CRM-KI-Systeme: Top 5 Anbieter und wichtigste Funktionen

Wir haben über 50 Produktankündigungen großer CRM-Anbieter verfolgt, Integrationsstarts von Salesforce, HubSpot und Microsoft analysiert und Adoptionsdaten aus über 15 Branchenforschungsberichten abgeglichen, um zu verstehen, welche KI-CRM-Funktionen tatsächlich Nutzen bieten statt Marketing-Hype.

ClickUp dominiert das Suchinteresse mit einem Anteil von 60–70 %, deutlich vor dem Rest. Pipedrive liegt stabil auf Platz zwei bei rund 15 %. monday.com liegt im Bereich von 5–10 %. ActiveCampaign, HubSpot CRM, Creatio und Freshsales liegen alle unter 5 % mit nur geringen Veränderungen im Zeitverlauf.

Ganz gleich, ob Sie Ihr erstes KI-CRM evaluieren oder den Wechsel von einem Altsystem in Betracht ziehen, dieser forschungsbasierte Vergleich hilft Ihnen zu erkennen, welche Plattformen zu Workflow, Budget und technischen Möglichkeiten Ihres Teams passen.

Führende CRM-Anbieter mit KI-Funktionen

CRM-Anbieter bieten über 300 Optionen. Die folgende Tabelle zeigt Plattformen mit dokumentierten KI-Funktionen basierend auf Bewertungsvolumen und verifizierten Fähigkeiten:

*Gesamtzahl der Bewertungen über G2, Capterra, TrustRadius

Hinweis: Mit Abonnenten an der Spitze haben wir die Liste nach Anzahl der Bewertungen in absteigender Reihenfolge sortiert.

Top 5 CRM-KI-Tools

1. Creatio

Mittelständische und große Unternehmen nutzen Creatio, um Vertriebs-, Marketing- und Serviceabteilungen zu verbinden, ohne Entwickler einzustellen. Die Plattform bettet vorkonfigurierte KI-Agenten in eine No-Code-Oberfläche ein, sodass Sie Workflow-Elemente per Drag-and-drop anordnen können, anstatt Code zu schreiben oder auf die IT zu warten.

Creatio ist eine Partnerschaft mit Wipfli eingegangen, um die Reichweite bei mittelständischen Organisationen in Nordamerika auszubauen.

KI Funktionen:

• Vorkonfigurierte Agenten für bestimmte Teams: Der Vertriebsagent recherchiert vor Besprechungen Konten und erstellt Angebote. Marketing-Agenten bearbeiten Kampagnenaufgaben. Service-Agenten leiten Support-Tickets weiter.
• Musterbasierte Vorschläge: Das System verfolgt, was Benutzer tun, und lernt aus früheren Ergebnissen. Wenn ein Geschäft ins Stocken gerät, empfiehlt es möglicherweise einen Folgetermin oder eine Preisanpassung, basierend auf ähnlichen früheren Situationen.
• Automatische Anrufprotokollierung: Nach Anrufen extrahiert das System wichtige Details und protokolliert sie. Vertriebsmitarbeiter tippen keine Anrufnotizen und aktualisieren Kontaktdatensätze nicht manuell.
• Umsatzprognosen: Manager sehen, welche Geschäfte in diesem Quartal wahrscheinlich abgeschlossen werden, basierend auf den tatsächlichen Verkaufsmustern Ihres Teams, nicht auf allgemeinen Branchen-Benchmarks.

Wer es nutzt: Unternehmen, die abteilungsübergreifende Automatisierung benötigen, sich aber keine dedizierten Entwickler leisten können. Die typische Implementierung dauert Wochen, nicht Monate, dank des No-Code-Ansatzes.

Einschränkungen: Die No-Code-Oberfläche hat eine Lernkurve für Benutzer, die an traditionelle Programmierung gewöhnt sind. Einige Rezensenten merken an, dass der Wechsel von traditioneller Entwicklung zu visuellem Workflow-Design Umgewöhnung erfordert.

2. Pipedrive

Kleine bis mittelgroße Vertriebsteams nutzen Pipedrive für visuelles Pipeline-Management mit grundlegender KI-Unterstützung. Die Plattform konzentriert sich auf Deal-Tracking und nicht auf vollständige Marketingautomatisierung oder Kundenservice.

