Neue Wertschöpfung aus Kundendaten

Salesforce, global führender CRM-Anbieter via Cloud und Google Cloud bauen ihre bestehende Zusammenarbeit weiter aus. Im Fokus stehen KI-Anwendungen zum Ausbau personalisierter Kundenservices.

(red/czaak) Daten sind eine wichtige Grundlage zur Steigerung der Produktivität von Unternehmen. Das denken 80 Prozent der IT-Führungskräfte. Gleichzeitig sind 41 Prozent der Meinung, dass ihre Datenlandschaft zu komplex und unzugänglich ist und damit noch keinen optimalen Nutzen bringt.

Verknüpfung von Salesforce Data Cloud + Google BigQuery
Salesforce und Google Cloud erweitern ihre seit 2017 bestehende strategische Partnerschaft, um das Potenzial von Daten und CRM via Künstlicher Intelligenz (KI) rascher und einfacher in betrieblich verwertbare Erkenntnisse zu verwandeln. Ein Fokus liegt auf personalisierten Kundenservices.

Die beiden Unternehmen kündigen nun zwei neue Entwicklungen an. Eine betrifft die Verschränkung von Salesforce Data Cloud + Google BigQuery mit den Themen geringere Kosten und Komplexität. Die neue Integration zwischen diesen Anwendungen soll es Unternehmen ermöglichen, leichter einheitliche Kundenprofile zu erstellen und personalisierte Erfahrungen zu schaffen.

Genauigkeit und Effizienz von KI-Vorhersagen
Salesforce und Google bieten Unternehmen hier einen nahtlosen Datenzugriff über Plattformen und Clouds hinweg. Dadurch sollen Kosten entfallen sowie die Komplexität des Verschiebens oder Kopierens von Daten und Fehlerquellen reduziert werden. Betriebe sollen etwa ihre eigenen Modelle aus Vertex auf der Salesforce Plattform verwenden, um ihre spezifischen Anforderungen zu bedienen.

Das beinhaltet dann auch Themen wie die Vorhersage des Kaufverhaltens oder die Abwanderungswahrscheinlichkeit (engl. Churn Rate). Der Datenzugriff ohne Kopieren verschafft Unternehmen sofortigen Zugriff auf einheitliche Kundendaten für das Training ihrer KI-Modelle. Der Modellentwicklungsprozess wird rationalisiert und das soll dann die Genauigkeit und Effizienz von KI-Vorhersagen und -Einsichten verbessern.

Personalisierte Interaktionen anhand von Praxisbeispielen
Ein Modehändler kann durch CRM-Daten beispielsweise die Kaufhistorie von Kunden oder Service-Interaktionen mit Echtzeit-Online-Aktivitäten oder der Stimmung in sozialen Medien verbinden. Werden zudem benutzerdefinierte KI-Modelle eingesetzt, die datenbasiert vorhersagen, mit welcher Wahrscheinlichkeit Kunden bestimmte Kleidungsstücke kaufen, können diese dann über den zielführendsten Kanal (E-Mail, mobile App oder soziale Medien) angesprochen werden.

Ein Unternehmen im Gesundheitswesen kann CRM-Daten wie Terminhistorie und Patientenfeedback mit demografischen Daten der Patienten oder aus Krankengeschichten kombinieren. Benutzerdefinierte KI-Modelle können dann vorhersagen, wie hoch das Risiko für einen Rückfall ist. Ein weiteres Thema sind personalisierte Pflegepläne für Risikopatienten, um bessere medizinische Ergebnisse zu erzielen.

Ein Finanzinstitut wiederum kann CRM-Daten wie die Transaktionshistorie, die Kreditwürdigkeit und die finanziellen Ziele von Kunden mit Nicht-CRM-Daten wie Marktanalysen oder wirtschaftlichen Trends koppeln. Anschließend können benutzerdefinierte KI-Modelle das Ausgabeverhalten, die Investitionspräferenzen und die finanziellen Ziele der Kunden vorhersagen – und daraus dann personalisierte Bankdienste anbieten.

Ein bedeutender Schritt für neue Wertschöpfung aus Kundendaten
„Salesforce und Google ermöglichen Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Daten zu erschließen, KI-Erkenntnisse in Aktionen umzusetzen und Kundenerlebnisse zu personalisieren. Diese Partnerschaft ebnet den Weg für Innovationen und Geschäftsvorteile für unsere Kunden“, so David Schmaier, Chief Product Officer von Salesforce.

„Google Cloud und Salesforce verbindet das Ziel, Unternehmen bei ihrer datengesteuerten Transformation zu unterstützen. Die Partnerschaft bringt eine der weltweit größten Daten-Clouds von Salesforce mit den Analyse- und KI-Fähigkeiten von Google Cloud zusammen“, ergänzt Thomas Kurian, CEO von Google Cloud. „Das ist ein bedeutender Schritt für Unternehmen, um neue Wertschöpfung aus ihren Kundendaten zu generieren.“