ChatGPT und Co.: Wie ver­än­dert KI das CRM?

In die­ser Folge des CRM Podcasts dreht sich alles um das Thema Künstliche Intelligenz im Customer Relationship Management.

Ihr erfahrt, wie Ihr KI in der Content-Produktion ein­set­zen könnt, wie sich die CRM-Systeme (mut­maß­lich) ver­än­dern wer­den und wie der Kundenservice von Künstlicher Intelligenz pro­fi­tie­ren kann.

Abschließend emp­fehle ich Euch Tools, mit denen Ihr unkom­pli­ziert auf ChatGPT zugrei­fen oder Texte über­set­zen und opti­mie­ren könnt.

Shownotes

• Hubspot: Video mit einer Vorstellung des KI-gestützten Tools ChatSpot
• Ein voll­stän­dig KI-generierter Kurzfilm: AI-generated 3D short film: “The City on Mars!”
• CRM Blog: Cleverreach inte­griert ChatGPT
• KI-Bildgeneratoren: DALL‑E und Midjourney
• MacGPT bringt ChatGPT in fast jede Anwendung auf Eurem Mac. 
• Deepl über­setzt Texte kos­ten­los von und in 29 Sprachen. 
• Deepl Write ver­bes­sert nicht nur Rechtschreibung und Grammatik, son­dern auch den Til Eurer Texte.

Transkript

Einführung

Moin und will­kom­men zum CRM Podcast, Ausgabe 29.
Liebe Leute, wir müs­sen über Chat-GPT reden. Und ja, ich weiß, es wurde schon viel dar­über gere­det, sogar bei Markus Lanz war das Thema schon.
Und ich bin mir im Moment nicht sicher, ob das heißt, dass schon alles über das Thema gesagt wurde oder dass noch gar nichts über das Thema gesagt wurde. Jedenfalls las­sen wir uns davon nicht abhal­ten und beschäf­ti­gen uns heute wenig über­ra­schend mit der Frage, wie ChatGPT und wie ähn­li­che Systeme das CRM ver­än­dern wer­den oder viel­leicht sogar schon ver­än­dert haben.

Und um diese Frage zu beant­wor­ten, wol­len wir uns auf drei Themen konzentrieren:

• Erstens die Frage, wie KI eigent­lich die Content-Produktion im CRM verändert. 

• Zweitens die Frage, was pas­siert eigent­lich im Bereich der Marketing-Provider? Also wie ver­än­dert KI die Marketing-Technologie-Landschaft? 

• Und drit­tens die Frage, wie kann eigent­lich der Kundenservice von KI, von ChatGPT und ähn­li­chen Systemen profitieren? 

Ja, und zum Schluss werde ich natür­lich auch ver­su­chen, die Frage zu beant­wor­ten, die uns jetzt, glaube ich, alle beschäf­tigt, näm­lich, oh mein Gott, wer­den wir in Zukunft alle arbeitslos?

Und wenn ihr jetzt sagt, na ja, KI, alles schön und gut, aber alles noch Zukunftsmusik, ich wäre schon froh, wenn der Kampagneneditor in mei­nem CRM-System end­lich mal ver­nünf­tig funk­tio­nie­ren würde – nur so als Beispiel. Für den Fall der Fälle habe ich euch noch drei Tools mit­ge­bracht, die ihr heute schon ganz ein­fach nut­zen könnt und die euch viel­leicht bei eurer täg­li­chen Arbeit ein wenig unter­stüt­zen kön­nen. Und das werde ich am Ende vorstellen.

KI in der Content-Produktion

Wir begin­nen also mit einem Blick auf die Frage, wie KI die Content-Produktion ver­än­dert. Hier hat sich in den letz­ten Wochen und Monaten natür­lich schon eini­ges getan. Und wenn ich von Content-Produktion spre­che, dann meine ich natür­lich nicht nur Text, auch wenn ChatGPT gerade in den Medien sehr prä­sent ist, son­dern ich meine natür­lich auch Fotos. Da lie­fert DALL‑E zum Beispiel schon sehr über­zeu­gende Ergebnisse. Wir kön­nen auch Sprache, ich hatte es ein­gangs gesagt, syn­the­tisch nach­bil­den. Dazu rei­chen mitt­ler­weile kurze Sprachsamples aus, um auf Basis von Texteingaben die Stimme von Menschen täu­schend echt nachzubilden. 

