Ratgeber

KI im Vertrieb: Dem Bauchgefühl auf die Sprünge helfen

von Thomas Reimer & Bernhard Rawein30.01.2019
(c) gettyimages/monsitj
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Die richtige Person zur richtigen Zeit mit dem richtigen Thema ansprechen – das war bereits in prädigitalen Zeiten das Mantra erfolgreicher B2B-Vertriebler. Die Grundlage ist das detaillierte und aktuelle Wissen der Branche, in der Sales-Experten aktiv sind: Vom Vorstellen neuer Führungskräfte über die Ankündigung von Expansionsplänen bis hin zu Grundsteinlegungen: Aus diesen und ähnlichen Informationen lassen sich Anknüpfungspunkte für die Kontaktaufnahme herauslesen. Account Manager verbringen einen erheblichen Teil ihrer Arbeitszeit damit, diese Verkaufsimpulse zu recherchieren und sie zu bewerten. Eine Aufgabe, die Unternehmen dank Künstlicher Intelligenz (KI) schneller, präziser und mit einem höheren Automatisierungsgrad lösen können. Denn inzwischen gehen trainierte Anwendungen mit dem Inhalt von Texten sicher um. Diese Fähigkeit ist die Grundlage für ihren Einsatz als Vertriebswerkzeug.

Sich von den Informationen finden lassen

Die Fachwelt ist weit davon entfernt, sich auf eine einheitliche Definition von menschlicher oder künstlicher Intelligenz geeinigt zu haben. Um die Auswirkungen der aktuellen technischen Entwicklung auf die Vertriebsarbeit zu analysieren, reicht diese pragmatische Definition: KI ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Erforschung von Mechanismen des intelligenten menschlichen Verhaltens befasst.

Die Forschung der letzten Jahre und Jahrzehnte hat die Fähigkeiten von KI-Anwendungen in vielen Bereichen erweitert. Durchbrüche gab es, neben dem Erkennen von Bildinhalten, insbesondere im Umgang mit Texten und menschlicher Sprache. Textanalysewerkzeuge auf Basis von Microsoft Cognitive Services erfassen mithilfe von maschinellen Lernverfahren das Thema eines Textes. KI-Anwendungen fassen Inhalte aus beliebigen Quellen zusammen und bereiten diese auf. Das System ermittelt relevante Informationen, analysiert diese, erkennt Zusammenhänge und Dubletten, beispielsweise ähnliche Angaben unterschiedlicher Herkunft.

Mithilfe dieser KI-Fertigkeiten entwickeln Unternehmensverantwortliche eine KI-basierte Lead Engine, die dem bisherigen Vorgehen überlegen ist. Ziel ist es, Vertriebsmitarbeitern automatisiert eine Übersicht mit den attraktivsten Verkaufschancen zur Verfügung zu stellen. Ein Beispiel verdeutlicht die Idee hinter diesem Ansatz: Der Großkundenvertrieb einer Bank ist nach Branchen strukturiert. Abteilung A kümmert sich beispielsweise um den Gesundheitsbereich, Zielgruppen sind Krankenhäuser und Großpraxen. Bereich B betreut das Hotelgewerbe, insbesondere mittelgroße und große Hotelketten. Die Vertriebsarbeit in beiden Segmenten lebt von den persönlichen Kontakten, die Bankmitarbeiter aufbauen. Um sich ins Gespräch zu bringen, ist die intime Kenntnis der betreuten Branche unerlässlich: Wo gibt es einen Wechsel im Management? Wo sind Neugründungen, Fusionen, Investitionen oder Kooperationen geplant? Wer hat welche Aussagen zu welchen strategischen Positionen getroffen? Wo hat ein prominenter Hotelgast übernachtet? Welche Führungskraft tritt wo als Redner auf? Und welche hat als Privatperson einen sportlichen Erfolg errungen? Diese oder ähnliche Informationen sind der Anlass für einen Erstkontakt. Oder sie helfen, bestehenden Verkaufsbeziehungen eine persönliche Note zu geben.

Bisher galt es, diese Informationen zu recherchieren. Vom Branchenfachblatt über die Kundenwebsite bis hin zu Veranstaltungshinweisen und Social-Media-Aktivitäten: Kommunikationsimpulse können aus unterschiedlichen Quellen stammen. Suchmaschinen und sogenannte News Alerts erleichtern diese Aufgabe, trotzdem erfordert das Vorgehen noch Handarbeit. Vertriebsmitarbeiter müssen Dubletten und nicht relevante Informationen herausfiltern und die verbliebenen Treffer überprüfen. Das alles mithilfe von wenig übersichtlichen Benutzeroberflächen und mit Daten. Und losgelöst sind von bestehenden Systemen wie der Customer-Relationship-Management (CRM)- oder Enterprise-Ressource-Planning (ERP)-Datenbanken.

