Stellen Sie sich den Morgen eines Vertriebsmitarbeiters vor. Bisher begann er mit der Liste der Verkaufschancen, öffnete einen Datensatz nach dem anderen und legte sich im Kopf den Tagesplan zurecht. Mit dem Plugin Salesforce in Claude bittet der Vertriebsmitarbeiter Claude um einen Tagesplan und erhält ihn auf Basis der Salesforce-Daten, ohne sich durch das System klicken zu müssen.

Benioff präsentierte die Premiere als Antwort auf die Spekulationen über die „SaaSpocalypse“, also darüber, dass Systeme wie Salesforce durch KI-Modelle ersetzt werden könnten. Im Gespräch mit den Analysten bezeichnete er diese Prognosen als Unsinn und erklärte, es sei Zeit, damit Schluss zu machen. Für Unternehmen, die Vertrieb, Service und Marketing in Salesforce betreiben, sind jedoch die konkreten Veränderungen im Arbeitsalltag wichtiger als dieser Streit.

Zwei Richtungen der Partnerschaft

Die Mitteilung von Salesforce beschreibt die Zusammenarbeit in beide Richtungen:

• Claude in Salesforce: Claude fungiert als Reasoning-Modell in Agentforce und ist das Standardmodell im Messenger Slack.
• Salesforce in Claude: Das Plugin Salesforce in Claude mit 37 fertigen Vertriebsfähigkeiten ermöglicht es, Salesforce-Daten direkt aus Claude heraus einzusehen und zu aktualisieren, ohne das System zu öffnen.

Claudeforce ersetzt Agentforce nicht. Beide Lösungen arbeiten nebeneinander.

Der Arbeitstag eines Vertrieblers in Claude

Laut Anthropic unterstützt das Plugin Vertriebsmitarbeiter im Arbeitsalltag: Es hilft dabei, den Kunden kennenzulernen und sich auf ein Gespräch vorzubereiten sowie die Pipeline durchzusehen und Daten im CRM zu aktualisieren.

Berechtigungen und Sicherheit

Laut dem Leitfaden für Administratoren meldet sich Claude im Konto des jeweiligen Nutzers an und sieht nur das, was dessen Berechtigungen in Salesforce erlauben. Vor dem Speichern einer Änderung bittet es standardmäßig um Bestätigung.

Kunden aus regulierten Branchen nutzen Claude über Amazon Bedrock, im Rahmen der Salesforce Trust Boundary, also der Sicherheitsmechanismen, mit denen Salesforce die Daten seiner Kunden schützt. Laut Salesforce ist Claude das erste Sprachmodell, das vollständig in diesen Mechanismus eingebunden ist.

Salesforce in Claude – von der Beta-Version zum breiteren Rollout

Salesforce in Claude läuft seit dem 15. September in der Beta-Version. Zugang zum Tool haben von Salesforce zugelassene Organisationen, die die neueste Edition von Sales Cloud Enterprise nutzen und sich in kostenpflichtigen Claude-Tarifen befinden. Anthropic gibt an, dass unter anderem GitLab und Siemens das Plugin eingeführt haben.

Zum Start unterstützt das Plugin den Vertrieb. Fähigkeiten für weitere Geschäftsfunktionen kündigt Salesforce ab Ende 2026 an.

Wie sieht es mit den Kosten aus? Für den Zugang zu Salesforce und für den Betrieb des Modells zahlt das Unternehmen separat. Salesforce kündigt außerdem an, dass für Claudeforce höhere Editionen seiner Produkte erforderlich sein werden. Der Hersteller beschreibt die Beta-Version, daher können sich Termine und Bedingungen ändern.

Der Wert liegt in den Daten, die Claude auslesen wird

Benioff sagte im Gespräch mit den Analysten, dass KI nur auf Basis guter Daten gute Antworten liefert. Er fügte hinzu, er habe bei Kunden immer wieder erlebt, wie eine KI-Demonstration Fehler in den Daten offenlegte.

