CRM-KI-Systeme: Top 5-Anbieter und wichtige 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 Mehrwert bieten und welche nur Marketing-Hype sind.

Egal, ob Sie Ihr erstes KI-CRM evaluieren oder einen Wechsel von einem Legacy-System in Betracht ziehen, dieser forschungsbasierte Vergleich hilft Ihnen dabei, die Plattformen zu identifizieren, die 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 auf G2, Capterra, TrustRadius

Hinweis: Da die Sponsoren oben stehen, haben wir die Liste nach der Anzahl der Bewertungen in absteigender Reihenfolge sortiert.

Top 3 CRM-KI-Tools

1. Creatio

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

Creatio hat eine Partnerschaft mit Wipfli eingegangen, um die Reichweite in Nordamerika für Organisationen des mittleren Marktes zu erweitern.

KI Funktionen:

• Vorkonfigurierte Agenten für spezifische Teams: Der Vertriebsagent recherchiert vor Meetings Konten und erstellt Angebote. Marketing-Agenten übernehmen Kampagnenaufgaben. Service-Agenten leiten Support-Tickets weiter.
• Musterbasierte Vorschläge: Das System verfolgt, was Benutzer tun, und lernt aus vergangenen Ergebnissen. Wenn ein Geschäft 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 Kontaktinformationen nicht manuell.
• Umsatzprognosen: Manager sehen, welche Geschäfte dieses Quartal wahrscheinlich abgeschlossen werden, basierend auf den tatsächlichen Verkaufsmustern Ihres Teams und nicht auf generischen Branchenbenchmarks.

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

Einschränkungen: Die No-Code-Oberfläche hat eine Lernkurve für Benutzer, die an traditionelle Programmierung gewöhnt sind. Einige Rezensenten stellen fest, dass der Wechsel von der traditionellen Entwicklung zum visuellen Workflow-Design eine Anpassung erfordert.

2. Pipedrive

Kleine bis mittlere Vertriebsteams nutzen Pipedrive für das visuelle Pipeline-Management mit grundlegender KI-Unterstützung. Die Plattform konzentriert sich auf die Deal-Verfolgung und nicht auf vollständige Marketingautomatisierung oder Kundenservice.

Quelle: Pipedrive-E-Mail-Zusammenfassung ¹

KI Funktionen:

• Vertriebsassistent für Mustererkennung: Die KI identifiziert Muster in Ihren Deals und empfiehlt, welche priorisiert werden sollten. Sie schlägt nächste Aktionen basierend auf dem vor, was in ähnlichen Situationen funktioniert hat.
• E-Mail-Tools: Geben Sie einen einfachen Prompt ein, und die KI erstellt eine personalisierte E-Mail. Das Zusammenfassungstool fasst lange E-Mail-Threads in wenigen Sätzen zusammen, was es einfacher macht, verpasste Gespräche nachzuholen.
• Lead Scoring: Das System bewertet Leads basierend auf der Wahrscheinlichkeit einer Konversion. Die Genauigkeit hängt von ausreichenden historischen Daten ab, die sich nach 6+ Monaten Nutzung verbessern.
• Automatisierung von Anrufdaten: Protokolliert Anrufdetails automatisch, obwohl Rezensenten feststellen, dass es manchmal Kontext verpasst, den manuelle Notizen erfassen würden.

Einschränkungen: Keine Empfehlungen für nächste Aktionen. Begrenzte Berichterstattung im Vergleich zu Enterprise-CRMs. Die E-Mail-Zusammenfassung funktioniert am besten bei unkomplizierten Gesprächen, hat aber Schwierigkeiten mit komplexen Multi-Party-Threads.

3. Salesforce Sales Cloud

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

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

KI Funktionen:

• Einstein Lead Scoring: Bewertet Leads basierend auf historischen Konversionsdaten und aktuellen Merkmalen. Das System lernt aus neuen Konversionen, 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 Aktionen zur Verbesserung der Abschlussquoten. Weist Vertriebsmitarbeiter auf Warnsignale hin (z. B. keine Aktivität seit 14 Tagen, Budgetbedenken in Notizen). Unternehmen wie T-Mobile berichten von einer verbesserten Prognosegenauigkeit, aber die Implementierung dauerte 3-6 Monate.
• Activity Capture: Protokolliert E-Mails und Kalenderevents automatisch. Reduziert 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 unmittelbar nach Anrufen eingeben.
• Analytik: Bietet automatisierte Einblicke in Vertriebs-, Marketing- und Servicedaten mit Erklärungen in natürlicher Sprache.
• Agentforce ChatGPT-Integration: Greifen Sie auf Salesforce-Daten zu und aktualisieren Sie sie über ChatGPT-Gespräche. Fragen Sie nicht kontaktierte Leads ab, aktualisieren Sie den Deal-Status oder generieren Sie Kontostrategien, ohne ChatGPT zu verlassen. Beseitigt die „Toggle-Steuer“ des Wechsels zwischen Anwendungen.

