Zielgruppenanalyse & Segmentierung

KI-Assistenten segmentieren Kunden anhand von Kaufverhalten, demografischen Daten und Interaktionshistorien, um strategische Zielgruppenprofile zu erstellen.

Kundenwertanalyse (Customer Lifetime Value)

KI-Assistenten prognostizieren den langfristigen Wert einzelner Kundenbeziehungen und priorisieren Investitionen in profitable Kundensegmente.

Wettbewerbsanalyse

KI-Assistenten extrahieren und verknüpfen Wettbewerbsinformationen aus Marktberichten, Pressemitteilungen und Social Media, um Chancen und Risiken im Kundenmanagement zu identifizieren.

Strategieentwicklung für Kundenbeziehungen

KI-Assistenten analysieren Kundendaten und Marktentwicklungen, simulieren strategische Optionen und empfehlen Maßnahmen zur Kundenbindung und -gewinnung.

Ressourcenplanung für Kundenmanagement

KI-Assistenten verteilen Personal- und Budgetressourcen auf Kampagnen, Servicekanäle und Vertriebsinitiativen basierend auf Kundensegmenten und strategischen Prioritäten.

KPI-Definition & Zielplanung

KI-Assistenten leiten relevante Kennzahlen aus Unternehmenszielen ab, berechnen Sollwerte und prognostizieren die Erreichung auf Basis historischer Daten.

Kommunikationskanalstrategie

KI-Assistenten identifizieren für jedes Kundensegment den effektivsten Kommunikationskanal anhand von Interaktionsraten, Kosten und Conversion-Wahrscheinlichkeiten.

Personalisierungsstrategie

KI-Assistenten entwickeln personalisierte Ansprache- und Angebotsstrategien, basierend auf Kundenprofilen, Vorlieben und Kaufhistorie.

Nachhaltigkeits- & CSR-Integration in Kundenstrategie

KI-Assistenten verknüpfen Nachhaltigkeitsziele mit Kundenerwartungen, Branchenbenchmarks und CSR-Berichten, um differenzierende Kundenstrategien zu entwickeln.

Analyse des Kaufverhaltens

KI-Assistenten identifizieren Kaufmuster, Warenkorbkombinationen und wiederkehrende Verhaltenssegmente, um Produkt- und Serviceangebote gezielt anzupassen.

Kundeninteraktionsanalyse

KI-Assistenten werten Interaktionen aus E-Mails, Chats, Social Media und Servicegesprächen aus, erkennen Stimmungen und Themenprioritäten pro Kundensegment.

Kundenfeedback- und Umfrageauswertung

KI-Assistenten strukturiertenFreitextantworten, erkennen Hauptkritikpunkte und Verbesserungsvorschläge und priorisieren Handlungsfelder.

Churn-Analyse (Abwanderungsprognose)

KI-Assistenten prognostizieren Kundenabwanderungswahrscheinlichkeiten anhand von Nutzungsintensität, Beschwerden, Preisempfindlichkeit und Marktentwicklungen.

Social-Media-Monitoring

KI-Assistenten verfolgen Marken- und Produktnennungen in sozialen Netzwerken, erkennen plötzliche Trendänderungen und potenzielle Reputationsrisiken.

Bedarfserkennung in Echtzeit

KI-Assistenten erkennen während Live-Interaktionen (z. B. Chat, Hotline) latente Kauf- oder Servicebedarfe und schlagen personalisierte Angebote vor.

Analyse unstrukturierter Kundendaten

KI-Assistenten verknüpfen Kundendaten aus heterogenen Quellen (CRM, ERP, Social Media) und erkennen verborgene Zusammenhänge zwischen Bedürfnissen und Verhalten.

Predictive Needs Forecasting

KI-Assistenten prognostizieren zukünftige Kundenbedürfnisse basierend auf bisherigen Kauf- und Nutzungsmustern sowie externen Markttrends.

Analyse von Servicefällen

KI-Assistenten gruppieren ähnliche Serviceanfragen, erkennen wiederkehrende Probleme und leiten Produktverbesserungsmaßnahmen ab.