Und ihr habt es wahr­schein­lich in den Medien ver­folgt, auch Musik kann von einer KI gene­riert wer­den, so dass zum Beispiel ein längst ver­stor­be­ner Künstler plötz­lich einen neuen Song pro­du­ziert hat, oder auch nicht, jeden­falls klingt das Ganze dann wirk­lich sehr über­zeu­gend, teil­weise wirk­lich schon täu­schend echt.

Und auch im Bewegtbildbereich gibt es schon erste recht viel­ver­spre­chende Ansätze. Ich ver­linke mal ein Video in den Shownotes.
Das Video wurde kom­plett von einer KI gene­riert, also sowohl die Bilder, die Animationen, die ihr seht, aber auch die Hintergrundmusik oder der Sprecher aus dem Off, kom­plett von einer KI gene­riert.
Schaut es euch das mal an. Das steckt noch ein biss­chen in den Kinderschuhen, aber wenn man jetzt zwei, drei Jahre wei­ter denkt, dann wer­den wir natür­lich auch im Bereich der Videoproduktion noch viel grö­ßere Fortschritte sehen und ich glaube, das wird auch ein sehr span­nen­der Bereich werden.

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Zurück zum CRM. Was bedeu­tet das alles jetzt für das Customer Relationship Management? Ich glaube, das ganz große Thema ist, dass die Content-Produktion güns­ti­ger wird und bes­ser ska­liert. Das heißt, hurra, wir kön­nen end­lich mehr seg­men­tie­ren und mehr indi­vi­dua­li­sie­ren.
Im Moment ist es eigent­lich so, dass die Technologie nicht mehr der limi­tie­rende Faktor ist: Jedes CRM, jede Martech-Plattform kann seg­men­tie­ren, kann natür­lich auch indi­vi­dua­li­sie­ren. Aber die Zeit der Anwender:innen war eben oft noch die Limitierung – wer um alles in der Welt soll die zehn Textvarianten für meine zehn Segmente schrei­ben? Nun, die Antwort liegt auf der Hand: Eine KI kann das eigent­lich ganz gut, zumin­dest dann, wenn ich das System mit den rich­ti­gen Inputs und mit den rich­ti­gen Daten füttere.

Das heißt, schon heute sind Systeme wie ChatGPT oder ähn­li­che Large Language Models ein­fach eine große Unterstützung bei der Produktion von Inhalten, ins­be­son­dere und im Moment ins­be­son­dere bei der Produktion von Texten. Das heißt, wenn ihr das noch nicht gemacht habt, pro­biert ein­fach mal ChatGPT aus und schaut, wie das System euch bei der Textproduktion für zum Beispiel eure nächste E‑Mail-Kampagne unter­stüt­zen kann.

Wenn euch also eure Vorgesetzten wie­der ein­mal einen viel zu lan­gen Text für die nächste E‑Mail-Kampagne schi­cken, dann haut euch den Text in ChatGPT rein, schreibt davor, kürzt die­sen Text auf die wesent­li­chen Aussagen oder kürzt die Sätze des fol­gen­den Textes, wenn wir so lange ver­schach­telte Satzkonstruktionen im Text haben. Wenn der Text immer noch zu lang­wei­lig, zu tro­cken ist, dann pro­biert den Prompt “Ändere den Text in eine emo­tio­na­lere Tonalität.” Auch das funk­tio­niert erstaun­lich gut.

