CRM-KI-Systeme: Die 5 besten Anbieter und ihre wichtigsten Funktionen
Wir haben über 50 Produktankündigungen von großen CRM-Anbietern verfolgt, Integrationsstarts von Salesforce, HubSpot und Microsoft analysiert und Adoptionsdaten aus über 15 Branchenforschungsberichten verglichen, um zu verstehen, welche KI-CRM-Funktionen tatsächlich einen Mehrwert bieten und nicht nur Marketingversprechen.
Egal, ob Sie Ihr erstes KI-CRM-System evaluieren oder einen Wechsel von einem veralteten System erwägen, dieser auf Forschung basierende Vergleich hilft Ihnen dabei, die Plattformen zu identifizieren, die zum Workflow, Budget und den technischen Möglichkeiten Ihres Teams passen.
Führende CRM-Anbieter mit KI-Funktionen
CRM-Anbieter bieten über 300 Optionen an. Die folgende Tabelle zeigt Plattformen mit dokumentierten KI-Funktionen basierend auf dem Bewertungsvolumen und den verifizierten Fähigkeiten:
Anbieter | Anzahl der Bewertungen* | Durchschnittliche Bewertung | Low-Code-/No-Code-Entwicklung | Prädiktive Lead-Bewertung | Empfehlungen für das weitere Vorgehen | Automatisierung der Anrufdatenerfassung |
|---|---|---|---|---|---|---|
390 | 4,6/5 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | |
4.948 | 4,3/5 | ✅ | ✅ | ✖ | ✅ | |
Salesforce Sales Cloud | 36.475 | 4,3/5 | Low-Code | ✅ | ✅ | ✅ |
ClickUp | 13.118 | 4,6/5 | ✅ | Nicht angegeben | ✖ | ✅ |
HubSpot Sales Hub | 11.340 | 4,4/5 | Nicht angegeben | ✅ | ✖ | ✅ |
Zoho CRM | 9.661 | 4,1/5 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
ActiveCampaign für den Vertrieb | 2.317 | 4,3/5 | ✅ | ✅ | ✅ | ✖ |
Freshsales | 1.761 | 4,3/5 | ✖ | ✅ | ✅ | ✅ |
Quickbase | 1.724 | 4,5/5 | ✅ | ✅ | ✖ | ✖ |
monday.com CRM | 1.096 | 4,5/5 | ✖ | ✅ | ✖ | ✅ |
*Gesamtbewertungen für G2, Capterra, TrustRadius
Hinweis: Mit den Sponsoren ganz oben haben wir die Liste nach der Anzahl der Rezensionen in absteigender Reihenfolge sortiert.
Die 3 besten CRM-KI-Tools
1. Kreation
Mittelständische und große Unternehmen nutzen Creatio , um Vertrieb, Marketing und Service zu vernetzen, ohne Entwickler einstellen zu müssen. Die Plattform integriert vorkonfigurierte KI-Agenten in eine benutzerfreundliche Oberfläche, sodass Workflow-Elemente per Drag & Drop angeordnet werden können, anstatt Code zu schreiben oder auf die IT-Abteilung zu warten.
Creatio hat sich mit Wipfli zusammengetan, um die nordamerikanische Reichweite für mittelständische Unternehmen auszubauen.
KI -Funktionen :
- Vorkonfigurierte Agenten für spezifische Teams: Vertriebsagenten recherchieren Kundenkonten vor Meetings und erstellen Angebote. Marketingagenten bearbeiten Kampagnenaufgaben. Serviceagenten leiten Support-Tickets weiter.
- Musterbasierte Vorschläge: Das System analysiert das Nutzerverhalten und lernt aus vergangenen Ergebnissen. Wenn ein Geschäft ins Stocken gerät, empfiehlt es möglicherweise ein Nachfassgespräch oder eine Preisanpassung basierend auf ähnlichen Situationen in der Vergangenheit.
- Automatische Anrufprotokollierung: Nach jedem Anruf extrahiert das System die wichtigsten Details und protokolliert sie. Vertriebsmitarbeiter müssen keine Gesprächsnotizen eingeben oder Kontaktdatensätze manuell aktualisieren.
- Umsatzprognosen: Manager sehen, welche Geschäfte voraussichtlich in diesem Quartal abgeschlossen werden, basierend auf den tatsächlichen Verkaufsmustern Ihres Teams und nicht auf allgemeinen Branchenkennzahlen.
