Der B2B-Vertrieb wird zunehmend komplexer. Nicht zuletzt liegt dies an den enormen Datenmengen, die täglich entstehen. Erfolgreiche Unternehmen nutzen diese Daten gewinnbringend, indem sie mittels intelligenter Anwendungen und künstlicher Intelligenz (KI) Kundenbedürfnisse besser verstehen und bestehende Vertriebsprozesse optimieren. Spätestens seit dem Aufkommen von ChatGPT hat Artificial Intelligence (AI) den Mainstream erreicht. Dabei transformiert sich die KI-Welt rasant. Neue Tools werden in Massen veröffentlicht. Voraussichtlich wird der Hype um Künstliche Intelligenz in den nächsten 2-5 Jahren ihren Höhepunkt erreichen. Wenn Sie sich bereits heute AI-Tools zu Hilfe nehmen, können Sie Ihren Vorsprung als First Mover realisieren.
In diesem Magazin-Beitrag beleuchten wir, wie künstliche Intelligenz den Vertrieb schon heute unterstützen kann, welche Potenziale und Anwendungsfälle es gibt und wie die Zukunft des Vertriebs aussehen wird.
Was bedeutet künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Vertrieb?
Künstliche Intelligenz bzw. Artificial Intelligence im Vertrieb bezeichnet den Einsatz moderner Technologien und selbstlernender Algorithmen zur Steigerung der allgemeinen Vertriebsleistung. Künstliche Intelligenz ist ein Überbegriff, der mehrere verschiedene Technologien umfasst. Hierzu zählen unter anderem:
Data Mining: Data Mining ist die systematische sowie automatisierte Anwendung statistischer Methoden und Algorithmen auf große Datenbestände (Big Data), um Korrelationen, Trends und Muster zu erkennen. Data Mining kann Ihnen dabei helfen, wertvolle Informationen aus Daten zu gewinnen, die für die Entscheidungsfindung im Vertrieb nützlich sind.
Maschinelles Lernen: Machine Learning ist der Prozess des Trainierens von Algorithmen, die aus Daten lernen. Die KI verarbeitet Big Data und erkennt darin Muster und Zusammenhänge. Auf Basis derer bietet sie Lösungen. Dies erfolgt durch diverse Algorithmen, wie z. B. dem K-Means Clustering-Algorithmus oder der linearen Regression. Diese „smarten“ Algorithmen identifizieren Muster oder generieren Prognosen und unterstützen Sie somit bei der Entscheidungsfindung. Data Mining nutzt oft Machine Learning zur Erstellung der Analysemodelle. Aber Machine Learning kann auch ohne Data Mining situativ angewandt werden, um neue Informationen aus vorhandenen Daten abzuleiten.
Deep Learning: Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der das Lernverhalten von Menschen imitiert. Hierzu nutzt die KI künstlich erzeugte Neuronen, welche dem neuronalen Netzwerk des Gehirns ähneln. Folglich kann die Künstliche Intelligenz sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten analysieren und Entscheidungen formulieren.
Predictive Analysis: Mittels prädiktiver Algorithmen können Sie auf Basis von Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse treffen. Zum Beispiel kann Predictive Analysis helfen, potenzielle Kunden zu identifizieren, die Kaufbereitschaft zu erhöhen oder die optimale Preisgestaltung zu finden. Predictive Analysis nutzt verschiedene Techniken wie Data Mining oder Machine Learning, um Muster und Trends aus vergangenen Verkaufsdaten zu erkennen und daraus Prognosen abzuleiten. Predictive Analysis kann Ihnen im Vertrieb einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem es fundierte Entscheidungen ermöglicht. Die KI zeigt dabei, wie empfänglich, bestimmte Kunden für ein Angebot sind, wann man sie am besten ansprechen sollte und wo ihr Bedarf liegt.
Natural Language Processing (NLP): Bei dem NLP findet sprachliche Kommunikation zwischen Mensch und Computer statt. So fallen zum Beispiel Spracherkennung, Text Mining oder Chatbots unter die NLP. Auch die im nachfolgenden erklärte Sentiment Analyse nutzt die natürliche Sprachverarbeitung.
