6 Fakten aus Studien zu Künstlicher Intelligenz im B2B-Vertrieb

AI in B2B Sales Studies
In diesem Beitrag erfahren Sie von sechs interessanten Erkenntnissen aus verschiedenen Studien zu künstlicher Intelligenz (KI) im B2B-Vertrieb.

Laut einer aktuellen Umfrage des Bundesverband Industrie Kommunikation e.V (bvik) stehen fast alle Entscheider mit 95 % neuen Technologien und der digitalen Transformation ihrer Organisation auch nach der Krise offen gegenüber. Sie auch?

Wenn Sie in diesem Beitrag gelandet sind, überlegen Sie evtl. ob und wie Sie künstliche Intelligenz für Ihren Vertrieb nutzen können. Wahrscheinlich haben Sie erst einmal ein paar grundlegende Fragen. Denn nur weil man offen gegenüber einer Technologie ist, heißt das noch lange nicht, überstürzt zu handeln, richtig?


Also, was bringt der Einsatz von künstlicher Intelligenz im B2B-Vertrieb wirklich? Kann man mit Hilfe einer KI-Software tatsächlich mehr und effizienter verkaufen? Wir verraten hier einige Erkenntnisse aus verschiedenen Studien zu diesem Thema.

Künstliche Intelligenz ist ein sehr weites Feld und es gibt zahlreiche wissenschaftliche Studien und Arbeiten in diesem Bereich. Allerdings sieht es bei dem Nischenthema „Künstliche Intelligenz (speziell) im B2B-Vertrieb“ anders aus. Doch „wenige Arbeiten“ bedeutet nicht „keine Arbeiten“. Besonders in den letzten zwei bis drei Jahren gab es einige interessante Veröffentlichungen.

1. Verbesserte Kundenbindung und effizienterer Vertrieb durch KI.

In einem Artikel des Forbes Magazine berichtet Tony Colon, dass er KI für den B2B-Vertrieb als einen von vier essenziellen Trends sieht.

Er begründet dies mit einer Studie von PwC, in der 2.500 US-Verbraucher und Entscheidungsträger in Unternehmen zu dem Einsatz von und der Einstellung zu KI befragt wurden.

80 % der Vertriebsteams, die KI einsetzen, berichten von einer positiven Auswirkung auf die Kundenbindung. 72 % der Führungskräfte sagen, dass ein zusätzlicher Vorteil entsteht, weil KI den administrativen Aufwand reduziert. So können sich ihre Vertriebler*innen auf den Aufbau und Erhalt von Kundenbeziehungen konzentrieren.

Quelle: Colon, T (2018): Eight Tips For Boosting Sales In Your Digital Sales Transformation. Hg.: Forbes Magazine

2. Der Aufwand zahlt sich schneller aus als gedacht!

Das zeigt eine aktuelle Studie der Lufthansa. Denn wer KI- und Machine Learning-Projekte initiiert, will natürlich wissen „ab wann lohnt sich das?“

Die Studie ergibt: 62 % der Unternehmen konnten schon nach maximal drei Monaten von der KI-Technologie profitieren. Insgesamt konnten 84 % nach spätestens einem Jahr einen spürbaren Mehrwert verzeichnen.

Folgende positive Veränderungen durch KI und maschinelles Lernen wurden genannt: Produktivitätssteigerung (49 %), reduzierte Kosten (47 %) und eine erhöhte Effizienz (43 %).

Quelle: Folgestudie 2021: Die neue IDG-Studie „Machine Learning 2021“ – Wie Maschinelles Lernen auch in Krisenzeiten zum Unternehmenserfolg beiträgt. Hg.: Lufthansa

3. Präzisere Verkaufsvorhersagen: Maschinelles Lernen versus traditionelle Verfahren.

Die nächste Studie widmet sich der Frage, ob Verfahren, die maschinelles Lernen (ein Teilgebiet von KI) einsetzen, tatsächlich bessere Vorhersageergebnisse liefern als traditionelle Vorhersageverfahren.

