Autor: ERP-News

Ohne Daten keine KI – so einfach lässt sich die Erfahrung beschreiben, die viele Unternehmen derzeit machen.

Daten sammeln, und zwar ab sofort!

Eigentlich würden sie gerne datengetrieben arbeiten und mit KI-Anwendungen Themen wie dem Fachkräftemangel, gestörten Lieferketten oder anderen drängenden Problemen entgegenwirken. Doch sobald es an die Umsetzung konkreter Initiativen oder Projekte geht, stellen viele fest, dass ihnen die benötigten Daten fehlen. Da geht es dem schwäbischen Mittelständler genauso wie dem Global Player mit Hunderten von Standorten. 

KI ist auf Trainingsdaten angewiesen, auch das ausgefeilteste KI-Modell kann keine Ergebnisse aus dem Nichts liefern. Hätten Unternehmen frühzeitig begonnen, Daten zu sammeln und aufzubereiten, könnten sie jetzt mit klassischer oder generativer KI durchstarten. Da sie das oft nicht getan haben, fehlt ihnen jetzt die Datenbasis – und sie legen entsprechende Projekte auf Eis. Leider vertagen sie dann häufig auch die Entscheidung, welche Daten gesammelt und wie diese verarbeitet werden sollen. Das hat fatale Folgen.

Derzeit sind nämlich Technologien wie GenAI dabei, zahlreiche Märkte von Grund auf umzukrempeln – ganz so, wie es vor Jahren das Internet, Mobile Business und die Cloud getan haben. Auch sie haben die Wirtschaft nachhaltig verändert und viele Unternehmen erfolgreich gemacht, aber auch so manche etablierte Firma in Bedrängnis gebracht. So wie wir jetzt auf die Anfangszeit dieser Technologien zurückblicken, werden wir in einigen Jahre auf die aktuelle Phase mit KI und GenAI schauen. Deshalb müssen Unternehmen spätestens jetzt die Weichen für ihren Erfolg in der datengetriebenen Welt stellen und in das Thema Daten investieren.

Daten sammeln statt zögern: Wie Unternehmen heute die Basis für morgen legen

Investitionen in das eigene Datenmanagement unterscheiden sich jedoch in einem zentralen Punkt von anderen Investitionsentscheidungen: Ein Unternehmen, das eine neue Maschine kauft oder eine neue Niederlassung eröffnet, kann den Return on Investment in der Regel aufgrund von Erfahrungswerten gut kalkulieren. Wer dagegen mit dem Sammeln, Bereinigen, Aggregieren und Bereitstellen von Daten beginnt, kann das Potenzial oft nur erahnen – der wahre Wert der Daten zeigt sich erst später. Erst wenn die Daten vorliegen und analysiert werden, zeigt sich, was in ihnen steckt. Zum Beispiel, ob Telefondaten aus dem Call Center tatsächlich die Leistung des Servicepersonals verbessern können. Oder ob die Trackingdaten einer Landingpage wirklich Ansätze für die Optimierung einer Kampagne liefern.

Dennoch ist mein Rat an Unternehmen einfach: Mut haben und – unter Berücksichtigung aller Datenschutzbestimmungen und regulatorischen Anforderungen – ab sofort sammeln, sammeln, sammeln. Und zwar sowohl Daten als auch Erfahrungen. Gleichzeitig müssen sie die organisatorischen Voraussetzungen schaffen, um einen optimalen Datenfluss im Unternehmen zu gewährleisten, sonst bremst die stockende Datenbereitstellung später wieder KI-Projekte aus.

Und wenn Bedenkenträger einwenden, man wisse noch gar nicht, wofür die vielen Daten nützlich seien, ist die beste Antwort: „Aber ich weiß, was passiert, wenn wir jetzt nicht endlich anfangen, Daten zu sammeln.“

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Der Kunde ist König, doch ein König kann zum Tyrannen werden. Beispiele dafür gibt es auch aus der virtuellen Welt. Drei Tage Lieferzeit werden klar kommuniziert und der Kunde startet bereits nach einem Tag ein Sperrfeuer an E-Mails. Eine Bewertung fällt negativ aus, obwohl der Online-Shop sämtliche Zusagen eingehalten hat. Eine E-Mail wird nicht binnen einer Stunde beantwortet und schon postet der Kunde in sämtlichen Foren, der Shop reagiere nicht auf Kundenanfragen. Was tun, wenn es hoch hergeht?

10 Tipps: Umgang mit schwierigen Kunden

Diese 10 Tipps helfen:

1. Ruhe bewahren

Nervige Kunden sind der beste Anlass, eine Entspannungsübung zu machen. Schauen Sie kurz aus dem Fenster und atmen sie tief durch.

2. Situation realistisch einschätzen

Übertreibt der Kunde tatsächlich oder ärgern Sie sich nur besonders? Das hilft Ihnen einzuschätzen, ob Sie vielleicht generell mehr Geduld mit ihrer Kundschaft brauchen, oder ob es sich tatsächlich um einen extremen Quälgeist handelt.

3. Sachlich bleiben

Lassen Sie den Ärger beim Sport heraus oder erleichtern Sie Ihr Herz bei einem Kollegen Ihres Vertrauens. Aber bleiben Sie gegenüber dem Kunden immer sachlich, egal wie sehr dieser sich unter Umständen selbst im Ton vergreift.

4. Negative Bewertungen kommentieren

Ob in öffentlichen Foren oder in Bewertungen direkt auf Ihrer Seite, nehmen Sie grundsätzlich zu allen kritischen Kommentaren Stellung. Das zeigt, dass Ihnen die Anliegen Ihrer Kunden wichtig sind und Sie auch dann souverän bleiben, wenn mal nicht alles rund läuft.

5. Anfragen beantworten

Die Versuchung, unliebsame Kunden zu ignorieren, mag groß sein, in der Regel werden diese dadurch aber nur noch vehementer. Beantworten Sie stoisch alles, was kommt. Geben Sie kurz den Stand der Dinge wieder und verfallen Sie nicht in eine Verteidigungshaltung.

6. Sich in den Kunden hineinversetzen

Auch wenn es schwer fällt, aber versuchen Sie zumindest, sich in den Kunden hineinzuversetzen. Was sind seine Motive? Was möchte der Kunde auf der Sachebene erreichen, was auf der emotionalen? Vielleicht erkennen Sie so besser, an welchem Punkt Sie für eine Lösung ansetzen können.

7. Das Gespräch suchen

Manchmal ist eine Situation völlig verfahren und lässt sich schriftlich nicht mehr gut klären. Zudem werden Worte geschrieben anders wahrgenommen als gesprochen. Greifen Sie deshalb zum Telefon und versuchen Sie, die Sache in einem persönlichen Gespräch zu klären.

8. Entgegenkommen zeigen

Wägen Sie nüchtern ab, was Ihnen am Ende mehr bringt: eine langwierige Auseinandersetzung mit dem Kunden, vielleicht sogar inklusive Rechtsstreit, oder Kulanz in Form eines Gutscheins oder einer Erstattung, mit der die Sache sofort vom Tisch ist.

9. Rechtliche Schritte gehen

Rechtliche Schritte stellen das letzte Mittel dar und eignen sich insbesondere dann, wenn eindeutig ist, dass der Fall nicht anders zu klären ist, zum Beispiel, wenn ein Kunde in betrügerischer Absicht handelt oder Sie bewusst verleumdet. Das dürfte aber eher die Ausnahme sein.

10. Das Kundenkonto sperren

Nachvollziehbar, dass Sie als Händler einem nervigen Kunden nicht ein zweites Mal über den Weg laufen möchten und am liebsten ein virtuelles Hausverbot aussprechen würden. Rechtlich ist der Fall jedoch umstritten und in der Praxis an einige Bedingungen gebunden. Deshalb ist auch dies nur ein Mittel der letzten Wahl.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Effizientere Prozesse, zufriedenere Kunden und Mitarbeiter. Diese Potenziale haben Software-Roboter im Kundendienst.