Sentiment Analyse: Diese Technologien der Künstlichen Intelligenz erkennen die Emotionen von Kunden. Im Vertrieb kann die Sentiment Analyse helfen, die Bedürfnisse, Wünsche und Erwartungen der potenziellen Käufer zu erkennen und darauf einzugehen. Zum Beispiel kann ein Verkäufer anhand der Wortwahl eines Kunden erkennen, ob er zufrieden ist. Mit dieser Information können Sie Ihre Strategie anpassen, um den Kunden besser zu beraten.
Hierbei ist es wichtig zu wissen, dass viele dieser Technologien den Erfolg Ihres Vertriebs tiefgreifend beeinflussen können. Das liegt in erster Linie daran, dass diese Technologien einen Großteil des Verkaufsprozesses automatisieren und mit gewinnbringenden Erkenntnissen ergänzen können. Schon heute integrieren viele ERP- und CRM-Systeme KI-Technologien. Dadurch können sich Vertriebsmitarbeiter auf das Wesentliche konzentrieren: den Vertriebserfolg.
Je mehr Daten den Algorithmen im Laufe der Zeit zur Verfügung stehen, desto präziser werden die gewonnen Erkenntnisse – und das oft ohne menschliches Zutun. Die Methoden der Künstlichen Intelligenz unterscheiden sich daher stark von herkömmlicher Software. Eine Software ohne AI, wie z. B. Ihre Buchhaltungssoftware, ist auf menschliche Eingaben angewiesen. Solche Systeme folgen genauen Regeln und verbessern sich nur durch Softwareaktualisierungen.
Welche Einsatzmöglichkeiten von KI gibt es im B2B Vertrieb?
- Lead-Management
Die Leadrecherche ist aufwendig. Ebenso zeitaufwändig sind die Qualifizierung von Leads und deren Nachverfolgung zum Aufbau und zur Aufrechterhaltung einer Geschäftsbeziehung. Wenn Sie KI für den Vertrieb einsetzen, übernehmen intelligente Algorithmen diese Aufgaben für Sie und liefern schnelle Ergebnisse.
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- Lead-Generierung: KI-Algorithmen suchen und wählen potenzielle Kunden aus, die sich wahrscheinlich für Lösungen Ihres Unternehmens interessieren. Zudem arbeiten auch Reverse-Ip-Look-Up Tools häufig mit künstlicher Intelligenz. Mit diesen Tools identifizieren Sie Leads, die Zeit auf Ihrer Unternehmenswebsite verbringen. Daraufhin stellen solche KI-Systeme die Kontaktinformationen des Unternehmens automatisch in Ihrem CRM-System oder per E-Mail bereit.
- Lead-Scoring und -Priorisierung: KI-Systeme bewerten die Conversion-Wahrscheinlichkeit der Kunden basierend auf Daten von Drittanbietern und dem Datenverkehr Ihres Unternehmens. Für die Lead-Qualifizierung und -Bewertung verlassen sich Vertriebsmitarbeiter in der Praxis häufig auf ihr Bauchgefühl oder auf zeitintensive Recherchearbeit. Mit KI hingegen wertet der Algorithmus, basierend auf dem maschinellen Lernen, historische Informationen über einen Kunden zusammen mit Social-Media-Posts und dem Kontaktinteraktionsverlauf aus. Die KI hinterfragt, wie empfänglich oder reserviert ein potentieller Kunde ist und stuft die entsprechenden Chancen auf einen erfolgreichen Abschluss ein.
- Maßnahmenempfehlung: Intelligente CRM-Systeme teilen ihren Nutzern mit, welche Aktionen basierend auf den Vertriebszielen und den Erkenntnissen aus den Daten am sinnvollsten sind. Durch das maschinelle Lernen analysiert die KI den Bedarf des Kunden. Als Ergebnis erhalten Sie gezielte Anweisungen zu den zu ergreifenden Maßnahmen. Somit müssen sie sich weniger Gedanken über die nächsten Schritte im Verkaufsprozess machen. Vertriebsmitarbeiter verwenden KI daher auch, um sich über den optimalen Verkaufszeitpunkt informieren zu lassen.