In der Praxis entscheiden vier Bereiche darüber, ob ein Pilotprojekt dem Vertriebsteam Mehrwert bringt:

• Duplikate. Hat derselbe Kunde im System zwei Accounts, ist die Aktivitätshistorie auf beide verteilt, sodass Claude auf Basis nur eines Teils des Gesamtbilds antwortet.
• Leere Felder. Der Agent zeigt Lücken sofort auf. In der Salesforce-Demonstration wies Claude auf Verkaufschancen kurz vor dem Abschluss hin, bei denen niemand den nächsten Schritt geplant hatte. Gibt es viele solcher Chancen, muss der Vertriebsmitarbeiter seinen Tag damit beginnen, Lücken zu füllen.
• ERP-Integrationen. Ein CRM ohne Anbindung an das ERP kennt die tatsächlichen Bestellungen und Zahlungen nicht, sodass die Antwort zum Stand einer Transaktion ausblendet, was nach der Vertragsunterzeichnung geschieht.
• Berechtigungen. Claude sieht so viel wie der Nutzer. Hat ein Vertriebsmitarbeiter heute Zugriff auf Daten, die er nicht sehen sollte, stellt der Agent sie ihm in wenigen Sekunden zusammen, daher sollten die Rollen vor dem Start überprüft werden.

Stellen Sie sich einen Morgen vor, an dem der Vertriebsmitarbeiter Claude nach dem Stand der Pipeline fragt und eine Antwort auf Basis vollständiger Daten erhält: Jede Transaktion hat die vollständige Historie auf einem Account, und die Prognose stimmt mit den Bestellungen aus dem ERP überein.

Prüfen Sie die Bereitschaft Ihres Salesforce

Bei Cloudity bereiten wir die Datenarchitektur für KI-Agenten vor:

• Wir kartieren Informationssilos und schließen Lücken zwischen den Systemen.
• Wir prüfen Prozesse, Berechtigungen und Integrationen im Hinblick auf die Arbeit mit Salesforce in Claude.

Schreiben Sie uns, welchen Prozess in Ihrem Salesforce Sie als Ersten an Claude übergeben möchten.

Wir gehen gemeinsam Daten, Berechtigungen und Integrationen durch und zeigen Ihnen, was Sie sofort starten können und was sich vorher aufzuräumen lohnt.

Vereinbaren Sie eine kostenlose Beratung mit unserem Experten!

Version 1.0 in wenigen Stunden

Den größten Gewinn bringt der Start mit einem fertigen Entwurf statt mit einem leeren Blatt. Ein KI-Agent erzeugt die grundlegende Projektdokumentation, die Konfiguration, einfache Automatisierungen und Tests, und der Berater korrigiert sie auf Basis seines Wissens über Ihre Organisation. Das Team arbeitet mit einem bestehenden Muster und widmet seine Zeit den Projektentscheidungen.

Salesforce gibt im Agentic Enterprise Index an, dass die durchschnittliche Zeit zur Erstellung eines KI-Agenten um 53% auf 1,9 Tage gesunken ist. Das sind Daten eines einzelnen Anbieters, aber die Richtung deckt sich mit dem, was wir in unseren Projekten sehen.

Weniger Arbeit dank KI

In Cloudity-Projekten beträgt die Arbeitsersparnis je nach Umfang einige Dutzend Prozent. Bei einfachen und wiederkehrenden Aufgaben ist die Ersparnis am höchsten. Bei Aufgaben, die mehrere Korrekturrunden erfordern, sieht es anders aus: Braucht der Agent 10 oder 20 Iterationen, um ein Ergebnis zu erreichen, das zum Kontext passt, und dauert das Debugging länger als das Schreiben der ersten Version, schrumpft der Zeitgewinn oder verschwindet manchmal ganz.

In der Praxis nimmt die Ersparnis zwei Formen an:

• derselbe Leistungsumfang in weniger Stunden oder
• ein breiterer Leistungsumfang im selben Budget.
  

Bei einem Teil der Projekte ersetzt ein Berater mit spezialisierten Agenten ein Team von bis zu drei oder vier Spezialisten.

Version 1.0 ist noch nicht Produktion

Ein KI-Agent kann schnell eine funktionierende Version 1.0 bauen. Bevor das System jedoch im Arbeitsalltag eingesetzt wird, muss jemand Fragen beantworten, die im Prompt für den Agenten normalerweise nicht vorkommen:

• wer welche Daten sehen darf,
• wie das System mit älteren Anwendungen verbunden wird,
• was mit den Daten aus dem Vorgängersystem geschehen soll.
  

