Künstliche Intelligenz im B2B-Vertrieb: Neue Herausforderungen – Neue Chancen

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Ein interessanter Artikel über den Einsatz künstlicher Intelligenz im B2B-Vertrieb.

Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt im Business-to-Business (B2B) Vertrieb an Bedeutung. Forschungen zeigen, dass die Investitionen in die Entwicklung und Integration von KI-Technologien, insbesondere des maschinellen Lernens, weiter steigen.

Mehr Geld als je zuvor fließt heute in künstliche Intelligenz Systeme. Um das kostspielige Scheitern ihrer KI-Entwicklungen zu verhindern, versuchen B2B-Unternehmen sich auf ihre Ziele und Potentiale zu fokussieren.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Vertrieb und Controlling bietet ein spannendes Anwendungsfeld, denn dort können Unternehmen bestehende CRM- und ERP-Systeme effektiv erweitern. Die meisten Vertriebsteams im B2B-Bereich verfügen über relevante Verkaufsdaten, die von KI-basierten Lösungen analysiert werden können.

Dennoch kann die Implementierung von KI in einem ERP- oder CRM-System problematisch sein. Es gibt mehrere Hindernisse zu überwinden, die den Erfolg der Integration von KI in Vertriebssysteme sicherstellen. Lassen Sie uns einige dieser Herausforderungen diskutieren.

Definition von künstlicher Intelligenz im Controlling.

Eine kurze Definition, was künstliche Intelligenz aus Vertriebscontrolling-Sicht bedeutet. Forscher sprechen von allgemeiner künstlicher Intelligenz (General AI) und schwacher künstlicher Intelligenz (Narrow AI).

Allgemeine künstliche Intelligenz zielt darauf ab, Maschinen zu entwickeln, die sich „so verhalten, als verfügten sie über Intelligenz“. Allgemeine KI wird normalerweise mit Terminator oder Hal9000 assoziiert: eine nicht-menschliche Einheit, die einen Menschen durch eine Kombination aus Mechatronik und Software ersetzen kann.

Andererseits ist die künstliche Intelligenz in einem ERP-System ein Beispiel für „Narrow Artificial Intelligence“. Schwache künstliche Intelligenz arbeitet mit spezifischen Problemen, bei denen eine Software besser funktioniert als Menschen. Maschinelles Lernen ist ein Beispiel schwacher KI: die künstliche Generierung von Wissen auf Basis von ERP-Verkaufstransaktionen und CRM-Verkaufsdaten.

Die zunehmende Bedeutung der KI für Vertriebscontrolling.

Die Implementierung von künstlicher Intelligenz im Vertrieb bietet einen sehr attraktiven ROI. KI ermöglicht die Verteilung von begrenzten Ressourcen auf Basis der marginalen Erträge gezielter Vertriebsaktivitäten. Deshalb setzen große Unternehmen wie Zalando und Otto derzeit auf künstliche Intelligenz.

Beide Unternehmen bauen eigene Plattformen auf, um den Zugang zu den Kunden zu zentralisieren. Otto und Zalando bedienen hauptsächlich den B2C-Markt, man findet aber auch Beispiele im B2B-Bereich.

Der Aufbau einer kompletten KI oder Data-Science-Abteilung kann für große Unternehmen sinnvoll sein, aber nicht für jede Vertriebsabteilung. Wer im Wettbewerb mithalten und relevant bleiben will, muss auch in der Lage sein, KI schnell zu implementieren. Wir haben hier mehr über den Aufbau oder Kauf Ihrer eigenen intelligenten Verkaufssoftware geschrieben.

Künstliche Intelligenz in einem ERP-System – Was kann ein Vertriebsleiter tun?

KI wird das Management neu definieren. Vertrieb kann sich diesem Trend nicht entziehen. Fortschritte in der KI, dem maschinellen Lernen und der Vertriebsautomatisierung ersetzen viele der zeitaufwändigen Aufgaben der Vertriebsteams. Es ist an der Zeit, das ERP-System mit künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Predictive Analytics auszurüsten.

Es gibt meist drei Möglichkeiten, wie Manager künstliche Intelligenz in ihren aktuellen Vertriebsoperationen einsetzen können.

Erstens können Vertriebsleiter maschinelles Lernen und Predictive Analytics in ihrem aktuellen ERP-System implementieren. Zweitens können sie ihre maßgeschneiderten Algorithmen aus ERP- und CRM-Daten entwickeln. Schließlich können sie ihr bestehendes CRM und ERP mit externer Intelligenz erweitern.

Vertriebsleiter können mit künstlicher Intelligenz automatisch Cross-Selling-Möglichkeiten finden, Kundenabwanderungen reduzieren und Preisanalysen effektiv durchführen. Dies sind die Aktivitäten mit dem höchsten ROI.

Es gibt jedoch drei Hauptgründe, warum die Implementierung von KI im Vertrieb schwierig sein kann. Ohne entsprechendes Training kann KI eine nicht umsetzbare, nicht erklärbare „Blackbox“ werden und das Vertrauen Ihrer Vertriebsmitarbeiter verspielen.

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Wenn KI nicht erklärbar ist, wird es schwierig sein, sie zu implementieren.

„Wenn man es nicht einfach erklären kann, versteht man es nicht gut genug.“ (Fehlzuschreibung von A. Einstein) gilt insbesondere für künstliche Intelligenz im B2B-Vertrieb.

Vertriebsteams wollen und müssen verstehen, wie KI funktioniert. Andernfalls besteht die Gefahr, dass KI-Lösungen intransparent und nicht vertrauenswürdig werden. Vertriebsleiter, die sich für KI in ihren Organisationen einsetzen, sollten eine Coaching-Funktion übernehmen und gemeinsam mit ihrem Vertriebsteam besprechen, wie KI funktioniert. Hier mehr dazu.

