Wie KI und Deep Learning den Vertrieb unterstützen können: ein praktischer Leitfaden

Künstliche Intelligenz hat einen großen Einfluss auf so ziemlich jede Geschäftsabteilung. <Sales ist da keine Ausnahme. Immer mehr Unternehmen setzen auf KI, um ihre Vertriebsteams zu organisieren, zu rationalisieren und effizienter zu machen. Der Bedarf an KI-Software im Vertrieb ist einfach: Vertriebsmitarbeiter sitzen auf Bergen wertvoller Daten, wissen aber nicht, wo sie zuerst suchen sollen, um loszulegen. Gleichzeitig ertrinken viele Vertriebsmitarbeiter in sich wiederholender Arbeit und der Qualifizierung von Leads, was oft wenig zu dem beiträgt, was wirklich wichtig ist: dem Abschluss neuer Geschäfte. Es gibt also viele Möglichkeiten für Verbesserungen.

In diesem Longread werfen wir einen genaueren Blick darauf, wie und warum KI-Tools in Vertriebsabteilungen eingesetzt werden. Anschließend gehen wir auf die wichtigsten Bereiche ein, in denen künstliche Intelligenz den Vertrieb vorantreibt und wie Unternehmen bereits heute von KI-Software im Vertrieb profitieren.</i

Einfache Datenerfassung

Daten über Verkaufsprozesse sind heutzutage relativ leicht zu erfassen. Kontaktmomente oder Touchpoints mit potenziellen und bestehenden Kunden werden in vielen Unternehmen bereits automatisch erfasst. Angebote, Bestellformulare, Vorverkaufsprozesse und Rechnungsstellung sind ebenfalls Teil des durchschnittlichen Verkaufszyklus. Die meisten modernen ERP- und CRM-Pakete sind auch in der Lage, diese Daten auf unbestimmte Zeit zu speichern und daraus historische Diagramme zu destillieren. Doch damit ist es in der Regel vorbei. Auch wenn schön gestaltete Vertriebsdiagramme aus einem CRM-System wertvoll sein können, um die Leistung zu messen und zu vergleichen, gilt auch hier das uralte Börsencredo: Die vergangene Leistung ist keine Garantie für zukünftige Ergebnisse. Die analytische und prädiktive Leistung von CRM ist mangelhaft. Und genau hier kommt die KI ins Spiel.

KI sieht, was niemand sieht

Künstliche Intelligenz erschließt ungenutzte Daten, die in Organisationen verborgen sind. Die KI in unserem Trendskout Sales Booster, zum Beispiel, bringt relevante Daten an die Oberfläche. Die KI tut dies, indem sie nach versteckten Verbindungen in den verfügbaren Daten sucht. Dies wiederum deckt zugrundeliegende Faktoren oder Treiber des Kundenverhaltens auf und ermöglicht es der KI-Software, zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Dies geht zwei Schritte weiter als die einfache Auswertung der erfassten Daten mit klassischer Berichtssoftware.

Trendskout AI Dashboard

Gezielte Hilfe für Verkaufsteams

Die Vorteile von KI-Einsichten für Vertriebsteams sind vielfältig. Die Zeit der Vertriebsmitarbeiter ist kostbar, und die Teams müssen ihre Bemühungen sorgfältig auswählen, um in der verfügbaren Zeit maximale Ergebnisse zu erzielen. Selbst für die erfahrensten Vertriebsmitarbeiter ist es fast unmöglich, alle relevanten Informationen aus den endlosen vertriebsbezogenen Datenströmen zu extrahieren und sie richtig zu interpretieren. Hier kommen die intelligenten KI-Tools ins Spiel. Ihre fortschrittlichen Datenanalysen decken die zugrunde liegende Verkaufsdynamik auf und liefern konkrete Vorhersagen über potenzielle und bestehende Kunden. So können Vertriebsmitarbeiter ihre Interessenten und Kunden effektiver und in kürzerer Zeit bedienen. Alle Möglichkeiten, die unter der Wasserlinie verborgen sind, tauchen plötzlich mit AI auf. Künstliche Intelligenz benachrichtigt Teams über neue Verkaufschancen, die andernfalls unbemerkt bleiben würden, und bietet datengestützte Ratschläge, die Vertriebsmitarbeiter bei ihrer Arbeit unterstützen.