Und wenn ihr noch keine Idee für eure Betreffzeile habt, könnt ihr sie zum Beispiel in ChatGPT ein­ge­ben und mit dem Prompt “Erstelle zehn Varianten die­ser Betreffzeile” arbei­ten oder auch mit dem Prompt “Ergänze diese zehn Betreffzeilen mit pas­sen­den Emojis”.

Und natür­lich könnt ihr auch ver­su­chen, ChatGPT den gesam­ten Text für eure E‑Mail-Kampagne erstel­len zu las­sen, zum Beispiel mit einem Prompt wie “Erstelle den Text für eine E‑Mail-Kampagne, die über eine Sale-Aktion in mei­nem Online-Shop für E‑Bikes infor­miert. Das Sonderangebot ist auf drei Tage begrenzt. Der erste Absatz sollte weni­ger als 40 Wörter ent­hal­ten, gefolgt von drei Aufzählungspunkten, warum der Leser oder die Leserin jetzt bestel­len sollte.”

Das klappt vor allem dann ganz gut, wenn ihr mög­lichst genau for­mu­liert, was ihr vom System wollt. Also wenn ihr ChatGPT auch mit den Informationen ver­sorgt, die das System braucht, um dann auch wirk­lich eine rele­vante und pas­sende Copy pro­du­zie­ren zu kön­nen. Hilfreich finde ich, dass ChatGPT dabei auch die Tonalität eines bereits vor­han­de­nen Textes über­neh­men kann. Auf diese Art und Weise kommt man ein­fach noch schnel­ler zu einem wirk­lich pas­sen­den Ergebnis, so dass dann auch wirk­lich sicher­ge­stellt ist, dass man ein­heit­lich in einer Sprache, in einer Tonalität kommuniziert.

Und wenn man dann irgend­wann die Anrede ändert, von “Sie” auf “Du” zum Beispiel, dann ist das natür­lich auch etwas, wenn man dann die gan­zen Texte anpas­sen muss. Das ist natür­lich auch eine Arbeit, die ich dann sehr gerne ChatGPT über­las­sen würde.

In der Praxis ergibt sich dann ab und zu das Problem, dass der Befehl für ChatGPT, der soge­nannte Prompt, dann teil­weise län­ger wird als die eigent­li­che Kopie, die man dann aus dem System zie­hen kann. Das zeigt so ein biss­chen, dass man dann schon genauer hin­schauen muss, wann ist es sinn­voll, mit dem Tool zu arbei­ten und wann habe ich die Kopie dann viel­leicht tat­säch­lich schnel­ler selbst geschrie­ben. Das heißt, die Zeitersparnis ist dann nicht immer unbe­dingt gege­ben, aber zumin­dest hilft das System und dafür ist es wirk­lich toll, auch schnel­ler Variationen eines Textes zu bekom­men, zum Beispiel dann auch, um ein­fach dann mei­nen nächs­ten A‑B-Test aufzubauen.

Die ers­ten Marketing Technologie Anbieter haben ja auch schon ange­fan­gen, ChatGPT in ihre Plattform zu inte­grie­ren. CleverReach zum Beispiel war da ziem­lich schnell, die haben im Februar eine ent­spre­chende Meldung raus­ge­hauen, dass man jetzt im E‑Mail-Editor von CleverReach auf ChatGPT zugrei­fen kann. Allerdings, ehr­lich gesagt, in einer noch recht rudi­men­tä­ren und, ehr­lich gesagt, auch heute noch recht lang­wei­li­gen Form.

Ich kann also jetzt im Editor mei­nen Text pro­du­zie­ren las­sen, kann also genau das machen, was ich in der Oberfläche von ChatGPT machen kann.
Das ist ganz nett, das ist vor allem natür­lich auch ein schö­nes Marketing, eine schöne PR-Meldung.Einen wirk­li­chen Mehrwert sehe ich an der Stelle noch nicht. Es erspart mir natür­lich den Umweg über die Zwischenablage, aber ich glaube, da ist noch viel, viel mehr drin.

Wie ver­än­dert KI die CRM-Systeme?