Für die Prognosen wurden Verkaufsdaten von Unternehmen verwendet. Die KI-basierten Modelle lieferten eine höhere Genauigkeit und eine bessere zeitliche Anpassungsfähigkeit an Trends.

Laut den Experten wurde das Ziel der Studie erreicht, sie nennen allerdings einen Kritikpunkt: Und zwar eine für künstliche Intelligenz geringe Datenmenge, die als limitierender Faktor gilt.

Das Fazit der Forschenden sieht trotzdem folgendermaßen aus:

„Maschinelles Lernen und Big Data führen zu einem Paradigmenwechsel bei der Entwicklung eines besseren Prognosemodells. Sie haben das Potenzial, riesige Datenmengen zu analysieren und sofortige Erkenntnisse zu liefern, die die Unternehmensleistung erheblich verbessern können.“

Quelle: Mehendale, A. & H. R., Nadheera Sherin (2018): Application of Artificial Intelligence (AI) for effective and adaptive Sales Forecasting. Journal of Contemporary Management Research. Sep2018, Vol. 12 Issue 2, p17-35. 19p.

4. Unternehmen die KI einsetzen, übertreffen ihre Konkurrenten, die es nicht tun.

Eine Studie von Forbes Insights und EY zeigt, dass viele Entscheidungsträger in B2B-Unternehmen die Erkenntnisse aus Daten noch immer zu wenig nutzen. Als Grund wird angegeben, dass sich Führungskräfte lieber auf ihr Bauchgefühl verlassen als auf Datenanalysen.

Doch gleichzeitig bestätigt die Studie laut Jayne Landry, Global VP und GM für Business Intelligence bei SAP, dass Unternehmen, die Analysen für Geschäftsentscheidungen nutzen, ihre Konkurrenten übertreffen. Und das in Bezug auf Umsatzgenerierung, Gewinne und Marktbewertung.

Quelle: Think Globally, Act Locally: The Formula for Analytics Success. Hg.: Forbes Insights.

5. B2B- Unternehmen, die KI erfolgreich einsetzen, berichten von Margen & Umsatzverbesserung.

Die oben genannte Studie von Forbes Insights & EY zeigt noch einen weiteren interessanten Fakt:

Unternehmen, die erfolgreich KI zur Datenanalyse einsetzen, berichten von Steigerungen der operativen Gewinnspanne und des Umsatzes von 15 % oder mehr. Gleichzeitig erfahren sie eine deutliche Verbesserung ihres Risikoprofils.

Dahingegen erleben Unternehmen mit weniger ausgereiften Datenanalyseverfahren mehr Pannen in Geschäftsprozessen:

– Geschäftsmöglichkeiten werden verpasst,
– Ergebnisse werden fehlerhaft und aufwendig gemessen und
– eine datengesteuerte Strategie ist unzuverlässig und aufwendig.

Quelle: Think Globally, Act Locally: The Formula for Analytics Success. Hg.: Forbes Insights.

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6. Mensch und Maschine erreichen gemeinsam die besten Ergebnisse.

In diesem Punkt spalten sich tatsächlich die Meinungen. Einige prognostizieren „den Tod des Vertrieblers“ – herbeigeführt durch neue Technologien.

Andere sind der Meinung, dass sich die Funktion des Vertrieblers von der einfachen Auftragsabwicklung zur Beratung verlagert, wie z.B. Thull, J. (2010).

Die Verlagerung der Funktion ist ein viel realistischeres Szenario, unserer Meinung nach.

Doch welche Angst steckt dahinter? Die Angst, dass künstliche Intelligenz einen besseren Job macht als der Mensch. Und genau hierzu gibt es ein spannendes Experiment aus dem Jahr 2020.