Innovationsmotor RPA – Mit diesen vier Tipps bringen Unternehmen ihren Customer Service auf Touren

Customer Service muss weit über die vielfach propagierte Kundenfokussierung hinausgehen. Zu diesem Ergebnis kommt die aktuelle Studie „Customers 2020: A Progress Report“. Unternehmen müssen demnach ihre Zielgruppe mehr denn je persönlich und an den unterschiedlichsten Touchpoints erreichen und binden. Neben attraktiven Preisen und hochwertigen Produkten spielt der Kundendienst hierbei eine immer wichtigere Rolle. Um Kunden besser zu adressieren, Prozesse zu automatisieren und die Effizienz im Customer Service zu steigern gibt es folgende Tipps:

1. Mithilfe von RPA Fehler reduzieren und Zeit sparen

Beispiel Finanzindustrie: Laut einer Erhebung von Horváth & Partners beschäftigt sich ein Großteil der befragten Banken derzeit mit den Möglichkeiten der Software-Roboter. Geht es um den Einsatz von RPA in ihren Serviceprozessen, geben 43 Prozent der Unternehmen an, dass sie RPA bereits in Labortests nutzen würden. 37 Prozent der Finanzinstitute haben produktive Piloten im Einsatz und mehr als 50 Prozent bereiten den Einsatz von RPA vor. Bei der intelligenten Prozessautomatisierung werden wiederkehrende und regelbasierte Arbeitsprozesse mit hohem Volumen zu hundert Prozent fehlerfrei ausgeführt. Gleichzeitig verschafft die Technologie Unternehmen und Mitarbeitern eine enorme Zeitersparnis. Auf dieser Basis können Unternehmen das Potenzial ihrer Mitarbeiter und Software-Roboter optimal ausschöpfen und konsolidieren. Weitere Pluspunkte: Intelligente RPA-Lösungen sind einfach skalierbar und in allen Branchen und Unternehmensbereichen anwendbar.

2. Technischen Kundendienst beschleunigen

Laut PricewaterhouseCoopers werden die Nachfrage nach einem Omnichannel-Kundenerlebnis und der Bedarf nach immer perfekterer Ausführung bis 2020 kontinuierlich steigen. Daher stehen Unternehmen und Dienstleister in der Pflicht, ihren Customer Service zu überdenken. Gerade im Servicebereich erweisen sich Software-Roboter als enorme Bereicherung für Kunden und Mitarbeiter. Ein renommierter Telekommunikationsanbieter stellt Mitarbeitern im Kundenservice beispielsweise 1.500 „Multi-Skill-Frontend-Assistenten“ an die Seite. Im technischen Kundendienst sind die Techniker des Unternehmens für rund 18.000 Aufträge pro Tag im Einsatz beim Kunden, um beispielsweise komplexe Netzwerkstörungen ausfindig zu machen und zu beheben. Vor Einführung der RPA-Technologie mussten sie einen Experten via Hotline kontaktieren, der die Analyse mit einem Mess-Tool durchführte – eine zeitaufwendige Aufgabe, die oft für lange Wartezeiten bei den Kunden sorgte. Diese Abfrage über die Service-Hotline wird nun von einer speziell entwickelten Android Service-App übernommen, die auf RPA-Technologie basiert. Dank der Automatisierung des Prozesses erfolgt die Messung durch Software-Roboter, die das Messergebnis innerhalb kürzester Zeit bereitstellen. Die Dauer einer Messung wurde von durchschnittlich 4,2 Minuten auf 60 bis 90 Sekunden reduziert.

3. Kunden- und Mitarbeiterzufriedenheit steigern

Doch nicht nur diese Zahlen sprechen für den Erfolg von RPA, sondern auch die Zufriedenheit von Kunden und Mitarbeitern. Denn schnellere und teils automatisierte Bearbeitung von Kundenanfragen sowie mehr Zeit für aufwändige und komplexe Fälle führen zu einer Win-Win-Situation für beide Seiten. Auch der ISG Automation Index 2017 bestätigt die positive Auswirkung von RPA auf Geschäftsprozesse. Zudem senkt die Automatisierung den Ressourcenverbrauch um durchschnittlich 37 Prozent. Ein typisches Anwendungsbeispiel für RPA im Customer Service: Ein Service-Unternehmen erhält täglich mehrere tausend E-Mails zu unterschiedlichen Themenbereichen, die von zahlreichen Mitarbeitern manuell in verschiedene Kategorien aufgeteilt werden. Die richtige thematische Zuordnung benötigt zum einen viel Zeit und bindet zum anderen viele Ressourcen. Dank RPA lassen sich diese Vorgänge im Kundenservice in einem Bruchteil der Zeit bearbeiten. Der Roboter erkennt den Inhalt der Mail, kategorisiert sie anhand von definierten Kriterien und ordnet die Mail automatisch der zugehörigen Abteilung im Back Office zu. Mitarbeiter haben somit mehr Zeit für individuelle Beratungsfälle und persönliche Kundengespräche – essenzielle Faktoren, die die Kundenzufriedenheit maßgeblich verbessern. Durch die Kombination von RPA und Machine Learning wird die automatische Kategorisierung kontinuierlich verbessert, so dass die Automatisierungsquote noch weiter ansteigt.

4. Inhouse-Service stärken, statt auslagern

Die Auslagerung des Call-Centers in Niedriglohnländer war viele Jahre ein Trend so mancher Kundendienstorganisation. Heute setzt sich immer mehr die Erkenntnis durch, dass RPA die günstigere und zuverlässigere Alternative zum Off-Shoring ist. Zudem lässt sich die vollautomatische Bearbeitung von regelbasierten Geschäftsprozessen durch Software-Roboter einfacher verwalten und steuern. Mit geringerem Management-Aufwand lässt sich mehr erreichen. Selbst für Unternehmen, die bereits Customer Service-Bereiche ins Ausland verlagert haben und damit nicht zufrieden sind, stellen Roboter eine attraktive Lösung dar.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Digitale Sicherung ist Pflicht: Einfach umsetzen mit Lexware!

Handlungsbedarf für alle Kleinunternehmer bei revisionssicherer Archivierung digitaler Dokumente

Revisionssichere Archivierung digitaler Dokumente? Klingt neu, ist es aber nicht: Die GoBD-Vorschriften gelten seit 2015 zwingend für alle Unternehmer, Freiberufler und Selbständige. Erschreckend sieht hingegen die Umsetzung in den Firmen aus. Denn laut einer Studie hat sich die Hälfte der Unternehmer noch nicht mit den Anforderungen der GoBD beschäftigt, geschweige denn ein digitales Archiv eingerichtet. Der Handlungsbedarf ist akut: Bei Nichtbeachtung der GoBD drohen Zuschätzungen des Finanzamts und hohe Geldstrafen. Lexware bietet eine Lösung, die Unternehmer aufatmen lässt, denn sie ist GoBD-konform, einfach und kostengünstig zugleich.

Die Fakten: Was bedeutet revisionssichere Archivierung?

Die „Grundsätze zur ordnungsmäßigen Führung und Aufbewahrung von Büchern, Aufzeichnungen und Unterlagen in elektronischer Form sowie zum Datenzugriff“, kurz GoBD, schreiben eine revisionssichere Archivierung digitaler Dokumente zwingend vor. Dazu gehören alle Rechnungen, Buchungsbelege, Jahresabschlüsse, Handelsbücher, Verträge, Geschäftsbriefe, E-Mails und vieles mehr. Der Knackpunkt bei der Archivierung: Nachvollziehbarkeit, Prüfbarkeit sowie der Schutz vor Veränderung und Verlust der Dokumente müssen gewährleistet sein. Was viele Unternehmer nicht wissen: Die Speicherung der Dokumente auf Festplatte, USB-Stick oder lokalen Datenträgern ist nicht GoBD-konform. Außerdem dürfen elektronisch erstellte bzw. eingegangene Dokumente nicht in Papierform aufbewahrt werden. Das ursprüngliche Format muss beibehalten werden.

Die Zuständigkeit: Wer ist betroffen, wer ist verantwortlich?