- Vertriebsprognosen
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- Zukünftiger Kundenwert ermitteln: KI ermöglicht automatische und genaue Verkaufsprognosen basierend auf allen Kundenkontakten und historischen Verkaufsergebnissen. Zeitgemäße KI-Systeme prognostizieren dabei nicht nur das Kaufverhalten und die Nachfrage, sondern auch den Kundenwert (Customer Lifetime Value). Dabei sagen sie vorher, wie sich Kunden in den nächsten Monaten und Jahren entwickeln werden. Mit dieser Erkenntnis können Sie genauer planen und das Budget zielgerichteter einsetzen.
- Vorhersage von Kündigungswahrscheinlichkeiten: Mithilfe künstlicher Intelligenz identifizieren Sie Kunden, die mit höherer Wahrscheinlichkeit kündigen werden. Mit attraktiven Angeboten können Sie dann potenziellen Kundenabwanderungen entgegengenwirken. KI kommt daher häufig in der Telekommunikations-, Versicherungs- und Banken-Branchen zum Einsatz – findet aber auch im SaaS-Bereich weitreichende Anwendung.
- Vertriebsanalyse zur Reduktion der Abwanderungen
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- Umsatzzuordnung: Sogenannte Attributionsmodelle helfen Ihnen dabei, nachzuvollziehen, welche Kanäle und Maßnahmen maßgeblich zur Conversion beitragen. Dabei basieren zeitgemäße Attributionsmodelle häufig auf Machine-Learning-Algorithmen. KI-basierte Attributionsmodelle ermöglichen Ihnen nicht nur die Analyse vergangener Werbekampagnen, sondern liefern Ihnen auch tiefgründige Einblicke in das aktuelle und zukünftige Geschehen – und das in Echtzeit.
- Kontaktanalyse & Segmentierung: Mithilfe intelligenter CRM-Systeme können Sie alle Kontakte, einschließlich Telefonanrufe oder E-Mails, tiefgründig analysieren. Intelligente Algorithmen erkennen dabei die Verhaltensweisen und Aktionen, die den Umsatz steigern. Folglich profitieren Sie von zielgerichteteren Maßnahmen und transparenteren Kundenbeziehungen. Eine weitere interessante Anwendung für KI ist die Kundensegmentierung. Clustering-Algorithmen nutzen hierbei Kundendaten aus ERP- und CRM-Systemen, um homogene Kundengruppen zu identifizieren. Da Kunden zunehmend heterogener und individueller werden, gewinnt eine solche Mikrosegmentierung an Bedeutung. Unternehmen können hierdurch zugeschnittene Leistungen für die verschiedenen Kundensegmente anbieten und die Kundenzentrierung steigern.
- Sentiment-Analysen: Sentiment-Analysen sind Sprach- bzw. Textverarbeitungstechniken. KI-gestützte Sentiment-Analysen durchforsten soziale Medien, Webseiten und andere Bewertungsdienste nach Kundenmeinungen. Sie erkennen dann die Emotionen hinter dem geschriebenen Text und leiten somit ein allgemeines Stimmungsbild ab. Das Ziel von Sentiment-Analysen ist es, herauszufinden, wie Kunden die eigene Marke wahrnehmen und beurteilen.
- Prognosen zur Kundenrückgewinnung: Sollte ein Kunde dennoch abgewandert sein, unterstützt KI zudem die Kundenrückgewinnung. KI-Systeme geben eine genaue Vorhersage, welche Ansprechpartner Sie kontaktieren sollen und welcher Rabatt zu einer Vertragsverlängerung führt. Hierdurch können Sie Rückgewinnungsmaßnahmen bedarfsgerecht einsetzen und reduzieren Kosten.
