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SAP Sales & Service Cloud KI

News & Wissen Schritt halten und Potenziale nutzen: Künstliche Intelligenz in der SAP Sales & Service Cloud

Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde, doch ist der Hype auch in der Praxis des Kundenbeziehungsmanagements (CRM) gerechtfertigt und schafft es SAP, mit dem aktuellen Innovationstempo Schritt zu halten? Dieser Blogartikel befasst sich mit den Grundlagen der KI, stellt Anwendungsfälle in der Praxis dar und veranschaulicht, wie SAP in diesem Zukunftsmarkt aktuell aufgestellt ist.

Highlights

  • Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet unerreichte Chancen für die Analyse großer Datenmengen, die Generierung neuer Inhalte und hat das Potenzial, das Kundenbeziehungsmanagement auf die nächste Ebene zu heben.
  • KI kann Mitarbeitenden im Vertrieb und Service unter die Arme greifen und bietet Möglichkeiten, sowohl effizienter als auch zielgerichteter zu arbeiten.
  • SAP betont die Wichtigkeit von Datenschutz, Datensicherheit und ethischem Einsatz im Rahmen von KI. Maßnahmen wie Zugriffskontrollen, Richtlinien und ein eigens dafür eingerichtetes Komitee sollen einen nachhaltigen Umgang mit KI auf Basis von Vertrauen und Fairness gewährleisten.

Warum der Hype?

Der KI-Markt soll bis 2027 ein enormes Volumen von 407 Milliarden US-Dollar Umsatz weltweit erreichen. Es ist folglich naheliegend, dass KI viel Beachtung findet und umfassend diskutiert wird. Durch das Release des KI-Giganten ChatGPT der Firma OpenAI wurde das Feuer um die Technologie entfacht. Spannend ist es deswegen, weil damit die Ära der manuellen Analysen endet. D.h., dass Machine Learning-Modelle Daten deutlich schneller interpretieren können, als wir Menschen das jemals könnten. Hinzu kommt, dass generative KI, als KI der neuesten Generation, nicht nur Daten auswertet, sondern vollkommen neue Dinge erschaffen kann.

Auch ist die Aufmerksamkeit um das Thema durch den demografischen Wandel zu erklären. Vor dem Hintergrund des Strukturwandels des Arbeitsmarktes dürfte es für Unternehmen zunehmend schwierig werden, qualifiziertes Fachpersonal zu finden. Das gilt auch für die Bereiche einer Unternehmung, die in Kontakt mit Kunden stehen. Durch den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz kann dem Wandel entgegengewirkt werden, indem die Effizienz und Effektivität der Teams erhöht wird. Es verwundert dementsprechend nicht, dass 90% der Unternehmer glauben, dass eine KI ihrem Unternehmen helfen wird.

Künstliche Intelligenz im CRM

Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz im Kundenbeziehungsmanagement bietet zahlreiche Chancen, ein tieferes Kundenverständnis zu gewinnen, Vertriebsprozesse zu optimieren und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Das haben auch Unternehmer erkannt, sodass über 60% der Geschäftsinhaber sagen, dass KI die Produktivität steigern wird. Aus diesem Grund haben viele Anbieter von CRM-Lösungen angekündigt, ihre Plattformen durch die Integration von KI-Technologien zu verbessern.

Vor diesem Hintergrund möchten wir mit diesem Artikel praktische Anwendungsbeispiele in den Vordergrund stellen, die bereits zum jetzigen Zeitpunkt im Rahmen der SAP Intelligent Sales & Service Cloud im SAP Customer Experience-Portfolio zur Verfügung stehen:

Vertriebsmanagement

Scoring

Scoring-Möglichkeiten werden wahrscheinlich die wenigsten Lesenden des Artikels überraschen, sind diese doch bereits seit mehreren Jahren integraler Bestandteil der SAP Sales & Service Cloud. Dennoch möchte ich hervorheben, dass diese zur Umsetzung eines komplexen und datenreichen Vertriebsprozesses von Vorteil sein können, um eine Übersicht über die aktuelle Pipeline gewinnen zu können und systematisch den Fokus auf die vielversprechendsten Potenziale zu setzen. Das Scoring umfasst dabei sowohl Leads als auch Opportunities und der Algorithmus ist durch unternehmensspezifische Indikatoren auch individuell anpassbar. Abbildung 1 zeigt den Grund für die Einordnung eines Leads auf Basis der dahinterliegenden Parameter, während Abbildung 2 eine Übersicht der Opportunities im Rahmen des gesamten Vertriebszyklus aufzeigt und die Potenziale in der Visualisierung eines Scorings grafisch hervorhebt.