Alle Unternehmen, die Rechnungen schreiben und Belege für betriebliche Ausgaben absetzen, müssen sich an die GoBD-Vorschriften halten. Das sind alleine fast 5 Millionen Kleinunternehmer und Freiberufler in Deutschland. Besonders wichtig: Die Einhaltung der GoBD-Vorschriften verantwortet jeder Steuerpflichtige selbst – nicht sein Steuerberater. Diese Tatsachen und die möglichen Folgen sind vielen Unternehmern noch nicht präsent. Dies zeigt auch die aktuelle Studie von Mittelstand 4.0 die belegt, dass selbst drei Jahre nach Einführung der GoBD nur ein Drittel der Befragten die rechtlichen Grundlagen und digitalen Buchführungsgrundsätze kennt. Knapp die Hälfte hat sich noch gar nicht mit den GoBD beschäftigt.

Der Zeitpunkt: Warum ist das Thema gerade jetzt so brisant?

Anfang 2018 wurde die sogenannte „Kassennachschau“ eingeführt. Heißt im Klartext: Amtsträger der Finanzbehörde dürfen jederzeit unangemeldet Aufzeichnungen und Buchungen prüfen. Fallen dem Prüfer bei der Kassennachschau Unregelmäßigkeiten auf, kann es direkt zu einer Betriebsprüfung kommen.

Die Folgen: Wer jetzt nicht handelt, riskiert hohe Bußgelder

Tatsächlich ist die Suche nach formellen Mängeln in der Betriebsprüfung nicht neu. Bislang unterlagen die Prüfer dabei allerdings einer gewissen Beweisnot, jetzt fallen Mängel der Archivierung von digitalen Daten schnell auf. Finden sich formelle Fehler, können die Prüfer relativ schnell die Buchhaltung verwerfen und die Steuern schätzen. Hohe Zuschätzungen und Geldstrafen sind die Folge.

Der Umfang: Diese Bereiche im Unternehmen sind betroffen

Wichtig ist ferner, dass die gesetzlichen Vorschriften nicht nur für die klassische Buchhaltung gelten. Auch sogenannte Vor- und Nebensysteme sind betroffen: Anlagen- und Lohnbuchführung, Kassen- Warenwirtschafts- und Zahlungsverkehrssysteme, Taxameter, Geldspielgeräte, elektronische Waagen, Materialwirtschaft, Fakturierung, Zeiterfassung und vieles mehr. Fazit: GoBD-Vorschriften müssen in allen Bereichen im Unternehmen berücksichtigt werden. Denn im Kern geht es darum, dass Buchungen und geschäftliche Aufzeichnungen zehn Jahre unveränderbar aufbewahrt werden müssen.

Die Lösung: Mit Lexware einfach und GoBD-konform archivieren

Die gute Nachricht: Kompliziertes kann auch einfach sein! Die neue Online-Lösung Lexware archivierung wurde speziell für Selbständige sowie kleine Firmen entwickelt und garantiert eine GoBD-konforme, revisionssichere und kostengünstige Archivierung. Statt Papierablage von Belegen legt die neue Lösung ein digitales Archiv für den Nutzer an und überzeugt durch die einfache Anwendung sowie intelligente Features. Der Aufwand für Unternehmer ist minimal: Lexware archivierung lässt sich in wenigen Minuten installieren und ist das erste On-Premise-Produkt von Lexware, das sich auf Windows oder MacOS nutzen lässt. Über einen Archivierungsassistenten auf dem Desktop werden alle Dateiordner überwacht, die archiviert werden sollen. Nach der einmaligen Auswahl der Ordner läuft die Archivierung komplett automatisch. Damit sind die GoBD-Anforderungen erfüllt und der Unternehmer führt seinen Betrieb sicher und ohne Risiko. Und das senkt nicht zuletzt auch den Adrenalinspiegel, wenn der Betriebsprüfer tatsächlich vor der Tür steht.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Die zunehmende Digitalisierung verändert die Arbeitswelt in rasantem Tempo. Unternehmen stehen unter Druck, Prozesse effizienter zu gestalten und gleichzeitig innovative Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) zu integrieren. Ein Beispiel, wie AI konkret Mehrwert schafft, zeigt sich in der Zusammenarbeit zwischen ChatGPT und TimeStatement, einer führenden Lösung für Zeiterfassung und Projektmanagement.

AI als Unterstützer bei der Berichterstellung

TimeStatement bietet Unternehmen eine benutzerfreundliche Plattform für Zeiterfassung, Rechnungsstellung und Reporting. Doch bei der Erstellung von Berichten, die nicht nur Zahlen, sondern auch Analysen und Handlungsempfehlungen enthalten, kann der Aufwand erheblich sein. Hier kommt ChatGPT ins Spiel:

1. Automatisierung von Berichten:
   ChatGPT analysiert die von TimeStatement generierten Daten und erstellt in kürzester Zeit umfassende Berichte, die sowohl Zusammenfassungen als auch tiefgehende Einblicke bieten.
2. Individualisierte Inhalte:
   Dank natürlicher Sprachverarbeitung passt ChatGPT die Berichte an spezifische Anforderungen an. Ein Manager erhält so andere Berichte als ein Kunde oder ein interner Projektleiter.
3. Eingängige Präsentation:
   ChatGPT hilft dabei, Berichte in einer klaren, verständlichen Sprache zu verfassen, was die Kommunikation zwischen Teams und Kunden erleichtert.

Die Vorteile für Unternehmen

Die Kombination aus AI und einer spezialisierten Zeiterfassungslösung wie TimeStatement bringt mehrere Vorteile mit sich:

1. Zeitersparnis: Automatisierte Berichte reduzieren den manuellen Aufwand und geben den Teams Zeit, sich auf strategische Aufgaben zu konzentrieren.
2. Bessere Entscheidungsgrundlage: KI analysiert Daten schneller und präziser, was die Qualität von Entscheidungen verbessert.
3. Kostenkontrolle: Durch präzise Zeiterfassung und detaillierte Berichte behalten Unternehmen ihre Kosten besser im Blick.
4. Skalierbarkeit: Sowohl TimeStatement als auch ChatGPT können problemlos in wachsende Unternehmen integriert werden, ohne zusätzliche Ressourcen zu beanspruchen.

Empfehlungen für Unternehmen

Unternehmen, die ihre Prozesse digitalisieren und eine effektive Zeiterfassung implementieren möchten, sollten folgende Punkte beachten:

1. Bedarfsanalyse durchführen:
   Identifizieren Sie die Bereiche, in denen Zeit und Ressourcen eingespart werden können.
2. Die richtige Lösung wählen:
   Tools wie TimeStatement bieten eine intuitive Benutzeroberfläche und können leicht an die individuellen Bedürfnisse angepasst werden.
3. AI integrieren:
   Künstliche Intelligenz sollte als unterstützendes Werkzeug genutzt werden, um Routinetätigkeiten zu automatisieren und Teams zu entlasten.
4. Mitarbeiter schulen:
   Der Erfolg einer Digitalisierung hängt davon ab, wie gut Ihre Teams mit den neuen Tools umgehen können. Investieren Sie in Schulungen und Change Management.

Fazit

Die Integration von AI in Geschäftsprozesse ist längst keine Zukunftsvision mehr. Die Zusammenarbeit zwischen ChatGPT und TimeStatement zeigt, wie Unternehmen nicht nur Effizienzgewinne erzielen, sondern auch strategischen Mehrwert generieren können.

Wer sich rechtzeitig mit modernen Lösungen wie TimeStatement und KI auseinandersetzt, ist bestens gerüstet, um den Herausforderungen der Digitalisierung zu begegnen.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Reid Hoffman, der Mitgründer von LinkedIn und Inflection AI, beschreibt Künstliche Intelligenz (KI) als die „Dampfmaschine des Geistes“ [1]. Mit dieser Metapher veranschaulicht er die transformative Kraft der KI, die unsere Arbeits- und Lebenswelt fundamental verändert – vergleichbar mit dem tiefgreifenden Wandel, den die Industrielle Revolution einst einleitete. Künstliche Intelligenz erschließt dabei völlig neue Möglichkeiten: Sie optimiert und automatisiert nicht nur bestehende Arbeitsprozesse, sondern unterstützt auch bei komplexen Entscheidungsfindungen und treibt Innovationen in bisher ungekanntem Tempo voran.