KI Funktionen:

• Vertriebsassistent zur Mustererkennung: Die KI erkennt Muster in Ihren Deals und empfiehlt, welche priorisiert werden sollten. Sie schlägt nächste Aktionen vor, basierend auf dem, was in ähnlichen Situationen funktioniert hat.
• E-Mail-Tools: Geben Sie einen einfachen Prompt ein, und die KI entwirft eine personalisierte E-Mail. Das Zusammenfassungstool verdichtet lange E-Mail-Threads in wenige Sätze, sodass es leichter ist, verpasste Gespräche aufzuholen.
• Lead-Scoring: Das System bewertet Leads basierend auf der Konvertierungswahrscheinlichkeit. Die Genauigkeit hängt von ausreichenden historischen Daten ab und verbessert sich nach mehr als 6 Monaten Nutzung.
• Automatisierung von Anrufdaten: Protokolliert Anrufdetails automatisch, obwohl Rezensenten anmerken, dass manchmal Kontext verloren geht, den manuelle Notizen erfassen würden.

Einschränkungen: Keine Handlungsempfehlungen für nächste Schritte. Begrenzte Berichterstattung im Vergleich zu Enterprise-CRMs. Die E-Mail-Zusammenfassung funktioniert am besten bei einfachen Gesprächen, hat aber Schwierigkeiten mit komplexen Threads mit mehreren Parteien.

3. Salesforce Sales Cloud

Enterprise-Vertriebsteams nutzen Salesforce, wenn sie umfangreiche Anpassung benötigen und in die Implementierung investieren können. Einstein (die KI von Salesforce) übernimmt die Recherche potenzieller Kunden, das Verfassen von E-Mails und die tägliche Planung.

Salesforce hat die App Agentforce Sales in ChatGPT gestartet. Vertriebsmitarbeiter können jetzt Leads abfragen, Opportunities aktualisieren und Account-Pläne direkt in ChatGPT erstellen, ohne zu Salesforce wechseln zu müssen. Derzeit in offener Beta für Kunden des Agentforce for Sales Add-on und der Agentforce 1 Edition.

KI Funktionen:

• Einstein Lead Scoring: Bewertet Leads basierend auf historischen Konvertierungsdaten und aktuellen Merkmalen. Das System lernt aus neuen Konvertierungen, und die Genauigkeit verbessert sich im Laufe der Zeit. Funktioniert am besten mit über 1.000 historischen Lead-Datensätzen.
• Opportunity Insights: Analysiert Merkmale von Opportunities und empfiehlt Maßnahmen zur Verbesserung der Abschlussraten. Benachrichtigt Vertriebsmitarbeiter, wenn Opportunities Warnsignale zeigen (z. B. keine Aktivität seit 14 Tagen, Budgetbedenken in Notizen). Unternehmen wie T-Mobile berichten von verbesserter Prognosegenauigkeit, aber die Implementierung dauerte 3–6 Monate.
• Activity Capture: Protokolliert automatisch E-Mails und Kalenderereignisse. Reduziert die manuelle Dateneingabe, erfordert jedoch eine ordnungsgemäße E-Mail-Integration.
• Sprachbefehle: Aktualisieren Sie Datensätze oder rufen Sie Informationen per Sprache ab. Verbessert die Datenqualität, indem Mitarbeiter Informationen sofort nach Anrufen eingeben.
• Analysen: Bietet automatisierte Erkenntnisse über Vertriebs-, Marketing- und Servicedaten mit Erklärungen in natürlicher Sprache.
• Agentforce ChatGPT-Integration: Greifen Sie über ChatGPT-Unterhaltungen auf Salesforce-Daten zu und aktualisieren Sie. Fragen Sie nicht kontaktierte Leads ab, aktualisieren Sie den Deal-Status oder erstellen Sie Account-Strategien, ohne ChatGPT zu verlassen. Eliminiert die „Toggle-Steuer“ des Wechsels zwischen Anwendungen.

Einschränkungen: Erheblicher Implementierungsaufwand (typischerweise 3–6 Monate) und fortlaufende Optimierung erforderlich. Erfordert saubere historische Daten, um Einstein effektiv zu trainieren. Nur hochpreisige Enterprise-Preisgestaltung.