Abbildung 1: Lead Scoring

Abbildung 2: Opportunity Scoring

Playbook Effectiveness

Unter dem kryptischen Begriff „Playbook Effectiveness" versteht man die Wirksamkeit von Handlungsempfehlungen und Strategien (=Playbooks), die durch künstliche Intelligenz bewertet werden. Diese Playbooks werden durch die Analyse von Daten aus vergangenen Verkaufs- und Serviceinteraktionen entwickelt, um die besten Vorgehensweisen für bestimmte Situationen vorzuschlagen. Einfach gesagt: Je mehr Opportunitys aus einem Playbook gewonnen werden, desto besser der Score für diese Handlungsempfehlungen. Nach einer gewissen Zeit ist somit feststellbar, welche Vorgehensweise in Deals am vielversprechendsten funktioniert.

Abbildung 3: Opportunity Playbook

Abbildung 4: Playbook Effectiveness

Business Text Intelligence

Die Business Text Intelligence ist ein Feature, das aus unstrukturierten Textdaten auf Basis von Natural Language Processing (NLP) relevante Informationen generiert und filtert. Im Kontext der SAP Intelligent Sales Cloud bedeutet dies, dass die Business Text Intelligence es den Benutzern ermöglicht, wichtige Informationen aus der Kundenkommunikationen zu erfassen, zu verstehen und darauf zu reagieren. Dies beinhaltet beispielsweise das Erkennen von Kundenanfragen, Beschwerden, Trends oder Verkaufschancen, die in den verschiedenen unstrukturierten Textquellen enthalten sind.

Abbildung 5: Business Text Intelligence

Abbildung 6: Opportunity-Sicht KI

Servicemanagement

Ticket-Kategorie

Viele Unternehmen haben das Problem, eine unbeständige Flut an eingehenden Serviceanfragen bewältigen zu müssen. Um diesem Strom gerecht zu werden, kann im Rahmen der SAP Intelligent Sales & Service Cloud Künstliche Intelligenz eingesetzt werden. So kann durch die Analyse von Textinhalten und Kontextinformationen bestimmt werden, zu welcher Art Support (=Kategorie) ein Fall eingeordnet werden soll. Auch wird durch diese automatische Kategorisierung eine schnellere und effiziente Weiterleitung an die richtigen Teams oder Mitarbeitenden gewährleistet, was wiederum die Reaktionszeiten enorm verbessert. Eine aufwändige manuelle Zuordnung gehört damit der Vergangenheit an.

Abbildung 7: Fallübersicht

Abbildung 8: Automatische Ticket-Kategorisierung

Dauer bis Ticketabschluss

Das Serviceteam möglichst effizient einzusetzen, die Kundenprobleme schnell zu lösen und dabei für hohe Kundenzufriedenheit zu sorgen - eine schwer zu schaffende Balance für viele Unternehmungen. Zu wissen, wann ein Fall voraussichtlich erledigt sein wird, ist dabei essenziell für eine zu treffende Ressourcenverteilung. Dabei greift das System auf vergangene Ticketinteraktionen zurück und berechnet prädiktiv die Bearbeitungsdauer.

Ticket-Empfehlungen

Viele Mitarbeitende im Service kennen das Problem: Eine Anfrage zum immer gleichen Thema. Jedes Mal mühsam die Lösung zu recherchieren nach dem Motto „Wie war das denn nochmal?“ und dem Kunden anschließend zu antworten ist zeitaufwändig und frustrierend. Dafür gibt es die Ticket-Empfehlungen der SAP Intelligent Service Cloud: Ähnliche Fälle aus der Vergangenheit, die mit dem aktuellen Fall vergleichbar sind, werden angezeigt. Mit einem Mausklick ist so der damalige Lösungsweg ersichtlich und es kann zielgerichteter auf die aktuelle Anfrage eingegangen werden. Pro Fall können bis zu 10 ähnliche Tickets (Fälle) angezeigt werden und ein Score hilft bei der Einschätzung der Passgenauigkeit.