6 Monate nach der Einführung betrug die relative Umsatzsteigerung insgesamt 8,5 %

7 wichtige Vorteile von KI im Vertrieb

Es gibt viele Möglichkeiten, wie sich Unternehmen auf Vertriebs-KI wie die von Trendskout Sales Booster verlassen, um mehr Verkaufschancen für ihr Vertriebsteam zu gewinnen. Dies gilt sowohl für multinationale Unternehmen als auch für KMU in verschiedenen Bereichen. In jedem dieser Bereiche macht die KI dort weiter, wo klassische ERPs und Analysetools aufhören. Ein Überblick:

1. Umsatzprognose und Umsatzvorhersage

KI für Verkaufsprognosen arbeitet mit Tausenden von Datenpunkten aus allen möglichen Datenquellen. Die künstliche Intelligenz verbindet Daten aus verschiedenen Datenbanken und sucht nach Erkenntnissen und versteckten Mustern, die manuell unmöglich zu entdecken sind. Dies ermöglicht eine genaue Vorhersage zukünftiger Zahlen und hilft Unternehmen zu wissen, wer was wann kaufen wird. KI-basierte Prognosen gehen somit über das typische Pipeline-Management hinaus und führen die Macht echter Verkaufsprognosen in die Geschäftsprognose ein. Dies ist nicht nur für Vertriebsteams nützlich, sondern auch für ihre Kunden. In einigen Unternehmen geht das intelligente Prognosemodell sogar so weit, dass es die Bedürfnisse der Endkunden erkennt, bevor diese sie selbst erkennen.

2. Verkaufschancen aufspüren

Warum nur Verkäufe vorhersagen, wenn Sie sie auch beeinflussen können? Das ist genau das, was die Gelegenheitserkennung tut. Auf der Grundlage der im CRM des Unternehmens und anderen Tools verfügbaren Daten macht sich ein Algorithmus zur Erkennung von Verkaufschancen an die Arbeit und macht verborgene Chancen sichtbar. Oft mit spektakulären Ergebnissen, wie der Fall dieses in Ostflandern ansässigen Fertigungsunternehmens zeigt. AI informiert Vertriebsteams über neue Chancen, die sonst verloren gehen könnten und hilft Unternehmen, mehr aus ihren Leads und bestehenden Kunden herauszuholen.

Erkennung von Abwanderung

3. Bewertung des Kundenversagens

Ein intelligentes KI-Tool lässt sich über Plugins mit der gesamten zugrunde liegenden Unternehmenssoftware verbinden. Im Hintergrund überwacht es alle Kontaktmomente oder Touchpoints mit potenziellen und aktuellen Kunden. Potenzielle Ursachen für eine erhöhte Kundenabwanderung oder Kundenabwanderung werden automatisch identifiziert und an den zuständigen Vertriebsmitarbeiter zur weiteren Bearbeitung weitergeleitet. So haben Unternehmen Zeit, rechtzeitig zu kommunizieren und ihre Kundenbindung zu erhöhen. Mit anderen Worten: AI macht den reaktiven Verkauf wieder proaktiv.

4. Analyse der Auswirkungen

Intelligente KI-Algorithmen können Verkaufstreiber aufdecken. Zum Beispiel führt die Vertriebs-KI von Trendskout Sales Booster eine erweiterte Wirkungsanalyse durch. Sie enthüllt die entscheidenden Faktoren, die Kunden zum Kauf oder zur Nachbestellung bewegen. Die Auswirkungsanalyse liefert also Antworten auf viele Warum, für tiefere Einblicke in Geschäft und Vertrieb.

