Einer Studie des Harvard Business Review zufolge erzielen Unternehmen bessere Ergebnisse, wenn sie datengestützte Entscheidungsprozesse anwenden. Datengestützte Entscheidungsfindung bedeutet, dass Entscheidungen auf der Grundlage von Datenanalysen und nicht auf der Grundlage von Intuition getroffen werden. Diese datengesteuerten Unternehmen, die beim Einsatz von KI im Vertrieb Pionierarbeit geleistet haben, schwärmen von den Ergebnissen:  über 50 % mehr Leads und Termine, Kostensenkungen von 40-60 % und 60-70 % weniger Anrufe. Nimmt man noch den Nutzen hinzu, der sich daraus ergibt, dass die Vertriebsmitarbeiter mehr Zeit für den Abschluss von Transaktionen haben, wird die Bedeutung  von KI noch größer.

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Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz im Allgemeinen

KI und maschinelles Lernen sind in der Lage, die zeitaufwändigsten manuellen Tätigkeiten zu reduzieren,  welche Vertriebsteams daran hindern, mehr Zeit mit den Kunden zu verbringen. Hierzu  zählt die Automatisierung von Marketingprozessen, die Verwendung von vorhersagenden Analysen, Prognosen, Berichten und Beratungen, die den Kunden beim Upselling helfen. All dies sind Ansätze, die den Vertriebsteams Arbeit abnehmen. Durch den Einsatz datengestützter Entscheidungsfindung sind Unternehmen im oberen Drittel ihrer Branche im Durchschnitt 5 % produktiver und 6 % rentabler als ihre Konkurrenten (McAfee und Brynjolfsson, 2012).

Caruana und Niculescu-Mizil (2006) analysierten die leistungsstärksten Modelle des maschinellen Lernens und diejenigen, die nicht so bedeutend sind wie die Modelle, die üblicherweise im Vertrieb eingesetzt werden. Als  leistungsstärkste Modelle des maschinellen Lernens (ML) zeigt die Untersuchung Modelle, wie Random Forests, Boosting, Support Vector Machines (SVM) und neuronale Netze. Diese Modelle erreichen eine deutlich bessere Vorhersageleistung als einfache, interpretierbare Modelle wie Entscheidungsbäume, Naive Bayes oder Entscheidungsregeln. Unternehmen, die nicht auf die oben genannten offenen Modelle zurückgreifen, verwenden ihre eigenen patentierten KI- und ML-Modelle.

Der Wettlauf um Patente für KI und maschinelles Lernen, die den Vertrieb rationalisieren, wird von Monat zu Monat härter. Es ist zu erwarten, dass  vertriebsorientierte KI- und maschinelle Lernpatente im Jahr 2019 florieren werden. Das US National Bureau of Economic Research veröffentlichte im Juli letzten Jahres eine Studie des Stanford Institute For Economic Policy Research mit dem Titel “Some Facts On High Tech Patenting”. Die Studie zeigt, dass die Patentierung im Bereich des maschinellen Lernens seit 2010 exponentiell zugenommen hat und dass Microsoft im Zeitraum 2000 bis 2015 die meisten Patente angemeldet hat. Unter Verwendung von Patentanalysen von PatentSight und der IP-Search veröffentlichte IAM letzten Monat eine Analyse, die Microsoft mit 2.075 Patenten im Bereich des maschinellen Lernens als weltweit führend ausweist.  Die Studie stützte sich auf den Patent Asset Index von PatentSight, welcher eine Rangliste der Ersteller und Inhaber von Patenten im Bereich des maschinellen Lernens aufstellt. Der Index zeigt, dass Microsoft und Alphabet heute dominieren. Salesforce investiert über 1 Milliarde US-Dollar pro Jahr in Forschung und Entwicklung, was den Wettbewerb um Patente und geistiges Eigentum widerspiegelt. (26. Dezember 2018 - Forbes)

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz bei Dealcode

Dealcode ist eine KI-gestützte Salessoftware, die Daten aus CRM-Systemen verwendet und mit ihrem patentierten KI- und maschinelles Lernmodellen analysiert. Es handelt sich um ein prognostisches Analysetool, das die Gewinnwahrscheinlichkeit von Prospects und Risiken in der Verkaufspipeline bestimmt. Es versorgt Vertriebsteams mit aktuellen Informationen darüber, auf welche Geschäfte sie sich konzentrieren sollten und mit wem sie dringend sprechen müssen. Die Analyse erfolgt durch die Betrachtung von Verkaufsprozessen mit Hilfe eines patentierten maschinellen Lernmodells. Dealcode ermittelt individuelle Faktoren, die zum Erfolg oder Misserfolg eines Vertriebsteams beitragen. Dadurch wird der Vertrieb messbar effektiver. Darüber hinaus werden kostenintensive Ressourcen für komplexe Datenanalysen eingespart.