Digitale Transformation im Mittelstand: Ohne Weiterbildung keine KI-Revolution

Die Coursera-Studie „Status Quo, Bedarf und Zukunft der beruflichen Weiterbildung im deutschen Mittelstand“ aus dem Jahr 2024 belegt eindrucksvoll, dass KI längst keine Zukunftsmusik mehr ist, sondern in deutschen Unternehmen bereits gelebte Realität. Diese Entwicklung spiegelt sich in bemerkenswerten Zahlen wider: Zwei Drittel der befragten Unternehmen berichten, dass Künstliche Intelligenz bereits heute eine wesentliche Rolle in ihrem betrieblichen Alltag spielt [2]. Doch während die Technologie mit rasanter Geschwindigkeit Einzug in die Arbeitswelt hält, stellt sich eine entscheidende Frage: Wie gut sind Unternehmen und ihre Mitarbeitenden tatsächlich darauf vorbereitet, das immense Potenzial dieser revolutionären Technologie vollumfänglich zu erschließen und gewinnbringend zu nutzen?

Weiterbildung als strategisches Instrument

Die Verbreitung von Künstlicher Intelligenz in der deutschen Wirtschaft schreitet kontinuierlich voran, doch zwischen ihrer Implementierung und effektiven Nutzung klafft eine bedeutende Lücke. Während zwei Drittel der befragten Unternehmen KI bereits als wichtigen Bestandteil ihres betrieblichen Alltags bezeichnen, bewertet nur knapp die Hälfte der Mitarbeitenden den konkreten KI-Einsatz in ihrem Unternehmen als tatsächlich effektiv [2].

Diese ernüchternde Bilanz verdeutlicht, dass die bloße Einführung von KI-Technologien nicht ausreicht. Der Schlüssel zum erfolgreichen Einsatz liegt vielmehr in der systematischen Befähigung der Belegschaft. Die Dimension dieser Herausforderung wird durch ein weiteres Studienergebnis unterstrichen: 61 Prozent der Unternehmen erkennen erheblichen Nachholbedarf bei der Qualifizierung ihrer Mitarbeitenden im Umgang mit KI-Technologien [2].

Systematische Weiterbildungen der Belegschaft erweisen sich deshalb als entscheidender Faktor für die erfolgreiche Integration von KI in Unternehmen. Sie ermöglichen es Teams, KI-Tools kompetent in bestehende Arbeitsprozesse zu integrieren und deren Potenzial für Prozessoptimierungen zu erkennen. Mitarbeitende können zudem lernen, KI-gestützte Analysen zu interpretieren und für fundierte Entscheidungen zu nutzen. Außerdem entwickeln sie ein besseres Verständnis für die Möglichkeiten und Grenzen der Technologie, was innovative Lösungsansätze fördert und die Arbeitseffizienz steigert.

Weiterbildungsangebote reichen dabei von grundlegenden Einführungen in KI-Technologien bis hin zu spezialisierten Kursen für verschiedene Anwendungsbereiche. Besonders effektiv sind praxisnahe Programme, die theoretisches Wissen mit konkreten Anwendungsfällen verbinden. Sie befähigen Teilnehmende, KI-Lösungen strategisch einzusetzen, Prozesse zu optimieren und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen. Das führt nachweislich zu höherer Produktivität, besserer Ressourcennutzung und gesteigerter Innovationskraft im Unternehmen.

Quick Wins schaffen Vertrauen

Ein zentraler Faktor, um die Akzeptanz von KI zu fördern, sind sichtbare Erfolge – sogenannte Quick Wins. Diese kurzfristigen Ergebnisse zeigen den Mitarbeitenden, wie KI ihre tägliche Arbeit erleichtern kann. Beispiele hierfür sind die Automatisierung von Routineaufgaben wie Datenanalysen oder Berichterstellung. Quick Wins schaffen demnach nicht nur Vertrauen in die Technologie, sondern motivieren auch, sich tiefer mit ihr auseinanderzusetzen. Wenn Mitarbeitende den direkten Nutzen von KI erleben, sind sie eher bereit, sich die notwendigen Kompetenzen anzueignen.

Die Rolle von Führungskräften

Führungskräfte nehmen eine zentrale Position bei der erfolgreichen Integration von KI in Unternehmen ein. Sie sind maßgeblich dafür verantwortlich, sowohl die technologische Transformation voranzutreiben als auch die notwendigen Weiterbildungsmaßnahmen zu initiieren und zu fördern. Sie müssen daher also nicht nur die strategischen Potenziale von KI erkennen und nutzen, sondern gleichzeitig als Impulsgeber und Vorbilder für ihre Teams fungieren. Das erfordert ein tiefgreifendes Verständnis der Technologie sowie die Fähigkeit, deren Mehrwert überzeugend zu vermitteln. Gezielte Weiterbildungsprogramme unterstützen Führungskräfte dabei, diese komplexe Aufgabe zu meistern – von der strategischen Implementierung bis zur Etablierung einer innovations- und lernfreudigen Unternehmenskultur.

Besondere Herausforderungen für den Mittelstand

Mittelständische Unternehmen stehen bei der Implementierung umfassender Weiterbildungsprogramme vor spezifischen Herausforderungen. Anders als Großkonzerne verfügen sie häufig über begrenztere finanzielle und personelle Ressourcen für Qualifizierungsmaßnahmen und technologische Innovationen. Diese Situation erfordert besonders effiziente und zielgerichtete Weiterbildungsstrategien.

Die zunehmende Verfügbarkeit digitaler Lernplattformen – wie Coursera – eröffnet dem Mittelstand hier neue Perspektiven. Diese Plattformen ermöglichen eine flexible und kosteneffiziente Qualifizierung der Belegschaft – von KI-spezifischen Fachkompetenzen bis hin zu übergreifenden Führungsqualitäten. Der Erfolg solcher digitalen Weiterbildungsformate basiert auf ihrer Kombination aus hoher inhaltlicher Qualität, zeitlicher Flexibilität und direkter praktischer Anwendbarkeit. Sie ermöglichen es mittelständischen Unternehmen, trotz begrenzter Ressourcen systematische und nachhaltige Personalentwicklung zu betreiben.

Fazit – Weiterbildung als Katalysator der digitalen Transformation

Systematische Weiterbildung ist keine Option, sondern strategische Notwendigkeit für die erfolgreiche Integration von KI-Technologien. Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt qualifizieren, schaffen nicht nur die technischen Voraussetzungen für digitale Innovation, sondern sichern sich entscheidende Wettbewerbsvorteile in einem zunehmend technologiegetriebenen Marktumfeld.

Das transformative Potenzial der Künstlichen Intelligenz erfordert dabei einen ganzheitlichen Ansatz, der technologische Innovation mit systematischer Personalentwicklung verbindet. Erfolgreiche Unternehmen etablieren eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und binden ihre Mitarbeitenden aktiv in den Transformationsprozess ein.

Besonders der Mittelstand kann durch gezielte Qualifizierungsstrategien seine Zukunftsfähigkeit stärken. Die Kombination aus technologischer Kompetenz und mittelständischer Agilität ermöglicht es, Innovationen schnell umzusetzen und neue Marktchancen zu erschließen. Systematische Weiterbildung wird damit zum Schlüssel für eine erfolgreiche digitale

Transformation – sie befähigt Unternehmen, aktuelle Herausforderungen zu meistern und ihre Marktposition nachhaltig zu stärken.

[1] Gen AI: A cognitive industrial revolution vom 7. Juni 2024, abgerufen am 21.01.2025

[2] Im Rahmen der Coursera-Studie im Auftrag von Arlington Research wurden im März 2024 insgesamt 150 Entscheidungsträger in Unternehmen in Deutschland aus Industrie, Handel sowie IT, Transport und Logistik mit 50 bis 200 Mitarbeitenden, die für Auswahl und Erwerb von Mitarbeiterschulungen verantwortlich sind, online über Weiterbildungsthemen befragt. Zudem wurden 200 Mitarbeitende befragt, von denen 91 Prozent berufliche Weiterbildungen angeboten bekommen und 87 Prozent bereits an diesen teilgenommen haben.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

EDR, XDR, SIEM oder MDR? SoftwareOne gibt einen Überblick über die Grundstrategien für die Abwehr von Angriffen

Schäden durch Cyber-Kriminalität auf neuem Rekordhoch – so schützen sich Unternehmen effektiv

Die IT-Bedrohungslandschaft entwickelt sich rasant und verursachte im letzten Jahr allein in Deutschland wirtschaftliche Schäden in Höhe von 266,6 Milliarden Euro. Dies stellt einen Anstieg von etwa 29 Prozent im Vergleich zum Vorjahr dar und übertrifft sogar den bisherigen Rekordwert aus dem Jahr 2021.