Abbildung 9: Ähnliche Tickets

Sentiment-Analyse

Die Sentiment-Analyse in der SAP intelligent Service Cloud bezieht sich darauf, den emotionalen Ton und die Stimmung aus Kundeninteraktionen erfassen und bewerten zu können. Diese Analyse nutzt Algorithmen des Natural Language Processing (NLP), um die in Texten enthaltenen Gefühle, Meinungen und Emotionen zu erkennen und zu quantifizieren. Durch die Sentiment-Analyse können Unternehmen schnell auf negative Stimmungen reagieren, um Kundenbeschwerden zu lösen, Kundenfeedback besser zu verstehen und insgesamt die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Die Analyseergebnisse können auch dazu beitragen, Trends und Muster in der Kundenkommunikation zu identifizieren, um strategische Entscheidungen zu treffen und den Service kontinuierlich zu optimieren.

Im Rahmen des NLP kann auch eine Obszönitätsprüfung eingebaut werden, die durch einen Satz pejorativer Vokabeln definiert wird. Dieses Feature ist allerdings zum jetzigen Stand nur auf Englisch verfügbar.

E-Mail-Draft

Mithilfe von generativer Künstlicher Intelligenz kann ein E-Mail-Entwurf erstellt werden, um E-Mail-Antworten oder Interaktionen für Tickets (Fälle) zu entwerfen. Hierzu greift das System auf historische Werte zurück und betrachtet im Rahmen der ähnlichen Tickets Situationen, die mit der neu erstellten Interaktion zusammenhängen. Insgesamt kann dadurch eine aufwändige manuelle Erstellung von E-Mails vermieden und die Zeit des Schreibens erheblich reduziert werden.

Abbildung 10: E-Mail-Erstellungstool

Zusammenfassungen

Account

Die Kundenzusammenfassung stellt alle Informationen zu einem Kunden bereit, die für Mitarbeitende im Vertrieb und Service hilfreich sein könnten. Dazu gehören Informationen über den Kunden selbst als auch zugehörige Objekte wie die Ansprechpartner der Unternehmung. Die Zusammenfassung hilft dabei, einen Abriss der Gegebenheiten des Kunden zu bekommen und darauf aufbauend zielgerichteter eingehen zu können. In der Praxis kann die Zusammenfassung bspw. bei der Einschätzung von Potenzialen helfen, um Mehrwerte einer Lösung auf Basis der Unternehmenssituation besser kommunizieren zu können.

Abbildung 11: Kundenzusammenfassung

Ticket

Die Zusammenfassungen für Tickets (oder auch Fälle genannt) ermöglichen es Mitarbeitenden im Vertrieb und Service, einen schnellen Überblick über stattgefundene Interaktionen zu bekommen. Dies kann insbesondere hilfreich sein, wenn bspw. ein Außendienstmitarbeiter sich auf einen Besuch mit einem Kunden vorbereitet und sich einen schnellen Eindruck aktuell relevanter Fälle machen möchte. Auch hilft dieses Feature in der Praxis, wenn z.B. ein Mitarbeitender im Service erkrankt ist und die Vertretung trotz dessen schnell eine Lösung für den Kunden finden muss.

Abbildung 12: Fallzusammenfassung

Highlights

In verschiedenen Objekten innerhalb der SAP Intelligent Sales & Service Cloud unterstützt die Künstliche Intelligenz, indem besonders hervorstechende Informationen als Highlights präsentiert werden. Das System stellt insbesondere stark vom Standard abweichende Daten heraus oder unterstreicht relevante Informationen wie bspw. ein hohes Kundenabwanderungsrisiko. In der folgenden Abbildung sind beispielhaft die Highlights eines fiktiven Kunden dargestellt:

Abbildung 13: Kunden-Highlights

Datensicherheit und Ethik

Das Thema Datensicherheit und Ethik wird im Rahmen von Diskussionen um KI häufig außer Acht gelassen. Fakt ist, dass große Datenmengen zur Verfügung stehen müssen, um durch die KI ableitend Mehrwerte generieren zu können, heißt: ohne Daten keine KI. Als deutscher Konzern weiß SAP um die Sensibilität der Thematik und hat einen Pool an Maßnahmen ergriffen, um Datenschutz und Sicherheit umfassend zu gewährleisten.