KI ermög­licht per­so­na­li­sier­ten Content – at scale

Und damit kom­men wir zum zwei­ten Themenblock, näm­lich zu der Frage, wie KI die CRM-Systeme, die Marketingtechnologie ver­än­dern wird.
Ein Bereich, den ich eben schon ange­spro­chen habe, ist das Thema Content-Produktion. Da sehen wir in eini­gen Systemen erst ein­mal Ansätze. Ich glaube, span­nend wird es, wenn ich nicht nur rela­tiv stu­pide Texte von ChatGPT schrei­ben las­sen kann, son­dern wenn es zum Beispiel Feedback Loops gibt, also die KI auto­ma­tisch mit his­to­ri­schen Kennzahlen gefüt­tert wird, um ein­fach rele­van­tere Inhalte zu pro­du­zie­ren. Die KI könnte also aus den his­to­ri­schen Kennzahlen ler­nen, wel­che Art von Inhalten, wel­che Betreffzeilen, wel­che WhatsApp-Nachrichten, wel­che Call-to-Action-Elemente bei den Rezipientinnen und Rezipienten funk­tio­nie­ren und die­ses Wissen in die Produktion zukünf­ti­ger Texte ein­flie­ßen lassen.

Richtig span­nend wird es, glaube ich, wenn ich die­sen Ansatz mit Individualisierung kom­bi­niere, wenn ich also nicht nur einen Text für alle Menschen da drau­ßen pro­du­zie­ren lasse, son­dern Texte für die ver­schie­de­nen Segmente mei­ner Zielgruppe oder viel­leicht sogar für jede ein­zelne Person pro­du­zie­ren lasse. Das heißt, wenn das System lernt, dass Sarah viel­leicht eine etwas emo­tio­na­lere Ansprache braucht als Max, dann könnte der Text für Sarah auto­ma­tisch ent­spre­chend ange­passt werden.

Das Ganze funk­tio­niert, ich hatte es ein­gangs gesagt, nicht nur mit Text, son­dern zum Beispiel auch mit Fotos, was, glaube ich, das ganze Thema Bildpersonalisierung noch ein­mal auf eine ganz andere Ebene heben wird.
Ich könnte dann ein von der KI gene­rier­tes Produktbild auf Basis der Daten in mei­nem CRM für jeden Empfänger, für jede Empfängerin ent­spre­chend anpas­sen oder kom­plett neu gene­rie­ren las­sen. Das Ergebnis ist dann, dass das von der KI gene­rierte Modell zum Beispiel zufäl­lig das glei­che Alter oder das glei­che Geschlecht wie der Empfänger hat.

Das ist aus mei­ner Sicht super span­nend und wäre heute schon umsetz­bar, wirft aber natür­lich ganz neue Fragen auf, zum Beispiel die Frage, woher kommt eigent­lich die Rechenleistung und die Energie dafür? Die nächste Frage wäre, was mache ich eigent­lich mit mei­nen Freigabeprozessen, wenn vor dem Versand eigent­lich noch gar nicht fest­steht, was an Kommunikation raus­geht, wie das letzt­end­lich bei den Empfängern aus­sieht, weil eben für jeden Empfänger die Inhalte on the fly von einer KI gene­riert werden. 

Und das ist natür­lich auch des­halb ein Problem, weil die KI natür­lich über­haupt nicht per­fekt ist. Das sieht man an Fotos, die von einer KI gene­riert wer­den, von Dall‑E oder Midjourney zum Beispiel. Die Fotos sehen sehr gut aus, sehr über­zeu­gend, fast per­fekt. Auch Gesichter kön­nen sehr über­zeu­gend gene­riert wer­den. Aber wenn man genauer hin­schaut, dann sieht man, dass hier und da noch ein Ohr fehlt oder hier und da noch ein Finger fehlt oder so. Das heißt, ja, die KI ist natür­lich nicht per­fekt. Sie hal­lu­zi­niert, wie man so schön sagt. Und dann stellt sich natür­lich noch die Frage, inwie­weit nehme ich sol­che Fehler in Kauf? Ich hätte auf der einen Seite deut­lich rele­van­tere Inhalte, aber auf der ande­ren Seite viel­leicht auch sehr frag­wür­dige Inhalte, zumin­dest für einen Teil der Rezipientinnen und Rezipienten.