Eine Untersuchung des Digitalverbands Bitkom zeigt, dass 81 Prozent aller deutschen Unternehmen in den vergangenen zwölf Monaten von Diebstahl von Daten und IT-Geräten sowie von digitaler und analoger Industriespionage oder Sabotage betroffen waren. Besonders besorgniserregend ist, dass sich inzwischen zwei Drittel (65 Prozent) der Unternehmen durch Cyberangriffe in ihrer Existenz bedroht sehen. Es handelt sich also keineswegs um ein Problem der “Anderen”. Unternehmen aller Größen und Branchen sind gefordert, sich zu schützen.

Um sich abzusichern ist es für Unternehmen unerlässlich einen gesamtheitlichen Ansatz zu verfolgen und die Richtige Kombination der relevanten Lösungen zu wählen. Endpoint Detection and Response (EDR), Extended Detection and Response (XDR), Security Information and Event Management (SIEM) und Managed Detection and Response (MDR) bieten unterschiedliche Ansätze zur Abwehr von Cyberbedrohungen. SoftwareOne beleuchtet ihre Stärken und Schwächen, um IT-Sicherheitsexperten einen Kurzüberblick zu geben.

EDR: Endpunktschutz im digitalen Raum

EDR konzentriert sich auf die Überwachung und Absicherung von Endgeräten in Netzwerken. Alle Bewegungen im System werden kontrolliert und registriert. EDR-Lösungen analysieren alle Aktivitäten an den Endpunkten und reagieren sofort auf Auffälligkeiten.

Stärken:

• Echtzeitüberwachung von Endpunkten mit direkter Reaktion auf erkannte Bedrohungen
• Präzise Erkennung von Angriffen, bevor sich diese über ein Netzwerk ausbreiten
• Regelmäßige Updates stellen sicher, dass neue Bedrohungen zeitnah erkannt werden

Schwächen:

• Begrenzung auf Endpunkte ohne Einbeziehung von Netzwerken und Cloud-Umgebungen
• Potenziell erhöhte Fehlalarmquote kann zu einem höheren administrativen Aufwand führen

EDR spielt eine entscheidende Rolle beim Schutz von Remote-Mitarbeitern, indem es die Endgeräte außerhalb des Unternehmensnetzwerks überwacht und so verhindert, dass Cyberkriminelle diese als Einfallstor für Angriffe auf die Unternehmensinfrastruktur nutzen.

XDR: Integration von Bedrohungsdaten

XDR erweitert den Sicherheitsansatz über Endpunkte hinaus, indem es Daten aus verschiedenen Quellen wie Netzwerken, Servern und Cloud-Umgebungen integriert – zum Beispiel aus Netzwerken, Servern und Cloud-Umgebungen. XDR erweitert den überwachten Raum und bietet eine umfassende Übersicht über die gesamte IT-Landschaft.

Stärken:

• Ganzheitliche Erfassung von Bedrohungen, die verschiedene Bereiche der IT-Infrastruktur betreffen
• Einsatz von maschinellem Lernen zur Erkennung von komplexen Bedrohungsmustern
• Reduktion der Anzahl separater Sicherheitstools durch konsolidierte Lösungen

Schwächen:

• Höhere Implementierungs- und Betriebskosten im Vergleich zu EDR
• Verarbeitung großer Datenmengen erfordert erhebliche Analysekapazitäten

XDR ermöglicht die Erkennung komplexer, mehrstufiger Angriffe durch die Korrelation von Daten aus verschiedenen Quellen wie E-Mails, Endgeräten und Netzwerken, wodurch beispielsweise Phishing-Attacken in Verbindung mit nachfolgenden Malware-Infektionen und verdächtigen Netzwerkaktivitäten frühzeitig identifiziert werden können. Zudem unterstützt XDR die proaktive Bedrohungssuche und automatisierte Reaktionen, wie die sofortige Isolation infizierter Geräte oder die Sperrung kompromittierter Konten, was eine schnellere und effizientere Abwehr von Cyberangriffen ermöglicht.

SIEM: Zentrale Erfassung und Analyse aufschlussreicher Daten

Lösungsansätze für SIEM sammeln und analysieren sicherheitsrelevante Daten aus dem gesamten Netzwerk. Sie fungieren als Protokollführer, der jede Interaktion in der IT-Umgebung dokumentiert und Abweichungen frühzeitig erkennt.

Stärken:

• Daten zu Sicherheitsereignissen werden aus verschiedenen Quellen zentral gesammelt und auf Korrelationen untersucht
• Unterstützung bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und regulatorischer Anforderungen
• Erweiterte Analysefunktionen zur Identifikation von Anomalien und potenziellen Angriffen

Schwächen:

• Viele manuelle Prozesse ohne automatisierte Reaktion auf erkannte Bedrohungen
• Große Datenmengen können die Effizienz von Sicherheitsanalysten beeinträchtigen

Das System kann beispielsweise ungewöhnliche Anmeldeversuche in Verbindung mit verdächtigen Netzwerkaktivitäten und unerwarteten Dateitransfers korrelieren, um komplexe Angriffsmuster frühzeitig zu identifizieren und automatisierte Reaktionen wie das Sperren von Benutzerkonten oder die Isolation betroffener Systeme einzuleiten

MDR: Externe Sicherheitsüberwachung

MDR bietet Unternehmen die Möglichkeit, die Verantwortung für ihre IT-Sicherheit an spezialisierte Dienstleister abzugeben. Mit einem externen Team, das rund um die Uhr auf Bedrohungen achtet und direkt auf sie reagiert, lässt sich der Schutz optimieren.

Stärken:

• 24/7-Überwachung durch Cybersicherheitsexperten, ohne interne Ressourcen zu belasten
• Zugang zu modernsten Technologien ohne Investitionen in Hardware und Schulungen
• Entlastung der internen IT-Abteilung, die sich auf andere strategische Aufgaben konzentrieren kann

Schwächen:

• Abhängigkeit von einem externen Dienstleister erfordert ein hohes Maß an Vertrauen
• Zusätzliche Kosten für den laufenden Betrieb des Sicherheitsservices

Ein konkreter Anwendungsfall für MDR ist die schnelle Erkennung und Eindämmung eines mehrstufigen Angriffs: MDR-Experten können beispielsweise ungewöhnliche Anmeldeversuche in Verbindung mit verdächtigen Netzwerkaktivitäten erkennen, den Angriff in Echtzeit analysieren und sofort Gegenmaßnahmen einleiten, wie die Isolation betroffener Systeme oder die Sperrung kompromittierter Konten, um die Ausbreitung des Angriffs verhindert und den potenziellen Schaden minimieren.

Alle Kraft für die Auswahl der geeigneten Cybersicherheitslösung

Die Wahl der richtigen Cybersicherheitslösung – sei es EDR, XDR, SIEM oder MDR – hängt von den individuellen Anforderungen eines Unternehmens ab. Größe, Budget und die vorhandenen IT-Ressourcen bestimmen den Kurs. In einer immer komplexeren Bedrohungslandschaft gleicht ein integrierter Ansatz, der verschiedene Lösungen vereint, der optimal vorbereiteten Reise eines Raumschiffs. Er ermöglicht es, sicher durch die Weiten des Cyberspace zu navigieren und auch auf unerwartete Angriffe gezielt zu reagieren.