In puncto Datensicherheit stehen Datenintegrität, Vertraulichkeit und Verfügbarkeit an oberster Stelle. In der Praxis gewährt SAP Sicherheit, indem Zugriffskontrollen, Verschlüsselungstechnologien und Überwachungsmechanismen genutzt werden, um unbefugten Zugriff zu verhindern und die Daten vor Bedrohungen zu schützen.

Die Verarbeitung von Daten in der KI erfolgt innerhalb der SAP Intelligent Sales & Service Cloud strikt nach DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) und stellt sicher, dass personenbezogene Daten nur für legitime Zwecke verwendet werden und die Einwilligung der betroffenen Personen - wenn erforderlich - eingeholt wird.

Es ist wichtig, sicherzustellen, dass KI-Systeme frei von Vorurteilen (Bias) und unfairer Behandlung sind. SAP arbeitet daran, ethische Richtlinien und Praktiken zu implementieren, um sicherzustellen, dass die KI-Algorithmen fair und ausgewogen sind und keine diskriminierenden Entscheidungen treffen. Zur Gewährleistung dieser Verpflichtungen und zur Bekräftigung dieser Verantwortung wurde seitens SAP ein eigener Ausschuss (AI Ethics Steering Committee and AI Ethics Advisory Panel) ins Leben gerufen. Ziel ist es, KI auf verantwortungsvolle und ethische Weise zu entwickeln, zu implementieren und für Menschen nachhaltig nutzbar zu machen.

Fazit & Zukunftsausblick

Künstliche Intelligenz ist mehr als nur ein Trendthema. Es hat das Potenzial, markt- und gesellschaftsübergreifend disruptive Veränderungen herbeizuführen, die sich in vielerlei Hinsicht positiv in der neuen Arbeitswelt niederschlagen können.

Die Einbettung der neuen Technologie in Softwarelösungen ist für einen Konzern wie SAP von elementarer Bedeutung, um dem Zahn der Zeit zu entsprechen und die Zukunft von Morgen mitgestalten zu können. Vor allem im Bereich Customer Experience kann KI das Kundenbeziehungsmanagement auf vielfältige Art und Weise verändern und zu einer Produktivitätssteigerung beitragen. SAP investiert massiv in die neue Technologie und setzt sich hohe Ziele, die sich in der Praxis unter anderem durch das Erscheinen der Intelligent Sales & Service Cloud verwirklichen.

Der Blogartikel konnte veranschaulichen, dass sich KI innerhalb der neuen CRM-Lösung als fester Bestandteil herauskristallisiert und Mitarbeitende im Vertrieb und Service auf vielfältige Art und Weise durch KI unterstützt werden. Dass SAP noch lange nicht fertig ist, zeigt ein Blick in die Roadmap, die unter anderem Funktionen wie eine automatische Produktempfehlung oder die Vorhersage des voraussichtlichen Enddatums innerhalb einer Opportunity beinhaltet.

Erwähnt werden sollte zudem das Engagement seitens SAP, eine vertrauenswürdige und ethisch verantwortungsvolle Nutzung von KI in ihren Lösungen zu gewährleisten. Man ist bestrebt in vollem Umfang die Privatsphäre der Nutzer zu schützen, faire Entscheidungen zu treffen und das Vertrauen in die KI-Technologie zu stärken, um gemeinsam im Morgen erfolgreicher zu sein.

Die folgenden Schaubilder geben einen Überblick über den Großteil der aktuellen Funktionen und zeigen, in welcher Phase des Vertriebszyklus bzw. Serviceprozesses jeweils unterstützt wird.

Embedded AI Sales - Übersicht

Embedded AI Service - Übersicht

Quellen

 

Stand: 21. Juni 2024
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