Wir sehen das heute schon, wenn zum Beispiel die Personalisierung von Produkten zu sehr frag­wür­di­gen Produktkombinationen führt. Es gibt zum Beispiel die­sen schö­nen Screenshot einer Produktdetailseite bei Amazon, wo ein Glasschneider ange­bo­ten wird. Und in die­ser Box, Kunden haben auch gekauft, wird dann unter ande­rem auch eine Sturmhaube ange­bo­ten.
Das ist eine inter­es­sante und viel­leicht sogar rele­vante Produktkombination.

KI als Interface: Prompts statt Klickorgien

Ein wei­te­rer Bereich, der sich KI-getrieben ver­än­dern wird, ist das Interface. Ich glaube, dass nicht nur, aber auch CRM-Systeme per­spek­ti­visch ein­fa­cher zu bedie­nen sein wer­den. Nehmen wir das Beispiel Segmentierung. Wenn ich heute in mei­nem CRM ein Segment anlege, dann ist das eine rich­tige Klickorgie. Ich muss mich durch unglaub­lich viele Formulare durch­kli­cken, auch genau hin­schauen, habe ich jetzt den rich­ti­gen Filter gesetzt, um dann auch das rich­tige Segment zu erwischen. 

Wenn wir uns jetzt vor­stel­len, statt die­ser Klickorgie habe ich ein­fach ein Textfenster vor mir und da kann ich dem System ein­fach beschrei­ben, was ich haben möchte: “Bilde ein Segment aus allen Kunden, die zwi­schen 20 und 30 Jahre alt sind, seit einem Jahr nichts mehr bestellt haben und einen über­durch­schnitt­li­chen Kundenwert haben.”

KI im ana­ly­ti­schen CRM

Das Gleiche gilt natür­lich zum Beispiel auch für den ana­ly­ti­schen Bereich, für ana­ly­ti­sches CRM. Auch da wer­den die Klickorgien sicher­lich zurück­ge­hen. Da wer­den wir sicher­lich bald einen gro­ßen Schritt nach vorne sehen, weil ich per­spek­ti­visch in einer mensch­li­chen Sprache mit dem System inter­agie­ren kann.Statt also auch hier wie­der unglaub­lich viele Filter set­zen zu müs­sen, kann ich dem System ein­fach Fragen stel­len.

Zum Beispiel “Zeige mir, wie sich der Customer Lifetime Value in den letz­ten zwölf Monaten bei den Kundinnen ent­wi­ckelt hat, die ich über Instagram gewon­nen habe.“

Das Ganze ist keine Zukunftsmusik, son­dern es gibt bereits ent­spre­chende Ankündigungen, zum Beispiel von HubSpot. Die nen­nen das Ganze ChatSpot, haben das in einem Video vor­ge­stellt. Den Link zu dem Video habe ich in die Show Notes gepackt. Und ChatSpot bedeu­tet eigent­lich genau das, was ich gerade beschrie­ben habe, also dass ich mit der HubSpot-Plattform im Dialogstil inter­agie­ren kann. 

Jetzt muss man viel­leicht auch ein biss­chen die Euphorie brem­sen und sagen, na ja, von der Ankündigung bis zum Rollout kann es auch noch ein biss­chen dau­ern, gerade in unse­rer Branche. Das ist sicher­lich auch so. Also das, was ich gerade beschrie­ben habe, ist sicher­lich nicht mor­gen live in den ver­schie­de­nen Systemen. Ich glaube im Übrigen auch, dass gerade für klei­nere Anbieter von Marketingtechnologie die Entwicklung wirk­lich eine grö­ßere Herausforderung dar­stellt. Insbesondere dann, wenn die KI auch auf CRM-Daten zugrei­fen soll. Dann kann ich natür­lich nicht über irgend­eine Schnittstelle da rein­ge­hen. Dann kann ich als Anbieter nicht die KI von OpenAI zum Beispiel nut­zen, son­dern dann brau­che ich eigent­lich eine eigene KI. Ansonsten haben wir natür­lich auch daten­schutz­recht­lich ein ganz gro­ßes Problem.

