Maschinelles Lernen im B2B-Vertrieb: Wo bleibt der Mensch?
Das Zusammenspiel zwischen Mensch und KI im B2B-Vertrieb.
Mit Maschinellem Lernen lassen sich wiederkehrende Muster von Kundendaten auslesen und daraus Verkaufsempfehlungen ableiten. Wo es aber zum direkten Kontakt von Verkäufer und Käufer kommt, spielt der Mensch nach wie vor eine zentrale Rolle.
Automatisierung und digitale Prozesse können administrative Aufgaben im Unternehmen verringern. An die Stelle vieler einzelner manueller Tätigkeiten, die von Menschenhand ausgeführt werden, treten Algorithmen und nehmen einem die Arbeit ab.
Verpassen Sie nicht den Zug! Wie Predictive Analytics B2B-Vertrieb revolutionieren wird
Dieses B2B Beispiel überzeugt Sie sicherlich, Ihre Vertriebskosten neu berechnen zu wollen.
Vertrieb hat in den letzten Jahrzehnten viele Veränderungen erlebt. Jeder ist überall mobil, CRM-Systeme sind universell und “Customer Journey” hat einen Mainstream-Status erreicht. Diese Änderungen sind nichts im Vergleich zu der Revolution durch Predictive Analytics. Diese ist die entscheidende Technologie für den B2B-Vertrieb.
Die Fähigkeit, Vorhersagen über die Zukunft zu treffen, verändert den Vertrieb im Business-to-Business (B2B) radikal. Es bringt enorme Vorteile für die Gestaltung der Preisstrategie, verhindert Kundenabwanderung und verbessert die Vertriebsplanung.
Der klassische Außendienst in Zeiten von Predictive Analytics
B2B-Außendienst richtig organisieren mit Predictive Analytics
Zukünftig wird es darum gehen, Kundendaten richtig zu lesen und daraus die richtigen Schlüsse für die Kundenstrategie zu ziehen. Für den auf Abschlüsse getrimmten Vertrieb klassischer Prägung bedeutet das ein Paradigmenwechsel.
Stirbt der klassische Außendienst, so wie ihn Unternehmen und Kunden kennen – langsam, aber sicher - aus? Die digitale Transformation als derzeit wichtigster Treiber für Veränderungen legt das nahe, und sie hat große Auswirkungen für das B2B-Geschäft und auch auf interne Prozesse.
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Einfach erklärt: Warum interne Daten besser für Predictive Analytics sind
Viele Unternehmen sitzen auf einem Schatz: Die eigenen Verkaufsdaten. Für die Anwendung von Predictive Analytics ist das ein enormer Vorteil.
Prognosen sollen unternehmerische Entscheidungen absichern. Sie werden auch genutzt, um zukünftige Entwicklungen besser vorherzusagen als der Wettbewerb. Doch verlässliche Prognosen sind selten. Für Unternehmen besser geeignet ist die Nutzung eigener Daten im Haus – mit Predictive Analytics.
„Es gibt drei Arten von Lügen: Lügen, verdammte Lügen, und Statistiken.“ Dieses Zitat von Benjamin Disraeli, einem britischen Staatsmann und Romanautor im 19. Jahrhundert, passt sehr gut auf die Situation in Unternehmen.
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Unterstützung KI-basierter Software-Lösungen im B2B-Vertriebsprozess
Ein Auszug aus der Bachelorthesis von Tamara Mayer mit einer Status-Quo-Analyse und Handlungsempfehlungen.
Vorab: Tamara Mayer ist Absolventin der Hochschule Landshut und hat sich in ihrer Bachelorthesis mit dem Thema künstliche Intelligenz im B2B-Vertrieb beschäftigt. Im Rahmen dieser Thesis hat sie verschiedene Experteninterviews geführt – unter anderem auch mit dem Geschäftsführer von Qymatix Solutions GmbH Lucas Pedretti.
In dem folgenden Auszug ihrer Arbeit gibt Tamara Mayer konkrete Handlungsempfehlungen an Unternehmen, die ihre Vertriebsprozesse mit KI optimieren wollen.
