-User-Software mit ‘Dumb Terminals‘ an einem zentralen Mainframe-Computer
- Multi-User-Software mit Stand-Alone-Software auf vielen Personal Computern, die sich eine zentrale Datenbank teilen („Client-Server-Architektur“)
- Produkte, deren Anwendungslogik auf dem Server läuft, während auf dem angeschlossenen Computer nur eine Eingabemaske als Java-Applet oder Browseroberfläche zu sehen ist – auf dem Client-PC ist keine Installation spezieller Software notwendig
- CRM als reiner Service, der von beliebigen Rechnern über den Web-Browser aufgerufen werden kann, und zentral für alle Nutzer verwaltet wird, auch wenn diese nicht demselben Unternehmen angehören („SaaS – Software-as-a-Service“)
- CRM als SaaS, das in der Lage ist, aus dem Verhalten vieler Nutzer aus unterschiedlichen Unternehmen zu lernen, und Rückschlüsse zu ziehen, die wiederum allen Nutzern die Bedienung erleichtern
#1 Stand-Alone Software
Ein Stand-Alone-Programm ist die einfachste Form einer Kundenverwaltung. Eingabemasken und Menüs werden als Software auf dem Computer ausgeführt. Die Datenhaltung kann in Textform oder auf Basis einer Datenbank-Engine erfolgen. Programme dieser Art sind immer nur von einem User gleichzeitig verwendbar, und damit weitestgehend eine Übertragung des Karteikastensystems auf den Computer.
#2 Mainframe-basierte Systeme
Mainframes sind und waren schon immer teuer, daher sind Kundenverwaltungsprogramme auf solchen Systemen die Ausnahme. Der bekannteste Vertreter ist das von IBM selbst entwickelte „Customer Information System“ (CIS) für TN3270 Terminal-Emulationen. Heute werden CRMs auf Mainframes aus Kostengründen nicht mehr eingesetzt.
#3 Client-Server als Basis für Multi-User-Nutzung
Dies war viele Jahre das am weitesten verbreitete Setup. Auf den Computern, an denen die Mitarbeiter arbeiten, läuft eine Client-Software mit Eingabemasken, Abfragefunktionen und allen sonstigen Bedienmöglichkeiten. Die Datenhaltung wird zentral auf einem Server durchgeführt. Dies ist stets eine relationale Datenbank mit Sicherheitsfunktionen, die verhindern, dass durch gemeinsamen Zugriff zweier Nutzer auf ein Datenbankfeld Fehler entstehen.
#4 Network-Client-Architekturen
Hauptsächlich von der Firma Oracle wurde das sogenannte Network Computing propagiert. Als Clients sollten spezielle, simple Computer dienen, auf denen nur ein Webbrowser läuft. Diese Bedienterminals wurden in der kurzen Zeit ihrer Existenz als „Thin Clients“ bezeichnet. Letztlich haben sich normale PCs durchgesetzt, weil sie günstiger waren, als ausgewiesene Network Computer.
Andere Unternehmen haben dieses System übernommen, wobei die Bedienung entweder über den Browser erfolgt, oder direkt im Client eine Java Virtual Machine gestartet, über deren Masken das Kundenverwaltungsprogramm bedient wird. Für eine kurze Zeit waren sogar Produkte erhältlich, deren Bedienoberfläche durch Makromedia Flash erzeugt wurde. Von diesen Systemen sind nur noch wenige übriggeblieben.
Software as a Service, Bedienung des Kundenverwaltungsprogrammes im Web-Browser
Die aktuelle, und am weitesten verbreitete Form der Kundenverwaltungsprogramme, ist der reine Service. Als der heutige Platzhirsch im Jahr 1999 damit begann, wurde er belächelt. Breitband-Internetverbindungen waren selten. Während in Deutschland wenigstens sichere ISDN-Verbindungen ein wenn auch langsames, doch zumindest störungsfreies Internet ermöglichten, arbeiteten amerikanische User noch mit Dial-Up-Modems. Dank vieler Unternehmen, die sich einen T1-Breitbandanschluss gönnten, verbreiteten sich die reinen, vom Anbieter selber gehosteten Lösungen allmählich. So wurden sie schnell zum Standard.
