KI-gestützte Sales Tools und Technologien bieten ein enormes Potenzial. Indem Unternehmen KI für den Vertrieb nutzen, können die KI-Verkaufslösungen Unternehmen dabei helfen, im neuen Zeitalter des datengesteuerten B2B-Vertriebs immer einen Schritt voraus zu sein. Strategische Investitionen in KI-gestützte Analysetools und -technologien können Ihren gesamten Vertriebsprozess automatisieren, nachhaltig verbessern und die Vertriebsleistung insgesamt steigern. Kurzum: Künstliche Intelligenz bietet viele Vorteile für den Vertrieb.

Agile B2B- und SaaS-Vertriebsunternehmen mit einem Digital-First-Mindset, die ihren eigenen Vertrieb "zukunftssicher" gestalten wollen, haben diese Innovationen schon lange auf dem Radar. Jüngste Berichte zeigen, dass auch viele andere diesen Wendepunkt erkannt haben. Laut Umfragen von Branchenexperten ziehen 88 % der CSOs die Investition in KI-Analysetools und -Technologien in Erwägung oder haben bereits Investionen getätigt. Ist Ihr Unternehmen auch dabei?

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben im letzten Jahrzehnt erhebliche Fortschritte gemacht. Wie nutzen Unternehmen derzeit KI für den Vertrieb? In diesem Artikel stellen wir einige der gängigsten Funktionen und praktischen Anwendungen von KI für den Vertrieb vor. Darüber hinaus gehen wir auf die Vorteile von künstlicher Intelligenz sowie auf einige der wichtigsten Möglichkeiten ein, wie Vertriebsorganisationen künstliche Intelligenz aktiv nutzen, um ihren Umsatz zu steigern.

B2B-Vertriebstrends und Vorteile durch Künstliche Intelligenz

Die B2B-Vertriebsslandschaft verändert sich in rasantem Tempo. Neue Käuferpräferenzen zwingen die Vertriebsorganisationen dazu, ihre B2B-Vertriebsstrukturen komplett neu zu gestalten. Die Kundenpräferenzen verlagern sich weg von persönlichen Verkaufsgesprächen hin zu einem digitalen Self-Service-Ansatz beim Einkauf.

Laut dem Marktforschungsunternehmen Gartner verbringen B2B-Einkäufer nur 17 % des gesamten Kaufprozesses damit, sich mit Vertriebsmitarbeitern zu treffen. Für Vertriebsorganisationen unterstreicht dieses extrem begrenzte Zeitfenster dringend die Notwendigkeit effektiver und effizienter digitaler Verkaufsinitiativen und -maßnahmen auf breiter Front.

Ein Ergebnis des digitalen Verkaufsprozesses ist die erhöhte Quantität an Daten. Und gerade im komplexen Vertriebsalltag benötigen Vertriebsmitarbeiter zuverlässige Tools und Technologien, um die Erfassung, Analyse und Ableitung von verwertbaren Erkenntnissen aus dieser Fülle von Informationen effizienter zu gestalten. An dieser Stelle kommen KI und ML ins Spiel.

Künstliche Intelligenz definiert neu, was im SaaS- und B2B-Vertrieb möglich ist. KI-basierte Anwendungen im Sales besitzen nicht nur die Fähigkeit, Prozesse zu automatisieren und Vertriebsaktivitäten zu rationalisieren. KI-Lösungen für den Vertrieb können auch bestehende Prozesse optimieren und auf der Grundlage komplexer datengestützter Analysen Empfehlungen für den nächsten besten Schritt im Verkaufsprozess geben.

