Künstliche Intelligenz im Vertrieb (B2B)

Einsatzmöglichkeiten

Die Einsatzmöglichkeiten von KI für der Vertrieb sind enorm. Gemäß einer Umfrage der  Boston Consulting Group (BCG) geben 64% der Benutzer geben an, dass sie bei ihrer Arbeit einen Mehrwert aus der KI ziehen. Allein die folgende Aufzählung macht deutlich, welches Potenzial für Ihr Unternehmen sich dahinter verbirgt:

Reduktion von Routineaufgaben:

KI kann mühsame und zeitaufwändige Aufgaben automatisieren: Daten-Visualisierung und Aufbereitung, Recherche, personalisierte E-Mails und sogar Kundensupport. Dadurch gewinnen Vertriebsmitarbeiter wertvolle Zeit, die sie für strategische und wichtigere operative Aktivitäten nutzen können. Sie können sich verstärkt auf den zwischenmenschlichen Kontakt mit Kunden konzentrieren, deren individuellen Anforderungen klarer nachvollziehen – und die Beziehung zu ihnen festigen.

Vorhersagen und Handlungsempfehlungen im B2B Vertrieb:

KI-Systeme können riesige Daten analysieren und Muster erkennen, die dem menschlichen Auge oft verborgen bleiben. Vertriebsmitarbeiterinnen und -mitarbeiter können dadurch das Kundenverhalten besser verstehen und Vorhersagen über zukünftige Bedürfnisse treffen. So können maßgeschneiderte Lösungen entwickelt und die Vertriebsstrategie noch stärker auf den Kunden ausgerichtet werden. KI-gestützte Systeme können auch Handlungsempfehlungen geben, um Vertriebsmitarbeiter bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Umsatz-Forecasting für bessere Planung:

Künstliche Intelligenz ist in der Lage, Prognosen für die Zukunft erstellen – und ermöglicht dem B2B Vertrieb dadurch ein präzises Umsatz-Forecasting. So kann die KI anhand von Verkaufsergebnissen, Marktbedingungen und anderen relevanten Daten fundierte Schätzungen für kommende Verkaufsperioden abgeben. Solche Informationen unterstützen Unternehmen dabei, ihre Ressourcen effizienter zu planen, Marketingaktivitäten zu optimieren und Vertriebsziele realistisch zu setzen. Aber Achtung: Prognosen sind keine Glaskugel. Sich blind darauf zu verlassen, wäre falsch.

Produktempfehlung Up- und Cross-Selling:

Die lernenden Algorithmen der KI analysieren das Produkt- und Nutzerverhalten und können dem Kunden gezielte Produktempfehlungen geben. Das eröffnet nicht nur Up- und Cross-Selling-Möglichkeiten, sondern erhöht auch die Kundenzufriedenheit. Da die KI die Bedürfnisse der Kunden immer besser verstehen lernt, können Vertriebsmitarbeiter gezielter Verkaufsgespräche führen und den Kunden individuelle Lösungen präsentieren. KI fungiert als unterstützender Berater, der den Vertriebsmitarbeitern relevante Informationen liefert und ihre Verkaufsstrategien verbessert.

Lead-Qualifizierung / Lead-Scoring:

Automatisiertes Lead-Scoring der KI ermöglicht es Vertriebsmitarbeitern, schnell und effizient potenzielle Kunden zu identifizieren, bei denen der größte Erfolg zu erwarten ist. Anhand bestimmter Kriterien wie Demographie, Interaktionen auf der Website und sozialen Medien sowie anderen Verhaltensmustern erstellt die KI eine Prioritätenliste für Leads. Dadurch können Vertriebsmitarbeiter ihre Ressourcen und Energie gezielt auf die vielversprechendsten Kunden konzentrieren.

