Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen revolutionieren den B2B-Vertrieb
Maschinelles Lernen (EN: Machine Learning) und künstliche Intelligenz (KI) im Vertrieb sind keine Zukunftsmusik. Laut Gartner werden bereits nächstes Jahr 30% aller B2B Unternehmen KI einsetzen, um mindestens einen ihrer Vertriebsprozesse zu erweitern.
Was ist überhaupt maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist eines von drei Teilbereichen der künstlichen Intelligenz. Es bedeutet, dass ein künstliches System (wie z.B. eine Software) aus bereits vorhandenen Daten lernt und daraus neue Erkenntnisse zieht.
Der Bereich des maschinellen Lernens, den wir in diesem Blogbeitrag betrachten, basiert auf dem Prozess des „Data Mining“. Data Mining verwendet statistische Verfahren, um Abhängigkeiten und Muster in vorhandenen Datenstrukturen zu erkennen. Die Algorithmen, die verwendet werden, um für den Vertrieb wertvolle Vorhersagen zu treffen, sind also keine Zauberei. Es handelt sich um clevere Mathematik und Wahrscheinlichkeitsrechnung.
In diesem Blogbeitrag werden fünf Wege gezeigt, wie Sie Machine Learning für Ihren Vertrieb nutzen können, um Ihr Verkaufspotenzial – unserer Erfahrung nach – um durchschnittlich 25% zu steigern. Je nach Unternehmensgröße kann dies ein siebenstelliger Betrag sein.
Zuerst haben wir Ihnen jedoch drei spannende Daten und Fakten zu KI und Machine Learning zusammengestellt:
– Laut IPlytics gab es im Jahr 2018 weltweit 78.085 Patentneuanmeldungen im Bereich künstlicher Intelligenz. Seit 2008 sind die Patentanmeldungen exponentiell gestiegen.
– Eine Studie von McKinsey besagt, dass Machine Learning im Handel die Umsatzausfälle aufgrund von Fehlbeständen um bis zu 65% reduziert
– In einem Beitrag im Harvard Business Review wird berichtet, dass Vertriebsteams, die maschinelles Lernen einsetzen, 50% mehr Leads gewinnen.
Die folgenden fünf Wege zeigen Ihnen, wie erfolgreiche Vertriebsteams maschinelles Lernen für sich einsetzen:
1. Maschinelles Lernen verbessert die Produktivität des Vertriebsteams
In der oben genannten Definition von maschinellem Lernen steht, dass aus vergangenen Daten neue Erkenntnisse gewonnen werden. So kann KI die effektivsten Aktionen und Verhaltensweisen für ein Vertriebsteam ermitteln.
Konkrete, datenbasierte Handlungsvorschläge ersparen dem Vertriebsmanager und seinem Vertriebsteam wertvolle Zeit. Manuelle Analysen und erfolglose Kundenbesuche werden durch KI und maschinelles Lernen signifikant reduziert und die Vertriebsaktionen führen zu mehr geschlossenen Verkäufen.
2. Maschinelles Lernen analysiert bisherige CRM/ERP-Daten durch einen Lernalgorithmus für eine optimale Preisoptimierungsstrategie
Bye, bye Trial-and-Error-Prinzip. Im B2B-Bereich ist die Entwicklung und Umsetzung von Preisstrategien einer der effektivsten Hebel zur Ergebnisverbesserung. KI und maschinelles Lernen stellen hierbei eine clevere Unterstützung für Vertrieb und Marketing dar. Sie bewerten bisherige Preisdaten und -informationen, wie z.B. die Verkaufshistorie, Rabattaktionen und Promotion-Maßnahmen. Auf Basis dieser Daten berechnet der Lernalgorithmus die Preiselastizität der verschiedenen Produkte und verschiedener Kunden, sodass der Preis optimal festgelegt werden kann.