- Produktivitäts- und Zeitmanagement-Tools im B2B-Vertrieb
Heute existieren einige KI- bzw. AI-Tools, welche Ihnen die Arbeit im Vertrieb erleichtern und Zeit einsparen. Eingesetzt an der richtigen Stelle, sind diese „Helferlein“ äußerst nützlich. Nicht nur erleichtert die AI das Formulieren von Texten, sie übernimmt teilweise auch selbstständig die Kommunikation. So können Sie Kunden beispielsweise durch automatisierte Emails nach der Zufriedenheit oder benötigter Hilfe fragen.
Weitere Tools, die das Zeitmanagement im Vertrieb optimieren, erstellen zum Beispiel Präsentationsfolien und sonstige Vertriebsunterlagen. Auf lange Sicht werden solche KI-Tools zur regelrechten Arbeitserleichterung, besonders in Hinsicht auf das Zeitmanagement.
Welche Vorteile bietet Künstliche Intelligenz für den Vertrieb?
Wie wichtig KI im Vertrieb ist, zeigt folgende Harvard-Studie: Unternehmen, die KI für den Vertrieb einsetzen, können ihre Leads um mehr als 50 % steigern und Kosteneinsparungen von 40-60 % realisieren. Laut einer Studie von Google investieren erfolgreiche Unternehmen mehr als doppelt so häufig in KI als andere. In der Praxis berichten Unternehmen von enormen Mehrwerten für Ihren Vertrieb. Kurz gesagt können Sie mit dem Einsatz von KI-Tools mehr Umsatz generieren, die Produktivität steigern und gleichzeitig Vertriebsmaßnahmen besser überwachen.
- Umsatzsteigerung: Up- und Cross-Selling-Potentiale erkennen
KI hilft, Kundenbedürfnisse entlang der Customer Journey besser zu verstehen und durch personalisierte Marketinginhalte individuell zu adressieren. Zudem unterstützt Sie KI dabei, das Kaufverhalten der Kunden präzise vorherzusagen und diese proaktiv mit Kampagnen zur richtigen Zeit zu bedienen. Dies führt zu zielgenauen Handlungsempfehlungen. Optimierte Vertriebsmaßnahmen, kürzere Verkaufszyklen sowie eine stärkeren Kundenbindung resultieren durch eine gute Einbindung von KI. Darüber hinaus leiten KI-Tools interessante Erkenntnisse aus der Kundeninteraktion und -reaktion ab, die Sie für erfolgreiche Vertriebsgespräche heranziehen können. Indem Sie Ihre Vertriebsaktivitäten auf Kunden mit hohem Kundenwert konzentrieren, können Sie Ihr Vertriebsbudget außerdem zielgerichteter einsetzen.
- Produktivitätszuwachs: Effizientes Zeitmanagement
Laut SalesForce verbringen Vertriebsmitarbeiter lediglich 34 Prozent ihrer Zeit mit ihrer Hauptaufgabe – dem Verkaufen. Dabei geht viel Zeit für die Dateneingabe, der Angebotserstellung sowie Recherchetätigkeiten verloren. Dieses enorme Effizienzpotential kann realisiert werden, wenn Standardprozesse, wie z. B. die Datenverarbeitung, automatisiert und die damit verbundenen Entscheidungen mittels KI getroffen werden. Der kombinierte Einsatz von KI und Prozessautomatisierung ermöglicht außerdem die Priorisierung von Vertriebsaufgaben nach deren Relevanz. Somit stellen Sie sicher, dass sich Vertriebsmitarbeiter auf erfolgversprechende Leads konzentrieren. Dies schafft Freiräume, um vor allem verkaufsrelevante Tätigkeiten zu verfolgen. Der Effizienzgewinn ist daher einer der wesentlichen Vorteile von KI-gestützten Prozessen.
- Cleveres Vertriebscontrolling: Risiko minimieren
KI ermöglicht detaillierte Analysen zur gesamten Kommunikation zwischen Vertriebsmitarbeitern und potenziellen Kunden. Nie zuvor war das Vertriebscontrolling einfacher und erkenntnisreicher. Machine-Learning-Algorithmen analysieren sämtliche Kundendaten, einschließlich E-Mails, Telefonanrufen und Chats. Anschließend identifizieren Sie Muster und leiten Handlungsempfehlungen ab. Kritische Muster, wie z. B. eine potenzielle Kundenabwanderung, werden früh erkannt. Somit sind Sie in der Lage, rechtzeitig zu handeln und Kunden langfristig zu binden.