Datenbasierte Personas für besseres Kundenverständnis:

Dank der KI können Unternehmen datenbasierte Kundenprofile erstellen, auch als „Personas“ bekannt. Diese Profile spiegeln das Verhalten, die Vorlieben, die Bedürfnisse und die Herausforderungen der Kunden wider. Mithilfe dieser tiefgehenden Zielgruppenprofile können Vertriebsmitarbeiter maßgeschneiderte Kundenansprachen entwickeln und auf hoch-individuelle Anforderungen eingehen. Das verbessert das Kundenerlebnis und zahlt positiv auf die Kundenbeziehung ein.

Process-Mining für Potenzialfindung:

Prozess-Mining ermöglicht eine detaillierte Analyse der Vertriebsprozesse: Durch das Sammeln und Auswerten von Daten zu den Vertriebsabläufen können Unternehmen Schwachstellen erkennen und entsprechende Optimierungen vornehmen. Das verbessert die Effizienz im Workflow, steigert die Produktivität und zahlt positiv in den Vertriebserfolg ein.

Sentiment-Analyse: Wissen, welche Stimmung herrscht

Durch die Sentiment-Analyse (oder Meinungsanalyse) kann KI die Stimmung und Meinungen der Kunden in Echtzeit erfassen. Die KI monitort Social-Media-Plattformen, Kundenbewertungen und andere Quellen – und erkennt unmittelbar positive und negative Reaktionen. Dadurch erhalten Vertriebsmitarbeiter wertvolle Einblicke in die Kundenwahrnehmung ihrer Marke und Produkte – und das Marketing kann direkt auf Stimmungen reagieren.

Churn-Analysen: Vorhersage von Kundenabwanderung / -kündigungen

Eine der größten Herausforderungen im B2B Vertrieb besteht darin, Kundenabwanderung (Churn) zu reduzieren und Kunden langfristig zu binden. KI-gestützte Churn-Analysen nutzen historische Daten, Kundenverhalten und Interaktionen, um Kunden mit einer hohen Abwanderungsgefahr zu identifizieren. So sind Vertriebsmitarbeiter in der Lage, präventive Maßnahmen zu ergreifen und abwanderungswilligen Kunden mit individuellen Angeboten zu binden.

Höhere Datenqualität von Kundendaten im CRM:

Saubere und konsistente Kundendaten sind essenziell für einen effizienten Vertriebsprozess und ermöglichen eine präzise Kundenanalyse sowie personalisierte Interaktionen. KI kann automatisch Daten bereinigen, vervollständigen und Ungenauigkeiten korrigieren. Mit den optimierten CRM-Daten können Vertriebsmitarbeiter gezielter agieren und ihre Verkaufsstrategie auf einer verlässlichen Datenbasis entwickeln.

Sprache zu Text: Besuche im Auto dokumentieren

Mithilfe von Sprache-zu-Text-Technologie können Vertriebsmitarbeiter die Zeit im Auto effektiver nutzen, indem sie während der Fahrt ihre Besuche und Kundengespräche dokumentieren. Die KI erfasst die gesprochenen Informationen und wandelt sie in schriftliche Notizen um, die später im CRM-System oder anderen Vertriebstools gespeichert werden können. Dies spart Zeit und erleichtert die Nachverfolgung von Kundeninteraktionen.

Preisoptimierung durch Vorhersage von Angebotsannahme

Eine präzise Preisgestaltung ist entscheidend für den Vertriebserfolg. KI kann anhand historischer Daten und Kundenverhalten die Wahrscheinlichkeit der Angebotsannahme vorhersagen. Durch die Analyse verschiedener Faktoren wie vergangener Transaktionen, Kundenpräferenzen und Wettbewerbssituationen ermittelt die KI optimale Preise für Produkte oder Dienstleistungen. Diese dynamische Preisoptimierung ermöglicht es Unternehmen, ihre Gewinnmargen zu steigern, Wettbewerbsvorteile zu erzielen – und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Erfolgreiche Implementierung durch Human-Centered AI

Diese Aufzählung verdeutlicht die Menge an Möglichkeiten, die KI-Systeme für Sie bieten. Von Effizienzsteigerung über Prozessoptimierung, bis hin zur verbesserten Kundenzufriedenheit und höheren Margen ist alles dabei. Richtig umgesetzt, öffnet Ihnen KI das Tor zu neuen Wachstumsmärkten. Ein wichtiger Erfolgsfaktor: Damit Digitalisierung mit KI-Technologie ihr volles Potenzial entfalten kann, sollten Sie den Menschen in den Mittelpunkt stellen.