In einer Zeit, in der Cyberangriffe Geschäftsmodelle zum Erliegen oder sogar zum Scheitern bringen, sind Investition in Cybersicherheit nicht nur eine technische Notwendigkeit, sondern ein entscheidender Faktor für den Geschäftserfolg. Unternehmen, die proaktiv und umfassend an ihrer digitalen Sicherheit arbeiten, schaffen nicht nur Schutz, sondern auch Vertrauen und einen Wettbewerbsvorteil in der zunehmend vernetzten Geschäftswelt.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Wie die Digitale Transformation die Rolle der IT in Unternehmen verändert.

Der CIO: auf dem Weg zum strategischen Berater

Schon längst hat die Digitalisierung tiefgreifenden Einfluss auf den privaten und beruflichen Alltag. Auch Unternehmen müssen Lösungen finden, um die Herausforderungen der Digitalen Transformation bewältigen zu können. Diese bringt vielfältige Umbrüche und vor allem technologische Veränderungen mit sich, wie etwa Big Data, Cloud, Industrie 4.0 und Mobile Enterprise – um nur einige Schlagworte zu nennen. All diesen Themen können Unternehmen nicht mehr aus dem Weg gehen. Doch um sich den neuen technologischen Herausforderungen erfolgreich zu stellen, ist auch eine Transformation der IT-Abteilung innerhalb des Unternehmens erforderlich. Geschäftsführer und IT-Verantwortliche müssen sich deshalb fragen, ob Rolle und Struktur der internen Unternehmens-IT so gestaltet sind, dass sie den aktuellen Anforderungen an digitale Transformationsprozesse gerecht werden können – oder ob eine Umstrukturierung erforderlich ist.

Herausforderungen und Veränderungsprozesse

Studien belegen, dass europäische Unternehmen eher Mittelmaß sind, was die Umsetzung der nötigen digitalen Veränderungsprozesse angeht. Firmen, die ihre Wettbewerbsfähigkeit mittel- und langfristig erhalten wollen, sind gefordert, Technologien wie Big Data oder Internet of Things einzusetzen, neue Geschäftsmodelle, Unternehmenskonzepte und -strategien zu entwickeln und auf ein verändertes Kunden- und Nutzerverhalten angemessen zu reagieren. Zudem verkürzen sich Technologie-, Entwicklungs- und Marktzyklen um ein Vielfaches, sodass Unternehmen in Echtzeit auf Marktveränderungen reagieren müssen, um weiterhin erfolgreich im Wettbewerb bestehen zu können. Führungskräften kommt dabei die Aufgabe zu, Antworten auf die Herausforderungen der Digitalen Transformation zu finden und entsprechende Digitalisierungsstrategien zu entwickeln. Dabei geht es vor allem um die Überführung von analogen Daten und Prozessen in digitale Strukturen. Um diese technologische Transformation zu meistern, müssen Unternehmen die Rolle und Struktur ihrer IT-Abteilung analysieren und gegebenenfalls anpassen.

Umstrukturierung der IT-Abteilung

Das Datenvolumen in den Unternehmen hat massiv zugenommen. Grund dafür sind unter anderem die Digitalisierung von Geschäftsprozessen sowie die steigende Anzahl an Fachanwendungen und Prozessen aus der Cloud. Die Menge der Softwareanwendungen in den unterschiedlichen Fachabteilungen eines Unternehmens hat sich in den letzten Jahren verdoppelt – ebenso wie die Zahl der Anwender. Im Zuge dessen entstehen in vielen Fachbereichen Insellösungen, die die Komplexität der gesamten IT-Infrastruktur im Unternehmen steigern – und damit auch den Aufwand für die IT-Verantwortlichen. Hinzu kommt, dass Fachbereiche häufig Public Clouds und eigene mobile Endgeräte einsetzen, die ebenfalls in die vorhandene IT-Infrastruktur zu integrieren sind. Die Anbindung von Cloud-Anwendungen und mobilen Geschäftsprozessen an bestehende IT-Prozesse stellt darum eine besonders große Herausforderung dar. Zudem müssen Schnittstellen programmiert werden, damit Kunden, Lieferanten und Mitarbeiter über unterschiedliche Endgeräte auf verschiedene Lösungen zugreifen können – ohne dass Informationen verloren gehen. Um all diese Herausforderungen zu meistern, ist unumgänglich, die unternehmensinterne IT-Abteilung diesen Anforderungen entsprechend zu strukturieren. Denn sie muss in Zukunft in zwei Bereichen agieren: Ein Teil der IT-Verantwortlichen muss den täglichen Betrieb sicherstellen, während der andere Teil die Fachbereiche und die Geschäftsführung im Hinblick auf die Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle und -prozesse berät.

Der CIO wird zum strategischen Partner

Wenn die IT-Infrastruktur eines Unternehmens komplexer wird, verändern sich auch die Aufgabenschwerpunkte der CIOs: vom klassischen IT-Support hin zum Unterstützer und Impulsgeber der Fachbereiche bei digitalen Veränderungs- und Anpassungsprojekten. CIOs werden zu wichtigen Beratern der Fachbereiche, sie unterstützen die Umsetzung digitaler Strategien und verantworten die Integration neuer Anwendungen in die bestehenden IT-Systeme. Dabei können sie als Experten für Themen wie Datenschutz, Technologieauswahl, Anwendungs-Integration und Sourcing-Strategien, ihre Position im Unternehmen weiter stärken und ausbauen. Schon heute unterstützen CIOs laut einer aktuellen Studie zum Markt für IT-Beratung und IT-Service in Deutschland ihre Unternehmen maßgeblich bei der Erreichung folgender Ziele: Prozessoptimierung, Wachstum und Expansion, Orientierung am Kunden/Kundenbindung und -Gewinnung sowie Kostenreduktion/-optimierung.

Neue Formen der Zusammenarbeit

Durch die Digitale Transformation entstehen im Unternehmen neue Formen der Zusammenarbeit mit externen Partnern wie Lieferanten, Beratungs- und IT-Dienstleistern sowie mit Kooperationspartnern für die Entwicklung und Vermarktung von Produkten und Services. Ebenso gestaltet sich die interne Zusammenarbeit im Unternehmen neu – und vor allem das Verhältnis zwischen den Fachabteilungen und der IT. Dadurch ergeben sich neue Herausforderungen auf beiden Seiten: Für die Fachbereiche bedeutet die neue Form der Zusammenarbeit, dass sie ganzheitlich denken und angrenzende Abteilungen sowie die IT frühzeitig in ihre Planung einbeziehen müssen. Denn nur dadurch lassen sich Insellösungen vermeiden und gemeinsame Lösungen im Sinne eines End-to-End-Konzepts finden. Damit die IT-Abteilung als strategischer Partner an der Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle und -prozesse mitwirken und die Anforderungen aus den Fachabteilungen schnell umsetzen kann, muss sie jedoch auch deutlich agiler werden. Dazu gehört auch, heterogene Strukturen zu akzeptieren und zum Beispiel agile Projektmethoden wie Scrum einzuführen. Des Weiteren ist der Aufbau von Systemintegrations- und Cloud-Kompetenzen eine zusätzliche Herausforderung. Es gilt, die klassische IT-Infrastruktur mit neuen Anwendungen zu kombinieren, um dadurch eine hybride IT-Umgebung zu schaffen. Silo-Strukturen müssen aufgelöst und die Effizienz der Gesamt-IT erhöht werden. Als Berater unterstützt der CIO das Unternehmen mit modernen IT-Sourcing-Konzepten und bei der  Auswahl neuer IT-Dienstleister, die Fach- und Branchenkompetenzen mit hoher IT-Umsetzungskompetenz mitbringen sollten.

Fazit

Die Digitale Transformation führt zu vielfältigen – sowohl technischen als auch organisatorischen – Veränderungsprozessen in Unternehmen. Die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, kürzere Technologiezyklen und die Digitalisierung analoger Prozesse und Daten sind nur einige der Herausforderungen, denen sich Unternehmen gegenüber sehen. Um diese erfolgreich zu bewältigen, sollte die IT-Abteilung so strukturiert werden, dass sie sowohl operativ als auch beratend agieren kann. Ressourcen müssen entsprechend geschaffen werden, sodass der CIO sich auf die Rolle als strategischer Partner für die Fachabteilungen konzentrieren kann.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Customer Relationship Management (CRM) ist längst mehr als nur ein Werkzeug zur Kontaktverwaltung. Es ist eine strategische Plattform, die Unternehmen hilft, Kundenbeziehungen zu vertiefen, Verkaufsprozesse zu optimieren und den geschäftlichen Erfolg nachhaltig zu steigern. Doch wie lässt sich dieser Erfolg konkret messen? Welche Key Performance Indicators (KPIs) sollten Unternehmen im Auge behalten, um den wahren Nutzen ihres CRM-Systems zu verstehen und zu maximieren?