Erklären zu können, wie künstliche Intelligenz funktioniert, heißt nicht, die Data-Mining-Modelle mit dem Taschenrechner berechnen zu können, nein. Es bedeutet, die grundlegenden Prinzipien von künstlicher Intelligenz-Software erklären und beschreiben zu können.

 
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Bietet Ihre KI-Lösung umsetzbare handlungsrelevante Erkenntnisse?

Es gibt drei Arten von Entdeckungen oder Erkenntnissen, die Vertriebsmitarbeiter durch den Einsatz von KI in einem ERP-System gewinnen. Wir haben die unklaren oben beschrieben.

Neben unerklärlichen Erkenntnissen erhalten Vertriebsteams Vorschläge, die offensichtlich und bekannt sind. Zum Beispiel, „dieser Kunde wird nicht kaufen“, wenn Sie wissen, dass der Kunde insolvent ist.

Offensichtliche Schlussfolgerungen zu erhalten, ist vernünftig. Ein KI-System arbeitet in der Regel mit unvollständigen Datensätzen und verfügt nicht über die Erfahrung und Weisheit eines Key Account Managers. Wenn jedoch etwas offensichtlich und bekannt ist, bietet es keinen Wert außer der Stärkung der gehaltenen Überzeugungen.

Die wertvollsten Erkenntnisse sind die handlungsrelevanten. Das sind Entdeckungen, auf die ein Vertriebsteam agieren kann, z.B. durch Priorisierung und gezielter Kundenansprache.

Key Account Manager werden schnell jede KI-Lösung übernehmen, die ihnen Zeit spart und hilft, mehr zu verkaufen. Mit KI können sie Cross-Selling-Möglichkeiten finden, Kunden vor Abwanderung bewahren und sich auf Kunden mit der höchsten Wahrscheinlichkeit, neue Angebote anzunehmen, konzentrieren.

KI: Was bei der Einstellung der Mitarbeiter zu beachten ist.

Viele IT-Projekte im Vertrieb scheitern, weil sie nicht genügend interne Anwender überzeugen können. Und wenn ein Unternehmen in eine KI-Lösung investiert, die kein Key Account Manager nutzt, leidet das Unternehmen.

Der erfolgreiche Einsatz von künstlicher Intelligenz im Vertrieb hängt stark von der Grundeinstellung der Vertriebsmitarbeiter ab. Wenn sie die KI als Kollege und nicht als Konkurrent sehen, werden sie produktiver. Wenn sie gegen die Maschine rennen, verlieren alle.

Künstliche Intelligenz in einem ERP-System beruht in der Regel auf der Form eines menschlichen Feedbacks. Es braucht immer noch Vertriebler, die Feedback geben, um zu lernen. Es gibt andere Beispiele für schwache KI, die menschliche Interaktion benötigen, um zu lernen, wie z.B. überwachte Textübersetzer und Bilderkennung.

Einen Algorithmus als den Vertriebscontroller oder direkten Konkurrenten zu sehen, mag verständlich sein, ist aber für den Erfolg einer KI-Implementierung abträglich. Künstliche Intelligenz kann das Vertriebsmanagement nicht ersetzen, sie kann nur dessen analytische Fähigkeiten erweitern.

Künstliche Intelligenz im B2B-Vertrieb: Neue Herausforderungen – Neue Chancen. Fazit.

Künstliche Intelligenz ist ein Gamechanger für den B2B-Vertrieb. Sie bietet einen zweistelligen ROI in kurzer Zeit. ERP-Vertriebsdaten sind in der Regel der erste Datensatz, den die KI-Lösung benötig.

Dennoch kann die Implementierung von KI in einem ERP-System problematisch sein. Es braucht die Akzeptanz und Unterstützung des Vertriebsteams. Key Account Manager sind diejenigen, die am meisten gewinnen können, wenn sie bereit sind, ihre Arbeitsweise zu ändern.

KI funktioniert nur, wenn sie umsetzbare Erkenntnisse bietet. Mit anderen Worten, der Roboter sollte lernen und versteckte Informationen entdecken, die das Vertriebsteam nutzen kann.

Ein Teil des Problems besteht darin, zu verstehen, wie KI funktioniert, welche Algorithmen den Berechnungen zugrunde liegen und wie es Vertriebscontrolling unterstützen kann.

Wenn eine Lösung mit künstlicher Intelligenz nicht erklärbar ist und seine Vorteile nicht kommunizierbar sind, wird es dem Vertriebsteam schwerfallen, sie zu übernehmen und der Implementierungsaufwand wird fehlschlagen.

Hinweis: Dieser Artikel wurde am 16.12.2022 korrigiert, um veraltete Informationen über Zalando zu entfernen.

 
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Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen Grundlagen für den B2B-Vertrieb

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Literaturnachweis:

5 Key Artificial Intelligence Predictions For 2018: How Machine Learning Will Change Everything – Forbes

Change Management: Grundlagen und Erfolgsfaktoren – Springer Gabler

Harvard Business Manager 6/2018: Change Management – von manager magazin Verlagsgesellschaft mbH

Finlay, Steven. Artificial Intelligence and Machine Learning for Business: A No-Nonsense Guide to Data Driven Technologies

Stuart Russell und Peter Norvig – Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition

Tarun Khanna. When Technology Gets Ahead of Society. Harvard Business Review.

Forbes – Think You Know How Disruptive Artificial Intelligence Is? Think Again.