Einsatzmöglichkeiten von KI für den Vertrieb: Ein Überblick

Laut Gartner gehören die folgenden KI-basierten Lösungen zu den am häufigsten genutzten im Vertrieb:

• Natural Language Processing (kurz NLP, dt. Linguistische Sprachverarbeitung) zielt darauf ab, die Kluft zwischen natürlicher Sprache und Systemen zu überbrücken. Es handelt sich um die Fähigkeit eines Programms, menschliche Sprache in Wort und Schrift zu verstehen. NLP ist darauf ausgelegt, Sprache zu erkennen, lesen, sowie zu interpretieren, markieren und zu generieren. Im Vertrieb wird NLP häufig bei E-Mails und Gesprächsprotokollen, bei der automatischen Dateneingabe und -erfassung, bei der Analyse von Verkaufsgesprächen und bei virtuellen Agenten eingesetzt.
• Die Diagnostische Analyse (engl. Diagnostic Analytics) ist der Prozess der Verwendung von Daten zur Analyse von Korrelationen zwischen Variablen in einem Datensatz und zur Ermittlung der Ursachen von Trends. Sie ist der logische nächste Schritt nach der Anwendung der deskriptiven Analytik zur Ermittlung von Trends. Die ermittelten Beziehungen zwischen Variablen in diesen Daten ermöglichen eine vertriebsspezifische Problem- und Clusterdatenanalyse. Zu den üblichen Anwendungen gehören Personalisierung, Segmentierung und Tiering. Kurz gesagt, die diagnostische Analyse versucht zu erklären, warum ein bestimmtes Ereignis eintritt.
• Die Prädiktive Analytik (auch prädikative Analyse) beschreibt eine Analysemethode, bei der neue und historische Daten aus dem maschinellen Lernen verwendet werden, um zukünftige Ereignisse (z. B. bestimmte menschliche oder maschinelle Verhaltensweisen und Trends) und deren Eintrittswahrscheinlichkeit vorherzusagen. Dieser Prozess beinhaltet die Identifizierung von Faktoren, die Ergebnisse beeinflussen, und das Verständnis, wie sie dies tun. Die prädikative Analyse kommt unter anderem bei der KI-gesteuerten Absatzprognose zum Einsatz. Dabei hilft sie bei der Automatisierung von Prognosen auf der Grundlage datengestützter, intelligenter Analysen von Schlüsselkennzahlen.
• Die Präskriptive Analyse (engl. Prescriptive Analytics) wird oft als Empfehlungs-/Next-Best-Action-System bezeichnet. Bei dieser Form der Analyse werden Optimierungstechniken eingesetzt, um den Nutzern bei komplexen Entscheidungsfindungen, bei denen Kompromisse zwischen Geschäftszielen und Einschränkungen eingegangen werden müssen, die beste Vorgehensweise zu empfehlen. Die Präskriptive Analyse findet oft Anwendung beim Guided-Selling. Dabei handelt es sich um einen optimierten Verkaufsprozess, der Vertriebsmitarbeiter bei der Navigation in einer zunehmend komplexen Verkaufsumgebung unterstützt und in der Regel auf KI und maschinelles Lernen zurückgreift.
• Smart Processing Automation (SPA) ist eine Kategorie innovativer Technologien, die robotische Prozessautomatisierung (RPA) mit maschinellem Lernen kombiniert. Die ist im Wesentlichen die nächste Version oder der nächste Innovationsschritt von RPA (Robotic Process Automation), manchmal auch als RPA 2.0 bezeichnet. Die aktuellen SPA-Fähigkeiten ermöglichen die Automatisierung von Aufgaben mit höherer Komplexität und einem größeren Denkaufwand bei der Verarbeitung. Zu den üblichen Anwendungen im B2B-Marketing und -Vertrieb gehören Social Listening, Customer Relationship Management und Lead Nurturing, automatisierte CRM-Dateneingabe, Kategorisierung und Anzeige sowie Social Selling.

KI im Sales kann entscheidend dazu beitragen, bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen und Ihren Vertriebsprozess neu zu gestalten. Allerdings ist es ebenso wichtig, bestimmte Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung zu beachten. Dazu gehören die richtige Auswahl des Anwendungsfalls, eine gute Datenqualität sowie die Weiterbildung der Mitarbeiter.

