Kundendatenmanagement im Zeichen Künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen können die Datenqualität für Marketing, Vertrieb und Service deutlich erhöhen. Eine Studie hat die Herausforderungen eines professionellen Kundendatenmanagements näher untersucht.

Big Data ist einer der umfassendsten Technologietrends und aufgrund der Vielfalt seiner Anwendungsmöglichkeiten auch für Banken und Sparkassen relevant. Im Bank Blog finden Sie aktuelle Studien rund um dieses interessante Thema.

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Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen sind zentrale Technologien im Rahmen der digitalen Transformation. Uniserv hat im Rahmen einer Studie 143 Fach- und Führungskräfte aus deutschen Unternehmen zum Zusammenhang von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning, Kundendatenmanagement und Datenqualität in Marketing, Vertrieb und Service befragt.

Ziel war es, auf Grundlage der letztjährigen Umfrage zu klären, inwieweit Unternehmen in Deutschland die Herausforderung eines professionellen Kundendatenmanagements als Treiber für die Digitale Transformation bereits annehmen. Darüber hinaus wurde untersucht, welche Rolle dabei die Qualität der im Unternehmen verfügbaren Kundendaten spielt und inwieweit Künstliche Intelligenz und Machine Learning schon heute in den Unternehmen angekommen sind.

Data Management ist wichtig für den Erfolg

Die Anforderungen, Themen und Aufgaben, mit denen sich Unternehmen aktuell im Kundendatenmanagement konfrontiert sehen, haben sich seit dem vergangenen Jahr verschärft, haben an Bedeutung gewonnen oder es sind neue hinzugekommen. Die Digitalisierung von Geschäfts- und Vertriebsprozessen, professionelles Leadmanagement, Customer Journey und Personalisierung, Optimieren des Kundenservice und nicht zuletzt die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO)  sind einige der vielfältigen Baustellen, die nur mit einer qualitativ hochwertigen Datengrundlage behoben werden können.

Inzwischen gibt es zahlreiche Anwendungsszenarien für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning. Unternehmen, sie sich nicht damit auseinandersetzen, müssen damit rechnen, den Anschluss zu verlieren. An intelligenten Datenanalysen führe kein Weg mehr vorbei und deren Erfolg sei eng mit dem Einsatz dieser modernen Technologien und Verfahren verknüpft.

Unternehmen sehen Kundendaten kritisch

Die Umfrage 2018 überraschte im Ergebnis in einigen Aspekten, vor allem im Vergleich zu den vorherigen Studien. So wurde bei der Bewertung der Qualität der eigenen Daten eine gewisse Ernüchterung bei einigen Unternehmen festgestellt. Die Befragten scheinen ihre eigenen Daten und ihr Kundendatenmanagement teilweise deutlich zurückhaltender zu beurteilen als noch 2017.

Wichtige Einzelergebnisse sind:

• Zwei Drittel der Befragten (66 Prozent) sind mit der Effizienz ihres Kundendatenmanagements unzufrieden. Dies ist ein deutlicher Anstieg im Vergleich zum Vorjahr (2017: 55 Prozent).
• Fast die Hälfte der Umfrageteilnehmer (46 Prozent) bewertet die Qualität der eigenen Kundendaten mit „eher niedrig“ oder „niedrig“. Auch dies ist ein deutlicher Anstieg gegenüber dem Vorjahr (2017: 34 Prozent).
• 57 Prozent (minus 7 Prozent im Vergleich zu 2017) der befragten Unternehmen ergreifen „kontinuierlich“ Maßnahmen zum Erhalt/zur Optimierung der Datenqualität. „Unregelmäßig“ sind 28 Prozent aktiv (plus 5 Prozent im Vergleich zu 2017).
• Nur 17 Prozent der befragten Unternehmen setzen heute bereits KI-/Machine Learning-Technologien ein. Von den Unternehmen, die noch keine solchen Technologien einsetzen, planen 61 Prozent dies auch zukünftig nicht.
• „Fehlendes Knowhow“ (53 Prozent) und „derzeit noch kein erkennbarer Bedarf/ Vorteil“ (51 Prozent) wurden als Hauptargumente genannt, sich derzeit noch nicht mit dem Thema KI/Machine Learning auseinanderzusetzen.

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