Ein erfahrener Architekt stellt diese Fragen gleich zu Beginn. Ohne ihn entdeckt das Unternehmen sie erst bei der Inbetriebnahme und korrigiert dann erst das, was bereits gebaut wurde. In Implementierungsprojekten funktionieren von KI generierte Lösungen oft punktuell, erfüllen aber die Produktionskriterien in Bereichen wie

• Datenbankstruktur,
• Sicherheit,
• Aufgabenverteilung,
• Legacy-Daten oder
• Datenschutz
  

nicht. Jeder dieser Bereiche erfordert Entscheidungen, die von den Geschäftsanforderungen und Einschränkungen des jeweiligen Unternehmens abhängen.

KI-Modelle verstehen Kontext immer besser, setzen aber um, was im Prompt beschrieben wurde. Ein Spezialist, der das Unternehmen kennt, prüft, ob die Anweisung selbst sinnvoll ist: wozu die jeweilige Lösung dient und ob sie die Bedürfnisse des Unternehmens auch in Zukunft erfüllen wird.

Ein weiteres Thema ist die Verantwortung. Automatisierungen und Prozesse im CRM wirken sich auf die Kundenbeziehungen und die tägliche Arbeit des gesamten Unternehmens aus, daher muss jemand für ihre Folgen einstehen. Nach Best Practices trägt dafür ein konkreter Spezialist die Verantwortung – auch für die Arbeit, die ein Agent unter seiner Aufsicht automatisiert hat.

Was die Daten zeigen

Laut dem MIT-NANDA-Bericht von 2025 erreichten Projekte mit generativer KI, die gemeinsam mit einem spezialisierten Partner umgesetzt wurden, in 67% der Fälle den Produktivbetrieb, rein intern aufgebaute Projekte dagegen nur in 33%. Die Autoren weisen darauf hin, dass es sich um eine Korrelation aus einer Interviewstichprobe handelt und keine Kausalität belegt – dennoch lohnt es sich, diese Daten im Blick zu behalten.

Berater mit Agenten

Ein Cloudity-Berater arbeitet mit spezialisierten KI-Agenten, die Dokumentation, Basiskonfiguration und Tests übernehmen. Unsere Spezialisten bringen Branchenkontext, Wissen aus anderen Implementierungen und Erfahrung in Sonderfällen mit. Der Agent ist ein digitaler Sparringspartner, der die Arbeit beschleunigt, während der Spezialist das Projekt von Anfang bis Ende leitet.

Wenn Ihr Team bereits einen Prototyp mit Hilfe von KI gebaut hat, beschreibt dieser die Bedürfnisse des Unternehmens gut. Für den Produktivbetrieb benötigen Sie zusätzlich eine Architektur, ein Datenmodell und Sicherheitsregeln, und wir helfen Ihnen, diese festzulegen.

Zusammenfassend:

• KI verkürzt den Projektstart: Der Agent erstellt Version 1.0 von Dokumentation, Konfiguration und Tests, und das Team beginnt mit einem fertigen Muster.
• Die Arbeitsersparnis beträgt je nach Umfang einige Dutzend Prozent. Bei Aufgaben mit vielen Iterationen sinkt der Gewinn.
• Eine produktionsreife Version erfordert Entscheidungen zu Architektur, Daten, Sicherheit und Datenschutz, die vom Kontext Ihres Unternehmens abhängen.
• Für das Ergebnis ist ein konkreter Spezialist verantwortlich, auch für die Arbeit, die ein Agent automatisiert hat.
• Den größten Wert bietet die Kombination beider Seiten: Der Agent verkürzt die Arbeitszeit, und der erfahrene Spezialist leitet das Projekt und verantwortet das Ergebnis.
  

Sprechen wir über Ihr Projekt! Wir zeigen Ihnen, welche Elemente KI-Agenten schneller erledigen und wo ein erfahrener Architekt gebraucht wird.

KOSTENLOSE BERATUNG VEREINBAREN!

Gemeinsam mit Cloudity wurde eine umfassende Salesforce-Implementierung realisiert, die den gesamten Prozess von der ersten Interessentenansprache bis zum Vertragsabschluss vereinfacht und transparent gestaltet.

Die Herausforderung & Zielsetzung

Mit dem schnellen Wachstum im dynamischen KI-Markt stiegen auch die Anforderungen an Transparenz, Datenverfügbarkeit und Geschwindigkeit im Vertrieb.

