Künstliche Intelligenz im Vertrieb: B2B Algorithmic Management

Modernes datengesteuertes Management im B2B-Vertrieb: Big Data meets Artificial Intelligence.

Obwohl das algorithmic Management einen neuen, ausgefallenen Namen hat, ist das Prinzip dahinter nicht unbedingt neu. Denn der Gedanke, Prozesse durch die Verwendung von Daten zu steuern ist alt.

Man erinnere sich nur daran, dass die „Principles of Scientific Management“ 1911 von Frederick Taylor veröffentlicht und zum Vorreiter des datengesteuerten Managements wurden.

Algorithmic Management ist Taylorismus in Zeiten von Big Data und künstlicher Intelligenz.

Es nutzt maschinelles Lernen zum Controlling von Arbeitskräften. Millionen von Menschen verwenden algorithmische Verwaltung, wenn sie Lebensmittel bestellen, online einkaufen oder ein Taxi rufen. Millionen von Arbeitnehmern reagieren auf Algorithmen. Für einige die Zukunft des Managements, für andere ein deprimierendes Bild.

Erfolgreiche Führungskräfte ziehen es vor das „Algo-Management“ als einen Autopiloten zu sehen. Und wie bei Autopiloten für Langstreckenflüge, verpassen Unternehmen, die kein KI-basiertes Vertriebsmanagement einsetzen, eine riesige Chance und einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Das Algo-Management ist in Situationen und Branchen, in denen Verkaufstalente und Personal schwer zu finden sind, von entscheidender Bedeutung. Unternehmen, die KI-basierte Algorithmen für die Vertriebseffizienz einsetzen, gewinnen schnell einen Vorteil gegenüber Konkurrenten, die diese nicht nutzen.

Vertriebsleiter können das Algorithmic Management auf verschiedene Weise nutzen. Zum Beispiel für das allgemeine, KI-basierte Vertriebsmanagement, in Form einer Abwanderungsmanagement-Software oder um rechtzeitig Cross-Selling-Potenzial zu finden.

Lassen Sie uns zuerst diskutieren, was Algorithmic Management ist.

Was ist Algorithmic Management?

Kennen Sie den Begriff „Algo-Management“? Oder „datengesteuertes Management“ (nicht dasselbe)? Oder den älteren Cousin „wissenschaftliches Management“?

Wenn Sie ein Uber- oder Lyft-Auto gefahren sind, einen Film in Netflix gesehen, Essen über Deliveroo bestellt, einen Freelancer über TaskRabbit eingestellt oder ein Geschenk bei Amazon gekauft haben, dann hat ein Algorithmus dafür gesorgt, dass jemand ihre Anfrage erfüllt.

Vor etwa einem Jahrhundert wollte ein reicher Harvard-Abbrecher namens Frederick W. Taylor die „Faustregel-Management-Methode“ durch “the establishment of many rules, laws and formulae“ ersetzen. Und diese standardisierten Regeln, Gesetze und Formulare sollten wiederrum ”the judgment of the individual workman” reduzieren. Grund dafür war, dass Taylor einen chaotischen Arbeitsplatz sah, an dem die Mitarbeiter so träge arbeiteten, wie sie nur können, während ihre Chefs sie so wenig wie möglich bezahlten.

Wenn Sie 100 Jahre in die Zukunft des Verkaufs reisen, werden Sie feststellen, dass Taylor zu einem Roboter geworden ist.

Algorithmic Management ist nicht gerade neu.

Frederick Taylor veröffentlichte 1911 „Die Prinzipien des wissenschaftlichen Managements“. Seine Theorie wurde durch die Fabriken Amerikas zum Mainstream und entwickelte sich zu dem, was wir später als „datengesteuertes Management“ definierten.

Dank einer schnelleren Kommunikationsinfrastruktur und zunehmender Datenmengen kann die künstliche Intelligenz nun Aufgaben automatisieren, die zuvor dem mittleren oder oberen Management vorbehalten waren, einschließlich des Vertriebscontrollings.

Alexandra Mateescu ist eine Forscherin auf dem Gebiet der sozialen Instabilität und der Auswirkungen neuer Technologien. Mateescu hat die Erfahrungen von inländischen Arbeitnehmern analysiert, die Online-Plattformen für die Arbeitssuche nutzen. Und sie untersuchte, ob die Verwendung von KI-basierten Algorithmen weiterhin die historisch gewachsenen Ungleichheiten einer Industrie beeinflusst. Zusammen mit Aiha Nguyen, Leiterin der „Labor Futures Initiative“ bei Data & Society (eine unabhängigen gemeinnützigen Forschungsorganisation), haben Mateescu und Nguyen den Begriff „Algorithmic Management in the Workplace“ etabliert.

Nguyen und Mateescu argumentieren, dass diese Innovation die so genannte „Gig-Ökonomie“ ermöglicht. Hierbei werden Arbeitnehmer nicht von anderen Arbeitnehmern, sondern von Algorithmen verwaltet. Denken Sie noch einmal an das Uber-Geschäftsmodell. Es verwaltet und steuert eine Vielzahl an selbstständigen Arbeitern.

Wie wirkt sich die Algorithmic Management auf Arbeiter und Verkäufer aus?

Für Jeremias Prassl, Juraprofessor an der Universität Oxford, ist algorithmisches Management in Unternehmen wie Deliveroo und Uber Taylorism 2.0. „Algorithmen bieten ein Maß an Kontrolle und Aufsicht, von dem selbst die hartgesottensten Tayloristen nicht einmal träumen können“, argumentiert er. Seine Aussage ist eine schlechte Nachricht für die Rechte und die Autonomie der Arbeitnehmer.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das algorithmische Management eine Vielzahl technologischer Instrumente einsetzt, um die Bedingungen für die Führung von Arbeitskräften zu strukturieren.