Insofern wird es, glaube ich, sehr span­nend sein, wie sich die ver­schie­de­nen Martech-Anbieter da posi­tio­nie­ren wer­den und wel­che Entwicklungen wir da in den nächs­ten Monaten und Jahren sehen wer­den.
Wir blei­ben dran und ich werde natür­lich auch hier im Podcast dar­über berichten. 

KI im Kundenservice

Der dritte Anwendungsbereich, der, glaube ich, sehr inter­es­sant wird, ist das ganze Thema KI im Kundenservice.

Es stellt sich also die Frage, wie der Kundenservice von KI und ins­be­son­dere von Large Language Models wie ChatGPT pro­fi­tie­ren kann.
Was natür­lich auf der Hand liegt, ist KI im Kundenservice in der direk­ten Kundenkommunikation einzusetzen.

Das heißt also ein­fach, jetzt schnel­ler auch pas­sende Antwortvorschläge zu gene­rie­ren, auch wenn der Sachverhalt eben kom­pli­zier­ter ist, und das Ganze dann auch in der Tonalität, die das Unternehmen vor­gibt. Ich glaube auch, dass wir vor einem abso­lu­ten Boom oder man kann auch sagen vor einem Revival von Chatbots ste­hen. Die Dinger sind ja vor eini­gen Jahren schon ein­mal durch die Gegend gelau­fen, waren rela­tiv gehypt, aber bis heute, ehr­lich gesagt, nicht wirk­lich intel­li­gent. Man könnte auch sagen strohdoof. 

Ich habe erst vor ein paar Tagen ver­sucht, mit dem Chatbot mei­nes Energieversorgers ein eigent­lich gar nicht so kom­pli­zier­tes Problem zu lösen. Und was soll ich sagen, ich war kurz davor, in die Tastatur zu bei­ßen. Es war extrem ner­vig und die­ser Bot war nicht ein­mal in der Lage, mich mit einem ech­ten Menschen zu ver­bin­den, also mein Anliegen wei­ter­zu­lei­ten. Das hat nicht wirk­lich Spaß gemacht, aber auch das wird sich jetzt natür­lich ändern, wenn wir sol­che Large Language Models mit ent­spre­chen­den Daten füt­tern. Und das ist natür­lich ent­schei­dend.
Die KI kann nur dann Servicefälle beant­wor­ten, wenn ich sie mit ent­spre­chen­dem Material füt­tere. Und Material bedeu­tet eben am bes­ten Servicefälle der letz­ten Jahre, und zwar mög­lichst viele, damit das System ler­nen kann. 

Das zeigt natür­lich gleich­zei­tig, auf wel­chem Datenschatz der Kundenservice sitzt. Zumindest dann, wenn die gan­zen Mails, die in der Vergangenheit ver­schickt wur­den, natür­lich auch in anony­mi­sier­ter Form vor­ge­hal­ten wer­den, so dass ich jetzt mit den Fragen und den dazu­ge­hö­ri­gen Antworten die KI ent­spre­chend füt­tern kann.

Ja, das waren jetzt ein paar Bereiche, ein paar Beispiele, wie wir KI im Kundenbeziehungsmanagement nut­zen kön­nen. Und ich glaube auch nut­zen soll­ten. Die Technologie wird da, glaube ich, hoffe ich zumin­dest, auch sehr schnell große Fortschritte machen. Einige Anbieter sind ja schon, zumin­dest die grö­ße­ren Anbieter, an dem Thema dran. HubSpot hatte ich als Beispiel genannt. Salesforce mit Einstein ist da natür­lich auch sehr aktiv. Das ist auf jeden Fall ein Bereich, den man, glaube ich, sehr genau im Auge behal­ten muss, was die Technologie angeht.

