Der B2B-Vertrieb wird zunehmend komplexer. Nicht zuletzt liegt dies an den enormen Datenmengen (Big Data), 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.
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 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 maschinelles Lernen, Deep Learning, Natural Language Processing und mehr.
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. Allen voran Machine-Learning-Algorithmen. Auf Machine-Learning-Algorithmen basierende KI-Tools analysieren große Datensätze und identifizieren Muster. Diese Muster helfen Ihnen dabei, Vorhersagen, Empfehlungen und Entscheidungen zu treffen. 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 des maschinellen Lernens unterscheiden sich daher stark von herkömmlicher Software. Eine Software ohne KI, wie z. B. Ihre Buchhaltungssoftware, ist auf menschliche Eingaben angewiesen. Solche Systeme folgen genauen Regeln und verbessern sich nur durch Softwareaktualisierungen.
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.
1. Umsatzsteigerung
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 Marketing- und Vertriebsmaßnahmen, kürzeren Verkaufszyklen sowie einer stärkeren Kundenbindung. Darüber hinaus leiten KI-Tools interessante Erkenntnisse aus der Kundeninteraktion und -reaktion ab, die für erfolgreiche Vertriebsgespräche herangezogen werden können. Indem Sie Ihre Vertriebsaktivitäten auf Kunden mit hohem Kundenwert konzentrieren, können Sie Ihr Vertriebsbudget außerdem zielgerichteter einsetzen.
2. Produktivitätszuwachs
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-gestützen Prozessen.
3. Cleveres Vertriebscontrolling
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.
Der Sinn von KI im Vertrieb besteht aber nicht darin, den Menschen zu ersetzen. Es geht vor allem darum, die Effizienz und die Effektivität menschlicher Vertriebstätigkeiten durch datengesteuerte Entscheidungen zu steigern.
KI in der Praxis: 9 Anwendungsbeispiele
Im Folgenden beleuchten wir anhand dreier Anwendungsfelder für Sie, wie KI und maschinelles Lernen Ihren Vertrieb unterstützen können.
1. 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.
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. Mit KI hingegen wertet der Algorithmus historische Informationen über einen Kunden zusammen mit Social-Media-Posts und dem Kontaktinteraktionsverlauf aus 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. 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. Außerdem ist der Vertrieb mit künstlicher Intelligenz besser in der Lage, Up- und Cross-Selling-Potenziale zu erkennen.
2. Vertriebsanalyse
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 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.
3. Vertriebsprognosen
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.
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.
Die Zukunft künstlicher Intelligenz im Vertrieb
Es besteht kein Zweifel, dass KI und maschinelles Lernen die Arbeitsweise von Vertriebsteams verändern werden. Laut Gartner nutzen mittlerweile 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.
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 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.
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.
Schließlich können intelligente Algorithmen 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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