Das System SaaS konnte sich rasch durchsetzen. Die Vorteile waren einfach zu überwältigend. Wer ein Kundenverwaltungsprogramm in Form eines Webservices verwendet, hat überhaupt keinen Aufwand in Bezug auf die Installation und Pflege. Mit einem SaaS-CRM werden einmal die Daten migriert und einmal die individuellen Funktionen festgelegt, danach kann mit der Arbeit losgelegt werden.
Weil die Anbieter eines SaaS-CRM sich einmal für alle darum kümmern, dass der operative Teil der Software läuft, wird viel Arbeit gespart. Auch die Datenhaltung ist ein Thema, das den einzelnen Nutzern abgenommen wird. Bei allen bisher genannten Architekturen sind die Unternehmen, welche das Kundenverwaltungsprogramm einsetzen, für die Datenhaltung verantwortlich. Beim SaaS ist der Anbieter komplett in der Pflicht, die Daten verlustfrei vorzuhalten.
Vorteil eines professionellen Rechenzentrums
Darauf sind solche Anbieter vorbereitet. Mit entsprechenden Redundanzen in ihren Rechenzentren sowie intensiven Sicherheitsmaßnahmen gegen externe Einflüsse, sind die Daten der Kunden sicher. Anbieter, die die Belange ihrer Kunden ernstnehmen, halten die Daten in mindestens zwei örtlich voneinander getrennten Rechenzentren vor. Damit ist sichergestellt, dass selbst im Fall einer totalen Katastrophe (egal, ob Explosion, Großbrand oder Erdbeben) die Daten erhalten bleiben. Selbst in einem solchen Fall bleibt das zweite Rechenzentrum aktiv.
- Gut ausgebaute Serverparks besitzen Brandschutzmaßnahmen, die über das übliche Maß hinausgehen. Da Server-Racks durch Sprinkleranlagen schwer beschädigt würden, sind in guten Rechenzentren auf Gas aufbauende Brandschutzmaßnahmen die Norm. Im Brandfall kann die Atmosphäre im Serverpark sehr schnell durch Halogenwasserstoffverbindungen ersetzt werden – das Feuer wird so durch den Sauerstoffmangel gelöscht.
- Eine Saas-Lösung bringt dem User vor allem rechnerische Vorteile. Dies wird durch eine Gegenüberstellung des Aufwandes klar. Bei einer Inhouse-Lösung entsteht hoher Aufwand, um die Software und die Server betriebsfähig zu halten. Werden Backup- oder Standby-Systeme vorgehalten, verdoppelt sich der Aufwand. Dennoch ist das Risiko eines Ausfalls größer, als in einem professionell geführten Rechenzentrum.
- Es fallen Gebühren für Softwarelizenzen und -wartung an, die aber vergleichsweise gering sind. Anbieter einer SaaS-Lösung lassen sich ihre Dienste mit monatlichen Gebühren bezahlen. Diese liegen zwar deutlich über den Kosten für Softwarewartung, doch die anderen Posten fallen fast komplett weg. Wartung der Anlagen wird vom Anbieter übernommen. Dazu wird das Risiko eines Ausfalls auf nahezu Null gesenkt. In Summe lohnt sich SaaS für den Nutzer also immer.
Die Anfänge der CRMs: Die Notwendigkeit, große Mengen an Kundenadressen zu verwalten, brachte schon früh Entwickler auf den Gedanken, Computersoftware einzusetzen. Auch wenn CRMs in den 2020er Jahre eine Selbstverständlichkeit sind, war dies um die Jahrtausendwende noch nicht der Fall. Die Wurzeln der CRM-Systeme gehen jedoch interessanterweise bis in die 80er Jahre zurück.
- Dem Vernehmen nach entwickelten die Programmierer Pat Sullivan und Mike Muhney ein Kundenverwaltungsprogramm, das im Jahr 1987 auf den Markt gebracht wurde. Dieses erste CRM der Geschichte konnte kaum mehr tun, als ein Karteikasten aus Holz mit Pappkärtchen darin. Es war nichts anderes als eine Datenbank für Adressen, die mit einer hübschen Bedienoberfläche für den durchschnittlichen Computer-User benutzbar gemacht wurde. ‚Hübsch‘ ist dabei ein relativer Begriff.
