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

Wir verfolgten 50+ Produktankündigungen von führenden CRM-Anbietern, analysierten Integrationsstarts von Salesforce, HubSpot und Microsoft und glichen Akzeptanzdaten aus 15+ Branchenforschungsberichten ab, um zu verstehen, welche KI-CRM-Funktionen tatsächlich Wert schaffen statt Marketing-Hype.

ClickUp dominiert das Suchinteresse mit einem Anteil von 60-70 %, deutlich vor dem Rest des Feldes. 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 % und zeigen im Zeitverlauf wenig Bewegung.

Ob Sie Ihr erstes KI-CRM bewerten oder einen Wechsel von einem Altsystem in Betracht ziehen: Dieser recherchierte Vergleich hilft Ihnen herauszufinden, welche Plattformen zum Workflow, Budget und den technischen Fähigkeiten 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 und 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 verschieben können, anstatt Code zu schreiben oder auf die IT zu warten.

Creatio ist eine Partnerschaft mit Wipfli eingegangen, um die Reichweite in Nordamerika für mittelständische Unternehmen zu erweitern.

KI Funktionen:

• Vorkonfigurierte Agenten für bestimmte Teams: Der Vertriebs-Agent recherchiert Konten vor Meetings und erstellt Angebote. Marketing-Agenten übernehmen Kampagnenaufgaben. Service-Agenten leiten Support-Tickets weiter.
• Musterbasierte Vorschläge: Das System verfolgt, was Nutzer tun, und lernt aus früheren Ergebnissen. Wenn ein Deal ins Stocken gerät, empfiehlt es möglicherweise einen Follow-up-Anruf 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 Deals in diesem Quartal wahrscheinlich abgeschlossen werden, basierend auf den tatsächlichen Verkaufsmustern Ihres Teams und 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 Nutzer, die an traditionelle Programmierung gewöhnt sind. Einige Bewerter weisen darauf hin, dass der Wechsel von traditioneller Entwicklung zu visuellem Workflow-Design eine Umgewöhnung erfordert.

2. Pipedrive

Kleine bis mittelgroße Vertriebsteams nutzen Pipedrive für visuelles Pipeline-Management mit grundlegender KI-Unterstützung. Die Plattform konzentriert sich auf die Deal-Verfolgung 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 Schritte basierend darauf vor, 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-Verläufe in wenige Sätze, sodass es leichter ist, verpasste Gespräche nachzuvollziehen.
• Lead-Scoring: Das System bewertet Leads basierend auf der Konversionswahrscheinlichkeit. Die Genauigkeit hängt von ausreichenden historischen Daten ab und verbessert sich nach mehr als 6 Monaten Nutzung.
• Anrufdatenerfassung automatisieren: Protokolliert automatisch Anrufdetails, obwohl Bewerter anmerken, dass es manchmal Kontext verpasst, den manuelle Notizen erfassen würden.

Einschränkungen: Keine Empfehlungen für nächste Schritte. Eingeschränkte Berichterstattung im Vergleich zu Enterprise-CRMs. Die E-Mail-Zusammenfassung funktioniert am besten bei einfachen Gesprächen, hat jedoch Schwierigkeiten bei komplexen E-Mail-Verläufen mit mehreren Parteien.

3. Salesforce Sales Cloud

Enterprise-Vertriebsteams nutzen Salesforce, wenn sie umfangreiche Anpassungen benötigen und in die Implementierung investieren können. Einstein (die KI von Salesforce) übernimmt die Interessentenrecherche, das Erstellen von E-Mails und die Tagesplanung.