Kernziele des Projekts:

• Vereinheitlichung des Lead-to-Contract-Prozesses: Schaffung eines durchgängigen, nahtlosen Ablaufs von der Lead-Generierung bis zum Vertragsabschluss.
• Prozesstransparenz: Lückenlose Nachvollziehbarkeit aller Vertriebsaktivitäten und Phasen.
• Effizientere Angebotserstellung: Erleichterung und Beschleunigung des gesamten Quote-Gen-Prozesses inkl. Freigaben.
• Zentrale Datenhaltung: Sichere Speicherung und strukturierte Verwaltung aller relevanten Unternehmens- und Kundendaten an einem Ort.
• Einfacher Datenzugriff: Schneller, rollenbasierter Zugriff auf zentrale Kennzahlen direkt über die Salesforce-Plattform.
  

Implementierte Lösungen & Projektumfang

Um die Anforderungen optimal abzubilden, setzte Cloudity auf eine Kombination aus Salesforce Sales Cloud, CPQ (Configure, Price, Quote) und der Experience Cloud.

Die wichtigsten Projektbausteine im Überblick:

• Scoping-Workshops: Detaillierte Analyse und Definition der spezifischen Geschäftsprozesse im Vorfeld.
• Setup & Automatisierung:
  • Automatisierter Lead-Management-Prozess zur effizienten Nachverfolgung von Interessenten.
  • Strukturierter und automatisierter Vertriebsprozess (Sales Cloud).
  • Angebotserstellung und -verarbeitung inkl. mehrstufiger Freigabeprozesse (CPQ).
  • Einrichtung eines maßgeschneiderten Produktkatalogs.
  • Erstellung eines Salesforce Partner Portals über die Experience Cloud zur Einbindung externer Partner.
• Integration & Mobilität:
  • Nahtlose Anbindung an Microsoft Outlook (Salesforce-Outlook Integration).
  • Bereitstellung der Salesforce Mobile App für flexiblen Zugriff von unterwegs.
• Erweiterungen & Spezialanpassungen:
  • Erweiterungen für Produktkatalog, Account- und Kontaktmanagement.
  • Spezifische Quote-Extensions für komplexe Freigabeläufe.
• Adoption & Enablement: Begleitende Unterstützung und Schulungen zur Sicherstellung einer hohen Benutzerakzeptanz im Team.

Die wichtigsten Vorteile & Ergebnisse

Durch die enge Zusammenarbeit mit Cloudity verfügt das KI-Unternehmen nun über ein zukunftsfähiges digitales Fundament für seinen Vertrieb:

• Nahtlose Transparenz: Ein durchgängiger, transparenter Standardprozess von der Erstkontaktaufnahme bis zur digitalen Vertragsunterzeichnung.
• Beschleunigte Angebotserstellung: Beseitigung manueller Hürden bei der Erstellung komplexer Angebote durch Salesforce CPQ.
• Zentrale Single Source of Truth: Alle kunden- und vertriebsrelevanten Daten sind zentral gespeichert und jederzeit über die Salesforce-Plattform abrufbar.
  

„Wir haben unser Projekt von Grund auf mit einem sehr ambitionierten Zeitplan gestartet. Meilensteine wurden gut gesetzt, kontinuierlich überprüft und dokumentiert.“

– Head of Customer Operations

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Ausgangspunkt: Auseinanderdriftende CRM- und Preisprozesse

Bevor das Projekt startete, arbeitete Malterie FR, ein Teil der Soufflet-Gruppe, mit CRM- und Preisprozessen, die nicht aufeinander abgestimmt waren. Jedes Land entwickelte einen eigenen Ansatz für das Kundenbeziehungsmanagement und die Preisgestaltung, was es der Gruppe erschwerte, die Marge zu kontrollieren und die Ergebnisse zwischen den Märkten zu vergleichen.

Das Cloudity-Team begann damit, die Prozesse gemeinsam mit der Mälzerei-Abteilung der Gruppe von Grund auf neu zu definieren. Der nächste Schritt war die Implementierung dieser Prozesse in Salesforce sowie die Verbindung des Systems mit dem bereits in der Gruppe laufenden SAP-Projekt und einer separaten Lösung zur Preiskalkulation. Um die Implementierung in so vielen Ländern gleichzeitig zu koordinieren, setzte Cloudity auf den Core-Model-Ansatz: einen gemeinsamen Kern aus Prozessen und Konfiguration, den jedes Land bei sich implementiert, ohne eine eigene, separate Systemversion aufzubauen.