Wer nutzt es? Unternehmen, die abteilungsübergreifende Automatisierung benötigen, sich aber keine eigenen Entwickler leisten können. Dank des No-Code-Ansatzes dauert die Implementierung typischerweise nur Wochen, nicht Monate.
Einschränkungen: Die No-Code-Oberfläche erfordert von Nutzern, die an traditionelles Programmieren gewöhnt sind, eine gewisse Einarbeitungszeit. Einige Rezensenten merken an, dass der Wechsel von der traditionellen Entwicklung zur visuellen Workflow-Gestaltung eine Anpassung erfordert.
2. Pipedrive
Kleine bis mittelständische Vertriebsteams nutzen Pipedrive für das visuelle Pipeline-Management mit grundlegender KI-Unterstützung. Die Plattform konzentriert sich auf die Nachverfolgung von Geschäftsabschlüssen und nicht auf umfassende Marketingautomatisierung oder Kundenservice.
Quelle: Pipedrive-E-Mail-Zusammenfassung 1
KI -Funktionen :
- Vertriebsassistent mit Mustererkennung: Die KI erkennt Muster in Ihren Abschlüssen und empfiehlt, welche priorisiert werden sollten. Basierend auf den Erfahrungen in ähnlichen Situationen schlägt sie nächste Schritte vor.
- E-Mail-Tools: Geben Sie eine kurze Nachricht ein, und die KI erstellt eine personalisierte E-Mail. Das Zusammenfassungstool fasst lange E-Mail-Verläufe in wenigen Sätzen zusammen, sodass Sie verpasste Konversationen leichter nachlesen können.
- Lead-Scoring: Das System bewertet Leads anhand ihrer Konversionswahrscheinlichkeit. Die Genauigkeit hängt von ausreichend historischen Daten ab und verbessert sich nach mindestens sechs Monaten Nutzung.
- Automatisierte Anrufdatenerfassung: Protokolliert automatisch Anrufdetails, allerdings weisen Rezensenten darauf hin, dass dabei manchmal Kontextinformationen fehlen, die manuell erfasst würden.
Einschränkungen: Keine Handlungsempfehlungen. Eingeschränkte Berichtsfunktionen im Vergleich zu Enterprise-CRMs. Die E-Mail-Zusammenfassung funktioniert am besten bei einfachen Konversationen, hat aber Schwierigkeiten mit komplexen, mehrteiligen Verläufen.
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 Verfassen von E-Mails und die Tagesplanung.
Salesforce hat die Agentforce Sales App in ChatGPT eingeführt. Vertriebsmitarbeiter können nun Leads abfragen, Opportunities aktualisieren und Accountpläne direkt in ChatGPT erstellen, ohne zu Salesforce wechseln zu müssen. Die App befindet sich derzeit in der offenen Beta-Phase für Kunden des Agentforce for Sales Add-ons und der Agentforce 1 Edition.
KI -Funktionen :
- Einstein Lead Scoring: Bewertet Leads anhand historischer Konversionsdaten und aktueller Merkmale. Das System lernt aus neuen Konversionen und verbessert seine Genauigkeit mit der Zeit. Optimale Ergebnisse werden mit über 1.000 historischen Lead-Datensätzen erzielt.
- Opportunity Insights: Analysiert Deal-Merkmale und empfiehlt Maßnahmen zur Verbesserung der Abschlussquoten. Benachrichtigt Vertriebsmitarbeiter bei Warnsignalen (z. B. 14 Tage keine Aktivität, Budgetbedenken in den Notizen). Unternehmen wie T-Mobile berichten von einer verbesserten Prognosegenauigkeit, die Implementierung dauerte jedoch 3–6 Monate.
- Aktivitätserfassung: Protokolliert automatisch E-Mails und Kalenderereignisse. Reduziert die manuelle Dateneingabe, erfordert jedoch eine korrekte Einrichtung der E-Mail-Integration.
- Sprachbefehle: Datensätze aktualisieren oder Informationen per Sprachbefehl abrufen. Verbessert die Datenqualität, da Mitarbeiter Informationen direkt nach Anrufen eingeben können.
- Analytics: Bietet automatisierte Einblicke in Vertriebs-, Marketing- und Servicedaten mit Erklärungen in natürlicher Sprache.