Einschränkungen: Umfangreiche Implementierungszeit (typischerweise 3-6 Monate) und laufende Optimierung erforderlich. Benötigt saubere historische Daten, um Einstein effektiv zu trainieren. Nur High-Cost-Enterprise-Preise.

4. HubSpot AI

Kleine und mittlere Unternehmen nutzen HubSpot, um auf KI zuzugreifen, ohne technische Expertise zu benötigen. Die Plattform bedient über 135.000 Kunden weltweit und betont Benutzerfreundlichkeit vor Anpassungstiefe.

KI-Funktionen:

• Predictive Lead Scoring: Identifiziert, welche Leads basierend auf historischen Daten und Verhaltensmustern am wahrscheinlichsten konvertieren. Funktioniert ohne manuelle Einrichtung und beginnt nach 30 Tagen Datensammlung 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 dies als Ausgangspunkt, nicht als Endprodukt.
• Conversation Intelligence: Analysiert Verkaufsanrufe, um erfolgreiche Gesprächsmuster und Einwandbehandlungsmuster zu identifizieren. Markiert Verbesserungsmöglichkeiten für Vertriebsteams. Erfordert eine Integration der Anrufaufzeichnung.
• Kontaktverwaltung: Bereichert Kontaktinformationen automatisch mit öffentlich verfügbaren Informationen. Identifiziert doppelte Datensätze zur Bereinigung, besonders nützlich bei Unternehmensfusionen oder nach dem Import von Event-Teilnehmern.

Einschränkungen: Weniger anpassbar als Salesforce oder Microsoft Dynamics 365. Die Ausgabe des Content Assistant erfordert menschliche Bearbeitung. Conversation Intelligence erfordert eine Einrichtung zur Anrufaufzeichnung; nicht alle Telefonsysteme lassen sich leicht integrieren.

5. Microsoft Dynamics 365 AI

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

KI-Funktionen:

• Sales Insights: Bietet Beziehungsanalysen und E-Mail-Engagement-Tracking. Hilft Vertriebsteams, Kundenbeziehungen zu verstehen und den Kommunikationszeitpunkt zu optimieren. Zeigt, welche Kunden am meisten mit E-Mails interagieren und wann.
• Customer Service Insights: Analysiert Support-Falldaten, um Lösungszeiten vorherzusagen und trendige Probleme zu identifizieren. 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, um CRM-Formulare automatisch zu füllen. Verarbeitet E-Mails, Dokumente und unstrukturierte Inhalte.
• Data Exploration Agent: Generiert visuelle Diagramme und Erkenntnisse aus CRM-Daten mittels natürlicher Sprachabfragen, ohne die Oberfläche zu verlassen.
• Commerce MCP Server: Ermöglicht KI-Agenten, Retail-Workflows über Kanäle hinweg auszuführen, indem Kerngeschäftslogik, Katalog, Preise, Aktionen, Inventar, Warenkörbe, Bestellungen und Abwicklung offengelegt werden.

Aufkommende KI-native CRM-Plattformen

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

Octolane (Y Combinator Winter 24, 2,6 Mio. $ eingeworben): Bezeichnet sich selbst als „die weltweit erste selbstfahrende CRM“. Nutzt ein benutzerdefiniertes Modell (Octolane Driver 3), um den Verkaufszyklus autonom zu verwalten. Eliminiert manuelle Dateneingabe vollständig; das System hört Anrufe, liest E-Mails und überwacht Signale, um die Pipeline automatisch zu aktualisieren. Derzeit gibt es 200 aktive Kunden mit 5.000 auf der Warteliste. Die meisten verlassen Salesforce und HubSpot.²