Ein zentraler CRM-Kern, verbunden mit SAP

Ziel des Projekts war der Aufbau eines CRM-Modellkerns, integriert mit dem SAP-ERP-System, für den gesamten Mälzerei-Bereich der Gruppe. Die SAP-Integration ermöglichte es, Vertriebsdaten mit den bereits in der Gruppe vorhandenen Finanz- und Produktionsdaten zu verknüpfen, anstatt eine zweite, parallele Quelle der Wahrheit aufzubauen.

Die größte inhaltliche Herausforderung war die Harmonisierung von Preisen und Margen in Prozessen, die gleichzeitig auf mehreren Märkten liefen. Die Soufflet-Gruppe verkauft an Kunden unterschiedlicher Größe und mit unterschiedlicher Verhandlungsstärke in jedem Land, sodass das Projektteam die lokale Flexibilität der Preisgestaltung mit einem einheitlichen, gruppenweiten Modell für das Margen-Reporting in Einklang bringen musste.

Sales Cloud wurde zum zentralen CRM-System für die Vertriebsteams. Daran angebunden wurde die Plattform für die Preisfindung, sodass die Vertriebsmitarbeiter mit Angeboten arbeiten, die den Preisregeln der Gruppe entsprechen – ohne manuelle Datenübertragung zwischen den Systemen. Talend ETL ist für den Datenfluss zwischen Salesforce, SAP und der Preisplattform zuständig, sodass Informationen zu Kunden, Preisen und Margen konsistent bleiben, unabhängig davon, in welchem System man sie betrachtet.

Implementierte Lösungen

Das Projekt umfasste drei Technologien aus dem Salesforce-Ökosystem und dessen Integrationen: Sales Cloud als CRM für die Vertriebsteams, Pardot für die Marketingkommunikation sowie Talend ETL für die Datenintegration zwischen Salesforce, SAP und dem Preissystem.

Ergebnis: Ein Prozess statt vierzehn

Dank des Core Models hat die Soufflet-Gruppe ihre Geschäftsmodelle und -prozesse in allen 14 Ländern vereinheitlicht, anstatt in jedem Markt eine eigene CRM-Logik zu pflegen. Die für die Vertragsverwaltung zuständigen Teams gewannen einen besseren Einblick in die Vertragsumsetzung und ein laufendes Monitoring, was zu einem effizienteren Margenmanagement auf Ebene der gesamten Gruppe führte – nicht nur innerhalb eines einzelnen Landes.

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Der Marktführer im polnischen Retail-Fashion-Segment, der ein Portfolio renommierter Bekleidungs- und Schuhmarken verwaltet, hat sich für eine Revolution seiner Kundenkommunikation entschieden und Lösungen aus dem Salesforce-Ökosystem gewählt.

Die Gruppe setzte auf Cloudity und übertrug uns die Integration von Marketing, Kundenservice und Loyalty-Programmen über alle Vertriebskanäle hinweg.

Vor der Zusammenarbeit mit Cloudity kämpfte der Retailer mit einer Reihe von Herausforderungen, die für eine große, mehrmarkige Organisation mit umfangreichen Kundendaten typisch sind. Wie die vor Projektbeginn durchgeführte Analyse zeigte, konzentrierten sich die zentralen Probleme auf vier Hauptbereiche:

• Verteilte Systeme
• Fehlende Automatisierung
• Verteilte Insights sowie
• Schwierigkeiten bei der Erstellung individueller Botschaften und Angebote

„Dank der Zusammenarbeit mit Cloudity haben wir einen einheitlichen Einblick in alle Kundendaten gewonnen, der es uns ermöglicht hat, unser Angebot zu hyperpersonalisieren und die Kommunikation sowohl innerhalb unseres Teams als auch mit unseren Kunden zu verbessern. Das Cloudity-Team hat uns geholfen, die Möglichkeiten der neu implementierten Salesforce-Plattform genau zu verstehen und sie an unsere geschäftlichen Anforderungen anzupassen – angesichts der Größenordnung unserer Aktivitäten eine große Herausforderung.“

– E-Commerce-Direktor der Gruppe

Herausforderungen des Kunden vor der Implementierung

Verteilte Systeme: Das Unternehmen nutzte für jeden Kommunikationskanal separate Marketing-Systeme. Die parallele Arbeit mit mehreren Tools im Kundenservice-Center, eine nicht integrierte Wissensdatenbank, unterschiedliche technische Anforderungen sowie separate Schulungen für jedes System erschwerten effizientes Arbeiten und eine konsistente Kommunikation erheblich.