Human-Centered AI ist ein Ansatz aus der Künstlichen Intelligenz, der die menschlichen Bedürfnisse und Anforderungen in den Vordergrund stellt. Oder anders ausgedrückt: Menschenzentrierte KI lernt von menschlichen Eigenschaften und menschlicher Zusammenarbeit – und konzentriert sich dabei auf Algorithmen, die in einem auf Menschen basierenden System bestehen. So entstehen KI-Funktionen, die sich auf die menschliche Technologieinteraktion konzentrieren – und das Gesamterlebnis für die Menschen, die KI anwenden, verbessern.

Wenn Sie KI-Systeme durch Human-Centered AI implementieren möchten, können Sie sich an folgendem Lösungsansatz orientieren:

1. Nutzungskontext verstehen
2. Anforderungen festlegen
3. Gestaltungslösungen erarbeiten
4. Evaluation

1.Nutzungskontext verstehen

In der Nutzungskontextanalyse werden sämtliche relevanten Faktoren untersucht, die die Mensch-KI-Interaktion beeinflussen. Dazu gehören die Bedürfnisse und Erwartungen der Benutzer, die User Journey, technische Einschränkungen, rechtliche und ethische Rahmenbedingungen sowie organisatorische Faktoren. Eine umfassende Analyse des Nutzungskontexts ermöglicht es, die Anforderungen der Nutzer (in diesem Fall: der Vertriebseinheiten) an die KI-Lösung besser zu verstehen und daraus klare Ziele für die KI-Entwicklung abzuleiten.

2.Definition benutzungsorientierter Anforderungen

Auf Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse aus der Nutzungskontextanalyse werden nun benutzungsorientierte Anforderungen für die KI-Lösung festgelegt. Es geht darum, die Bedürfnisse und Wünsche der Benutzer in den Vordergrund zu stellen und sicherzustellen, dass die KI-Lösung deren Anforderungen erfüllt. Wichtige Fragen dabei lauten: Ist die Anwendung skalierbar? Welche Echtzeitanforderungen bestehen? Welche Schnittstellen werden benötigt? Sollten verbesserte KI-Modelle automatisch in die Produktionsumgebung zurückgespielt werden? Und: Wie wird User-Feedback in die Weiterentwicklung der KI-Lösung einbezogen?

3.Umsetzung der Anforderungen während der Gestaltung

Bei der Umsetzung der benutzungsorientierten Anforderungen geht es vor allem um die Usability, also die Benutzerfreundlichkeit, und um die User Experience (UX). Die Benutzeroberfläche sollte intuitiv gestaltet und leicht verständlich sein, um eine möglichst einfache Interaktion mit der KI zu ermöglichen. Das ist Aufgabe interner oder externer UX-Designer. Außerdem sollten Vertriebsmitarbeiter in den Entwicklungsprozess einbezogen werden und in den verschiedenen Phasen kontinuierlich Feedback geben. Schließlich sind sie es, die die KI im B2B Vertrieb am Ende nutzen. Dadurch stellen Sie sicher, dass das KI-System am Ende den Erwartungen im Vertrieb entspricht – und Sie nicht an der Abteilung „vorbeientwickeln“.

4.Evaluation

In der Evaluationsphase sollten Sie prüfen, inwieweit die aufgestellten benutzungsorientierten Anforderungen erfüllt wurden und wie gut das KI-System die Bedürfnisse der Benutzer erfüllt. Eine ausführliche Evaluation erfolgt idealerweise durch Usability-Tests, Nutzerumfragen und Feedback-Iterationen mit potenziellen Nutzern. Die Evaluationsergebnisse sind von unschätzbarem Wert, da sie Schwachstellen identifizieren und das KI-System verbessern.