Salesforce hat die Agentforce Sales App in ChatGPT eingeführt. Vertriebsmitarbeiter können jetzt Leads abfragen, Opportunities aktualisieren und Account-Pläne direkt in ChatGPT erstellen, ohne zu Salesforce zu wechseln. 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 Konversionsdaten und aktuellen Merkmalen. Das System lernt aus neuen Conversions, und die Genauigkeit verbessert sich im Laufe der Zeit. Funktioniert am besten mit 1.000+ historischen Lead-Datensätzen.
• Opportunity Insights: Analysiert Deal-Merkmale und empfiehlt Maßnahmen zur Verbesserung der Abschlussquoten. Warnt 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 manuelle Dateneingabe, erfordert jedoch eine ordnungsgemäße E-Mail-Integrationseinrichtung.
• Sprachbefehle: Aktualisieren Sie Datensätze oder rufen Sie Informationen per Sprache ab. Verbessert die Datenqualität, indem Vertriebsmitarbeiter Informationen sofort nach Anrufen eingeben.
• Analytik: Bietet automatisierte Erkenntnisse über Vertriebs-, Marketing- und Servicedaten mit Erklärungen in natürlicher Sprache.
• Agentforce ChatGPT Integration: Greifen Sie auf Salesforce-Daten über ChatGPT-Gespräche 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: Erhebliche Implementierungszeit (typischerweise 3-6 Monate) und fortlaufende Optimierung erforderlich. Erfordert saubere historische Daten, um Einstein effektiv zu trainieren. Nur hochpreisige Enterprise-Preise.

4. HubSpot KI

Kleine und mittelständische Unternehmen nutzen HubSpot, um KI ohne technisches Fachwissen zu nutzen. Die Plattform bedient weltweit mehr als 135.000 Kunden und legt den Schwerpunkt auf Benutzerfreundlichkeit statt auf Anpassungstiefe.

KI-Funktionen:

• Prädiktives Lead-Scoring: Identifiziert, welche Leads basierend auf historischen Daten und Verhaltensmustern am wahrscheinlichsten konvertieren. Funktioniert ohne manuelle Einrichtung und beginnt automatisch nach 30 Tagen Datenerfassung mit dem Scoring. Die Genauigkeit verbessert sich, wenn mehr Daten anfallen.
• Content Assistant: Nutzt generative KI, um Marketingtexte, E-Mail-Betreffzeilen und Blog-Inhalte zu entwerfen. Das Ergebnis muss für die Markensprache bearbeitet werden. Nutzer 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.
• Kontaktverwaltung: Reichert Kontaktdatensätze automatisch mit öffentlich verfügbaren 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 erfordert menschliche Bearbeitung. 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 AI-Diensten und Microsoft 365 benötigen. Die Plattform bedient Kunden in der Fertigung und im Finanzdienstleistungssektor.

KI-Funktionen:

• Sales Insights: Bietet Beziehungsanalysen und Nachverfolgung des E-Mail-Engagements. Hilft Vertriebsteams, Kundenbeziehungen zu verstehen und den Zeitpunkt der Kommunikation zu optimieren. Zeigt, welche Kunden am häufigsten mit E-Mails interagieren und wann.
• Customer Service Insights: Analysiert Supportfall-Daten, um Lösungszeiten vorherzusagen und aktuelle Trends zu erkennen. Hilft Managern, Ressourcen zuzuweisen und Probleme zu erkennen, bevor sie eskalieren.
• Data Entry Agent: 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.
• Data Exploration Agent: Erstellt visuelle Diagramme und Erkenntnisse aus CRM-Daten mit natürlichsprachlichen Abfragen, ohne die Oberfläche zu verlassen.
• Commerce MCP Server: Ermöglicht KI-Agenten, kanalübergreifende Einzelhandels-Workflows auszuführen, indem zentrale Geschäftslogik, Katalog, Preisgestaltung, Aktionen, Bestand, Warenkörbe, Bestellungen und Fulfillment bereitgestellt werden.

Neue KI-native CRM-Plattformen

2026 entstand eine neue Kategorie „KI-nativer“ CRMs, die sich grundlegend von traditionellen CRMs unterscheiden, die KI-Funktionen hinzufügen. Diese Plattformen integrieren KI in die Kernarchitektur.