KI im CRM: Werden wir jetzt alle arbeitslos?

Bleibt noch die nicht ganz unwich­tige Frage: Werden wir in Zukunft alle arbeits­los? Und die Frage ist ja nicht neu, son­dern die Frage stellt sich jedes Mal, wenn irgend­eine neue Technologie auf­taucht. Und was man, glaube ich, fest­hal­ten kann, ist, dass es zumin­dest bis­her nicht pas­siert ist.
Also eine neue Technologie hat nicht dazu geführt, dass wir uns alle irgend­wie lang­wei­len. Aber die Arbeit und auch die ganz kon­kre­ten Tätigkeiten haben sich natür­lich ver­än­dert. Und ich glaube, es spricht eini­ges dafür, dass wir auch dies­mal eine ähn­li­che Entwicklung erle­ben wer­den. Das heißt, wir kom­men wahr­schein­lich ein Stück weit weg von die­sen manch­mal auch etwas lang­wei­li­gen, stu­pi­den Tätigkeiten wie, hey, ich erstelle jetzt zehn Varianten die­ser Betreffzeile. Das ist etwas, was die KI in Zukunft ein­fach schnel­ler machen kann.

Und gleich­zei­tig muss man sagen, und das sehe ich auch in den Projekten bei uns in der Agentur oder auch ganz kon­kret in mei­nem Arbeitsalltag, ja, man spart Zeit in der Textproduktion. Ich habe ein­fach schnel­ler meine zehn oder zwan­zig Varianten einer Betreffzeile oder eines Marketingtextes. Aber letzt­end­lich brau­che ich dann doch irgendwo wie­der mehr Zeit, um zu ent­schei­den, wel­che Variante nehme ich jetzt oder wel­che zwei, drei Varianten will ich in einem Test gegen­ein­an­der lau­fen las­sen, um dann letzt­end­lich die Variante zu fin­den, die am bes­ten performt.

Das heißt, die Zeitersparnis ist da inter­es­san­ter­weise nicht immer unbe­dingt gege­ben. Aber letzt­end­lich führt der Einsatz von Systemen wie ChatGPT aus mei­ner Sicht unterm Strich ein­fach zu noch bes­se­ren Ergebnissen. Insofern ja, die Arbeit wird sich ver­än­dern, aber wir brau­chen wei­ter­hin krea­tive Ideen. Wir brau­chen Menschen, die CRM-Prozesse in Unternehmen auf­bauen, orga­ni­sie­ren und opti­mie­ren. Und wir brau­chen zum Beispiel auch her­aus­ra­gen­des Storytelling. Wir brau­chen eine klar defi­nierte Tonalität. Wir brau­chen Menschen, die die rich­ti­gen Fragen for­mu­lie­ren, die dann an die KI gestellt wer­den kön­nen. Hier ent­steht gerade die neue Disziplin des soge­nann­ten Prompt Engineering.
Letztlich muss ich natür­lich ver­ste­hen, wie KI funk­tio­niert. Ich muss ver­ste­hen, mit wel­chen Daten ich die KI füt­tern muss, um dann am Ende das beste Ergebnis zu bekommen.

Letztendlich ist es, glaube ich, wich­tig zu ver­ste­hen, dass KI mir heute schon einen kla­ren Wettbewerbsvorteil ver­schaf­fen kann. Das heißt, wenn ihr das noch nicht gemacht habt, defi­ni­tiv die Empfehlung, ein klei­nes Team im Unternehmen zusam­men­zu­stel­len, eine KI-Taskforce, und ganz sys­te­ma­tisch die ein­zel­nen Prozesse im Unternehmen, im CRM, aber auch im Kundenservice zum Beispiel, durch­zu­ge­hen und zu schauen, wie kön­nen wir da heute schon KI ein­set­zen, um ein­fach bes­sere Ergebnisse zu erzielen.