Je besser die Mensch-KI-Interaktion, desto höher die Erfolgsaussicht. Mit einer menschzentrierten Gestaltung durch Human-Centered AI gewöhnen sich die Menschen im Vertrieb sich schnell an die Handhabung der KI-Lösung. So entwickeln Sie nicht nur effiziente und leistungsstarke Technologien, sondern auch eine positive und nahtlose Benutzererfahrung Ihrer Vertriebsteams – und die damit einhergehende Effizienz- Produktivitäts- und Umsatzsteigerung für Ihr Unternehmen.

Umsetzung von KI im Vertrieb: „Make or Buy“, intern oder extern?

Die erfolgreiche Integration von KI im Vertrieb erfordert eine fundierte Strategie für die Umsetzung. Als Verantwortliche stehen Sie vor der Entscheidung, ob Sie eine individuelle KI-Lösung entwickeln (Make) oder eine etablierte Lösung kaufen möchten (Buy). Wenn Sie sich für „Make“ entscheiden, stehen Sie noch vor der Frage, ob Sie die Lösung intern oder extern entwickeln lassen möchten. Für intern sollten sie sich nur entscheiden, wenn Sie genügend Entwickler mit den entsprechenden Kompetenzen und Kapazitäten im Unternehmen haben. Folgende Fragestellungen können als Entscheidungsgrundlage dienen:

Vor- und Nachteile

In jeder der drei Optionen steckt großes Potenzial – und wofür Sie sich auch entscheiden: Jede Auswahl bringt ihre eigenen Vor- und Nachteile mit sich. Es kommt also besonders darauf an, die individuelle Situation Ihres Unternehmens exakt einzuschätzen und darauf basierend Ihre Entscheidung zu treffen. Wägen Sie die Vor- und Nachteile also gründlich ab:

Buy (extern)

• Passt die KI-Lösung zu Ihren Vertriebszielen?
• Welche Daten werden für die KI-Lösung benötigt – und verfügen Sie über diese Daten?
• Wie wird der Support gewährleistet?
• Ist die KI-Lösung skalierbar?
• Welche Erfahrung und welche Erfolge hat der Anbieter in Ihrer Branche erzielt?
• Wie funktioniert die Integration in Ihre Vertriebsinfrastruktur?
• Wie steht es um Datenschutz und Sicherheit?
• Welche Kosten und Lizenzmodelle gelten?

Vorteile:

• Schnelle Implementierung: Fertige KI-Lösungen können schnell in den Vertriebsprozess integriert werden, da die grundlegende Entwicklung bereits abgeschlossen ist.
• Bewährte Leistung: Ein etablierter Anbieter kann auf Erfahrungen und Erfolge mit anderen Kunden verweisen, was die Erfolgschancen erhöht.
• Geringere interne Ressourcen: Da die Lösung bereits entwickelt wurde, werden möglicherweise weniger interne Ressourcen benötigt.

Nachteile:

• Geringere Anpassungsmöglichkeiten: Fertige Lösungen sind möglicherweise nicht vollständig an die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens anpassbar.
• Höhere Kosten: Die Nutzung einer fertigen Lösung kann teurer sein, da Lizenzgebühren und Abonnements anfallen können.
• Abhängigkeit vom Anbieter: Ihr Unternehmen ist möglicherweise von einem externen Anbieter abhängig und hat weniger Kontrolle über zukünftige Updates und Änderungen.

