Künstliche Intelligenz birgt große Optimierungspotenziale für Vertriebsprozesse. Durch die Digitalisierung entstehen riesige Datenmengen, die mit Hilfe von künstlicher Intelligenz genutzt werden können, um Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und ganz gezielte Handlungsempfehlungen für die Vertriebsorganisation und -strategie abzuleiten.
In diesem Artikel sehen wir uns gemeinsam an, wie KI im Vertrieb eingesetzt wird und welche Vorteile KI für den Vertrieb bringt.
Wie wird Künstliche Intelligenz im Vertrieb eingesetzt?
Jedes Unternehmen verfügt über umfangreiche Daten zu verkauften Produkten und Vertriebsinformationen: Durch den Einsatz von KI im Vertrieb können diese genutzt werden, um Prognosen zu erstellen, die z.B. das zukünftige Kaufverhalten eines Kunden vorhersagen oder eine Umsatzprognose für einen bestimmten Zeitpunkt erstellen. Weitere Fragen, die KI im Vertrieb beantworten kann, sind
- Wie groß sind die Abschlusswahrscheinlichkeiten der einzelnen Leads und Kunden?
- Welcher Umsatz ist zu erwarten? Welche Produkte sollten wem angeboten werden?
- Welcher Zeitpunkt ist gut und über welchen Kanal sollte der nächste Kontakt erfolgen?
Als Basiseingabedaten in die KI eignen sich im Vertrieb die Transaktionsdaten der letzten Jahre oder Daten aus dem CRM-System. Die Daten bereiten wir dann so auf, dass ein Algorithmus sie lesen kann. Dieser lernt dann aus den Daten der Vergangenheit und erkennt Muster in diesen. Schließlich verwendet die KI die Muster, um eine Prognose für die Zukunft zu erstellen (siehe folgende Abbildung).
Einmal aufgesetzt, kann die künstliche Intelligenz jederzeit mit neuen Daten „gefüttert“ werden und vollautomatisiert Prognosen und Wahrscheinlichkeiten generieren.
Für einen guten Überblick haben wir ein Video erstellt, in welchem wir auf die Grundlagen zu KI im Vertrieb eingehen:
Wir können die KI für die Optimierung verschiedenster Bereiche einsetzen, welche das genau sind, sehen wir uns im nächsten Abschnitt an.
Was sind die Einsatzgebiete von KI im Vertrieb?
Künstliche Intelligenz lässt sich im Vertrieb in vielen Gebieten einsetzen. Sehen wir uns ein paar von Ihnen an:
- Lead Scoring: Indem wir Leads nach ihrer Qualität für das Unternehmen bewerten, können wir diese im Lead Management priorisieren. Durch KI gelingt dies völlig automatisiert, zuverlässig und datengetrieben.
- Next Best Action: Wir können die nächste beste Handlung mit Hilfe von KI präzise vorhersagen. Denn KI ermöglicht uns, mehrere Daten bezüglich des Kundenprofils zu verwenden. Der Vorteil: Wir erhalten eine Handlungsempfehlung für jeden Kunden, für das richtige Angebot zur richtigen Zeit.
- Customer Lifetime Value: Sie möchten wissen, welcher Ihrer Kunden einen langfristigen Vorteil für Ihre Firma bringt und Ihn dementsprechend behandeln? Dann hilf Ihnen die KI einen zuverlässigen und validen CLV-Wert zu finden.
- Churn Prediction: Verhindern Sie unnötige Abwanderungen, indem die KI Ihnen Triggerwarnungen zur Reaktivierung sendet.
- Kundensegmentierung: Welche Kunden sind durch welches Angebot, auf welchen Kanal am besten zu erreichen?
- Opportunity Scoring / Abschlusswahrscheinlichkeiten: Durch KI lassen sich gezielte Abschlusswahrscheinlichkeiten für Opportunities und Angebote in einem Modell berechnen.
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Nun, da wir die Funktionsweise und Einsatzgebiete von KI im Vertrieb kennengelernt haben, sehen wir uns gemeinsam die Vorteile in den verschiedenen Einsatzgebieten an.
Was sind die Vorteile von KI im Vertrieb?
Allgemein lassen sich viele Vorteile durch die Verwendung von Künstlicher Intelligenz für den Vertrieb ableiten. Durch Prognosen und Wahrscheinlichkeiten können wir valide, skalierbare und automatisierte Handlungsempfehlungen für die Vertriebsprozesse für die gesamte Customer Journey ableiten.
Sehen wir uns die Vorteile von KI im Vertrieb genauer an:
Vorteil 1: Mehr Zeit für wichtige Aufgaben
Der wichtigste Vorteil des Einsatzes von KI in Vertriebsprozessen liegt in dem Effizienzgewinn: Indem wir Vertriebsprozesse durch die KI automatisieren und somit die Datenverarbeitung per Machine Learning vonstatten läuft, erhöhen wir die Effizient der Mitarbeiter. Denn die KI übernimmt die Entscheidungsprozesse in Sekundenschnelle – und das datengestützt.