Fehlende Automatisierung: Der Prozess zur Generierung und Aktualisierung von Zielgruppen war größtenteils manuell, was eine manuelle Datenüberprüfung und einen langwierigen Segmentierungsprozess erforderte. Die hohe Zahl manueller Arbeitsschritte im Kundenservice belastete zudem die Mitarbeiter zusätzlich und verlängerte die Bearbeitungszeiten.

Verteilte Insights: Es fehlte eine einzige, konsistente Wissensquelle über den Kunden, sein Verhalten, seine Kaufpräferenzen und seine Interaktionshistorie (auch im Kundenservice). Ebenso fehlten geeignete Tools zur kanalübergreifenden Vertriebsanalyse auf Basis von Verhaltensdaten und Kundenpräferenzen.

Generische Botschaften und Angebote: Marketingbotschaften und -kreationen wurden häufig ohne Personalisierung an die gesamte Zielgruppe versendet. Es fehlte an automatisierten Empfehlungen auf Basis des Kundenverhaltens – sowohl für identifizierte als auch für anonyme Nutzer der zur Gruppe gehörenden Websites.

Von den ersten Gesprächen zur strategischen Partnerschaft

Der Beginn der Zusammenarbeit lag in einer Reihe informeller Treffen und Gespräche im Rahmen verschiedener Branchenveranstaltungen, bei denen wir Vertreter des Kunden kennenlernten. Genau diese informellen Kontakte bildeten das Fundament der künftigen Zusammenarbeit – auch dank der über einen längeren Zeitraum aufgebauten Beziehung luden uns die Vertreter der Gruppe ein, uns bezüglich der Einführung neuer IT-Tools in ihrer Organisation zu melden.

Der erste Schritt der Zusammenarbeit bestand in einem tiefgehenden Verständnis der Geschäftsprozesse des Retailers. Das Cloudity-Team führte eine ausführliche Discovery-Phase durch, in der der AS-IS-Zustand, also die bestehenden Marketing- und Kundenserviceprozesse, analysiert wurde. Wir lernten die Entwicklungspläne und -richtungen des Unternehmens kennen und identifizierten die zentralen Herausforderungen und Bedürfnisse des Kunden.

Parallel dazu führten wir Mystery-Shopper-Aktionen durch, um die Servicequalität sowie die Wirksamkeit von Marketing- und Loyalty-Programmen in Online- und Offline-Kanälen aus Kundensicht zu bewerten. Ziel war es, die Customer Journey des Unternehmens zu verstehen und Optimierungspotenziale zu identifizieren.

Der nächste Schritt war eine Inspirationssitzung, die sich auf das Profil des idealen Zielkunden der Gruppe konzentrierte. Gemeinsam mit dem Kundenteam erstellten wir Personas, analysierten deren Kaufreisen, Berührungspunkte mit den Bekleidungsmarken sowie bevorzugte Kommunikationskanäle. Zudem beobachteten wir die Arbeit der Marketing-Automation- und Customer-Service-Teams, um deren tägliche Herausforderungen zu verstehen und Verbesserungspotenziale zu identifizieren.

Auf Basis der gesammelten Informationen präsentierten wir die Möglichkeiten der Salesforce-Plattform im Kontext der analysierten Bedürfnisse und Pläne des Kunden.

Wir zeigten, wie sich effektiv Folgendes umsetzen lässt:

• Kundendaten sammeln und zentralisieren
• Marketing- und Kundenserviceprozesse automatisieren
• Kommunikation über verschiedene Kanäle hinweg personalisieren
• Moderne Methoden zur Kundenbindung online und offline implementieren

Wir zeigten, wie die Salesforce-Technologie auf die identifizierten Herausforderungen reagiert und wie dieses Ökosystem dazu beitragen kann, die langfristigen strategischen Ziele der Gruppe zu erreichen.

Entscheidung und Implementierungsplan

Nach dieser Präsentation entschied sich der Kunde, Cloudity mit dem gesamten Implementierungsprojekt zu betrauen. In Gesprächen mit der Geschäftsführung legten wir den detaillierten Implementierungsumfang und den Projektansatz fest, unter Berücksichtigung des Zeitplans und der organisatorischen Möglichkeiten, um den laufenden Geschäftsbetrieb nicht zu stören.