Make (intern)

• Welche Ziele verfolgen Sie mit der KI-Lösung?
• Welche Vertriebsprozesse werden durch die KI-Lösung optimiert?
• Welche Daten und Schnittstellen sind für die KI-Lösung erforderlich?
• Wie stellen Sie die Datenqualität und – verfügbarkeit sicher?
• Welche Technologien und Algorithmen sind für Ihre Anforderungen geeignet?
• Wie lässt sich die Lösung in Ihre Vertriebsinfrastruktur integrieren?
• Wie wird die Leistung der KI-Lösung überwacht und bewertet?
• Wie gewährleisten Sie Datenschutz und Sicherheit?  Beispiel auf MoreThanDigital

Vorteile:

• Maximale Anpassungsfähigkeit: Eine interne Entwicklung ermöglicht es, die KI-Lösung genau auf die individuellen Anforderungen des Unternehmens abzustimmen.
• Volle Kontrolle: Das Unternehmen hat die volle Kontrolle über den Entwicklungsprozess, den Zeitplan und die Funktionalität der KI-Lösung.
• Langfristige Nutzung und Skalierbarkeit: Eine interne Lösung kann langfristig entwickelt und auf die wachsenden Anforderungen des Unternehmens skaliert werden.

Nachteile:

• Höhere initiale Kosten: Die Entwicklung einer KI-Lösung erfordert möglicherweise erhebliche Investitionen in Ressourcen und Fachwissen.
• Längere Entwicklungszeit: Die Entwicklung einer individuellen KI-Lösung kann mehr Zeit in Anspruch nehmen als der Einsatz einer fertigen Lösung.
• Erforderliche Expertise: Ihr Unternehmen muss über das erforderliche Fachwissen in KI und Datenanalyse verfügen, um die Lösung intern zu entwickeln.

Make (extern)

• Welche Erfahrung hat der externe Anbieter?
• Wie ist die Kooperation zwischen Ihrem Unternehmen und dem Anbieter organisiert?
• Wie wird die Geheimhaltung und Sicherheit Ihrer Daten gewährleistet?
• Wie wird der Entwicklungsfortschritt überwacht und dokumentiert?
• Welche Ressourcen werden benötigt, um den Anbieter zu unterstützen?
• Wie wird die Qualität sichergestellt?
• Werden Schulung und Unterstützung bereitgestellt?
• Welche Kosten und Lizenzmodelle gelten?

Vorteile:

• Externe Expertise: Ein erfahrenes Entwicklungsunternehmen kann spezialisiertes Wissen und Know-how in der KI-Entwicklung einbringen.
• Effizienz: Die externe Entwicklung kann möglicherweise schneller erfolgen als eine interne Entwicklung, da Sie auf die Expertise des externen Teams zurückgreifen können.
• Potenziell niedrigere Kosten: Die Kosten können je nach Umfang des Projekts und dem gewählten Entwicklungsunternehmen möglicherweise niedriger sein als bei einer internen Entwicklung.

Nachteile:

• Abhängigkeit vom Anbieter: Das Unternehmen ist von einem externen Dienstleister abhängig und hat weniger Kontrolle über den Entwicklungsprozess.
• Kommunikationsherausforderungen: Eine enge Zusammenarbeit zwischen Ihren IT-Fachleuten, Ihren Vertriebseinheiten und dem externen Team ist erforderlich, um Missverständnisse zu vermeiden.
• Daten- und Sicherheitsbedenken: Der externe Anbieter muss angemessene Sicherheitsvorkehrungen treffen, um die Vertraulichkeit und Integrität der Daten zu schützen.

Fazit

Digitalisierung und künstliche Intelligenz im B2B Vertrieb bietet Ihnen neue Möglichkeiten der Umsatzsteigerung. Beziehen Sie bei der Auswahl für die Implementierung eines KI-Systems den Vertrieb direkt mit ein. Denken Sie daran, die langfristige Vision Ihres Unternehmens in den Fokus zu rücken. Betrachten Sie die Umsetzung als Investition in die Zukunft. Mit der richtigen Wahl an KI-Tools werden Sie nicht nur Ihren Vertrieb stärken, sondern auch eine Vorreiterrolle in Ihrem Markt einnehmen und Ihre Unternehmensziele nachhaltig erreichen. Die Umsetzung eines solchen Projektes beginnt damit, die beteiligten Menschen zu inspirieren und mitzunehmen, mehr dazu in folgendem Praxisbericht Digitale Transformation – 5 Thesen zur Umsetzung