Künstliche Intelligenz: Gewinnbringende KI-Strategie in 4 Schritten
Durch die rasante Entwicklung neuer Tools und Technologien können Sie den Bedarf an Simplizität und Zeiteinsparung im Vertrieb decken. Das Einbinden von KI wird Teil der Zukunft sein. Einige Unternehmen nutzen diese AI-Tools schon heute. Damit auch Sie schon in der Gegenwart von AI-Tools profitieren, sollte Sie darüber nachdenken, wo die Einbindung dieser im eigenen Unternehmen am sinnvollsten ist. Folglich erleiden Sie keine Wettbewerbsnachteile, sondern haben ganz im Gegenteil bereits heute die Chance, ein Vorreiter in Sachen Arbeitsoptimierung zu werden. Im Folgenden erklären wir, wie Sie Ihre KI-Strategie implementieren können:
- Reflexion & Analyse: Zuerst gilt es, den Ist-Zustand zu analysieren und zu prüfen, wo der Einsatz von KI eine Verbesserung mit sich bringt. Sie sollten Ihre Arbeitsläufe sowie deren Zeitaufwand betrachten und analysieren, wo Verbesserungsbedarf besteht. Auch hilft eine Kontrolle darüber, wie viele Leads zu Kunden konvertieren sowie ob und wann diese abwandern. Zusätzlich sollten Sie sich im Vertrieb Bewusst machen, welche Ihrer täglichen Arbeiten besonders wie viel Zeit beansprucht.
- Vision & Mission: Es ist stets wichtig Ihre Ziele vor Augen zu halten. Dabei sollten Sie diese regelmäßig betrachten und die Wahrscheinlichkeit der Erreichung analysieren. Besonders durch den Einsatz von KI-Tools verändern sich diese häufig oder erfahren eine Prioritätenänderung. Achten Sie auch auf die Ergebnisse des ersten Schrittes – der Reflexion – und entscheiden Sie, ob eine Verbesserung nützlich oder gar nötig wäre.
- Passende KI-Anwendungen suchen: Nachdem Sie den Ist- und den Soll-Zustand analysiert und verglichen haben, gilt es Methoden zur Zielerreichung zu entwickeln. Zur Analyse, wo der Einsatz von KI sinnvoll ist, hilft Ihnen unser Artikel. Besonders die im folgenden aufgelisteten Tools sollten Sie dabei genauer inspizieren und bei Bedarf, ihre Nutzung in Betracht ziehen. Stellen Sie sich deshalb folgende Frage: Welche Arbeit kann durch die Arbeit optimiert werden? Dabei kann es sowohl eine Optimierung bezüglich der Zahl, der Zeit oder der Fehlerquote sein.
- Umsetzung: Haben Sie nun die passenden KI-Lösungen für Ihre Problemstellen ermittelt, sollten Sie diese gezielt einsetzen. Einige der Tools werden intuitiv oder nach kurzem Einlesen angewendet und brauchen kaum Einarbeitungszeit. Dennoch sollten Sie sich im Klaren darüber sein, dass viele AI-Tools noch neu am Markt sind. Insbesondere zu Beginn sollten Sie die Ergebnisse dieser Tools kritisch prüfen und reflektieren, um deren Schwachstellen und Stärken zu ermitteln.
Diese 10 AI-Tools entlasten den B2B-Vertrieb:
Im Folgenden stellen wir Ihnen 10 KI-Tools vor, die Sie im Vertrieb gewinnbringend einsetzen können.