Künstliche Intelligenz (KI) im Sales oder für den Vertrieb: Ein aktueller Ausblick

Die Gartner 2021 CSO Priorities Pulse Umfrage zeigt, dass die Investitionen in KI-Analysen und -Technologien zunehmen. Nahezu neun von zehn Teilnehmern der CSO-Umfrage gaben an, dass sie eine Implementierung in Erwägung gezogen oder bereits erste Schritte unternommen haben.

Wo kommt also künstliche Intelligenz ins Spiel? Welche Vorteile bietet künstliche Intelligenz? Im Folgenden werden einige Beispiele für gängige Anwendungen und Vorteile von KI im Vertrieb aufgeführt.

Sales Training und Coaching

Die Branchenexperten von Gartner sagen auch voraus, dass KI grundlegende Veränderungen im Bereich der Vertriebsschulung und des Coachings bewirken wird. Die Einbindung von künstlicher Intelligenz in die Schulungsprogramme von Unternehmen kann dazu beitragen, eine individuellere Lernerfahrung zu bieten, die auf den einzigartigen Lernstilen der Mitarbeiter*innen zugeschnitten ist.

Komplexe ML- und KI-Algorithmen können maßgeschneiderte Empfehlungen für Trainings- und Coaching-Lösungen liefern und dabei analysieren, welche Arten von Inhalten für den Lernenden am besten geeignet sind. Das Ergebnis: Höhere Effizienz mit weniger Zeit- und Kostenaufwand für die Schulung von Vertriebsanfängern und mehr Möglichkeiten, sich an Aktivitäten zu beteiligen, die den Umsatz steigern.

Vertriebsmitarbeiter*innen können KI im Sales auch nutzen, um vertriebsspezifische Erkenntnisse über ihre eigenen Verkäufertypen zu gewinnen. Die Entwicklung eines Verständnisses ihrer eigenen Verkäuferpersönlichkeitstypen kann Vertriebsmitarbeitern helfen, ihre Leistung und Eignung für eine bestimmte Rolle besser einzuschätzen und potenzielle Stärken und Schwächen zu diagnostizieren.

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AI Guided Selling

2015 gab es die ersten Beispiele für KI-basierte Vertriebssteuerung. Seitdem haben diese Guided Selling Technologien auch weitere Fortschritte gemacht, dennoch erweisen sich ihre Fähigkeiten inzwischen als recht begrenzt.

Zum einen ist die Fähigkeit der Software, Ergebnisse effektiv auszuwerten, nicht ausreichend, um statisch relevante Handlungsempfehlungen zu geben, so Gartner. Bestehende Guided-Selling-Technologien konzentrieren sich in der Regel entweder auf Daten, Automatisierung oder Aufgaben. Diese werden aber nur selten auf sinnvolle Weise kombiniert. Aktuelle Trends und Entwicklungen in der Vertriebstechnologie lassen vermuten, dass sich dies bald ändern wird.

Laut Gartner werden 75 % der B2B-Organisationen bis 2025 KI-gestützte Verkaufslösungen in ihre bestehenden Vertriebsabläufe implementieren. Das rege Interesse an Investitionen in KI und maschinelles Lernen (ML) ist eine Reaktion auf den zunehmenden Druck, riesige Datenmengen zu nutzen, von denen die meisten nicht sinnvoll verwendet werden.

AI Guided Selling bündelt das Tracken von Vertriebsaktivitäten, die Bewertung und den Guided Selling in einem. Die durch künstliche Intelligenz unterstützte Guided Selling-Software steigert die Produktivität von Sales Reps durch maßgeschneiderte Empfehlungen, worauf sie sich wann konzentrieren sollten. Auf diese Weise schaffen Teams nicht nur mehr, sondern stecken ihre Zeit und Anstrengungen auf die Maßnahmen, auf die es ankommt.

KI- und ML-Lösungen benötigen jedoch immer noch Ihre wertvolle Erfahrung, Ihr Wissen und Ihren Input, um diese neuen Höhen zu erreichen. Es bedarf einer erstklassigen CRM-Datenqualität und der richtigen Vertriebsaktivitäten, damit ML-Modelle für Sie arbeiten können.

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