Ein zentrales Element vor dem Projektstart war die Erstellung eines Business Cases auf Basis realer, vom Unternehmen bereitgestellter Daten. Die Benchmark-Analyse zeigte das Wachstumspotenzial wichtiger Kennzahlen wie Öffnungs- und Klickraten in der Marketingkommunikation über einen Zeitraum von fünf Jahren nach der Implementierung, dank der Möglichkeiten zur Personalisierung und Automatisierung der Kommunikation.

Gemeinsame Arbeit an der Zukunft der Kommunikation

Das Implementierungsprojekt selbst begann mit einer umfassenden Analyse, bei der die Teams von Cloudity und des Kunden Seite an Seite arbeiteten. Gemeinsam erstellten wir eine Implementierungsarchitektur (Blueprint), die den Umfang der Implementierung transparent darstellte. Dieser Ansatz erhöhte die Eigenständigkeit des Kundenteams und ermöglichte ein besseres Verständnis des gesamten Prozesses – das Projekt hatte keine Geheimnisse vor der Organisation.

Strategische Ziele und Koordination

Die Projektziele wurden eng mit der Geschäftsstrategie der Gruppe verknüpft und in kleinere, messbare Etappen unterteilt. Wir koordinierten aktiv die Arbeit mit ausländischen Systemanbietern, um Konsistenz und Effizienz des gesamten Implementierungsprozesses sicherzustellen und das Kundenteam zu entlasten.

Wie sich Piotr Borkowski, Digital Transformation Advisor bei Cloudity, erinnert: „Auf Analyseebene war es für uns entscheidend, die Geschäftsziele des Kunden zu verstehen und seine wichtigsten Herausforderungen zu identifizieren. Diese bildeten das Fundament all unserer Maßnahmen und späteren Empfehlungen.“

Drei zentrale Implementierungsbereiche

Wir schlugen eine Lösung vor, die sich auf drei zentrale Bereiche konzentrierte.

Bereich 1: Moderne Marken

In diesem Bereich definierten wir zentrale Verbesserungen, die darauf abzielten, die Art und Weise zu transformieren, wie die Gruppe mit ihren Kunden kommuniziert. Wir schlugen die Implementierung einer fortschrittlichen Automatisierung der Segmentierung und Insight-Berechnung auf Basis vereinheitlichter Kundendaten vor. Dies sollte eine personalisierte Echtzeitkommunikation ermöglichen, die auf die individuellen Bedürfnisse und das Verhalten der Kunden in jedem Kanal abgestimmt ist.

Ein zentrales Element sollte die Implementierung KI-gestützter Produktempfehlungen sein, mit dem Ziel, die Konversionschancen zu erhöhen und die Kundenbindung durch äußerst relevante und personalisierte Angebote zu stärken.

Bereich 2: Omnichannel-Entwicklung

Als Priorität identifizierten wir die Zentralisierung der gesamten Multichannel-Kommunikation in einem integrierten System. Ziel dieses Ansatzes war es, die bestehenden Daten- und Systemsilos aufzubrechen, was zu konsistenteren und besser koordinierten Maßnahmen führen sollte. Ein wichtiges Element dieses Bereichs war die Implementierung von Echtzeit-Vertriebsunterstützung für Kundenservice-Mitarbeiter, um die Effizienz zu steigern und die Kundeninteraktionen zu vereinheitlichen.

Ebenso wichtig war die Personalisierung der Erfahrungen anonymer Nutzer in den Online-Shops, um deren Engagement zu erhöhen und die Wahrscheinlichkeit einer Konversion bereits vor ihrer Identifizierung zu steigern.

Bereich 3: Potenzial zur Steigerung der Rentabilität

In diesem Bereich konzentrierten wir uns auf Möglichkeiten zur Reduzierung der Marketingkommunikationskosten durch präziseres Targeting und tiefere Personalisierung der Botschaften. Ein weiteres wichtiges Element war die Optimierung der Kampagnenkosten in sozialen Medien und Werbenetzwerken (Display), die durch ein besseres Verständnis der Kundenpräferenzen und eine effizientere Budgetnutzung erreicht werden sollte.

Wir planten außerdem, die Betriebskosten des Kundenservice-Centers durch die Implementierung von Self-Service-Lösungen, die Förderung kostengünstigerer Kommunikationskanäle sowie die Einführung von Automatisierungsprozessen zu senken.

Umfang der Implementierung

Der Implementierungsumfang konzentrierte sich vor allem auf die Schaffung eines konsistenten und intelligenten Kunden-Ökosystems. Wir übernahmen die fortschrittliche Vereinheitlichung und zentrale Verwaltung von Daten aus allen verfügbaren Quellen, was das Fundament für ein einheitliches und umfassendes 360-Grad-Kundenprofil bildete.