- chatspot.ai
ChatSpot ist ein KI-Tool von HubSpot. Durch chatbasierte Befehle wird die Nutzung Ihres HubSpot-CRM-Systems erleichtert. Mit sprachbasierten Befehlen erstellen Sie zum Beispiel Reportings oder Follow-up Emails, erhalten Status-Updates und Prognosen und bearbeiten Lead-Daten. Genauere Informationen erhalten Sie auf der offiziellen Website von ChatSpot.ai. - Sales Cloud Einstein
Sales Cloud Einstein ist eine KI-Lösung von Salesforce. Auch diese Anwendung analysiert CRM-Daten – Jedoch in der SalesForce-Umgebung. Sie zeigt vielversprechende Leads, priorisiert diese und gibt Vorschläge das weitere Vorgehen. - Landbot
Landbot ist ein KI-Chatbot zur Lead-Generierung und bietet zudem skalierbare CRM-Automatisierungslösungen. Vollautomatische Chatbots kommunizieren mit Kunden und Leads, die Hilfe benötigen und Fragen haben. Neben der zusätzlichen WhatsApp-Automatisierung, erhalten Sie ebenso von Landbot erstellte, individuell veränderbare Vorlagen für Umfragen. - Hexomatisch
Hexomatisch ist ein leistungsstarkes Tool zur Datenextraktion. Sie können das KI-Tool nutzen, um wichtige Informationen von Webseiten und Emails zu filtern. Ebenso dient es dem Planen von Erinnerungen basierend auf Keywords und Bedingungen. Auch E-Mail-Vorlagen können Sie mit Hexomatisch für personalisierte Follow-ups erhalten. - Lemlist
Lemlist ist spezialisiert auf Taktiken, die Kaltakquise-E-Mails optimieren. Diese werden in hoher Geschwindigkeit erstellt und personalisiert an verschiedene Empfänger versendet. Sie müssen sich hierbei nicht zwischen dem Schreiben von allgemeinen Massen-Mails und zeitaufwendigen personalisierten Mails entscheiden. Stattdessen automatisiert Lemlist dies und bietet den Ansprechpersonen eine Mischung. - Notion-KI
notion.ai dient besonders dem Zeitmanagement und wird direkt in Notion angewendet. Sie können mit notion.ai von Ihren Meeting-Mitschrieben Zusammenfassungen erstellen sowie Haupterkenntnisse und Folgeschritte identifizieren lassen. Ebenso hilft das Tool bei der Rechtschreibung, formuliert Texte im gewünschten Tonfall, übersetzt fremdsprachige Texte und erklärt Fachbegriffe. - Tome
Mit Tome erstellen Sie effizient Präsentationsfolien und verbessern so Ihr Zeitmanagement. Das KI-Tool schreibt Ihnen ebenso Texte und fügt diesen Bildern, 3D-Rendering und Videos hinzu. Ihre Inhalte werden gestalterisch aufgewertet und wirken somit ansprechender für (potentielle) Kunden. Das KI-Tool arbeitet bislang nur mit englischen Texten. Diese können allerdings bearbeitet und übersetzt werden. - Autoslide
Auch Autoslide erstellt Ihnen ansprechende Präsentationen. Diese können Sie im Nachhinein als Google Slide, PowerPoint oder PDF exportieren. Auch dieses KI-Tool arbeitet bislang nur mit englischen Texten. Diese können allerdings bearbeitet und übersetzt werden. - Writesonic
Writesonic erstellt Ihnen in hoher Geschwindigkeit Texte für Emails, Werbung, Blogbeiträge und Webseiten. Dabei bietet es ebenso zahlreiche Vorlagen an, die Sie für Aquisemails nutzen können. Writesonic ist für die gute Formulierung seiner Texte, sowie die niedrige Fehlerquote bekannt. - ChatGPT
Das wohl aktuell bekannteste KI-Tool ist ChatGPT. Es dient ebenso zum automatisierten Schreiben von Texten. Als Vertriebler können Sie es neben dem Verfassen von Emails auch zum Erstellen von Vertriebsmaterialien anwenden. Folglich werden Sie ihr Zeitmanagement optimieren.
Künstliche Intelligenz in Zukunft: Was bedeutet der Einsatz von KI für das Vertriebspersonal?
