Die Microsoft KI gewinnt anhaltend und rasant an Bedeutung, insbesondere in den Bereichen Text- und Bildgenerierung. Der echte Business Mehrwert wird häufig nur für den Marketingbereich gesehen. Doch wie wäre es, wenn diese Künstliche Intelligenz (KI) auch endlich für Vertriebs-Mitarbeiter*innen einen echten Mehrwert schaffen könnte?

Microsoft Dynamics 365 bietet Vertriebsteams zahlreiche Möglichkeiten, ihre Prozesse zu optimieren und Verkaufschancen zu maximieren. In diesem Blogartikel zeigen wir Ihnen anhand dreier Beispielmöglichkeiten, wie Sie mithilfe der Microsoft KI und Dynamics 365 das volle Potenzial Ihres CRM-Systems ausschöpfen können.

Inhalt

Möglichkeit 1: Microsoft KI in Dynamics 365 AI für Sales

Die Microsoft KI-Funktionen in „Dynamics 365 AI for Sales“ unterstützen Vertriebsteams dabei, Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren, Verkaufschancen vorherzusagen und Leads effektiv zu priorisieren. Durch maschinelles Lernen erkennt die Microsoft KI Muster und Trends in großen Datenmengen, um Ihre Verkaufsstrategie zu optimieren.

 

Automatisches Lead-Scoring und Priorisierung

Mit der Microsoft KI können Sie das Lead-Scoring automatisieren. Die KI analysiert historische Daten, um Muster zu erkennen.

Ein Beispiel: Ein potenzieller Kunde besucht häufig Ihre Webseite und schaut sich verschiedene Angebote an. Die Microsoft KI stuft diesen Lead automatisch als heiß „HOT“ ein und hilft Ihrem Vertriebsteam, sich auf die vielversprechendsten Chancen zu konzentrieren.

Der Screenshot zeigt die Microsoft KI in Dynamics Sales. Zu sehen ist die Funktion "automatisches Leadscoring": Der Leadscore, die Tendenz und die Begründung zur Tendenz.

Kundenspezifische Empfehlungen durch Dynamics 365

Die Microsoft KI in Dynamics 365 wertet das Verhalten und die Präferenzen Ihrer Kunden sowie historische Daten ähnlicher Kunden aus. Dadurch entstehen maßgeschneiderte Empfehlungen für Produkte und Dienstleistungen.

So können Ihre Vertriebs- und Marketingteams gezielte Angebote entwickeln und wertvolle Cross-Selling- und Up-Selling-Möglichkeiten optimal nutzen.

Kontextbezogene Interaktionen dank Microsoft KI

Gestalten Sie mit Dynamics 365 die Kundeninteraktionen kontextbezogener! Die KI sucht und bewertet in Echtzeit Informationen aus Dynamics Sales und liefert Vertriebsmitarbeitern beispielsweise direkt während eines Kundengesprächs relevante Daten und Empfehlungen.

Wichtig zu beachten ist allerdings, dass die Kundengespräche für diese Funktion aufgezeichnet werden müssen.

Screenshot der Microsoft KI aus Dynamics Sales zur Aufzeichnungs-Regelung: Zum Beispiel ob alle Teilnehmer aufgezeichnet werden sollen.

Über die Einstellungen können Sie definieren, in welchem Umfang die Gespräche aufgezeichnet werden sollen und ob ein Augenmerk auf bestimmte Schlagwörter gesetzt werden soll. Copilot analysiert Punkte wie z.B. Schlüsselwörter, Phrasen, Tonfall, Emotionen, Fragen und erstellt passende To-Dos.

Screenshot der Microsoft KI aus Dynamics Sales zur Aufzeichnungs-Regelung: Zum Beispiel auf welche Schlagworte geachtet werden soll.

Möglichkeit 2: Dynamics 365 AI für Customer Service

Auch im Kundenservice bietet die Microsoft KI in „Dynamics 365 AI for Customer Service“ innovative Funktionen. Dazu zählen die automatische Klassifizierung von Support-Tickets oder auch die Vorhersage von Serviceanforderungen – ingesamt eine gesteigerte Gesamteffizienz im Kundensupport.

Automatisierte Supportanfragen mit Microsoft KI

Durch die Integration KI-gesteuerter Chatbots in Ihrem Kundensupport können Sie häufig gestellte Fragen automatisch beantworten und einfache Supportanfragen bearbeiten lassen. So entlasten Sie ihr Supportteam und verbessern die Effizienz.

E-Mails, Bewertungen und Social Media im Blick behalten

Die Microsoft KI behält mittels Text- und Sentimentanalysen E-Mails, Kundenbewertungen und soziale Medien im Blick. Sie erkennt frühzeitig potenzielle Probleme oder Unzufriedenheit, damit Ihr Kundensupport proaktiv und schnell Maßnahmen ergreifen kann.

 

 

Möglichkeit 3: Eigene KI-Modelle erstellen mit Azure Machine Learning Integration

Durch die Integration von Azure Machine Learning in Dynamics 365 lassen sich passgenaue benutzerdefinierte KI-Modelle erstellen, die gezielt auf Ihre Geschäftsanforderungen abgestimmt sind. Nutzen Sie die Microsoft KI, um Ihre CRM-Prozesse individuell anzupassen und optimal zu verbessern.