Wettbewerbsbasierte Kundenbedarfsanalyse

KI-Assistenten vergleichen Kundenfeedback mit Wettbewerberangeboten und identifizieren Differenzierungspotenziale.

Lead-Generierung & Qualifizierung

KI-Assistenten bewerten Leads anhand von Interaktionsdaten, Brancheninformationen und Kaufhistorien, um die Abschlusswahrscheinlichkeit zu prognostizieren und Prioritäten zu setzen.

Bedarfsanalyse im Verkaufsgespräch

KI-Assistenten analysieren Gesprächsprotokolle in Echtzeit, erkennen Kaufinteressen und schlagen passende Produkte oder Services vor.

Angebotserstellung

KI-Assistenten generieren maßgeschneiderte Angebote aus Produkt- und Preisdatenbanken, unter Berücksichtigung individueller Kundenanforderungen und Margenziele.

Angebotskalkulation

KI-Assistenten kalkulieren optimale Preise basierend auf Markttrends, Wettbewerbsangeboten und Kundensegmenten.

Angebotsverfolgung

KI-Assistenten prognostizieren die Abschlusswahrscheinlichkeit laufender Angebote und empfehlen gezielte Follow-up-Maßnahmen.

Vertragsprüfung

KI-Assistenten analysieren Vertragsentwürfe, erkennen unvorteilhafte Klauseln und prüfen deren Konformität mit Unternehmensrichtlinien.

Vertragsverhandlung

KI-Assistenten bewerten Verhandlungsvorschläge in Echtzeit, simulieren Auswirkungen auf Margen und Vertragslaufzeiten und geben taktische Empfehlungen.

Vertragsabschluss & Dokumentation

KI-Assistenten erstellen rechtskonforme Vertragsversionen aus genehmigten Vorlagen und stellen strukturierte Daten für das CRM bereit.

Cross- & Upselling während Vertragsphase

KI-Assistenten erkennen im Verkaufsprozess Potenziale für Zusatzverkäufe basierend auf Kundenprofil, Nutzungsmustern und Produktsynergien.

Übergabe an Auftragsabwicklung

KI-Assistenten überführen Vertragsinhalte in umsetzbare Auftragsdaten und verknüpfen diese mit Logistik-, Produktions- und Servicedaten.

Serviceanfragen-Bearbeitung

KI-Assistenten verstehen Kundenanfragen in natürlicher Sprache, klassifizieren sie nach Anliegen und priorisieren Weiterleitung oder Sofortlösung.

Technischer Support & Fehlerdiagnose

KI-Assistenten analysieren Fehlerbeschreibungen, vergleichen mit historischen Supportfällen und schlagen gezielte Problemlösungen vor.

Garantie- und Reparaturabwicklung

KI-Assistenten prüfen Anspruchsberechtigung, prognostizieren Reparaturdauer und optimieren Ersatzteilbestellungen basierend auf historischen Daten.

Kundenbindungsprogramme

KI-Assistenten identifizieren relevante Zielgruppen, prognostizieren die Wirksamkeit von Treueaktionen und optimieren Prämienstrukturen.

Proaktive Kundenansprache

KI-Assistenten erkennen Kunden mit Abwanderungsrisiko und empfehlen gezielte Maßnahmen zur Bindung.

Kundenfeedback-Nachverfolgung

KI-Assistenten werten After-Sales-Feedback aus, erkennen Trends in Zufriedenheit und leiten Verbesserungsmaßnahmen ab.

Wissensdatenbank-Pflege

KI-Assistenten analysieren Supportanfragen, gruppieren ähnliche Themen und aktualisieren automatisch Self-Service-Artikel.

Multichannel-Service-Integration

KI-Assistenten ordnen eingehende Serviceanfragen dem effizientesten Kanal zu, basierend auf Dringlichkeit, Kundenpräferenz und Kosten.

Schulungsempfehlungen für Serviceteams

KI-Assistenten leiten aus Servicefällen Kompetenzlücken ab und schlagen passende Trainingsmodule vor.

ESG-Integration im Kundenservice

KI-Assistenten verknüpfen Kundenservice-Daten mit Nachhaltigkeitszielen, um Serviceprozesse ökologisch und sozial verantwortungsvoll zu gestalten.