- Trotz des bescheidenen Funktionsumfangs war dieses CRM ein gigantischer Schritt nach vorne. Natürlich waren selbst die damaligen Computer schon deutlich schneller, als ein Karteikartensystem. Vor allem die Suche nach einer bestimmten Adresse wurde deutlich beschleunigt. Auch das ‚falsche‘ Einsortieren eines Datensatzes war im wahrsten Sinne des Wortes unmöglich geworden. Dieses erste CRM hieß „Act!“.
- Das Produkt von Sullivan und Muhney war das erste Kundenverwaltungsprogramm, das als solches auf den Markt gebracht wurde, aber nicht das erste Kundenverwaltungsprogramm, das tatsächlich existierte. Bereits zwei Jahre früher hatten die Entwickler Dr. Gary Hendrix, Denis Coleman und Gordon Eubanks eine Datenbank-Abfrageoberfläche auf den Markt gebracht, die schon damals mehr konnte, als das erste CRM. Die Software hieß „Q&A“ („F&A“ auf dem deutschen Markt), die Abkürzung für „Questions and Answers“ („Fragen und Antworten“).
- Dieses Produkt hatte einfache Programmierfunktionen, um individuelle Eingabemasken zu erstellen. Viele Unternehmen nutzten die Möglichkeiten, um sich ein Kundenverwaltungsprogramm zu bauen, was dank der gut gemachten Software auch Nicht-Programmierern mit einfachen Mitteln möglich war.
- Q&A ermöglichte intuitive Datenbankabfragen, die als Frage in ‚normaler‘ Sprache formuliert werden konnten – daher auch der Name des Produkts. Q&A beinhaltete überdies eine rudimentäre Textverarbeitung, die es ermöglichte, aus den Adressdaten Serienbriefe zu erstellen. Es ist daher nicht überraschend, dass Q&A hauptsächlich als Kundenverwaltungsprogramm Verwendung fand.
Der Ausdruck „CRM“ existierte damals übrigens noch nicht, sondern wurde erst in den späten 90er Jahren zum ersten Mal einer breiten Öffentlichkeit bekannt.
Die thematische Aufgliederung der Kundenverwaltungsprogramme
CRMs haben sich nicht nur technisch weiterentwickelt. In der grundsätzlichen Verwendung ist ebenfalls eine Entwicklung zu beobachten. CRMs führen gemäß dieser Betrachtung mehr und mehr komplexe Aufgaben aus.
Operatives CRM | Die Urform des CRM, seit es als Multi-User-System verwendet wird: Neben der gemeinsamen Nutzung des Datenbestandes sind etliche Marketing-Funktionen wichtig. So werden aus den CRM-Daten heraus Kampagnen generiert, die über E-Mail und andere Kommunikationsformen an den Kunden gebracht werden. Dabei werden analytische Daten wie Absprungverhalten oder Reaktionen aus A/B-Test, Kundenrezensionen und andere Verhaltensmuster verwendet. |
Kommunikatives CRM | Wie der Name schon sagt, liegt hier der Schwerpunkt auf der Kommunikation mit dem Kunden. Dabei werden möglichst viele Kanäle verwaltet, angefangen bei Telefongesprächen über E-Mail und klassische Post per Brief oder Telefax. Onlilne-Kanäle mit speziellen Bedienoberflächen (Bsp. Web-Shops) und vor allem die sozialen Medien stehen im Mittelpunkt der Kontakte zum Kunden. |
Kollaboratives CRM | Beim kollaborativen CRM liegt der Schwerpunkt auf der Verwendung der Kundendaten über mehrere Bereiche, manchmal sogar über Unternehmensgrenzen hinweg. Kollaborative CRMs sammeln dazu Daten aus verschiedenen Quellen, die den verschiedenen Bereichen verfügbar gemacht werden. |
Analytisches CRM | Ein analytisches CRM sammelt Daten aus verschiedenen Quellen, stellt aber die Ergebnisse aus der Analyse dieser Daten wieder als Daten für den gemeinsamen Datenbestand zur Verfügung. Algorithmen aus der Business Intelligence sorgen dafür, dass der Datenbestand in beliebige Größe wachsen kann, ohne dass dadurch die Ergebnisse unscharf werden. Aus dem Kreislauf: 1.) Daten, 2.) Datenanalyse, 3.) Ergebnisse zum Datenbestand – entsteht ein Feedback-Loop, der zu einem quasi-lernfähigen System führt. |
Die nächste Generation der Kundenverwaltungsprogramme
Alle vorgestellten Generationen der Kundenverwaltungsprogramme haben eines gemeinsam: Sie helfen dem Vertriebler bei der Arbeit, unterstützen ihn dabei, Fehler zu vermeiden, beschleunigen die Suche nach bestimmten Datensätzen und erinnern ihn an Aufgaben und Termine, die er oder sie sonst möglicherweise schlicht vergessen würde. Die Arbeit selber muss aber immer noch der Mitarbeiter erledigen.