Die Forscher Mateescu und Nguyen haben ausführlich über die ethischen Implikationen von Überwachung und Arbeitnehmerrechten diskutiert (Link dazu unten bei Literaturangabe). In diesem Beitrag lassen wir diese Diskussion jedoch einen Moment beiseite und konzentrieren uns auf die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz auf das datengesteuerte Management des Vertriebs.

Wie kann man Algorithmic Management für den KI-basierten Vertrieb einsetzen?

Stellen Sie sich das algorithmische Management im B2B-Vertrieb als einen Autopiloten vor, also ein positiveres Bild. Der Autopilot ist ein nahezu autonomes Flugsystem. Es ermöglicht die moderne Luftfahrt, gewährleistet ein Höchstmaß an Sicherheit macht teure Mitarbeiter (Piloten) effizienter.

Vertriebsleiter können algorithmic Management dazu einsetzen, um die Effektivität ihres Verkaufspersonals zu verbessern, ihr Stressniveau zu reduzieren und die Kunden zufriedener zu machen. Jüngste Erkenntnisse im Bereich des Vertriebscontrollings unterstreichen die Bedeutung eines effektiven Managements für Vertriebsleiter in Planung und Analyse.

KI im B2B-Vertrieb kann sich erheblich auf die Einnahmen und Margen auswirken. Beispielsweise kann eine KI-basiertes Churn Software allein den EBIT um 3,5 % erhöhen.

Die Preisoptimierung ist eine weitere neue Nutzung der KI-Vertriebstechnologie. Wenn man bedenkt, dass der Preis die Variable mit dem größten Einfluss auf den Ertrag ist, kann die Kenntnis der Preisniveaus, die am ehesten akzeptiert werden, einen großen Unterschied machen. Heute kann beispielsweise ein KI-basierter Algorithmus dem Key Account Manager sagen, was der ideale Discount für ein Produkt oder ein Verkaufsangebot ist.
Ich möchte mehr über datengesteuerten Vertrieb erfahren.

Welche anderen Anwendungen des Algorithmic Management fehlen den Unternehmen heute?

Die Vorhersage der individuellen Kundenlebensdauer ist ein klarer Fall für den Einsatz des algorithmischen Managements. Aufgrund der Fülle interner und externer Daten und der Anzahl unterschiedlicher Kunden in Branchen wie der Fertigung, dem Handel und dem industriellen Vertrieb kann kein Vertriebsmitarbeiter mit künstlicher Intelligenz konkurrieren.

Ein weiteres relevantes Beispiel für KI im Vertrieb ist Upselling und Cross-Selling. Eine der wirtschaftlichsten Möglichkeiten den Umsatz zu steigern, besteht darin mehr an einen bestehenden Kundenstamm zu verkaufen (Cross- und Up-Selling). Algorithmen können Cross- und Up-Selling Potenziale vorhersagen und führen somit zu einem erheblichen Unterschied in der Verkaufsleistung. Das schnelle Auffinden neuer Verkaufsmöglichkeiten bei bestehenden Kunden ist ein Wettbewerbsvorteil, den B2B-Unternehmen nur auf eigene Gefahr ignorieren können.

Um die Lebensdauer der Kunden zu maximieren, kann eine Churn-Management-Software auch „weiche Abwanderer“ genau vorhersagen. Die „Soft Churners“ sind schwieriger zu erkennen, weil diese Kunden ihren Verbrauch oder ihre Auftragslage nur sehr langsam und schleichend reduzieren. Um eine Kundenabwanderung wirksam zu bekämpfen, muss ein KI-basiertes Algo-Management auch „Soft Churners“ berücksichtigen.

BERECHNEN SIE JETZT DEN ROI VON QYMATIX PREDICTIVE SALES SOFTWARE

Künstliche Intelligenz im Vertrieb: B2B-Algorithmisches Management – Fazit.

Algorithmic Management ist Taylorismus auf Steroiden. Es ist der Cousin des KI-basierten Empfehlungsalgorithmus, der Ihren nächsten Netflix-Film oder Ihr nächstes Amazon-Produkt vorhersagt.

Algorithmisches Management ist die Anwendung von KI-basierten Data-Mining-Methoden auf Verkaufsdaten. Erfolgreiche Vertriebsleitersleiter sehen das KI-basierte Management als Autopilot – eine Software, auf die wir bereit sind, unser Leben zu verwetten.

Da B2B-Firmen heutzutage KI einsetzen, um Gegner zu überbieten, mehr zu verkaufen und innovativ zu sein, bedeutet die Nichtbeachtung des algorithmischen Managements für den Vertrieb den Verlust von Einnahmen oder einer Wettbewerbsposition.

Es gibt verschiedene Anwendungen von KI im B2B-Bereich, um z.B. Preisgestaltungsmöglichkeiten, Cross-Selling und Abwanderungsrisiken zu entdecken.

Wie relevant ist das Thema algorithmisches Management für Sie? Schreiben Sie einen Kommentar!

Ich möchte heute beginnen!

Literaturnachweis:

Antonio, V. (2018): How AI Is Changing Sales. Hg: Harvard Business Review

Cappelli, P. (2018): Are Algorithms Good Managers? Hg: Human Resource Executive

Mateescu, A. & Nguyen, A. (2019): Algorithmic Management in the Workplace. Hg: Data & Society

O´Connor, S. (2016): When your boss is an algorithm. Hg: Financial Times

Rapp, A. et. al. (2020): When time is sales: the impact of sales manager time allocation decisions on sales team performance. Hg: Journal of personal Selling and Management