Wie künstliche Intelligenz Vertriebsprognosen verbessert

Die Erstellung und Nutzung von Vertriebsprognosen sind ein essenzieller Geschäftsprozess für jedes B2B-Unternehmen. Es ist auch eine der wichtigsten Aufgaben für Vertriebsmanager, die Verkaufsprognosen zur Vertriebsplanung und Strategie verwenden.

Es gibt viele Möglichkeiten Vertriebsprognosen zu erstellen. Von Befragungen und Schätzungen der Vertriebsmitarbeiter über zukünftige Verkäufe bis hin zu regelbasierten Excel-Kalkulationen oder Business-Intelligence-Anwendungen. Doch die unschlagbarsten Prognosen werden mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erstellt. Warum das so ist, besprechen wir in diesem Artikel.

Grob gesagt, helfen Vertriebsprognosen Unternehmen dabei, etwas Planungssicherheit in einer unsicheren Zukunft zu erlangen. Das Ziel dabei ist Ressourcen effizient zuzuweisen, Geld und Kosten zu sparen und den Umsatz zu steigern.

Doch das klappt nur, wenn die Prognosen auch zuverlässig – bzw. präzise sind. Für viele B2B-Unternehmen ist das Thema Vertriebsprognosen eine Never-Ending-Story. Präzise Verkaufsprognosen sind wichtig und versprechen große Chancen – trotzdem will es in der Umsetzung nicht so richtig klappen. Woran liegt das?

Zwei Hauptprobleme mit der Erstellung von präzisen Vertriebsprognosen

Prognosen erstellen kann jeder: „Nächstes Jahr am 01. Mai wird es 25 Grad Celsius in Karlsruhe geben.“ Das zu schreiben war nicht schwer. Auf was basiert diese Prognose? Vermutlich auf Wunschdenken.

Der Knackpunkt liegt also bei „präzisen“ Prognosen. Das heißt, bei Prognosen, die auf bewährten Modellen basieren und eine bestimmte Eintrittswahrscheinlichkeit nachweisen können. Eine Prognose muss mindestens besser als der Zufall sein. Eine gute Prognose sollte deutlich besser als der Zufall sein. Das gilt für alle Arten von Prognosen und somit auch für Vertriebsprognosen.

In der Vertriebspraxis beschäftigen sich viele Unternehmen mit Verkaufsprognosen und stoßen auf folgende zwei Hauptprobleme:

1. Einige Prognosen basieren auf Schätzungen der Vertriebsteams. „Wieviel verkaufen Sie im nächsten Quartal?“ Die Vertriebsmitarbeiter sind häufig schon genervt von den Umfragen. Solche Schätzungen sind ab einer gewissen Anzahl an Kunden und Produkten sehr fehleranfällig. Kein Vertriebsmitarbeiter kann wirklich alle Kunden und Produkte im Kopf haben.

2. Viele B2B-Unternehmen versuchen mit Excel oder sogar mit einer individuellen Filtersetzung in Business-Intelligence-Systemen regelbasierte Prognosen und „Alerts“ herauszufinden. Zum Beispiel: „Wenn ein Kunde mindestens 10.000 € Umsatz pro Jahr macht, seinen Sitz in der Schweiz hat und bereits länger als vier Wochen nicht mehr gekauft hat, dann melde einen Abwanderungs-Alert.“ Dieses Beispiel ist natürlich sehr einfach gehalten. In einigen Unternehmen sitzen IT-Experten und Data Scientists zusammen, um geeignete Regeln zu definieren und zu programmieren. Das ist zeitaufwendig und teuer. Trotzdem sind diese regelbasierten Forecasts ab einer gewissen Anzahl an Kunden und Produkten nicht mehr präzise genug, um in der Praxis zu überzeugen.

Künstliche Intelligenz macht präzisere Vertriebsprognosen

Haben Sie viele Daten, dann sind KI-basierte Predictive Analytics Verfahren deutlich präziser als manuelle, regelbasierte Forecasts.

Das beweist auch eine Studie aus dem Jahr 2018:
Sie zeigt, dass die KI-basierten Modelle eine höhere Genauigkeit und eine bessere zeitliche Anpassungsfähigkeit an Trends liefern als regelbasierte Modelle.

Das Fazit der Forschenden sieht 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.

Das Ziel von Predictive Analytics sind möglichst präzise Prognosen. Künstliche Intelligenz und Algorithmen des maschinellen Lernens haben der Predictive Analytics einen Boost verpasst. KI-basierte Verkaufsprognosen mit Predictive Sales Analytics sind unschlagbar. Sie sparen Zeit, Ressourcen und sind weniger fehleranfällig – insbesondere ab Tausenden Produkten und Kunden.

Vorteile von KI-basierten Prognosen im Vertrieb

1. Datenbasierte Vertriebsentscheidungen

KI ermöglicht es Unternehmen, große Datenmengen zu analysieren und datenbasierte Handlungsempfehlungen auszuspielen. Dadurch können sie Muster oder Trends erkennen, die für Menschen sonst nur schwer zu erfassen sind. So kann eine KI-basierte Software für Vertriebsvorhersagen, Wahrscheinlichkeiten für zukünftiges Verhalten Ihrer Kunden berechnen. Welcher Kunde könnte welche Preise am wahrscheinlichsten akzeptieren? Welche Kunden sind am wahrscheinlichsten an welchen Produkten interessiert? Oder welche Kunden haben eine hohe Abwanderungsgefahr?
Mit diesen Vorhersagen können Vertriebsmitarbeiter viel gezielter Maßnahmen ergreifen. Die Trefferwahrscheinlichkeit erhöht sich enorm. Bedenken Sie auch, dass jede Vertriebsaktion etwas kostet. Durch eine Vertriebssteuerung mit Hilfe von KI erreichen Sie mit weniger mehr.

1. Echtzeit-Verkaufsprognosen

Echtzeit-Verkaufsprognosen sind ebenfalls ein gutes Beispiel dafür, wie KI zur Verbesserung von Verkaufsprognosen eingesetzt werden kann. Da die Nachfrage nach Produkten und Dienstleistungen in den meisten Unternehmen schwankt, liefern Echtzeitdaten Informationen, die es ermöglichen, Kundenbedürfnisse und -verhalten zum richtigen Zeitpunkt vorherzusagen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Produkte dann verfügbar sind, wenn die Kunden sie wünschen. So verbessern Sie sowohl die Kundenzufriedenheit als auch die Unternehmensleistung.

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