5. Nächstbeste Aktionen

KI-Software kann die nächsten Schritte oder nächsten besten Aktionenin einem Verkaufszyklus empfehlen. Der Algorithmus tut dies auf der Grundlage historischer Daten in Ihrem CRM-System oder anderen Datenbanken. Diese datenbasierten Empfehlungen dienen als Leitfaden und erhöhen die Erfolgsquote eines Anrufs oder einer E-Mail Ihrer Vertriebsmitarbeiter an bestehende oder potenzielle Kunden. Auf diese Weise segelt Ihr Team nicht im Blindflug, sondern kann gezielt Kontakt aufnehmen und seine Verkaufsbemühungen dosieren.

TrendSkout - Die nächstbeste Aktion

6. Produkt-Empfehlung

Ein KI-Tool wie Trendskout Sales Booster interpretiert frühere Verkäufe und empfiehlt automatisch zusätzliche Produkte oder Dienstleistungen, die zu einem bestehenden Kunden passen. Je nach Geschäftsmodell des Unternehmens können Unternehmen diese Vorschläge entweder automatisch an den Endkunden oder an den zuständigen Kundenbetreuer oder Vertriebsleiter weiterleiten. So können Unternehmen ihr Upselling und Cross-Selling maximieren. Unter der Haube werden Produktempfehlungen über KI mit Hilfe einer sogenannten Empfehlungsmaschine gemacht. Hierbei handelt es sich um einen cleveren Clustering- und Klassifizierungsalgorithmus, der wiederum unterschiedliche Datenpunkte miteinander verbindet, um personalisierte Einkaufsempfehlungen zu erstellen.

7. Datenbasierte Personas

KI klassifiziert und segmentiert Kundenprofile in Vertriebs- und Marketing-Personas. Dies geschieht auf der Grundlage objektiver Verkaufs- und anderer Daten und nicht nach subjektiven Kriterien. Datenbasierte Profile sind immer genauer und können an der Schnittstelle zwischen Vertrieb und Marketing eingesetzt werden, um eine gezielte Kommunikation zu ermöglichen.

Implementierung: Projektansatz oder KI-Software?

Es gibt zwei Möglichkeiten, Vertriebs-KI am Arbeitsplatz zu implementieren: durch einen klassischen Projektansatz oder mit zugänglicher KI-Software. Obwohl beide von einem konkreten Geschäftsfall oder einer Geschäftsfrage ausgehen, verwenden sie unterschiedliche Ansätze für die endgültige Umsetzung.

Der Projektansatz baut auf dem klassischen Ansatz für komplexe IT-Integrationen auf. Vor allem als KI noch in den Kinderschuhen steckte, waren Unternehmen weitgehend von spezialisierten Projektagenturen abhängig, die sich um ihre komplexen Geschäftsfälle und Herausforderungen von A bis Z kümmerten. Ein Vertriebsproblem mit KI kann bei einem solchen Projektansatz leicht mehrere Monate dauern. Algorithmen werden kundenspezifisch geschrieben und implementiert, und Integrationen mit bestehender Software - wie z.B. einem ERP-System - werden manuell entwickelt.

Nicht so bei vorgefertigter KI-Software wie Trendskout Sales Booster. Es verfügt über eine Vielzahl von Plug-ins und eine KI, die geeignete Algorithmen auswählt. Das spart Programmierarbeit, so dass die KI für eine konkrete Herausforderung oder einen Geschäftsfall innerhalb weniger Tage ihre volle Leistungsfähigkeit entfalten kann. Eine logische Folge dieser schnelleren, effektiveren Methode ist eine schnellere Markteinführung, mehr Agilität und höhere Rentabilität oder TCO bei Geschäftsfällen. Mit zugänglicher KI-Software können auch kleinere Projekte von KI profitieren. Mit zugänglicher KI-Software können auch kleinere Projekte von KI profitieren, und das ist der unmittelbare Nutzen, den die Vertriebsteams in vielen Unternehmen suchen.

Möchten Sie selbst Sales AI anwenden? Wenn ja, werden wir als KI-Unternehmen Ihnen gerne helfen. Kontaktieren Sie einen unserer Mitarbeiter ohne jegliche Verpflichtung.

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