4. HubSpot KI

Kleine und mittlere Unternehmen nutzen HubSpot, um auf KI zuzugreifen, ohne technisches Fachwissen zu benötigen. Die Plattform bedient weltweit über 135.000 Kunden und legt Wert auf Benutzerfreundlichkeit statt Anpassungstiefe.

KI-Funktionen:

• Prädiktives Lead-Scoring: Identifiziert, welche Leads am wahrscheinlichsten konvertieren, basierend auf historischen Daten und Verhaltensmustern. Funktioniert ohne manuelle Einrichtung und beginnt nach 30 Tagen Datenerfassung automatisch mit der Bewertung von Leads. Die Genauigkeit verbessert sich, je mehr Daten gesammelt werden.
• Content Assistant: Nutzt generative KI, um Marketingtexte, E-Mail-Betreffzeilen und Blog-Inhalte zu entwerfen. Die Ausgabe muss für die Markenstimme bearbeitet werden. Benutzer berichten, dass dies ein Ausgangspunkt und kein Endprodukt ist.
• Conversation Intelligence: Analysiert Verkaufsgespräche, um erfolgreiche Gesprächsleitfäden und Muster im Umgang mit Einwänden zu identifizieren. Markiert Verbesserungsmöglichkeiten für Vertriebsteams. Erfordert die Integration von Anrufaufzeichnung.
• Kontaktmanagement: Reichert Kontaktdatensätze automatisch mit öffentlich zugänglichen Informationen an. Identifiziert doppelte Datensätze zur Bereinigung, besonders nützlich bei Unternehmensfusionen oder nach dem Import von Veranstaltungsteilnehmern.

Einschränkungen: Weniger anpassbar als Salesforce oder Microsoft Dynamics 365. Die Ausgabe des Content Assistant muss von Menschen bearbeitet werden. Conversation Intelligence erfordert eine Anrufaufzeichnungseinrichtung; nicht alle Telefonsysteme lassen sich einfach integrieren.

5. Microsoft Dynamics 365 KI

Große Unternehmen mit vorhandener Microsoft-Infrastruktur nutzen Dynamics 365, wenn sie eine tiefe Integration mit Azure-KI-Diensten und Microsoft 365 benötigen. Die Plattform bedient Kunden in Fertigung und Finanzdienstleistungen.

KI-Funktionen:

• Sales Insights: Bietet Beziehungsanalysen und Tracking der E-Mail-Interaktion. Hilft Vertriebsteams, Kundenbeziehungen zu verstehen und den Kommunikationszeitpunkt zu optimieren. Zeigt, welche Kunden am stärksten mit E-Mails interagieren und wann.
• Customer Service Insights: Analysiert Supportfall-Daten, um Lösungszeiten vorherzusagen und Trends zu identifizieren. Hilft Managern, Ressourcen zuzuweisen und Probleme zu erkennen, bevor sie eskalieren.
• Datenerfassungsagent: Nutzt LLMs, um Informationen aus eingefügtem Text, hochgeladenen Dateien und Visitenkarten zu extrahieren und CRM-Formulare automatisch auszufüllen. Verarbeitet E-Mails, Dokumente und unstrukturierte Inhalte.
• Datenexplorationsagent: Erzeugt visuelle Diagramme und Erkenntnisse aus CRM-Daten mithilfe von Abfragen in natürlicher Sprache, ohne die Oberfläche zu verlassen.
• Commerce MCP Server: Ermöglicht KI-Agenten, Einzelhandels-Workflows über verschiedene Kanäle auszuführen, indem zentrale Geschäftslogik, Katalog, Preisgestaltung, Werbeaktionen, Inventar, Warenkörbe, Bestellungen und Fulfillment zugänglich gemacht werden.

Aufkommende KI-native CRM-Plattformen

Eine neue Kategorie „KI-nativer“ CRMs entstand 2026, grundlegend anders als traditionelle CRMs, die KI-Funktionen hinzufügen. Diese Plattformen bauen KI in die Kernarchitektur ein.