Octolane (Y Combinator Winter 24, $2,6M eingeworben): Bezeichnet sich selbst als „erstes selbstfahrendes CRM der Welt“. Nutzt ein individuell trainiertes Modell (Octolane Driver 3), um den Verkaufszyklus autonom zu verwalten. Eliminiert manuelle Dateneingabe vollständig; das System hört Anrufe mit, liest E-Mails und überwacht Signale, um die Pipeline automatisch zu aktualisieren. Derzeit 200 aktive Kunden und 5.000 auf der Warteliste. Die meisten kommen von Salesforce und HubSpot.¹

Attio ($116M Gesamtfinanzierung, Series B unter Führung von Google Ventures): Zielt auf wachstumsstarke Technologieunternehmen ab, die benutzerdefinierte Datenmodelle benötigen. Anstatt Daten in vorgefertigte Felder zu zwingen, passt sich Attio der Art und Weise an, wie Sie Informationen strukturieren. Erfordert mehr anfängliche Einrichtung als herkömmliche CRMs, bietet jedoch 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 Umwandlung Muster. Das skaliert besser, als mehr Datenanalysten einzustellen.

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. Dadurch wird es schwieriger, Unternehmensbeziehungen zu verstehen und Kundenmuster zu analysieren.

Laut Xant verbringen Vertriebsmitarbeiter mehr als die Hälfte ihrer CRM-Zeit mit Aufgabenverwaltung statt mit 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 Aktivitäten zu konzentrieren.²

Vertrieb

Umsatzprognose KI erkennt Muster in Kundenverkaufsdaten und liefert Vorhersagen. 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 Daten, geografische Daten, Aktivitätsdaten und Webverhalten, um die Kaufbereitschaft zu bestimmen. Unternehmen analysieren gewonnene und verlorene Deals, um Trends zu erkennen.

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

Reduzierung der Kundenabwanderung: Der größte Teil des Unternehmensumsatzes stammt von bestehenden Kunden. KI analysiert Kundendaten, um Abwanderungsmuster und -gründe zu identifizieren.

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

Marketing

Lead-Qualifizierung: Vertriebsmitarbeiter verbringen nur 32 % ihrer 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 von Leads und informieren Vertriebsteams. Unternehmen optimieren Vertriebsprozesse mit Erkenntnissen aus diesen Bots.

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

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

Inhaltserstellung: Plattformen zur natürlichen Sprachgenerierung organisieren automatisch personalisierte E-Mails, Bewertungen und Kundenberichte. Sie erstellen auch Beschreibungen für Produkte, Landingpages, Social-Media-Beiträge und Artikel.

Wordsmith kann Mitarbeiter-E-Mails automatisieren. Die Ausgabe muss bearbeitet werden – diese Tools liefern Entwürfe und keine endgültigen Texte.

Empfehlungssysteme KI erkennt Kundenbedürfnisse, um personalisierte Erlebnisse anzubieten. Nutzt Kundeninformationen (Alter, Geschlecht, Region), Verkaufshistorie und Online-Interaktionen.

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

Virtuelle Assistenten Zwei Hauptkategorien:

• Büroaufgaben: Zeitpläne verwalten, Notizen machen, Follow-ups benachrichtigen
• Intelligente Anrufweiterleitung: Interpretiert natürlichsprachliche Anfragen zur Kundensegmentierung, übernimmt einfache Kundenaufgaben

Verpassen Sie nicht unsere Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse. Die Schaltfläche öffnet Google; die Auswahl von AIMultiple bestätigt, dass Sie AIMultiple häufiger in den Google-Suchergebnissen sehen möchten.

Als bevorzugte Quelle hinzufügen

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 wichtige Funktionen}},
  year   = {2026},
  month  = sep,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/crm-ai}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 17. September 2026}
}

Änderungsprotokoll

8 Aktualisierungen

2026202520242023

1. 9. 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.

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.

Vollständiges Profil anzeigen

Recherchiert von

Sena Sezer

Branchenanalystin

Folgen auf

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

Vollständiges Profil anzeigen

Kommentare 2

Teilen Sie Ihre Gedanken

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Alle Felder sind erforderlich. Kommentare werden in ihrer Originalsprache belassen.

Name

E-Mail-Adresse

Kommentar

0/450

Kommentar posten

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!

Antworten

Bardia Eshghi

Aug 23, 2022 at 09:37

Thanks, Kuldeep! We aim to please.

Antworten

Vassili

Mar 19, 2021 at 22:48

You are missing C3 AI's offering

Antworten

Cem Dilmegani

Mar 20, 2021 at 06:21

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

Antworten