3. KI und maschinelles Lernen helfen dabei den Customer Lifetime Value zu steigern
Unter Customer Lifetime Value (CLV) versteht man die Anzahl der Jahre, die ein Kunde einem Unternehmen erhalten bleibt und der daraus entstehende Wert für das Unternehmen. Was hat das jedoch mit KI zu tun?
Auch hier ist die Antwort in den bisherigen Daten versteckt. Historische Verkaufsdaten können dahingehend analysiert werden, welche Veränderungen es gab, bevor ein Kunde abgewandert ist. KI und maschinelles Lernen identifizieren Frühwarnsignale und übertragen diese auf bestehende Kunden.
So werden Kaufverhaltensänderungen der Kunden auf eine Abwanderungswahrscheinlichkeit geprüft. Die intelligenten Programme warnen das Vertriebsteam, sobald eine hohe Abwanderungswahrscheinlichkeit eines Kunden besteht.
4. KI und maschinelles Lernen ermöglichen durch eine Mustererkennung das höchste Potenzial in neuen Interessenten zu erkennen.
Die bisherigen wertvollsten Kunden eines Unternehmens werden durch eine intelligente Software auf bestimmte Muster untersucht. Diese Muster bilden Datenprofile bestehend aus Werten, Attributen und Merkmalen. KI kann die Datenprofile der potenziellen Neukunden, mit denen der bestehenden Kunden abgleichen und somit den Wert des neuen Interessenten für das Unternehmen vorhersagen. Die Vertriebsteams sind durch solche Informationen in der Lage ihre knappen Ressourcen effizient aufzuteilen.
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5. Künstliche Intelligenz zur Optimierung von Lagerbeständen
Machine Learning und Predictive Analytics können die Kaufmengen von Kunden sehr präzise vorhersagen. Anhand dieser Vorhersagen kann die Logistik den Lagerbestand von Produkten besser planen und Fehlbestände minimieren. Ein KI System ermittelt den Bedarf bestimmter Produkte vor Ort und entscheidet darüber, welche Waren in den verschiedenen Lagern in welcher Menge zur Verfügung stehen sollten. In einer Potenzialanalyse von Hermes wird gesagt, dass KI in nur 20% der Unternehmen im Bereich Logistik eingesetzt wird. Allerdings planen 37% der Unternehmen dies in Zukunft zu tun, um ihre Prozesse zu verbessern.
5 Wege wie KI und Machine Learning den Vertrieb revolutionieren – Fazit
Machine Learning wird schon in naher Zukunft unverzichtbar für den Vertrieb sein. Die intelligenten Programme bieten den Vertriebsmanagern eine Vielzahl an Möglichkeiten effizienter zu arbeiten, Zeit zu sparen und ihren Umsatz zu steigern.
Zum Schluss geben wir Ihnen allerdings noch einen wichtigen Tipp: KI und maschinelles Lernen reichen allein nicht aus, um den Vertrieb erfolgreich zu machen. Die gewonnen Erkenntnisse durch die intelligenten Systeme sollen von den Vertriebsmanagern und ihren Vertriebsteams auch genutzt werden. Eine Optimierung findet nur dann statt, wenn entsprechende Maßnahmen erfolgen.
Erkennt beispielsweise eine intelligente Software bei bestimmten Kunden ein hohes Abwanderungsrisiko, ist im Vertrieb Aktion angesagt. Der Vertriebsmanager sollte diesen Kunden, der droht abzuwandern, einschätzen und beurteilen. Welche Maßnahme ist hier am effektivsten? Vielleicht ein persönlicher Besuch, ein Rabatt oder ein Telefonat? Alles ist besser als untätig bleiben, damit Ihnen Ihr Kunde noch lange erhalten bleibt und sich die Abwanderungs- Prophezeiung des KI-Systems nicht erfüllt.
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Literaturnachweis:
Columbus, L. (2018): 10 Ways Machine Learning is Revolutionizing Sales. Hg: Forbes
IPlytics (2019): Who is patenting AI technology?