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Einführung KI-gestützter Lösungen: Ein Leitfaden

So integrieren Sie Microsoft KI in Ihre Systeme:

Analyse Ihrer Anforderungen

Bestimmen Sie, welche Aufgaben oder Prozesse Sie durch Microsoft KI verbessern möchten. Eine sorgfältige Anforderungsanalyse hilft Ihnen, die richtigen Entscheidungen zu treffen.

Wahl der passenden KI-Technologie von Microsoft

Microsoft bietet verschiedene KI-Dienste über Azure an, darunter Azure Machine Learning, Cognitive Services und Bot Services. Diese Services können Ihnen helfen, die passende Lösung für Ihre Anforderungen zu finden.

Erstellung von KI-Modellen mit Azure Machine Learning

Trainieren Sie Ihre Modelle: Verwenden Sie historische CRM-Daten, um die KI-Modelle optimal anzupassen.

Azure Machine Learning Studio: Erstellen und trainieren Sie benutzerdefinierte Machine-Learning-Modelle, die Sie in Dynamics 365 integrieren können.

Azure Cognitive Services: Nutzen Sie KI-Funktionen wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung oder Textanalyse für Ihre CRM-Prozesse.

Power Automate: Erstellen Sie automatisierte Workflows basierend auf KI-Ergebnissen, wie z.B. Benachrichtigungen bei wichtigen Kundenanfragen.

Testen und Überwachen Ihrer Microsoft KI-Integration

Bevor Sie die KI-Modelle produktiv einsetzen, testen Sie sie gründlich und überwachen kontinuierlich die Leistung. Bei Bedarf sollten die Modelle angepasst werden. Wenn Sie Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie gern uns.

Fazit

Mit den KI-Funktionen von Microsoft in Dynamics 365 und der Integration von Azure Machine Learning können Sie Ihre Vertriebs- und Kundenserviceprozesse deutlich verbessern. Nutzen Sie die Chancen, die Microsoft KI Ihnen bietet, um Ihre Effizienz zu steigern und Ihre Kunden bestmöglich zu betreuen.

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Begriffsdefinitionen

Maschinelles Lernen bezeichnet die Fähigkeit eines Computers, aus Datenmustern zu lernen, ohne dass ein Programmierer explizit eingreift. Diese Technologie nutzt Algorithmen, um selbstständig Informationen und Erfahrungen zu sammeln und daraus zu lernen.

Lead-Scoring ist ein Marketing- und Vertriebsprozess, bei dem potenzielle Kunden nach bestimmten Kriterien bewertet und priorisiert werden, um z.B. die Leads mit dem höchsten Potenzial zu identifizieren.

Echtzeitinformationen sind Daten oder Informationen, die ohne wahrnehmbare Zeitverzögerung sofort nach ihrer Entstehung oder Aktualisierung zur Verfügung stehen. Es gibt also keine spürbare Verzögerung zwischen der Datenerstehung und der Bereitstellung für den Anwender. Ein Beispiel hierfür wäre eine Nachricht über Microsoft Teams, die, sobald sie abgeschickt wird, beim Empfänger eingeht, sofern die technischen Voraussetzungen erfüllt sind.

Als Chatbots werden computerbasierte Programme bezeichnet, die sich durch eine automatisierte, aber menschenähnliche Kommunikation auszeichnen. Sie werden oft benutzt, um beispielsweise in einem Support-System eingehende Anfragen grob zu kategorisieren. Dafür kann der Anfragensteller seine Frage stellen, welche die KI des Chatbots zunächst inhaltlich analysiert und im nächsten Schritt eine passende Antwort generiert. Würden Sie im genannten Szenario nach Hilfe fragen, da der Ton IhresComputers nicht funktioniert, bekommen Sie vom Bot beispielsweise die Antwort, dass Sie überprüfen sollten, ob die Lautsprecher korrekt angeschlossen sind.

Um auf Anfragen möglichst korrekt zu antworten, benutzen diese Anwendungen KI und entwickeln sich und ihr „Wissen“ durch die Anwendung von maschinellem Lernen stetig weiter.

Unter der Sentimentanalyse versteht man einen Teilbereich des maschinellen Lernens und der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), der darauf abzielt, die Meinung, Stimmung und emotionale Verfassung in einem von Menschen gesprochenen oder geschriebenen Text zu analysieren und gewichten. Die Zielsetzung ist dabei, herauszufinden, ob der Text ein positives, neutrales oder negatives Stimmungsbild zeichnet und dadurch zu ermöglichen Einblicke in die Einstellung und Meinung des Autors zu erhalten.

Azure nennt sich die Cloud-Computing-Plattform von Microsoft. Sie bietet eine breite Palette an Diensten, beispielsweise Infrastruktur als Dienst (IaaS) und künstliche Intelligenz. Letzteres wird beispielsweise durch den Dienst Azure Machine Learning bereitgestellt.

Dieser Dienst ist Teil von Azure, der Cloud-Computing-Plattform von Microsoft, und bietet Möglichkeiten, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, trainieren und anschließend auch bereitzustellen.