CRM & CX Trends 2027: Sieben Entwicklungen mit strategischer Relevanz

Die erste Generation von AI-Lösungen konzentrierte sich überwiegend auf die Automatisierung einzelner Aufgaben. Chatbots beantworteten Fragen, Automatisierungen lösten definierte Workflows aus und Analysemodelle unterstützten Entscheidungen.

Aktuell verschiebt sich der Fokus zunehmend auf sogenannte Agentic-AI-Konzepte. Dabei übernehmen AI Agents nicht nur einzelne Arbeitsschritte, sondern koordinieren mehrere Aufgaben innerhalb eines Prozesses. Diskutiert werden Einsatzfelder wie: Terminvereinbarungen, Angebotsvorbereitung, Reklamationsbearbeitung, Statusabfragen, Kundenqualifizierung, Informationsrecherche etc.

Damit gewinnt auch die Qualität von Daten, Schnittstellen und Prozessdefinitionen an Bedeutung. Ohne integrierte Systemlandschaften bleibt der Handlungsspielraum autonomer Systeme begrenzt.

Die Art, wie Informationen gesucht und gefunden werden, verändert sich derzeit grundlegend. Neben klassischen Suchmaschinen gewinnen AI-basierte Such- und Antwortsysteme zunehmend an Bedeutung. Nutzer stellen ihre Fragen direkt in ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity oder vergleichbaren Anwendungen und erhalten konkrete Antworten, ohne eine Website besuchen zu müssen.

Damit verändert sich ein zentraler Bestandteil der Customer Journey. Während bisher Suchmaschinen und Unternehmenswebsites häufig den ersten digitalen Kontaktpunkt darstellten, entstehen Informations-, Recherche- und teilweise sogar Kaufprozesse zunehmend innerhalb von AI-Systemen.

Für CRM und Customer Experience ergeben sich daraus neue Anforderungen: 1. Informationen müssen für AI-Systeme auffindbar und verständlich sein. 2. Inhalte müssen konsistent über verschiedene Kanäle bereitgestellt werden. 3. Produkt-, Service- und Unternehmensinformationen müssen aktuell gehalten werden. 4. Wissensdatenbanken gewinnen an strategischer Bedeutung.

Für viele Unternehmen entsteht dadurch eine neue Fragestellung:

Die Qualität und Verfügbarkeit von Informationen entwickelt sich damit zunehmend zu einem Bestandteil der Customer Experience. Wer in AI-basierten Such- und Antwortsystemen nicht präsent ist, verliert potenziell einen Teil zukünftiger Sichtbarkeit und Reichweite.

Personalisierung gehört seit vielen Jahren zu den Kernzielen im Marketing. Aktuell zeichnet sich eine Ausweitung auf weitere Bereiche der Kundeninteraktion ab. Insbesondere Customer Service und Vertrieb rücken stärker in den Fokus.

Die technische Grundlage hierfür bilden integrierte Datenplattformen, AI-Modelle und Echtzeitinformationen. Gleichzeitig wächst die Herausforderung, Personalisierung gezielt einzusetzen. Nicht jede individuelle Anpassung erzeugt automatisch einen Mehrwert. Relevanz und Kontext bleiben entscheidende Faktoren.

Mit zunehmender Digitalisierung wächst die Bedeutung von Vertrauen. Kunden möchten nachvollziehen können, welche Daten verwendet werden, wie Entscheidungen entstehen und wann sie mit Menschen oder automatisierten Systemen interagieren.

Deshalb rücken Themen wie Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Verlässlichkeit stärker in den Fokus. Customer Trust betrifft dabei nicht ausschließlich Datenschutzfragen.

Ebenso relevant sind: konsistente Kommunikation, nachvollziehbare Prozesse, verlässliche Informationen, einheitliche Kundenerlebnisse, klare Verantwortlichkeiten.

Gerade im Zusammenhang mit AI-Systemen gewinnt dieses Thema zunehmend an Aufmerksamkeit.

Viele Unternehmen organisieren Customer Experience, CRM, Datenmanagement, Marketing, Vertrieb und Customer Service weiterhin in getrennten Bereichen. Gleichzeitig steigt die Zahl bereichsübergreifender Kundeninteraktionen.

Im Fokus stehen dabei: gemeinsame KPI-Strukturen, integrierte Datenmodelle, konsistente Prozesse, kanalübergreifende Steuerung, gemeinsame Verantwortlichkeiten.

Ob sich hierfür langfristig ein eigener organisatorischer Rahmen etabliert, bleibt offen. Die Diskussion zeigt jedoch, dass die Integration bislang getrennter Disziplinen zunehmend an Bedeutung gewinnt.

Viele Customer Journeys basieren teilweise noch immer auf festen Modellen und definierten Prozessschritten.

Tatsächlich verläuft Kundenverhalten häufig deutlich weniger linear. Kunden wechseln zwischen Kanälen, unterbrechen Prozesse, informieren sich mehrfach oder nutzen unterschiedliche Kontaktwege parallel. Moderne Analyse- und AI-Technologien ermöglichen eine flexiblere Steuerung solcher Interaktionen.

Diskutiert werden Ansätze, bei denen Inhalte, Kanäle oder Kontaktzeitpunkte situativ angepasst werden. Dadurch entstehen individuelle Interaktionsverläufe anstelle standardisierter Prozessmodelle.

Mit dieser Entwicklung rückt die Frage in den Vordergrund, wie Entscheidungen innerhalb einer Customer Journey gesteuert werden. Die Qualität der zugrunde liegenden Daten und die Fähigkeit zur kanalübergreifenden Analyse gewinnen dabei weiter an Bedeutung.

Parallel zu regulatorischen Veränderungen und eingeschränkten Tracking-Möglichkeiten verändert sich die Diskussion rund um Kundendaten.

Statt möglichst viele Informationen indirekt zu erfassen, richtet sich der Blick zunehmend auf Daten, die Kunden aktiv bereitstellen. Dazu zählen beispielsweise: Interessen, Produktpräferenzen, Kommunikationswünsche, Servicebedürfnisse, Kaufabsichten, Kaufhistorie.

Für CRM-Verantwortliche verschiebt sich damit der Fokus von Datensammlung auf Datenqualität, Relevanz und Aktualität. Gleichzeitig entstehen neue Anforderungen an Transparenz und Mehrwert. Kunden geben Informationen zunehmend dann preis, wenn der Nutzen für sie nachvollziehbar ist.