Vorteil 2: Klare Priorisierung von Aufgaben und Leads
Durch das Erkennen von Mustern und Zusammenhängen in den Kundenprofilen gibt die KI in Sekundenschnelle Handlungsempfehlungen. So können beispielsweise Leads mit hohem Konversionspotenzial fokussiert werden. Gleichzeitig kann für jeden Kunden die nächste beste Aktion ermittelt werden (NBA= Next Best Action). Denn auch hier erkennt die KI Zusammenhänge in den Kundenprofilen und schließt aus vergangenen Transaktionen auf die Interessen und Bedürfnisse von (noch unbekannten) Kundenprofilen.
Vorteil 3: Gezielte Kundenentwicklung
Im Bestandskundenmanagement müssen viele Entscheidungen getroffen werden, um Kunden zu halten und gezielt zu entwickeln. Durch die Identifizierung von Cross- und Up-Selling-Potenzialen mittels KI gewinnen wir an Effizienz.
Vorteil 4: Steigerung von Cross-Selling-Umsätzen
Um zusätzliche Cross-Selling-Umsätze im Vertrieb zu realisieren, muss man zunächst wissen, welche Kunden noch offene Cross-Selling-Potenziale haben. Hier setzt künstliche Intelligenz im Vertrieb an. Es lassen sich gezielt Modelle entwickeln, die Vorhersagen über mögliche, ungenutzte Cross-Selling-Potenziale treffen.
So erhält jeder Vertriebsmitarbeiter konkrete Zahlen, an denen er genau ablesen kann, wie viel Potenzial noch offen ist und wo Chancen für Cross-Selling liegen.
Vorteil 5: Steigerung von Up-Selling-Umsätzen
Mit Hilfe von KI können spezielle Up-Selling-Vorhersagen getroffen werden, die als Handlungsempfehlung für den Vertrieb dienen, um Kunden gezielt weiterzuentwickeln und ihnen zunehmend höherwertige Produkte und Dienstleistungen anzubieten. Dazu ist eine Analyse der bisherigen Käufe notwendig und eine Vorhersage durch die künstliche Intelligenz, mit welcher Wahrscheinlichkeit das Unternehmen diesem Kunden ein spezielles Up-Selling-Angebot machen kann.
Falls Ihnen diese Aufzählung zu theoretisch erscheint, haben wir hier Kundenprojekte verlinkt, bei denen wir Künstliche Intelligenz für verschiedene Unternehmen in unterschiedlichen Branchen einsetzen durften.
Künstliche Intelligenz optimiert Marketing und Vertrieb
In 6 Fallstudien erfahren Sie:
- Wie Sie 29% mehr Umsatz pro Kampagne machen.
- Wie Sie durch KI und Automatisierung mehr Zeit gewinnen.
- Wie Sie 300% mehr Conversions zur richtigen Zeit machen.
Fazit: Effizienzsteigerung im Vertrieb
Wie dieser Beitrag zeigt, können Unternehmen auch im Vertrieb von den großen technologischen Fortschritten der letzten Jahre profitieren: Mit künstlicher Intelligenz ihre Effizienz steigern und verborgene Potenziale heben.
Dabei ist es besonders wichtig, sich bewusst zu sein, dass künstliche Intelligenz den Menschen im Vertrieb nicht “ersetzt”, sondern ihn unterstützt und ihm ermöglicht, sich auf seine Stärken zu konzentrieren.
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FAQ – Die wichtigsten Fragen schnell beantwortet
KI bietet zahlreiche Vorteile für den B2B- und B2C-Vertrieb. Künstliche Intelligenz liefert in kürzester Zeit konkrete Handlungsempfehlungen, mit denen Vertriebsmitarbeiter ihre Zeit effizient auf die wertvollen Kunden verteilen können. So gelingt eine passgenaue Kundenansprache zur richtigen Zeit mit den richtigen Angeboten.
Die KI lernt aus den Daten der Vergangenheit und erkennt darin Muster und Zusammenhänge. Der Algorithmus trifft dann präzise Vorhersagen für die Zukunft und gibt den Vertriebsmitarbeitern konkrete Handlungsempfehlungen.
Es gibt viele Einsatzgebiete für KI im Vertrieb, wie zum Beispiel: Lead Scoring, Customer Lifetime Value, Next Best Action, Kundensegmentierung oder Opportunity Scoring. Als Grundlage dienen die jeweiligen unternehmensspezifischen Ziele und Daten.
Ihr Ansprechpartner
Ob und wie künstliche Intelligenz Ihnen weiterhelfen kann, können Sie in einem ersten, unverbindlichen Gespräch mit uns herausfinden.
In diesem Gespräch erfahren Sie:
- Wie Ihr Use-Case technisch am besten umgesetzt werden kann
- Wie wir maximal sicher mit Ihren Kundendaten umgehen
- Wie lange wir für die Umsetzung benötigen und wie ein konkreter Projektplan aussehen könnte