- Agentforce ChatGPT-Integration: Greifen Sie über ChatGPT-Konversationen auf Salesforce-Daten zu und aktualisieren Sie diese. Fragen Sie nach nicht kontaktierten Leads, aktualisieren Sie den Deal-Status oder erstellen Sie Account-Strategien, ohne ChatGPT zu verlassen. So entfällt das lästige Wechseln zwischen Anwendungen.
Einschränkungen: Erheblicher Implementierungsaufwand (typischerweise 3–6 Monate) und kontinuierliche Optimierung erforderlich. Benötigt saubere historische Daten für ein effektives Training von Einstein. Hochpreisige Preise nur für Unternehmen.
4. HubSpot KI
Kleine und mittelständische Unternehmen nutzen HubSpot, um KI ohne technische Vorkenntnisse zu nutzen. Die Plattform betreut weltweit über 135.000 Kunden und legt Wert auf Benutzerfreundlichkeit statt auf tiefgreifende Anpassungsmöglichkeiten.
KI-Funktionen :
- Prädiktives Lead-Scoring: Identifiziert anhand historischer Daten und Verhaltensmuster die Leads mit der höchsten Konversionswahrscheinlichkeit. Funktioniert ohne manuelle Einrichtung und beginnt nach 30 Tagen Datenerfassung automatisch mit dem Scoring. Die Genauigkeit verbessert sich mit zunehmender Datenmenge.
- Content-Assistent: Nutzt generative KI, um Marketingtexte, E-Mail-Betreffzeilen und Blogbeiträge zu erstellen. Die Ergebnisse müssen an den Markenstil angepasst werden. Nutzer berichten, dass dies ein Ausgangspunkt und kein Endprodukt ist.
- Conversation Intelligence: Analysiert Verkaufsgespräche, um erfolgreiche Gesprächsverläufe und Einwandbehandlungsmuster zu identifizieren. Zeigt Verbesserungspotenziale für Vertriebsteams auf. Erfordert die Integration von Gesprächsaufzeichnungen.
- Kontaktmanagement: Reichert Kontaktdatensätze automatisch mit öffentlich verfügbaren Informationen an. Identifiziert doppelte Datensätze zur Bereinigung, besonders nützlich bei Firmenfusionen oder nach dem Import von Veranstaltungsteilnehmerdaten.
Einschränkungen: Weniger anpassbar als Dynamics 365 (Salesforce oder Microsoft). Die Ausgabe des Content Assistant muss manuell bearbeitet werden. Für die Gesprächsführung (Intel) ist eine Anrufaufzeichnung erforderlich; nicht alle Telefonsysteme lassen sich problemlos integrieren.
5. Microsoft Dynamics 365 AI
Große Unternehmen mit bestehender Infrastruktur nutzen Dynamics 365, wenn sie eine tiefe Integration mit Azure AI-Diensten und Dynamics 365 benötigen. Die Plattform bedient Kunden im Fertigungssektor und im Finanzdienstleistungssektor.
KI-Funktionen :
- Sales Insights: Bietet Beziehungsanalysen und E-Mail-Interaktionsverfolgung. Unterstützt Vertriebsteams dabei, Kundenbeziehungen zu verstehen und die Kommunikationszeiten zu optimieren. Zeigt an, welche Kunden am häufigsten mit E-Mails interagieren und wann.
- Kundenservice-Einblicke: Analysiert Supportfalldaten, um Bearbeitungszeiten vorherzusagen und wiederkehrende Probleme zu identifizieren. Unterstützt Manager bei der Ressourcenplanung und hilft, Probleme zu erkennen, bevor sie eskalieren.
- Dateneingabe-Mitarbeiter: Extrahiert mithilfe von LLMs Informationen aus eingefügtem Text, hochgeladenen Dateien und Visitenkarten, um CRM-Formulare automatisch auszufüllen. Verarbeitet E-Mails, Dokumente und unstrukturierte Inhalte.
- Data Exploration Agent: Generiert visuelle Diagramme und Erkenntnisse aus CRM-Daten mithilfe von Abfragen in natürlicher Sprache, ohne die Benutzeroberfläche zu verlassen.
- Commerce MCP Server: Ermöglicht es KI-Agenten, Einzelhandels-Workflows kanalübergreifend auszuführen, indem er die Kerngeschäftslogik, den Katalog, die Preisgestaltung, Werbeaktionen, den Lagerbestand, Warenkörbe, Bestellungen und die Auftragsabwicklung bereitstellt .