Erfolg messen mit CRM: Welche KPIs wirklich zählen

Eine klare Messung ist entscheidend, um die Wirksamkeit von CRM-Strategien zu beurteilen. Nur durch die Analyse relevanter Daten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Prozesse kontinuierlich verbessern.

Warum KPIs im CRM unverzichtbar sind

KPIs dienen als Orientierungshilfe, um die Wirksamkeit von Strategien und Prozessen zu bewerten. Im Kontext eines CRM-Systems helfen sie, die Performance von Vertriebs-, Marketing- und Kundenservice-Aktivitäten zu überprüfen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Ohne klare KPIs besteht die Gefahr, wichtige Trends zu übersehen oder Ressourcen ineffizient einzusetzen.

Die wichtigsten CRM-KPIs im Überblick

Es gibt zahlreiche KPIs, die je nach Branche, Unternehmensgröße und strategischen Zielen variieren können. Im Folgenden stellen wir die wichtigsten Kennzahlen vor, die in den Bereichen Vertrieb, Marketing und Kundenservice von Bedeutung sind.

1. Vertrieb: Abschlussrate (Close Rate)

Die Abschlussrate gibt an, wie viele Leads oder Opportunities tatsächlich in einen Verkaufsabschluss umgewandelt werden konnten. Sie wird berechnet, indem die Anzahl der abgeschlossenen Deals durch die Gesamtzahl der Opportunities geteilt wird.

Warum wichtig: Diese Kennzahl zeigt, wie effektiv Ihr Vertriebsteam arbeitet und wie gut die Prozesse auf potenzielle Kunden abgestimmt sind.

2. Vertrieb: Durchschnittlicher Auftragswert (Average Deal Size)

Dieser KPI misst den durchschnittlichen Wert der abgeschlossenen Geschäfte über einen bestimmten Zeitraum.

Warum wichtig: Der durchschnittliche Auftragswert hilft, den finanziellen Erfolg von Vertriebsstrategien zu bewerten und festzustellen, ob Upselling- oder Cross-Selling-Maßnahmen erfolgreich sind.

3. Marketing: Lead Conversion Rate

Dieser KPI zeigt, wie viele generierte Leads tatsächlich in zahlende Kunden umgewandelt wurden. Die Berechnung erfolgt, indem die Anzahl der konvertierten Leads durch die Gesamtzahl der Leads geteilt wird.

Warum wichtig: Diese Kennzahl gibt Aufschluss darüber, wie effektiv Marketingkampagnen sind und ob die richtigen Zielgruppen angesprochen werden.

4. Marketing: Cost per Lead (CPL)

Der Cost per Lead misst die Kosten, die für die Generierung eines einzelnen Leads anfallen.

Warum wichtig: Diese Kennzahl hilft, die Effizienz verschiedener Marketingkanäle zu vergleichen und das Budget optimal einzusetzen.

5. Kundenservice: Kundenzufriedenheit (Customer Satisfaction Score, CSAT)

Der CSAT-Wert gibt an, wie zufrieden Kunden mit einem bestimmten Service oder Produkt sind. Kunden werden gebeten, ihre Zufriedenheit auf einer Skala zu bewerten (z. B. von 1 bis 5).

Warum wichtig: Zufriedene Kunden sind loyaler und tragen langfristig zum Erfolg des Unternehmens bei.

6. Kundenservice: Net Promoter Score (NPS)

Der NPS misst die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Kunde das Unternehmen oder Produkt weiterempfiehlt. Kunden werden gefragt, wie wahrscheinlich sie eine Weiterempfehlung auf einer Skala von 0 bis 10 bewerten.

Warum wichtig: Ein hoher NPS zeigt an, dass das Unternehmen eine starke Kundenbindung aufgebaut hat.

7. Kundenbindung: Kundenabwanderungsrate (Churn Rate)

Die Churn Rate gibt an, wie viele Kunden innerhalb eines bestimmten Zeitraums das Unternehmen verlassen haben.

Warum wichtig: Diese Kennzahl ist entscheidend, um den Erfolg von Kundenbindungsmaßnahmen zu bewerten und Schwachstellen im Service zu identifizieren.

CRM-KPIs in der Praxis

Die Auswahl der richtigen KPIs ist nur der erste Schritt. Ebenso wichtig ist es, diese Kennzahlen regelmäßig zu überprüfen, zu analysieren und im Kontext der Unternehmensziele zu bewerten. Hier sind einige Best Practices, um CRM-KPIs effektiv einzusetzen:

1. Klare Zielsetzung

Definieren Sie konkrete Ziele, die Sie mit Ihrem CRM-System erreichen möchten. Zum Beispiel: „Steigerung der Abschlussrate um 10 % innerhalb von sechs Monaten.“

2. Automatisierung nutzen

Moderne CRM-Systeme bieten Tools zur automatischen Datenerfassung und Berichterstellung. Nutzen Sie diese, um Fehler zu minimieren und Zeit zu sparen.

3. Regelmäßige Reports

Erstellen Sie regelmäßige Berichte, um Fortschritte zu überprüfen und Anpassungen vorzunehmen. Dabei sollte auch das gesamte Team in die Analyse eingebunden werden.

4. Daten visualisieren

Dashboards und Diagramme helfen, komplexe Daten anschaulich darzustellen und Trends leichter zu erkennen.

5. Feedback einholen

Nutzen Sie die Einblicke aus den KPIs, um interne Prozesse zu optimieren und auf Kundenfeedback einzugehen.

Fazit: Die richtige Kombination macht den Unterschied

Der Erfolg eines CRM-Systems steht und fällt mit der Auswahl und Nutzung der richtigen KPIs. Während jede Kennzahl für sich wertvolle Einblicke bietet, liegt der wahre Mehrwert in der Kombination und Interpretation der Daten. Unternehmen, die KPIs strategisch einsetzen, profitieren von besseren Entscheidungen, effizienteren Prozessen und langfristig zufriedeneren Kunden. Nutzen Sie Ihr CRM-System als datengetriebenes Steuerungsinstrument – und messen Sie Ihren Erfolg!

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Daten sind das Wasser auf den Mühlen von Künstlicher Intelligenz. Liegen sie nicht in ausreichender Qualität und Quantität vor, bringt auch der Einsatz KI-gesteuerter Chatbots wenig.

KI funktioniert nicht ohne Datenmanagement

Muster in großen Datenmengen zu erkennen, um daraus selbstständig Entscheidungen zu treffen – dies ist der Wesenskern von Machine Learning, der gegenwärtig wohl gängigsten Anwendung von Künstlicher Intelligenz. Damit ist schon gesagt, womit KI steht und fällt: Datenverwaltung und Stammdatenmanagement müssen auf dem neuesten Stand sein. Nur was man vorne hineinsteckt, kann am Ende zu einem brauchbaren Ergebnis führen.

KI-Ansätze gibt es in der Unternehmenswelt heute zuhauf, denkt man etwa allein an die zahlreichen Kundenservice-Chatbots auf Webseiten. Häufig jedoch leisten sie nicht, was sie sollen. Feedback-Möglichkeiten sind eingeschränkt, es hakt in der Kommunikation, falsche oder unpräzise Antworten verwirren den User nur. Grund dafür ist zumeist ein unzureichendes Datenmanagement, das im Hintergrund, wo immer mehr Anwendungen miteinander kommunizieren, zum Chaos führt. Aufgrund unterschiedlicher Datenquellen, die nicht aufeinander abgestimmt sind, scheint es, als würde man eine Krake füttern, über die man keine Kontrolle hat.

