Die Verwendung von Künstlicher Intelligenz im B2B-Vertrieb bringt viele Vorteile mit sich. Durch das KI-System lassen sich Abschlusswahrscheinlichkeiten, Umsatzpotenziale und vieles mehr ermitteln. Die KI begleitet und unterstützt die Vertriebsmitarbeiter, sodass diese mehr Zeit für das Wesentliche haben: das Verkaufen.
Wie genau KI für den B2B-Vertrieb funktioniert, zeigen wir Ihnen in diesem Artikel mit vielen Anwendungsbeispielen.
Wie funktioniert KI im B2B-Bereich?
Die KI im B2B-Vertrieb basiert auf historischen Transaktions- und Interaktionsdaten und gibt – auf Basis dieser – präzise Vorhersagen für das zukünftige Kundenverhalten an. Die Vorhersagen dienen dem Vertriebsteam zur Orientierung und Priorisierung von Aufgaben.
Was brauchen Sie für die Verwendung von KI in Ihrem B2B-Vertriebsteam?
Sie brauchen…
- …jede Menge Daten, aber keine Sorge: schon Ihre Transaktionsdaten reichen für die ersten Schritte!
- …ein Ziel: was möchten Sie durch KI in Ihrem Vertriebsprozess optimieren? (z.B. Kundengewinnung, Customer Lifetime Value, Ressourceneinsatz)
Die KI funktioniert wie folgt:
- Wir bereiten die historischen Transaktionsdaten auf
- Der Algorithmus liest die Daten und lernt aus ihnen Muster und Zusammenhänge
- Es werden mehrere Modelle gebildet, aus denen wir das Beste nehmen, um Vorhersagen zu treffen
- In einem letzten Schritt wenden wir das Modell im realen Raum an
- Das Ergebnis: skalierbare und automatisierte Handlungsempfehlungen für den B2B-Vertrieb
Somit ergeben sich folgende Vorteile durch die Verwendung von KI im B2B-Vertrieb:
- Automatisierte Prozesse: die Vertriebsmitarbeiter sind entlastet
- Kosten sparen
- Umsatzpotenziale ausschöpfen
Falls Sie sich noch tiefergreifend über die verschiedenen Aspekte von KI im Vertrieb erkundigen möchten, haben wir hier den passenden Beitrag für Sie: KI im Vertrieb
Nun werden wir etwas konkreter: lassen Sie uns in die Anwendungsbeispiele für KI im B2B-Vertrieb einsteigen.
Anwendungsbeispiele für KI im B2B-Vertrieb
Sehen wir uns nun an, in welchen Vertriebsprozessen KI wie helfen kann. Dafür gehen wir separat auf die einzelnen Bereiche zur Optimierung ein: Lead Scoring, Next Best Action, Customer Lifetime Value und Opportunity Scoring.
Lead Scoring im B2B-Vertrieb
Der internationale Vertrieb einer großen Transportfirma möchte Leads effektiver bearbeiten und konvertieren. Zu diesem Zweck hätten sie gerne die Möglichkeit die Leads der Qualität nach bewerten zu können.
Leider ist nicht genug Personal vorhanden, um jeden Lead manuell zu bewerten, da die Vertriebsmitarbeiter ohnehin schon sehr in die Kundenkommunikation eingespannt sind. Durch den zusätzlichen Personaleinsatz im Lead Scoring, würden viele Stammkunden vernachlässigt werden und einfache Lead Scoring Methoden liefern zu unpräzise Ergebnisse (da sie lediglich eindimsensional Daten betrachten).
Idealerweise sollte also ein System im Lead Scoring Prozess implementiert werden, welches zum einen zuverlässige Einschätzungen zu der Lead Qualität gibt und zum anderen hauptsächlich automatisiert abläuft. Beide Anforderungen werden von der Künstlichen Intelligenz erfüllt.
Wie funktioniert die KI gestützte Lead-Scoring-Prognose für den B2B-Vertrieb?
1) Das Unternehmen stellt die historischen Daten (Kundeninteraktionen) der Kunden zur Verfügung, die erfolgreich konvertiert wurden und einen guten Umsatz generieren.
2) Nachdem der Algorithmus die Daten verarbeitet hat, leitet dieser Modelle ab.
3) Die Modelle werden wiederrum mit Trainingsdaten validiert und das beste Modell wird schließlich in die Vertriebsprozesse implementiert.
4) Das Modell liefert die Ergebnisse beispielsweise in Form einer Tabelle: Segment 1 bis 3, hohe Qualität bis niedrige Qualität.
Das Vertriebsteam erhält konkrete Angaben darüber, welcher Lead besonders wertvoll für das Unternehmen ist und welcher Lead eher unbedeutend ist. Dadurch können sich die B2B-Vertriebsmitarbeiter auf das Wesentliche (die Kundenkommunikation) Fokussieren und die guten Leads bekommen die wertvollen Lead Nurturing Kampagnen zugesendet. So steigern wir zum einen die Kundenzufriedenheit aber auch maßgeblich die Conversion Rates.
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Next Best Offer im B2B-Vertrieb
Was ist das nächste beste Angebot in der Kundenkommunikation und welche Produkte sind die Richtigen für die jeweiligen Kunden? Diese Fragen stellen sich die Vertriebs- und CRM-Mitarbeiter eines großen Herstellers für Medizintechnik täglich.
Da der Hersteller jedoch hunderte Produkte produziert und viele verschiedene Kunden wie Praxen und Krankenhäuser bedient, ist es den Mitarbeitern kaum möglich einzuschätzen, welcher Kunde welches Produkt präferiert. Hinzu kommt, dass die manuelle Analyse der Kundenpräferenzen sehr zeitaufwendig ist und somit kaum Zeit für Beratungsgespräche bleiben würde. Das Resultat: Umsatzeinbußen.