In einer Reihe von Feldexperimenten wurde ein rein KI-basierter Vertriebscoach mit menschlichen Beratern verglichen. Es sollten Vertriebsmitarbeiter*innen geschult und die beruflichen Fähigkeiten verbessert werden.

Der reine KI-Coach war besser darin, allein aus den Ergebnissen der Vertriebler*innen Defizite zu erkennen und Lernmethoden vorzuschlagen. Auf der anderen Seite hatte er Akzeptanzprobleme und das Fehlen von zwischenmenschlichen Fähigkeiten führte zu Missverständnissen.

So zeigt sich, dass die Kombination aus KI und menschlichem Coach besser abschneidet als die KI oder der menschliche Coach allein.

Diese Kombination kann die Hard-Data-Fähigkeiten des KI-Coaches und die weichen zwischenmenschlichen Fähigkeiten der Berater optimal nutzen.

Wir finden, dieses Ergebnis lässt sich 1:1 in den Bereich der Bestandskundenbetreuung im B2B-Vertrieb übertragen. Ein KI-basierter Algorithmus liefert datengesteuerte Empfehlungen und der/die erfahrene Vertriebler*in entscheidet über die Handlung.

Zum gleichen Ergebnis ist auch die Forschungsarbeit „Einsatz von KI im B2B-Vertrieb“ aus dem Jahr 2021 gekommen: „Die größte Chance der KI besteht darin, die Arbeit von Menschen zu ergänzen, anstatt sie zu ersetzen, während KI einige der sich am meisten wiederholenden und regelbasierten Aufgaben automatisieren kann.“

Quellen:
Thull, J. (2010): Mastering the Complex Sale: How to Compete and Win When the Stakes are High!

Xueming Luo et. al. (2020): Artificial Intelligence Coaches for Sales Agents: Caveats and Solutions. Hg.: Journal of Marketing. doi: https://doi.org/10.1177/0022242920956676.

Pöntinen, Aki (2021): Utilization of AI in B2B sales: multi-case study with B2B sales organisations and sales technology providers

 

Sechs Fakten aus Studien zu Künstlicher Intelligenz im B2B-Vertrieb – Fazit.

Wir hoffen, Sie sind jetzt nicht erschlagen von den vielen Studien, Zahlen und Fakten.

Sinn und Zweck dieser Zusammenstellung ist es, zu zeigen, dass wir nicht die Einzigen sind, die einen großen Nutzen in KI-basierten Datenanalysen für den B2B-Vertrieb sehen und erfahren.

Unsere Use-Cases und Kundenbeispiele sind natürlich Einzelfälle und somit nicht repräsentativ. Trotzdem zeigen sich in ihnen auch die oben genannten Punkte, die die Studien aufgedeckt haben.

Fest steht, dass richtig eingesetzte KI im B2B-Vertrieb einen signifikanten Mehrwert bringt. Wir sagen nicht, dass es keine Hürden zu bewältigen gibt. Allein schon der richtige Umgang mit den Vorschlägen der Algorithmen ist essenziell und muss geschult werden.

Unser Tipp: Schrecken Sie nicht vor Investitionen in künstliche Intelligenz zurück. Die Folgen, wenn Sie es nicht tun, werden Sie mehr kosten.

Wenn Ihr Interesse an künstlichen Intelligenz Anwendungen für den B2B-Vertrieb geweckt ist, empfehlen wir Ihnen das Buch von Livia Rainsberger: „KI – die neue Intelligenz im Vertrieb“. Dort werden Ihnen alle Begrifflichkeiten einfach erklärt, Sie erhalten anschauliche Praxisbeispiele und konkrete Empfehlungen für Software-Produkte je nach Ziel. Ein verständlicher Leitfaden zur Implementierung von KI im B2B-Vertrieb.

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Literaturempfehlungen:

Rainsberger, L. (2021): KI – die neue Intelligenz im Vertrieb.

Gentsch, P. (2018): Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service.