Den Kundenverwaltungsprogrammen fehlt es an der Fähigkeit, aktiv Aufgaben zu übernehmen. Es mangelt generell an künstlicher Intelligenz. Dies ist, was die modernsten Kundenverwaltungsprogramme auszeichnet: Sie denken mit, und sie arbeiten mit.
Moderne CRMs erledigen Arbeit
Dank ihrer künstlichen Intelligenz können moderne CRMs einige Aufgaben selber erledigen. Das Ziel dabei ist es, dem Vertriebler aktiv Arbeit abzunehmen, so dass er mehr Zeit in Kundengesprächen verbringen kann.
#1 Datenmanagement
So ist es dieser Generation an CRMs möglich, dank cleverer Algorithmen die Datenbestände aufzubereiten. Das Problem bei der Arbeit mit einem CRM ist das schnell entstehende Datenchaos. Werden Datenfelder falsch befüllt, kann es passieren, dass der Datensatz nicht mehr auffindbar ist. Gibt es Dubletten im Datenbestand, werden neue Informationen mal beim originalen Datensatz, mal bei der Kopie eingetragen. So gehen Daten effektiv verloren.
- Die KI moderner CRMs ist in der Lage, die Daten zu strukturieren. Dabei werden sowohl doppelte Datensätze erkannt, als auch falsch befüllte Datenfelder. Fehlerkorrekturfunktionen bringen den Datenbestand in eine saubere, kategorisierte und gut strukturierte Form.
#2 Tagesplanung
Mit KI ausgestattete Systeme unterstützen den Vertriebler beim täglichen Aufgabenmanagement. Intelligente CRMs können aus dem Datenbestand die wichtigsten Aufgaben extrahieren und priorisieren. Die zugrunde liegende Erkenntnis kommt direkt aus dem Alltag im Vertrieb. Salesleute verbringen viel Zeit damit, zu entscheiden, was als nächstes zu tun ist. Diesen Aspekt können intelligente Systeme komplett übernehmen, und den Vertriebler damit entlasten.
- Ein weiterer Zeitfresser sind schwer verfügbare Gesprächspartner. Kann ein solcher nicht erreicht werden, entscheidet das System, wann dieser Kontakt überhaupt wieder in der Tagesplanung auftaucht. Kunden, die einen vereinbarten Termin versäumt haben, erhalten eine automatisch generierte E-Mail.
#3 Forecasting
Forecasts im klassischen Vertrieb vertrauen fast vollständig auf das Bauchgefühl des Vertrieblers. Die Fragen, die beantwortet werden müssen, sind jedoch immer die gleichen:
- Wann ist mit dem Abschluss zu rechnen?
- Wie sicher ist der Abschluss?
- Wie hoch ist die Kaufbereitschaft?
- Wie nahe ist das Erreichen der Vertriebsziele?
- Welche Umsätze sind wann zu erwarten?
- Welche Möglichkeiten zum Upselling bestehen?
- Dank predictive Analytics können intelligente CRMs diese Fragen selbständig beantworten, indem der Datenbestand analysiert wird. Es ist überdies möglich, aus diesen Voraussagen die nächsten, zielführenden Aktionen für den Vertriebler vorzuschlagen.
#4 Charakterliche Einordnung der Kunden auf persönlicher Basis
Die KI moderner Kundenverwaltungsprogramme kann aus vergangenen Gesprächen und sonstigen Kontakten Rückschlüsse auf die Persönlichkeit der Kontaktpersonen ziehen. So ist es möglich, dem Vertriebler konkrete Ratschläge zu geben, wie mit der Person umgegangen wird. Dies hilft dabei, möglichst direkt eine gute Beziehung auf persönlicher Ebene zum Kunden aufzubauen.