In einem Kundenprojekt – ein Softwarehersteller, der digitale Applikationen entwickelt – stellte Solita fest: Das Development arbeitet zwar mit agilen Methoden und hat seine Entwicklungsdaten unter Kontrolle. Daten aus anderen Abteilungen und Systemen, zum Beispiel Finance, zu erhalten, sei jedoch schwer bis unmöglich. Weil zunächst einmal die Grundlage geschaffen werden musste, um dem KI-System die richtigen Daten zur Verfügung zu stellen, dehnte sich das Projekt von den ursprünglich avisierten drei Monaten auf 1,5 Jahre aus.

Entscheidungen, die eine KI auf Grundlage eines inkonsistenten Datenwusts trifft, sind in ihrer Aussagekraft fragwürdig. Wer die folgenden drei Grundregeln beachtet, sorgt dafür, dass es nicht soweit kommt. Sie bilden das Fundament eines guten Datenmanagements und sind die Voraussetzung für das Funktionieren von KI-Technologien.

1. Data Scientists raus aus dem Elfenbeinturm!

In dem Maße, wie Daten angesichts ihrer schieren Menge in den vergangenen Jahren an Bedeutung gewonnen haben, betrachten viele Menschen in Unternehmen ihr Handling inzwischen als eine Kernaufgabe. So prosperiert das Berufsfeld der Data Scientists. Kurioserweise sind diese nur selten an der Kernentwicklung neuer Anwendungen beteiligt, bei denen Daten eine wichtige Rolle spielen.

Der Grund: Data Scientists sind oft Teil der IT- oder Business-Intelligence-Abteilung. Vielmehr sollte ihre Rolle aber auch in Vertrieb, Marketing oder Finanzwesen verankert werden. Dies fördert ihre Kommunikation untereinander und sie können andere Abteilungen mit ihren Erkenntnissen bereichern. Erst dann ist sichergestellt, dass ein gemeinsamer Backlog vorliegt, eine Datenfreigabe eingerichtet wird und alle mit demselben Datenmaterial arbeiten. APIs und Datentools sorgen dafür, dass jede Anwendung über die richtigen Daten verfügt.

2. Gemeinsames Verständnis zwischen IT und Fachabteilung

Künstliche Intelligenz technisch zum Laufen zu bringen, ist vom Grunde her einfach. Alle Daten müssen dafür der KI-Engine übergeben werden. Problem in der Praxis: Die für die Datenanlieferung verantwortlichen Personen aus IT und Fachabteilungen sitzen selten gemeinsam an einem Tisch. Nur aber wenn sie zusammenarbeiten und sich gegenseitig verstehen, lässt sich

überhaupt erst ein gemeinsames Verständnis für das Datenmanagement im Hinblick auf eine funktionierende KI entwickeln.

Dafür muss man sich einen Überblick über alle Systeme und Bedürfnisse verschaffen und sie miteinander verknüpfen. Datenmanagementsysteme sollten deshalb über ein Ampelsystem verfügen. Jedes darin aufgelistete System erhält eine Farbe: Rot bedeutet, dass die Daten für andere Tools nicht verfügbar sind, gelb, dass sie in verschiedenen Systemen liegen, und grün steht für Daten, die in Echtzeit verfügbar und skalierbar sind. Damit KI funktioniert, bedarf es genau dieser Übersicht. Sonst nämlich passiert folgendes: Mit viel Ambitionen wird ein KI-basierter Chatbot für die automatisierte Kundenbetreuung eingeführt, nur weiß dieser gar nicht, ob der Kunde in der Vergangenheit überhaupt bereits einmal etwas gekauft hat.

Investitionen in KI sind immer strategisch. Man kann damit keine strategischen Lücken, sprich Mängel in der Datenqualität, schließen. Liegen diese vor, wird der Kundendienst auch durch Einführung eines Chatbots nicht besser. Deshalb sind Daten das Wasser auf den Mühlen von KI. Sie ermöglichen bessere Kundenerfahrungen erst dann, wenn sie in Qualität und Quantität dort vorliegen, wo sie Nutzen stiften können.

3. Daten in den Mittelpunkt von Unternehmensstrategie und -architektur!

Wer den vorigen Schritt geht, stellt Daten bereits automatisch in den Mittelpunkt der Unternehmensstrategie und -architektur. Beginnen sollte man mit dem Stammdatenmanagement. Kunden- und Kontaktdaten, Verträge, Beschäftigtendaten gehören in eine intelligente Datendrehscheibe wie Semarchy. Damit ist sichergestellt, dass verschiedene Anwendungen sie gemeinsam (über APIs) nutzen können.

Wie managed ein großes Unternehmen nun die Datenverfügbarkeit, wenn sieben Datenzulieferer und Datentool-Anbieter mit am Tisch sitzen? Dafür muss es alle Partner im Daten-Ökosystem an einen Tisch bringen. Wer es gewohnt ist, die Verantwortung einem einzigen Anbieter zu übertragen, muss sie bei diesem Ansatz zwischen vielen verschiedenen Parteien und Anbietern aufteilen. Einfach ist es nicht, einen solchen Wandel in der unternehmensweiten Denkweise herbeizuführen und die Daten in den Mittelpunkt des Geschäfts- und IT-Managements zu stellen. Nur so aber trägt eine Initiative für künstliche Intelligenz letztlich Früchte.

ChatGPT & Co. in betriebliche Prozesse deutscher KMUs zu integrieren, ist nicht einfach.

Wie jede Veränderung, so ist auch das Thema generativer KI in Deutschland erst einmal schwierig. Skepsis und Reserviertheit finden sich vielerorts. Hier muss man daher grundsätzlich herangehen: Was ist und kann genAI überhaupt? Schnell wird dann klar: Ähnliche Techniken gibt es schon viel länger und sie werden schon vielseitig eingesetzt. Neu ist allerdings, dass sie nun konsumierbar und deshalb in aller Munde sind.

Dies so einzuordnen, ist für KMUs schwierig, wenn sie die ganze Entwicklung, d.h. die Transformation und Digitalisierung, nicht mitgegangen sind. Das bedeutet: digital zu sein, mit (vielen) Daten zu arbeiten, zu verstehen, was ein Algorithmus ist und dass man mit Automatismen arbeiten kann. Natürlich gibt es auch in Deutschland Front Runner, aber die großen Mehrheit ist von dem Thema noch relativ weit weg.

Was sind die gebräuchlichsten Use Cases?

Ein Unternehmen hat zum Beispiel ein großes Kundennetzwerk und möchte seine Kunden automatisiert durch einen Chatbot unterstützen. Die bisherigen solcher Assistenten, wie man sie von vielen Firmenseiten kennt, sind erst mal dumm und müssen stark vorkonfiguriert werden, bis sie dann linear wachsen. KI soll aber mitdenken und kann hier durch einen guten Algorithmus schlaue Antworten geben. In solche Assistenten kann man ChatGPT einbauen. Natürlich funktioniert ein genAI-unterstützter Assistent nicht grundsätzlich besser. Wichtig ist

es daher, sich den Use Case zunächst genau anzuschauen, um zu beurteilen, ob genAI-Einbindung hier überhaupt sinnvoll ist.

Wenn es an der technischen Bereitschaft mangelt

Ein weiteres beliebtes Thema ist der Einsatz von genAI im Verkauf. KI schlägt zum Beispiel aus einer Liste von Kontakten im CRM diejenigen vor, die die Servicefachkraft als erstes anrufen soll. Aus Feldversuchen bei Kunden weiß Solita, dass Telefonate bis zu 25 Prozent erfolgreicher sind, wenn klar ist, welche Personen man zu welchem Thema ansprechen sollte.

Dafür müssen die CRM-Daten jedoch entsprechend aufbereitet sein, was keineswegs überall der Fall ist. Grundsätzlich muss jedes Unternehmen deshalb versuchen, das eigene Geschäft digitaler zu betrachten, um den Mehrwert einer genAI überhaupt erst einordnen zu können. Daten müssen in höherer Qualität und miteinander verbunden zur Verfügung stehen, damit man überhaupt mit den ersten AI-Experimenten starten kann.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …