4 Möglichkeiten, wie KI das Feedback-Management des CRM optimieren kann

2023-03-03T15:45:34+01:00

Customer Experience ist zunehmend eines der heißesten Themen im E-Commerce, und das aus gutem Grund. Moderne Käufer schätzen die Qualität der Erfahrungen, die sie durch die Interaktion mit Unternehmen über ihre Berührungspunkte erhalten. Es stimuliert ihre Kaufentscheidungen und ihre Bereitschaft, Freunde und Familie auf Marken zu verweisen. Infolgedessen teilen Kunden ihre Erfahrungen schnell auf Online-Plattformen und schaffen durch ihr Feedback versehentlich eine Goldgrube an Erkenntnissen. Eine HubSpot-Umfrage ergab, dass Unternehmen, die der Kundenerfahrung Priorität einräumen, 60% profitabler sind als solche, die dies nicht tun. Deshalb müssen zukunftsorientierte Marken proaktiv positive Erlebnisse schaffen, indem sie die Aufgabe des Feedback-Managements übernehmen.

WAS IST CRM FEEDBACK-MANAGEMENT?

CRM Beim Feedback-Management handelt es sich um den Prozess des Sammelns, Analysierens und Verarbeitens von Kundenfeedback, um das Kundenerlebnis zu verbessern und das Geschäftswachstum voranzutreiben. Es ist ein wesentlicher Bestandteil des Customer Relationship Management (CRM), das Unternehmen hilft, die Bedürfnisse, Vorlieben und Anliegen ihrer Kunden zu verstehen und darauf einzugehen. Kundenumfragen, soziale Medien, Online-Bewertungen und Interaktionen mit dem Kundenservice sind nur einige Quellen für wertvolles Feedback für E-Commerce-Marken. Sobald dieses Feedback gesammelt ist, wird es analysiert, um Muster und Trends zu erkennen und Einblicke in Bereiche zu gewinnen, in denen sich das Unternehmen verbessern kann.

Eine Forbes-Studie ergab, dass 90% der Kunden bei ihren Kaufentscheidungen von Online-Bewertungen beeinflusst werden. Diese Statistik veranschaulicht perfekt, wie wichtig es heute ist, das Kundenfeedback zu überwachen. Diese Vorgehensweise hilft Marken dabei, Probleme schnell zu lösen, die sich auf das Kundenerlebnis und die Art und Weise auswirken, wie potenzielle Kunden Ihre Marke wahrnehmen. Auf diese Weise können Unternehmen schnell mehr Umsatz generieren und gleichzeitig die Kundenabwanderung reduzieren. Darüber hinaus hilft die Priorisierung des Kundenfeedback-Managements Unternehmen, ein positives Markenimage zu schaffen, das mit Sicherheit mehr Kunden und Partnerschaften anziehen wird. Daher sollten E-Commerce-Unternehmen in CRM und andere Software investieren, um die Praxis des Sammelns von Kundenfeedback und der Analyse von Antworten zu beherrschen, um Erkenntnisse zu gewinnen.

WIE KANN KI DAS FEEDBACK-MANAGEMENT DES CRM OPTIMIEREN?

Wir leben im Zeitalter der KI und jedes Unternehmen experimentiert damit, die Technologie auf alle Bereiche seines Unternehmens anzuwenden, einschließlich des Kundenfeedback-Managements. Tatsächlich zeigt ein Bericht von Gartner, dass KI bis 2025 eine der obersten Investitionsprioritäten für mehr als 80% der Unternehmen sein wird, die Kundenfeedback-Managementprogramme implementieren. Statistiken zeigen bereits, dass diejenigen, die KI zur Verwaltung von Feedback implementieren, signifikante Ergebnisse erzielen. Laut Forrester können Unternehmen, die KI zur Analyse von Kundenfeedback einsetzen, Probleme 3,5-mal schneller lösen als Unternehmen, die dies nicht tun.

Aber wie genau hilft KI? Nun, hier sind vier Möglichkeiten, wie KI den Prozess des CRM-Feedback-Managements schneller und effizienter macht.

AUTOMATISIERTE FEEDBACK-KATEGORISIERUNG UND TAGGING

Die automatisierte Feedback-Kategorisierung und -Kennzeichnung ist eine Schlüsselfunktion von KI-gestützten Feedback-Managementsystemen, die dabei hilft, Kundenfeedback basierend auf bestimmten Themen oder Themen zu klassifizieren. KI-gestütztes Feedback-Management kann Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verwenden, um Kundenfeedback basierend auf der verwendeten Sprache und den genannten spezifischen Themen automatisch zu kategorisieren. Wenn beispielsweise im Kundenfeedback Probleme mit der Kundendienstqualität erwähnt werden, kann die KI dies automatisch als „Kundendienstqualität“ kennzeichnen.

Dieser Prozess kann besonders hilfreich für Organisationen sein, die große Mengen an Feedback über mehrere Kanäle erhalten, wie z. B. soziale Medien, E-Mail und Kundensupport-Tickets. Durch die Verwendung von KI zur Automatisierung des Kategorisierungs- und Tagging-Prozesses können Sie Trends und Muster im Feedback schnell und genau erkennen und die Informationen verwenden, um Probleme mit Kundenbeziehungen zu lösen.

PRIORISIEREN SIE HOCHWIRKSAMES FEEDBACK

Unternehmen, die viele Rückmeldungen erhalten, benötigen ein System, das ihnen hilft, die Antworten nach Wichtigkeit zu ordnen. So hat zum Beispiel eine bestimmte Beschwerde, die immer wieder im Kundenfeedback auftaucht, natürlich höchste Priorität. Ebenso ist es nur sinnvoll, das Feedback Ihrer treuesten und spendabelsten Kunden als dringende Angelegenheit zu behandeln. Daher hilft KI dabei, Feedback mit hoher Wirkung zu priorisieren, indem sie Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet, um Kundenfeedback basierend auf seinen potenziellen Auswirkungen auf die Kundenerfahrung und -zufriedenheit zu analysieren und zu bewerten.

KI kann mithilfe von Natural Language Processing (NLP) allgemeine Themen und Trends im Kundenfeedback erkennen. Diese Informationen können verwendet werden, um Feedback basierend auf der Häufigkeit des Auftretens und der Anzahl der betroffenen Kunden zu priorisieren. Darüber hinaus kann die KI auch historische Kundendaten wie Kaufhistorie und Kundendienstinteraktionen verwenden, um Feedback basierend auf dem Wert des Kunden für das Unternehmen zu priorisieren. Beispielsweise kann dem Feedback von Kunden mit einem hohen Wert eine höhere Priorität eingeräumt werden als dem Feedback von Kunden mit einem niedrigeren Wert. Dies ermöglicht einen datengesteuerten Ansatz für das Feedback-Management, wodurch die Genauigkeit der generierten Erkenntnisse erhöht und die erzielten Ergebnisse verbessert werden.

ECHTZEIT-ANALYSE VON FEEDBACK

Für moderne Kunden ist Geschwindigkeit von größter Bedeutung. Laut HubSpot erwartet 90%, dass Kunden sofort reagieren, wenn sie sich an ein Kundendienstunternehmen wenden. Glücklicherweise kann KI Ihnen helfen, Kundenfeedback in Echtzeit zu analysieren, sodass Sie kritische Probleme schnell erkennen und darauf reagieren können, unabhängig von der Menge des erhaltenen Feedbacks. Dann können alle identifizierten Probleme schnell an die richtigen Teams zur schnellen Lösung weitergeleitet werden. Dies vermittelt den Kunden den positiven Eindruck, dass ihr Feedback wichtig ist, und hilft ihnen, ein Gefühl der Loyalität gegenüber der Marke zu entwickeln.

ERZEUGUNG VORAUSSCHAUENDER ERKENNTNISSE

Eines der Markenzeichen zukunftsorientierter Marken ist die Fähigkeit, potenzielle Probleme zu erkennen und schnell zu lösen. KI kann Marken helfen, indem sie vorausschauende Erkenntnisse aus Kundenfeedback generiert. Verwendung von maschinellen Lernalgorithmen zur Analyse von Kundenfeedbackdaten KI Bieten Sie vorausschauende Einblicke in zukünftiges Kundenverhalten und Präferenzen, sodass Sie Probleme proaktiv angehen und das Kundenerlebnis verbessern können. Beispielsweise kann KI Muster und Trends identifizieren, die auf eine Kundenabwanderung hindeuten, wie z. B. vermehrte Beschwerden. Diese Informationen können verwendet werden, um vorherzusagen, welche Kunden am stärksten abwanderungsgefährdet sind, und dann personalisierte Empfehlungen zu geben, wie auf ihre Bedenken eingegangen und ihre Erfahrung verbessert werden kann.

Darüber hinaus kann KI vorausschauende Erkenntnisse nutzen, um Bereiche für Verbesserungen in Ihren Produkten und Dienstleistungen zu identifizieren. Durch die Analyse von Kundenfeedbackdaten kann KI häufige Probleme oder Schmerzpunkte identifizieren, die sich negativ auf das Kundenerlebnis auswirken, und dann Empfehlungen zur Behebung dieser Probleme abgeben. Wenn beispielsweise eine große Anzahl von Kunden negatives Feedback zu einer bestimmten Produktfunktion gibt, kann die KI dies als verbesserungswürdigen Bereich identifizieren und Empfehlungen geben, wie Änderungen vorgenommen werden können, die das Kundenerlebnis verbessern.

Schließlich ist das Kundenfeedback-Management entscheidend für das Unternehmenswachstum und die Kundenzufriedenheit. Aus diesem Grund ist es von größter Bedeutung, dass jede Marke, die das Kundenerlebnis kontinuierlich verbessern möchte, in KI-gestützte Lösungen investiert CRMWerkzeug. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von KI auf die vier oben genannten Arten werden Marken erhebliche Steigerungen bei der Kundenakquise und -bindung, der Markentreue und dem Ruf erzielen und vor allem Einnahmen generieren.