Neue KI-basierte CRM-Plattformen
Im Jahr 2026 entstand eine neue Kategorie von „KI-nativen“ CRM-Systemen, die sich grundlegend von traditionellen CRM-Systemen unterscheiden, denen lediglich KI-Funktionen hinzugefügt werden. Diese Plattformen integrieren KI in die Kernarchitektur.
Octolane (Y Combinator Winter 24, 2,6 Mio. US-Dollar Finanzierung): Das Unternehmen bezeichnet sich selbst als das „weltweit erste selbstfahrende CRM-System“. Es nutzt ein speziell trainiertes Modell (Octolane Driver 3), um den Vertriebsprozess autonom zu steuern. Manuelle Dateneingabe entfällt vollständig – das System hört Anrufe mit, liest E-Mails und überwacht Signale, um die Pipeline automatisch zu aktualisieren. Aktuell hat Octolane 200 aktive Kunden und 5.000 Interessenten auf der Warteliste. Die meisten wechseln von Salesforce und HubSpot. 2
Attio (insgesamt 116 Mio. US-Dollar Finanzierung, Serie B unter der Führung von Google Ventures): Die Lösung richtet sich an wachstumsstarke Technologieunternehmen mit Bedarf an individuellen Datenmodellen. Anstatt Daten in vordefinierte Felder zu pressen, passt sich Attio Ihrer Informationsstruktur an. Die anfängliche Einrichtung ist zwar aufwendiger als bei herkömmlichen CRM-Systemen, bietet aber die nötige Flexibilität für unkonventionelle Arbeitsabläufe. 3
Warum KI jetzt in CRM integrieren?
Es gibt vier Hauptgründe für die CRM-Automatisierung:
1. Volumen unstrukturierter Daten
Mit dem Transaktionsvolumen wächst auch der Kundendatenbestand. Mehr Daten helfen Unternehmen, ihre Kunden besser zu verstehen, doch 90 % bleiben unstrukturiert (E-Mails, Gesprächsprotokolle, Dokumente). Manuelle Verarbeitung ist nicht skalierbar. 4
KI wandelt unstrukturierte Daten in ein strukturiertes Format um. Maschinelles Lernen erkennt nach der Umwandlung Muster. Dies ist skalierbarer als die Einstellung weiterer Datenanalysten.
2. Mangel an Datenwissenschaftlern
CRM-Systeme benötigen Spezialisten, um aus komplexen Daten Erkenntnisse zu gewinnen. Datenwissenschaftler sind teuer und schwer zu finden.
No-Code-/Low-Code-KI-Plattformen schließen diese Lücke. Unternehmen können KI integrieren, ohne tiefgreifende technische Kenntnisse zu benötigen. Teams automatisieren Lead-Scoring und Kundensegmentierung, ohne Data Scientists einstellen zu müssen.
3. Beziehungskomplexität
Mit steigendem Transaktionsvolumen werden Geschäftsprozesse und -beziehungen 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 anstatt mit dem eigentlichen Verkauf. KI automatisiert diese Aufgaben und liefert wertvolle Erkenntnisse.
KI-Anwendungen im CRM
Interface.ai berichtet, dass 87 % der Vertriebsteams mit ihrem CRM-System aufgrund manueller Aufgaben unzufrieden sind. KI reduziert den menschlichen Eingriff bei sich wiederholenden Aufgaben wie der Dateneingabe und ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf wertschöpfendere Tätigkeiten zu konzentrieren. 5
Verkäufe
KI -gestützte Absatzprognosen erkennen Muster in Kundendaten und liefern Vorhersagen. Unternehmen nutzen diese Prognosen, um entsprechend zu planen und Prozesse zu optimieren.
Salesforce veröffentlichte Einstein GPT zur Automatisierung von Echtzeitanalysen und Umsatzprognosen. Die Genauigkeit hängt von der Qualität der historischen Daten ab; es werden mindestens 6 Monate saubere Daten benötigt.
Predictive Lead Scoring : KI analysiert demografische, geografische und Aktivitätsdaten sowie das Webverhalten, um die Kaufbereitschaft zu ermitteln. Unternehmen analysieren gewonnene und verlorene Abschlüsse, um Trends zu erkennen.