Es besteht kein Zweifel, dass KI und maschinelles Lernen die Arbeitsweise von Vertriebsteams verändern werden. Laut Gartner nutzten bereits 2021 30 % aller B2B-Unternehmen eine Art von KI, um mindestens eine ihrer primären Vertriebsprozesse zu erweitern. Dabei ist zu betonen, dass KI-Systeme häufig die menschliche Arbeit ergänzen, anstatt sie zu ersetzen. Deshalb übernehmen KI-Tools heutzutage vor allem Aufgaben, für die menschliche Verkäufer weder die Möglichkeit noch die Zeit haben. Um komplexe Gespräche und den Aufbau von Beziehungen zu bewältigen, sind KI-Algorithmen heute aber noch nicht ausgereift genug.
Dabei dienen Tools der Künstlichen Intelligenz der Entlastung von Vertriebsmitarbeitern und sorgen für einen effizienteren Zeiteinsatz derer. So müssen Sie beispielsweise nicht mehr das Internet bzw. Ihr CRM-System nach passenden Informationen durchforsten oder zeitaufwändige Emails verfassen. Stattdessen können Sie ihre Arbeitskraft an anderen Stellen sinnvoll einsetzen.
Viele Vertriebler haben durch das Aufkommen von KI-Tools und die Neuwertigkeit dieser Angst um ihre Arbeitsstelle. Allerdings kann gesagt werden, dass der Berufszweig beständig bleibt. Allerding werden sich die Skills und nötigen Fähigkeiten von Vertriebsmitarbeitern vermutlich etwas ändern.
In Zukunft werden KI-Algorithmen jedoch leistungsfähiger und können womöglich kundenindividuelle und kontextbezogene E-Mails erstellen. Dies hilft Vertriebsmitarbeitern, potenzielle Interessenten zu erreichen, ohne Zeit mit dem Schreiben zahlreicher E-Mails zu verschwenden. Es ist jedoch Dabei ist anzumerken, dass auch zukünftig die menschliche Interaktion vor allem im B2B-Umfeld von hoher Relevanz sein wird. Durch die zunehmende Akzeptanz von Chatbots und Co. wird sich der persönliche Erstkontakt mit dem Vertrieb aber auf einen späteren Zeitpunkt im Kaufprozess verlagern. Die Performance des Vertriebs im unteren Teil des Sales-Funnels nimmt in diesem Zusammenhang eine größere Bedeutung ein, da vor allem die persönliche Kommunikation, gepaart mit Empathie und Humor über den Erfolg des Vertriebs entscheiden werden.
Fazit – Künstliche Intelligenz als wertvolle Unterstützung für den Vertrieb
Bereits heute gibt es eine Vielzahl an Lösungen auf dem Markt, die zeitaufwändige und wiederkehrende Vertriebsaufgaben, wie z. B. die Dateneingabe und die Planung von Besprechungen, übernehmen. Etablierte CRM-Anbieter, wie HubSpot oder SalesForce, erweitern bereits ihre CRM-Lösungen um KI-Technologien, die schon jetzt einige der oben beschriebenen Aufgaben erfüllen. In Zeiten des datengetriebenen Vertriebs wird der Einsatz von künstlicher Intelligenz deshalb zunehmend relevant.
Dabei ist es wichtig, zu betonen, dass künstliche Intelligenz Vertriebsmitarbeiter unterstützen und nicht ersetzen soll. Das Ziel von KI im Vertrieb ist es, Vertriebsmitarbeitern mehr Freiräume für wertschöpfende Aufgaben zu schaffen. Durch die Identifikation und Korrektur von Ineffizienzen kann KI deshalb zu einer kontinuierlichen Verbesserung Ihrer Vertriebsstrategie beitragen.
Die erfolgreichsten Resultate entstehen aus dem Zusammenwirken von Mensch und Maschine. Schließlich können intelligente Algorithmen so ein kundenzentriertes Handeln ermöglichen und den Erfolg im B2B-Vertrieb steigern.
In unserem Beitrag zum Kontaktmanagement finden Sie hilfreiche Tipps zur Optimierung Ihrer Kontaktdatenbank.
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