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5 gefährliche Aussagen, die Sie Ihren Job im Vertrieb kosten werden
Vertriebskosten? Neue Kunden? Loyalität?: Warum diese Themen riskant sind.
Ihre Kunden sind im Wandel. Ist Ihr Vertriebsteam zukunftsbereit? Sind sie auf eine digitale Transformation vorbereitet? Jeder Vertriebler hat seine eigenen Weisheiten, wie er Kunden überzeugt oder zum Abschluss führt. In diesem Beitrag befassen wir uns mit fünf gefährlichen Aussagen, die Sie – wenn Sie weiterhin diesen Fehlannahmen folgen, Ihren Job kosten können.
1. "Ich kenne meine Kunden."
Neuer Job? So meistern Sie die ersten 100 Tage als Vertriebsleiter
Die ersten 100 Tage im neuen Job als Vertriebsleiter ist eine kritische Phase: Wird es Ihnen gelingen, einen bleibenden ersten Eindruck zu machen? Werden Sie die Chance nutzen, den Status Quo verändern zu können?
Ihr Vertriebsteam wird eventuell Zweifel an Ihnen als neue Führungskraft hegen und Sie werden unter einer Menge Stress stehen. In diesem Artikel wollen wir Ihnen Tipps mitgeben, wie Sie die Herausforderungen im ersten Quartal erfolgreich überstehen werden.
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"Jedes Unternehmen ist ein Datenunternehmen". Eine Datenstrategie für B2B Predictive Sales Analytics
Wie man eine erfolgreiche Datenstrategie im Zeitalter der künstlichen Intelligenz entwickelt.
Nach der Lektüre der jüngsten Veröffentlichung des Autors, strategischen Geschäfts- und Technologieberaters Bernard Marr "Data Strategy: Wie Sie von einer Welt voller Daten, Analytik und dem Internet der Dinge profitieren können", möchten wir Ihnen unsere Ideen zur prädiktiven Umsatzanalyse im Business-to-Business (B2B) vorstellen.
Marr ist ein internationaler best-selling Autor und Zukunftsforscher, der sich mit den Auswirkungen neuer Technologien wie künstlicher Intelligenz, Big Data, Blockchains und dem Internet der Dinge beschäftigt.
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Machine Learning: Vier Anwendungen, die Ihre B2B-Vertriebsteams bereits heute nutzen.
Das Thema Machine Learning ist in aller Munde. Welche Anwendungen nutzt Ihr Vertriebsteam bereits?
Zweifellos werden in den kommenden Jahren die Fortschritte in den Bereichen Machine Learning, Künstliche Intelligenz und Digitalisierung viele der zeitaufwändigen Aufgaben im B2B-Vertrieb ersetzen. Wahrscheinlich nutzt Ihr Vertriebsteam bereits maschinelles Lernen.
Künstliche Intelligenz (KI) im Vertrieb bedeutet nicht, dass sich Terminator um eine Stelle im Vertrieb bewirbt. Nein, es bedeutet vor allem maschinelles Lernen. Machine Learning (ML) ist ein Teil dessen, was die Forscher "weak" oder "schwache" künstliche Intelligenz nennen. Weder "schwach" noch "weak" klingt nach einem Kampfroboter. Weak KI verwendet eine Software, um spezifische Probleme schneller zu lösen als Menschen.
So lässt sich Kundenabwanderung verhindern – Ein Beispiel aus der Praxis
Reduzierung der Kundenabwanderung durch den Einsatz einer Churn Prediction-Software in Ihrem Vertriebsreporting
Ob Ihre B2B-Organisation ein finanziell erfolgreiches Jahr hat oder ein miserables, kann davon abhängen, ob Sie eine sich langsam ankündigende Kundenabwanderung rechtzeitig erkennen oder nicht.
Jeder erfahrene Vertriebsleiter weiß, dass einige Kunden irgendwann abwandern werden. Studien über Kundenbindung sprechen von einer jährlichen Kundenabwanderung von 5 bis 25 %, je nach Branche. Kundenabwanderung bedeutet Umsatzverlust.