Wir bauten eine vollständige Automatisierung der Marketingprozesse auf, die dynamische und personalisierte Interaktionen mit den Empfängern an jedem Berührungspunkt mit den Marken der Gruppe ermöglicht. Ein zentrales Element war zudem die Implementierung von Echtzeit-Personalisierung in den E-Commerce-Shops, bei der das Einkaufserlebnis jedes Nutzers an seine Präferenzen und sein Verhalten angepasst wird.

Wir implementierten außerdem ein modernes System für den umfassenden Kundenservice, das alle Kommunikationskanäle integriert und es den Agenten ermöglicht, Service auf höchstem Niveau zu bieten.

Vorteile der Implementierung für den Kunden

Die von uns implementierten Lösungen haben die tägliche Arbeit der Gruppe grundlegend verändert und dem Unternehmen neue Horizonte in der Interaktion mit seinen Kunden eröffnet.

Im Bereich der Outbound-Kommunikation gewannen sie die Möglichkeit zur Hyperpersonalisierung – von dynamisch angepassten E-Mail- und Push-Nachrichteninhalten, die weit über den Branchenstandard hinausgehen, bis hin zur intelligenten Versandplanung, die die Empfänger zum optimalen Zeitpunkt erreicht.

Ebenso bahnbrechend waren die Veränderungen in der Inbound-Kommunikation – heute reagieren die Websites der Gruppe in Echtzeit auf das Kundenverhalten, passen die angezeigten Produkte an und bieten sogar personalisierte Rabatte auf Basis der Kaufpräferenzen an.

Darüber hinaus wurde die Kundensegmentierung intuitiv und präzis, was die Erstellung beliebiger Zielgruppen mittels einfacher Befehle in natürlicher Sprache ermöglichte. Als entscheidend erwies sich zudem die Vereinheitlichung der Kundenprofile über alle Berührungspunkte hinweg – von Telefongesprächen über E-Mails bis hin zu Besuchen in den stationären Geschäften – wodurch die Arbeit mit SQL-Datenbanken überflüssig wurde.

Abgerundet wurde das Ganze durch die vollständige Automatisierung der Marketingkampagnen und die Möglichkeit, wertvolle Insights direkt aus den Daten zu generieren, was die tägliche Arbeit erleichtert und Zeit spart.

Vor allem aber ermöglichen die implementierten Tools dem Kunden, strategische Entscheidungen auf einer soliden, datenbasierten Grundlage zu treffen. All dies stärkt die Position unseres Partners als Pionier in der Retail-Fashion-Landschaft in Polen.

Die im Projekt eingesetzten technologischen Lösungen

Wir implementierten Salesforce Data Cloud, um Kundendaten aus verschiedenen Quellen zu vereinheitlichen und zu harmonisieren und so eine einzige, konsistente 360-Grad-Sicht auf jeden Empfänger zu schaffen.

Salesforce Marketing Cloud Engagement ermöglichte die Erstellung und Automatisierung personalisierter Marketingkampagnen im großen Maßstab und das Erreichen von Kunden über deren bevorzugte Kommunikationskanäle.

Die Implementierung von Salesforce Marketing Cloud Personalization ermöglichte die Bereitstellung hyperpersonalisierter Erlebnisse in Echtzeit – die Analyse des Kundenverhaltens erlaubt eine dynamische Anpassung der Inhalte auf Websites und in der Multichannel-Kommunikation.

Die Implementierung von Salesforce Service Cloud wiederum verbesserte den Kundenservice und stellte den Agenten eine einheitliche Plattform zur Verwaltung von Anfragen aus allen Kanälen zur Verfügung.

Zusammenfassung

Die Zusammenarbeit des führenden polnischen Retailers mit Cloudity und die Implementierung der Salesforce-Plattform sind ein strategischer Schritt hin zu noch stärkeren Kundenbeziehungen und zur Festigung der Marktführerschaft im Retail-Fashion-Markt.

Die Beseitigung der bisherigen Hürden durch verteilte Systeme und fehlende einheitliche Insights wird es dem Unternehmen ermöglichen, noch besser auf die individuellen Bedürfnisse und Erwartungen seiner Kunden einzugehen.

Optimieren Sie Ihre Prozesse mit Cloudity! Kontaktieren Sie uns!