Octolane (Y Combinator Winter 24, $2,6M gesammelt): Nennt sich das „weltweit erste selbstfahrende CRM“. Verwendet ein speziell trainiertes Modell (Octolane Driver 3), um den Verkaufszyklus autonom zu verwalten. Eliminiert die manuelle Dateneingabe vollständig; das System hört Anrufe mit, liest E-Mails und überwacht Signale, um die Pipeline automatisch zu aktualisieren. Hat derzeit 200 aktive Kunden, 5.000 auf der Warteliste. Die meisten verlassen Salesforce und HubSpot.¹

Attio ($116M Gesamtfinanzierung, Series B unter der Leitung von Google Ventures): Zielt auf stark wachsende Technologieunternehmen ab, die benutzerdefinierte Datenmodelle benötigen. Anstatt Daten in vorgefertigte Felder zu zwingen, passt sich Attio an, wie Sie Informationen strukturieren. Erfordert mehr anfängliche Einrichtung als traditionelle CRMs, bietet aber Flexibilität für nicht standardisierte Workflows.¹

Warum KI jetzt in CRM integrieren

Es gibt vier Hauptgründe für CRM-Automatisierung:

1. Unstrukturierte Datenmenge

Kundendaten wachsen mit dem Transaktionsvolumen. Mehr Daten helfen Unternehmen, Kunden zu verstehen, aber 90 % bleiben unstrukturiert (E-Mails, Anruftranskripte, Dokumente). Manuelle Verarbeitung skaliert nicht.

KI wandelt unstrukturierte Daten in ein strukturiertes Format um. Maschinelles Lernen erkennt nach der Konvertierung Muster. Dies skaliert besser als die Einstellung weiterer Datenanalysten.

2. Mangel an Data Scientists

CRM-Systeme benötigen Spezialisten, um Erkenntnisse aus komplexen Daten zu gewinnen. Data Scientists sind teuer und schwer zu finden.

No-Code-/Low-Code-KI-Plattformen schließen diese Lücke. Unternehmen integrieren KI ohne tiefes technisches Fachwissen. Teams automatisieren Lead-Scoring und Kundensegmentierung, ohne Data Scientists einzustellen.

3. Beziehungskomplexität

Geschäftsprozesse und Beziehungen werden mit zunehmendem Transaktionsvolumen komplexer. Dies erschwert das Verständnis von Unternehmensbeziehungen und die Analyse von Kundenmustern.

Laut Xant verbringen Vertriebsmitarbeiter mehr als die Hälfte ihrer CRM-Zeit mit der Verwaltung von Aufgaben statt mit dem Verkaufen. KI automatisiert diese Aufgaben und liefert Erkenntnisse.

KI-Anwendungen im CRM

Interface.ai berichtet, dass 87 % der Vertriebsteams mit ihrem CRM aufgrund manueller Aufgaben unzufrieden sind. KI reduziert menschliche Eingriffe bei repetitiven Aufgaben wie der Dateneingabe und ermöglicht es Mitarbeitern, sich auf höherwertige Tätigkeiten zu konzentrieren.²

Vertrieb

Umsatzprognose KI erkennt Muster in Kundenverkaufsdaten und liefert Prognosen. Unternehmen nutzen diese Prognosen, um entsprechend zu planen und Prozesse zu optimieren.

Salesforce hat Einstein GPT veröffentlicht, um Echtzeitanalysen zu automatisieren und Verkäufe vorherzusagen. Die Genauigkeit hängt von der Qualität der historischen Daten ab und erfordert mindestens 6 Monate saubere Daten.

Prädiktives Lead-Scoring: KI analysiert demografische, geografische und Aktivitätsdaten sowie das Web-Verhalten, um die Kaufbereitschaft zu bestimmen. Unternehmen analysieren gewonnene im Vergleich zu verlorenen Deals, um Trends zu erkennen.

Funktioniert am besten, wenn Unternehmen über mehr als 1.000 historische Leads verfügen. Die Genauigkeit verbessert sich im Laufe der Zeit, wenn das System aus den Ergebnissen lernt.

Reduzierung der Kundenabwanderung: Der Großteil der Unternehmenseinnahmen stammt von Bestandskunden. KI analysiert Kundendaten, um Abwanderungsmuster und -gründe zu identifizieren.

Erfordert eine konsistente Datenerfassung über mehr als 12 Monate. Funktioniert besser für B2B-Unternehmen mit langen Kundenlebenszyklen als für B2C mit kurzen Kaufzyklen.

Marketing

Lead-Qualifizierung: Vertriebsmitarbeiter verbringen nur 32 % der Zeit mit Verkaufen und 20 % mit CRM-Aufgaben wie dem Erstellen von Berichten. KI automatisiert die Analyse während der Lead-Qualifizierung.