Die besten Ergebnisse erzielt man, wenn Unternehmen über mehr als 1.000 historische Leads verfügen. Die Genauigkeit verbessert sich mit der Zeit, da das System aus den Ergebnissen lernt.
Reduzierung der Kundenabwanderung : Der Großteil des Unternehmensumsatzes stammt von Bestandskunden. KI analysiert Kundendaten, um Abwanderungsmuster und -gründe zu identifizieren.
Erfordert eine kontinuierliche Datenerfassung über mindestens 12 Monate. Eignet sich besser für B2B-Unternehmen mit langen Kundenlebenszyklen als für B2C-Unternehmen mit kurzen Kaufzyklen.
Marketing
Lead-Qualifizierung : Vertriebsmitarbeiter verbringen nur 32 % ihrer Zeit mit dem Verkauf und 20 % mit CRM-Aufgaben wie der Berichtserstellung. KI automatisiert die Analyse während der Lead-Qualifizierung.
Chatbots und E-Mail-Bots verstehen die Bedürfnisse von Leads und informieren die Vertriebsteams. Unternehmen optimieren ihre Vertriebsprozesse mithilfe der Erkenntnisse dieser Bots.
Stimmungsanalyse während Telefonaten : Laut einer Studie von HubSpot vertrauen nur 3 % der Menschen Verkäufern. KI-Tools analysieren die Kundeninteraktionen während der Anrufe und bewerten die emotionale Verfassung.
Cogito bietet Gesprächsanalyse in Echtzeit. Laut Unternehmen hilft das Verständnis der emotionalen Zustände von Kunden Firmen, den Umsatz pro Kunde um 10 % zu steigern.
Content-Produktion : Plattformen zur Generierung natürlicher Sprache erstellen automatisch personalisierte E-Mails, Rezensionen und Kundenberichte. Außerdem werden Beschreibungen für Produkte, Landingpages, Social-Media-Posts und Artikel erstellt.
Wordsmith kann Mitarbeiter-E-Mails automatisieren. Die Ausgabe muss bearbeitet werden; diese Tools liefern Entwürfe, keine endgültige Fassung.
Empfehlungssysteme mit KI erkennen Kundenbedürfnisse, um personalisierte Erlebnisse anzubieten. Sie nutzen Kundeninformationen (Alter, Geschlecht, Region), Kaufhistorie 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:
- Aufgaben im Büro: Termine verwalten, Notizen machen, Nachfassaktionen benachrichtigen
- Intelligent Anrufweiterleitung: Interpretiert Anfragen in natürlicher Sprache zur Kundensegmentierung und bearbeitet einfache Kundenaufgaben
FAQs
KI-gestütztes CRM (Customer Relationship Management) bezeichnet CRM-Systeme, die künstliche Intelligenz integrieren, um Kundenmanagementprozesse zu automatisieren, zu optimieren und zu verbessern. Diese Systeme nutzen KI, um Daten zu analysieren, Kundenverhalten vorherzusagen und personalisierte Kundenerlebnisse zu bieten.
KI steigert die CRM-Performance durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben, die Bereitstellung prädiktiver Analysen, die Verbesserung der Kundensegmentierung und die Bereitstellung personalisierter Empfehlungen. Zudem kann sie Arbeitsabläufe optimieren und durch fortschrittliche Datenanalyse Trends oder Chancen identifizieren.
Chatbots: Automatisieren Sie den Kundensupport mit Echtzeitantworten.
Predictive Analytics: Kundenverhalten und Verkaufstrends prognostizieren.
Stimmungsanalyse: Kundenfeedback überwachen und auswerten.
Vertriebsautomatisierung: Priorisieren Sie Leads und automatisieren Sie die Nachverfolgung.
Personalisierung: Marketingkampagnen werden individuell auf die Kundenpräferenzen zugeschnitten.
CRM-KI-Systeme analysieren das Kundenverhalten und prognostizieren Kundenabwanderung, um proaktive Kundenbindungsstrategien zu ermöglichen. Sie personalisieren zudem die Kommunikation und bieten zeitnahen Support, wodurch Kundenzufriedenheit und -loyalität gesteigert werden.
Transparenzerklärung:
Zahlreiche Technologieunternehmen sponsern AIMultiple, die Sponsoren erhalten im Gegenzug Links aus den AIMultiple-Studien.
Referenzlinks
Kommentare 2
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