Wenn wir euch mit Saphiron dabei unter­stüt­zen kön­nen, dann pingt mich doch ein­fach an. Den Link zu unse­rer Website und zu mei­nem LinkedIn Profil fin­det ihr in den Shownotes. Und dann schauen wir uns das Thema gerne gemein­sam mit euch an, zei­gen kon­krete Potenziale auf, tei­len auch Erfahrungswerte aus ande­ren Projekten und hel­fen euch natür­lich auch gerne bei der Evaluierung einer neuen Marketingtechnologie.

Wenn ihr sagt, naja, unser aktu­el­les CRM-System ist zum Beispiel noch rela­tiv weit von KI ent­fernt, da feh­len viel­leicht sogar die für euch ganz kri­ti­schen Use Cases, irgend­wel­che Basisfunktionen, dann kommt gerne auf uns zu und wir hel­fen euch dabei, eine für euch pas­sende und zukunfts­fä­hige Marketingtechnologie zu eva­lu­ie­ren und zu implementieren.

Toolempfehlungen: KI im Alltag nutzen

Wie ein­gangs ver­spro­chen, gibt es zum Schluss noch ein paar Tool-Empfehlungen. Zwei, nein, eigent­lich drei Tools, die ich euch ans Herz legen möchte, mit denen ihr KI im Alltag nut­zen könnt, um zum Beispiel Aufgaben schnel­ler oder eben auch bes­ser zu erle­di­gen. Das erste Tool gibt es lei­der nur für macOS und heißt pas­sen­der­weise MacGPT.

Das kos­ten­lose Tool bringt euch ChatGPT inline in die meis­ten macOS-Apps, egal ob Word oder die Notizen-App. Ihr könnt ChatGPT also direkt in den ent­spre­chen­den Anwendungen auf­ru­fen, indem ihr ein­fach “+GPT” gefolgt von dem ent­spre­chen­den Prompt ein­tippt und dann bekommt ihr direkt in der Anwendung die ent­spre­chende Antwort von ChatGPT.
Das ist ziem­lich cool, weil man sich dadurch wie­der das Kopieren und Einfügen erspart. Ihr müsst nicht zwi­schen ver­schie­de­nen Apps wech­seln, son­dern könnt im Grunde von über­all auf die KI zugreifen.

Und abschlie­ßend möchte ich Euch noch DeepL emp­feh­len. DeepL eig­net sich her­vor­ra­gend, um Texte in alle mög­li­chen Sprachen über­set­zen zu las­sen, und zwar in einer erstaun­lich guten Qualität. Das Angebot gibt es schon län­ger, ihr kennt es wahr­schein­lich schon. Was aber auch super hilf­reich ist, von der glei­chen Firma gibt es noch DeepL Write und das ist ein Tool, mit dem ihr Texte nicht nur kor­ri­gie­ren las­sen könnt, also Rechtschreibung und Grammatik, son­dern auch sti­lis­tisch opti­mie­ren las­sen könnt. Man bekommt also Hinweise, was man am Text ändern kann, damit er bes­ser les­bar und ver­ständ­li­cher wird. Das finde ich ganz prak­tisch, um zum Beispiel den Text für die nächste Marketing-E-Mail noch ein biss­chen aufzupolieren.

Die Links zu den Tools fin­det ihr natür­lich in den Shownotes zu die­ser Episode und dort fin­det ihr auch den Link zu mei­nem LinkedIn-Profil.
Ich würde mich wie ein Schneekönig freuen, wenn ihr dar­auf klickt und euch mit mir ver­netzt, damit aus anony­men Zuhörerinnen Gesichter werden.

Das war die 29. Folge des CRM-Podcasts. Ich hoffe, sie hat euch gefal­len.
Ich hoffe, ihr konn­tet ein paar Ideen und Impulse mit­neh­men.
Vielen Dank für eure Zeit und bis zum nächs­ten Mal.