Chatbots und E-Mail-Bots verstehen die Bedürfnisse der Leads und informieren die Vertriebsteams. Unternehmen optimieren Vertriebsprozesse mit Erkenntnissen aus diesen Bots.

Stimmungsanalyse während Anrufen: HubSpot Research teilt mit, dass nur 3 % der Menschen Vertriebsmitarbeitern vertrauen. KI-Tools analysieren Kundeninteraktionen während Anrufen und bewerten emotionale Zustände.

Cogito bietet Echtzeit-Gesprächsanalyse. Laut dem Unternehmen hilft das Verständnis der emotionalen Zustände von Kunden Unternehmen, den Umsatz pro Kunde um 10 % zu steigern.

Content-Produktion: Plattformen zur natürlichen Sprachgenerierung organisieren automatisch personalisierte E-Mails, Bewertungen und Kundenberichte. Sie erstellen außerdem Beschreibungen für Produkte, Landingpages, Social-Media-Posts und Artikel.

Wordsmith kann Mitarbeiter-E-Mails automatisieren. Die Ausgabe muss bearbeitet werden – diese Tools liefern Entwürfe, keine Endtexte.

Empfehlungssysteme KI erkennt Kundenbedürfnisse, um personalisierte Erlebnisse zu bieten. Verwendet Kundeninformationen (Alter, Geschlecht, Region), Kaufhistorie und Online-Interaktionen.

Salesforce gibt an, dass Personalisierung den Umsatz um 10 % steigern kann. Die Ergebnisse hängen von der Datenqualität und der Größe des Produktkatalogs ab.³

Virtuelle Assistenten Zwei Hauptkategorien:

• Aufgaben im Büro: Terminpläne verwalten, Notizen machen, Follow-ups anmelden
• Intelligente Anrufweiterleitung: Interpretieren von Anfragen in natürlicher Sprache für die Kundensegmentierung, Bearbeiten einfacher Kundenanliegen

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FAQs

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
  title  = {{CRM-KI-Systeme: Top 5 Anbieter und wichtigste Funktionen}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/crm-ai}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 31. August 2026}
}

Änderungsprotokoll

8 Aktualisierungen

1. 20269. Jun

   Aufschlüsselung der Suchinteresse-Anteile für ClickUp, Pipedrive, monday.com und vier nachfolgende CRM-Plattformen hinzugefügt.

2. 3. Feb

   Der Abschnitt „Microsoft Dynamics 365 AI“ wurde um zwei neue KI-native CRM-Plattformen erweitert: Octolane und Attio.

3. 202524. Okt

   Die Sektion „KI-bezogene Funktionen“ für Creatio wurde erweitert.

4. 20. Aug

   Die Daten zu „KI-bezogenen Funktionen“ wurden um HubSpot AI und Microsoft Dynamics 365 AI erweitert.

5. 25. Jun

   Der Abschnitt „Weiterführende Literatur“ wurde entfernt.

6. 202425. Nov

   Ein Abschnitt, Was ist KI-gestütztes CRM?, wurde am Ende des Artikels hinzugefügt.

7. 3. Jun

   Creatio, Pipedrive und Salesforce Sales Cloud wurden dem Abschnitt „Top 3 CRM AI Tools“ hinzugefügt.

8. 202315. Sep

   Der Einleitungstext im Hauptabschnitt wurde ersetzt.

Referenzlinks

1.

YC-backed AI startups that raised funding in 2025

Villpress Media

2.

'AI Leapers' Are Failing Sales and CRM Teams

CRM Buyer

3.

The value of getting personalization right—or wrong—is multiplying | McKinsey

McKinsey & Company

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple.

Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]

Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Bogazici University als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Sena Sezer

Branchenanalystin

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Sena ist Branchenanalystin bei AIMultiple. Sie hat ihren Bachelor an der Bogazici University abgeschlossen.

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Kuldeep Kundal

Jan 20, 2022 at 10:56

Good thing I have read this kind of article. It was very helpful, including your graphic research, it makes me understand it better. Thanks for sharing!

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Bardia Eshghi

Aug 23, 2022 at 09:37

Thanks, Kuldeep! We aim to please.

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Vassili

Mar 19, 2021 at 22:48

You are missing C3 AI's offering

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Cem Dilmegani

Mar 20, 2021 at 06:21

Thanks! We will consider them for inclusion in the next update.

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