Attio (116 Mio. $ Gesamtförderung, Series B angeführt von Google Ventures): Zielt auf hochwachsende 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 standardmäßige Workflows.³

Warum jetzt KI in CRM integrieren

Es gibt vier Hauptgründe für die CRM-Automatisierung:

1. Volumen unstrukturierter Daten

Kundendaten wachsen mit dem Transaktionsvolumen. Mehr Daten helfen Unternehmen, Kunden zu verstehen, aber 90 % bleiben unstrukturiert (E-Mails, Anruftranskripte, Dokumente). Manuelle Verarbeitung skaliert nicht.⁴

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

2. Mangel an Datenwissenschaftlern

CRM-Systeme benötigen Spezialisten, um Erkenntnisse aus komplexen Daten zu extrahieren. Datenwissenschaftler sind teuer und schwer zu finden.

No-Code/Low-Code-KI-Plattformen schließen diese Lücke. Unternehmen integrieren KI ohne tiefgehende technische Expertise. Teams automatisieren Lead Scoring und Kundensegmentierung, ohne Datenwissenschaftler einzustellen.

3. Komplexität von Beziehungen

Unternehmensprozesse und -beziehungen werden mit steigendem 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 Aufgabenmanagement statt mit Verkauf. KI automatisiert diese Aufgaben und liefert Erkenntnisse.

Entdecken Sie weitere unserer Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse in der Google-Suche.

Als bevorzugte Quelle hinzufügen

KI-Anwendungen in CRM

Interface.ai berichtet, dass 87 % der Vertriebsteams mit ihrem CRM aufgrund manueller Aufgaben unzufrieden sind. KI reduziert menschliche Eingriffe bei sich wiederholenden Aufgaben wie Dateneingabe und ermöglicht es Mitarbeitern, sich auf höherwertige Aktivitäten zu konzentrieren.⁵

Vertrieb

Verkaufsprognose KI erkennt Muster in Kundendaten 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; mindestens 6 Monate saubere Daten sind erforderlich.

Predictive Lead Scoring: KI analysiert demografische Daten, geografische Daten, Aktivitätsdaten und Webverhalten, um die Kaufbereitschaft zu bestimmen. Unternehmen analysieren gewonnene versus 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, da das System aus Ergebnissen lernt.

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

Erfordert eine konsistente Datensammlung 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 dem Verkauf und 20 % mit der Verwaltung von CRM-Aufgaben wie der Erstellung 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 Verkaufsprozesse mit Erkenntnissen aus diesen Bots.

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

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

Content-Produktion: Natural Language Generation-Plattformen organisieren automatisch personalisierte E-Mails, Bewertungen und Kundenberichte. Bereitet auch Beschreibungen für Produkte, Landingpages, Social-Media-Beiträge und Artikel vor.

Wordsmith kann Mitarbeiter-E-Mails automatisieren. Die Ausgabe erfordert Bearbeitung; diese Tools liefern Entwürfe, keine endgültigen Texte.

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

Salesforce behauptet, dass Personalisierung den Umsatz um 10 % steigern kann. Die Ergebnisse hängen von der Datenqualität und der Größe des Produktkatalogs ab.⁶

Virtuelle Assistenten Zwei Hauptkategorien:

• Büroaufgaben: Termine verwalten, Notizen aufnehmen, Follow-ups benachrichtigen
• Intelligentes Anruf-Routing: Natürlichsprachliche Abfragen zur Kundensegmentierung interpretieren, einfache Kundenaufgaben bearbeiten

FAQs

Transparenzerklärung:

Zahlreiche Technologieunternehmen sponsern AIMultiple; Sponsoren erhalten Links von AIMultiple-Forschung.

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  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/crm-ai}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 3. Juni 2026}
}

Referenzlinks

1.

YC-backed AI startups that raised funding in 2025

Villpress Media

2.

YC-backed AI startups that raised funding in 2025

Villpress Media

3.

Unstructured Data Analytics: Examples, Challenges & Techniqu

4.

'AI Leapers' Are Failing Sales and CRM Teams

CRM Buyer

5.

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

McKinsey & Company

6.

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. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

Vollständiges Profil anzeigen

Recherchiert von

Sena Sezer

Branchenanalyst

Folgen auf

Sena ist Branchenanalystin bei AIMultiple. Sie hat ihren Bachelor-Abschluss an der Bogazici-Universität erworben.

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