- Die KI verwendet dazu Beobachtungen zur Erreichbarkeit der Kontaktpersonen, zu den Inhalten der Gespräche, zur aufgewandten Zeit für die jeweiligen Schritte im Verkaufsprozess, zum Verhalten der Kontaktperson in der Vergangenheit und zur Quelle, über die der Kunde auf den Anbieter aufmerksam geworden ist.
#5 Aufbereitung der Stammdaten
Es klingt wie Science-Fiction. Doch moderne CRMs sind in der Lage, über Kunden und Unternehmen selbständig Hintergrundinformationen aus verlässlichen Quellen zu recherchieren. Wenn der Vertriebler einen Datensatz zum ersten Mal öffnet, findet er reichhaltige Informationen vor. Daten zur Mitarbeiterzahl, der Branche, der wirtschaftlichen Gesundheit oder aktueller Veränderungen stehen wie von Geisterhand zur Verfügung.
- Ein kurzer Blick auf die Zusammenfassung genügt dem Vertriebler, um sofort mit der Kontaktaufnahme loszulegen. Die Informationen helfen ihm, sofort eine passende Thematik anzuschneiden, um das Vertrauen des Kunden zu gewinnen.
#6 Vertriebsmanagement
Klassische Vertriebsleitung besteht landläufig daraus, regelmäßig abzufragen, welcher Deal in welcher Höhe wann zu erwarten ist. Viele Kundenverwaltungsprogramme sind in der Lage, entsprechende Berichte aus den Datenbeständen zu extrahieren und zu konsolidieren. Diese Art des Vertriebsmanagement ist jedoch rein passiv. Eine Möglichkeit, einzugreifen, wenn Dinge in die falsche Richtung laufen, besteht meist gar nicht. Oder wenn, dann allenfalls dann, wenn es eigentlich schon zu spät ist.
- Intelligente CRMs erstellen Voraussagen über den vertrieblichen Erfolg der Teammitglieder. Wichtige Eckdaten sind ständig einsehbar – doch mehr als das. Die KI ermöglicht es, Änderungen zu interpretieren und daraus Empfehlungen für das Vertriebsmanagement zu generieren. Individuelle Eingriffe in die Arbeit der Vertriebler werden auf diese Weise sinnvoll gesteuert. Sie geschehen vor allem nicht erst dann, wenn ein Fall am Untergehen ist. Vielmehr weist die KI auf Fehlentwicklungen hin, bevor diese zu handfesten Problemen führen.
Warum die KI für den Vertrieb unverzichtbar ist
Im typischen Vertriebsalltag wird ein Großteil der Zeit auf administrative Aufgaben verwendet. Dies ist ein großes Problem, denn statistisch gesehen muss für jedes abgeschlossene Geschäft eine bestimmte Anzahl an Kontakten mit dem Kunden stattfinden. Wenn die Zeit des Vertrieblers mit anderweitigen Aufgaben belegt ist, kommen weniger Kontakte, und damit weniger Geschäftsabschlüsse zustande.
Wenn die KI viele dieser Arbeiten selbständig erledigen kann, dann bleibt dem Vertriebler deutlich mehr Zeit für die eigentliche Vertriebsarbeit. Ergebnis: Die Umsätze steigen beträchtlich.
Falls Sie ein neues Kundenverwaltungsprogramm einführen wollen…
Suchen Sie sich als erstes einen Hersteller, der wirklich intelligente Software anbietet. In diesem Artikel konnten Sie einige Beispiele lesen, wie KI den Vertriebler entlastet. Diese Möglichkeiten müssen Sie voll ausnützen.
Ein guter Hersteller bringt ein Dienstleistungspaket mit. Er hilft Ihnen bei der Datenmigration, richtet das System speziell auf Ihre Wünsche ein und schult Ihre Mitarbeiter. Dabei reichen die Schulungen weit über die Bedienung der Software hinaus, denn sie bringen auch die Qualität des Vertriebs auf den neuesten Stand. Mit dieser Kombination sind Sie mit Sicherheit auf der Siegerstraße. Und angefangen hat alles mit einem Kundenverwaltungsprogramm…