Wie kann künstliche Intelligenz in diesem Vertriebsprozess helfen?
Wie funktioniert das KI basierte Next-Best-Offer-Framework?
1) Wir sammeln zunächst die historischen Kundendaten: Transaktionsdaten, Unternehmensspezifische Daten, Klick- und Kaufverhalten und viele mehr.
2) Anschließend bereiten wir die Daten für den Algorithmus so auf, dass dieser aus den Daten lernen kann.
3) Es entstehen mehrere Modelle, die wir auf ihre Gültigkeit hin testen.
4) Nur das beste Modell wird am Ende in die Vertriebsprozesse eingepflegt.
5) Als Ergebnis erhalten die Mitarbeiter konkrete Handlungsempfehlungen (siehe folgende Abbildung) und das für jeden Kunden individuell.
In der Anwendung können die Handlungsempfehlungen wie folgt dargestellt werden:
Der große Vorteil von KI für den Vertrieb: Die Handlungsempfehlungen basieren auf tausenden von Daten uns lassen sich sowohl für bekannte Stammkunden als auch für Neukunden anwenden. Ein weiterer Benefit ist, dass der Prozess beinahe vollkommen automatisiert im Hintergrund abläuft. Die Entscheidungen treffen immer noch die Vertriebsmitarbeiter selber.
Wenn Sie gerne mehr über das Konzept Next Best Offer erfahren wollen, haben wir hier einen komplexen Beitrag für Sie: Next Best Offer
Customer Lifetime Value im B2B-Vertrieb
Welcher Kunde ist wie wertvoll für das Unternehmen? Der Customer Lifetime Value ist die vielleicht wichtigste Kennzahl für Marketing und Vertrieb, denn sie gibt an, welcher Kunde wirklich wichtig ist für das Unternehmen. Ein großer Werkzeughersteller möchte die Kennzahl nutzen, um seine Kundenbindungskosten optimiert zu verteilen und effizienter zu werden.
Bisher bestand die Berechnung des CLV darin, per Hand den durchschnittlichen Umsatz pro Kunde mit der Anzahl der Käufe pro Kunde zu multiplizieren. So erhielt der Werkzeughersteller eine grobe Einschätzung über den durchschnittlichen Wert eines jeden Kunden. Allerdings deckt das Ergebnis nur eine Momentaufnahme ab und es lässt sich nicht in die Zukunft fortschreiben. Das ist problematisch, denn Kunden können nicht als eine Konstante betrachtet, sondern müssen in ihrer Dynamik berücksichtigt werden.
Eine Methode, mit der der Customer Lifetime Value für die Zukunft berechnet wird, ist die Machine Learning Methode.
Wie berechnet man den CLV mit KI?
1) Wir sammeln die historischen Kundendaten und bearbeiten sie so, dass der Algorithmus sie lesen und aus ihnen lernen kann.
2) Der Algorithmus lernt aus den Daten und bildet Modelle.
3) Das beste Modell implementieren wir in die Vertriebsprozesse.
4) Die CLV-Vorhersage gibt dem Vertrieb eine Kennzahl zur Hand, welche zur Steuerung aller Maßnahmen dient.
Wir haben einen umfassenden Beitrag zum Customer Lifetime Value veröffentlicht, in welchem wir die Kennzahl mit allen Fassetten erklären.
Außerdem haben wir auch hierzu einen spannenden KI-Use Case veröffentlicht.
Opportunity Scoring im B2B-Vertrieb
Welches Angebot hat die höchste Verkaufschance? Worauf sollte der Vertrieb besonders viel Fokus legen? Ein international aufgestellter Hersteller für Gummiware möchte die Verkaufschancen möglichst genau einschätzen, um seine Produkte der Nachfrage entsprechend produzieren.
Da der Hersteller mittlerweile über hunderte Produkte und Produktreihen anbietet, ist es den Vertriebsmitarbeitern kaum möglich, alle Kundenanfragen und offenen Angebote gezielt zu tracken. Die Pflege der Wahrscheinlichkeiten läuft häufig per Hand, was zu Ungenauigkeiten führt.
Künstliche Intelligenz kann hier den B2B-Vertrieb unterstützen: durch echte Wahrscheinlichkeiten, die auf Basis von gewonnenen und verlorenen Angebotsprozessen basieren.
Wie funktioniert das KI basierte Opportunity Scoring für den B2B-Vertrieb?
1) Das Unternehmen sammelt die historischen Kundendaten (Interaktionsdaten aus dem CRM-System) und stellt sie zur Verfügung.
2) Die Daten bereiten wir dann für den Algorithmus auf, sodass dieser sie lesen kann.
3) Es entstehen verschiedene Modelle, von denen das Beste trainiert und schließlich in den Vertriebsprozess integriert wird.
Fazit – Die Optimierung des B2B-Vertriebs durch KI
Künstliche Intelligenz optimiert den B2B-Vertrieb in jeglicher Hinsicht. Wie Sie durch die Anwendungsbeispiele erkennen, hilft KI Ihnen dabei gezielt, priorisiert und automatisiert Aufgaben zu erledigen, die den Umsatz steigern oder Kosten einsparen.
Wenn auch Sie wissen möchten, in welchen Bereichen KI Ihre Vertriebsprozesse optimieren kann, dann kontaktieren Sie uns doch gerne für ein ersten unverbindliches Beratungsgespräch.