Leads sogar ganz ohne Knopfdruck

Einen verbesserten Ansatz bietet eine KI-gestützte Lösung für das automatische Ermitteln von Vertriebsleads. Entsprechend konfiguriert, stellt sie dem Vertrieb kontinuierlich Verkaufssignale zur Verfügung. Dazu hinterlegen die Experten Suchanfragen mit den relevanten Begriffen im System. Auf dieser Basis durchsucht die Anwendung im ersten Schritt verfügbare Quellen. Einzelne Suchvorgänge lassen sich mit Azure Logic Apps detailliert ereignis- oder zeitgesteuert orchestrieren.

Die gefundenen Ergebnisse zeigt das System nicht wie eine klassische Suchmaschine in Form eines Rankings der Top-20- oder Top-30-Treffer an. Die KI-Anwendung analysiert und filtert die Ergebnisse bezüglich Aktualität und Relevanz. Textanalysedienste helfen, mehrere Treffer zu einem Sachverhalt zusammenzufassen. Darüber hinaus bewertet die Anwendung automatisch die Relevanz der gefundenen Informationen.

Der einzelne Vertriebsmitarbeiter kann über sein Dashboard auf die für ihn relevanten Ergebnisse zugreifen. Dabei berücksichtigen die Entwickler beim Aufsetzen des Systems die vertriebsrelevanten Besonderheiten des Unternehmens: Die regionale Strukturierung von Vertriebsgebieten beachtet das System ebenso wie beispielsweise Key Accounts, die Mitarbeitern zugeordnet sind. Jeder Sales-Experte erhält die Informationen, die für sein Geschäft relevant sind. Erste Informationen über den Inhalt des Suchtreffers kann er direkt in seinem Dashboard lesen. Bei Bedarf sind die Originalquellen verlinkt. Zu jedem Treffer kann der Anwender eine Bewertung hinterlassen, zum Beispiel in Form der weitverbreiteten Sterneskala: Ein Stern steht für „war ungeeignet“, fünf für „passt exakt zu den vertrieblichen Zielsetzungen“. Über diesen Rückkanal lernt das System die Anforderungen der Vertriebler immer besser kennen. Im Laufe der Zeit liefert die Anwendung so noch bessere Ergebnisse.

Zu Beginn der Nutzung müssen die Projektbeteiligten die Anwendung initial trainieren. Das bedeutet, anhand von echten Treffern und Datensätzen bewerten die Anwender die Treffer. Im Hintergrund justieren die Experten die Suchparameter. Sobald das System eine definierte Qualitätsschwelle, gemessen an den Bewertungen durch die Nutzer, erreicht, schalten die Verantwortlichen live.

Die Kombination mit Business-Intelligence-Anwendungen wie Microsoft Power BI erlaubt es dem Anwender, aktuelle und historische Lead-Daten mit vordefinierten oder individuellen Filtern zu analysieren. Darüber hinaus ist das System direkt an vorhandene CRM- oder ERP-Lösungen angebunden. So kann es die im Leadprozess gefundenen Informationen direkt um vorhandene Angaben ergänzen. Dazu gehören beispielsweise Ansprechpartner, Bestellhistorie oder letzte Kontakte. Ohne sein Dashboard zu verlassen, stehen dem Vertriebsmitarbeiter alle Informationen zur Verfügung die er benötigt, um mit den vorhandenen Lead-Daten weiterarbeiten zu können.

KI-Anwendungen bringen die Fähigkeit mit, Texte zu analysieren und Inhalte zu strukturieren. Dies unterstützt Anwender gerade im Umgang mit großen, unstrukturierten Datenmengen. Ein auf die Bedürfnisse und Prozesse von Vertriebsmitarbeitern zugeschnittenes System hilft Unternehmen, den Rechercheaufwand zu senken und gleichzeitig die Qualität der Arbeit zu verbessern. Sales-Experten können sich mehr auf persönliche Kontakte konzentrieren – alle wichtigen Informationen über Kunden und Interessenten erhalten sie automatisch.

Über die Autoren:

Thomas Reimer, Leiter CRM-Beratung und -Vertrieb, adesso AG

Thomas Reimer ist bei der adesso AG für die CRM-Beratung verantwortlich.

Bernhard Rawein, Senior Platform Manager Data & AI, adesso AG

Bernhard Rawein ist Informatiker und als Senior-Platform-Manager BI für die Microsoft-BI-Plattform bei adesso verantwortlich. Er beschäftigt sich seit über 10 Jahren mit dem Thema BI und berät die Kunden der adesso AG in den Themen BI-Strategie und BI-Architektur.

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