Was bietet Dealcode? Auf der Grundlage früherer Daten/Informationen schätzt die Software das Scoring und die Pflege von Geschäftsabschlüssen auf der Basis von KI und maschinellen Lernalgorithmen. Die Software unterstützt Vertriebsmitarbeiter bei der Umwandlung von Prospects in Deals und bei der Stärkung ihrer Vertriebspipelines. Prospects und Deals unterscheiden sich voneinander, sei es der Bedarf des Kunden, sein Engagement, sein Verhalten oder sogar seine Demografie, und all diese Faktoren beeinflussen das Endergebnis. Aus diesem Grund sollte jeder Interessent individuell betrachtet werden, wenn es um die Bewertung von Geschäftsabschlüssen geht.

Anhand von Daten aus CRM-Systemen (Hubspot, Pipedrive - bald werden weitere CRM-Systeme integriert) werden die Modelle von Dealcode trainiert, um die Merkmale zu identifizieren, die dazu führen, dass ein Prospect zu einem erfolgreichen Geschäftsabschluss wird. Die maschinellen Lernalgorithmen von Dealcode werden kontinuierlich trainiert, um bessere Ergebnisse mit einem besseren und zuverlässigeren Deal-Scoring-Prozess zu erzielen. Dieses System hilft Ihrem Unternehmen, die Wahrscheinlichkeit eines Geschäftsabschlusses und die mit dem Geschäft verbundenen Risiken zu erkennen. Das System kann die Ergebnisse eines fraglichen Geschäfts vorhersagen und gewährleistet maximale Genauigkeit, da es ausschließlich datenbasiert ist. Die KI-basierte Deal Scoring-Funktion wird von Unternehmen, welche die Dealcode-Software nutzen, verwendet, um Leads auf der Grundlage ihres Erfolgspotenzials für den Geschäftsabschluss einzustufen und sie so vor ihren Wettbewerbern zu platzieren.

Predictive Deal Scoring ist hilfreich und ein Muss, um Ihr Unternehmen nachhaltig zu positionieren. Die Software übernimmt für Sie den Hauptbestandteil der Arbeit in Bezug auf die Datenanalyse und die Auswahl der potenziellen Kunden, die am erfolgsversprechendsten sind. Mit dem Fokus auf die wichtigsten Prospects können Ihre Vertriebsmitarbeiter mehr Geschäfte in kürzerer Zeit abschließen und gleichzeitig stärkere Kundenbeziehungen aufbauen.

Die intelligenten To-Dos, die Dealcode mit Hilfe seines ML-Algorithmus bereitstellt, verbessern die Produktivität des Vertriebsteams, indem sie die wirksamsten Aktivitäten und Vorgehensweisen analysieren, die zu mehr erfolgreichen Geschäftsabschlüssen führen. Diese Aktivitäten werden dann den Nutzern vorgeschlagen, um eine höhere Erfolgsquote zu erreichen. Datengesteuerten Analysen zur Vorhersage von Vertriebskontakten und Kunden berücksichtigen alle Kontaktarten mit Kunden und ermitteln die effektivsten Maßnahmen. Da die Vertriebsmitarbeiter wissen, welche Aktionen und Verhaltensweisen mit den höchsten Abschlussquoten korrelieren, kann die Leistung der Vertriebsteams erhöht werden.

Sind Sie unsicher, welche Angebote Sie verfolgen sollen? Würden Sie als Vertriebsmitarbeiter gerne Zeit sparen? CRM-Anbindung, Dealmanager (Anzeige von gefährdeten Deals, zu beobachtenden Deals, neuen Deals, offenen und abgeschlossenen Deals), intelligente ToDos und KI-Analysen (Entwicklung der Gewinnwahrscheinlichkeit von Deals) und andere Funktionen helfen Ihnen, Zeit zu sparen. Insgesamt bietet Dealcode umfassende Funktionen, mit denen Unternehmen ihren Umsatz steigern und ihre finanzielle Situation verbessern können, während sie gleichzeitig Zeit sparen.

Möchten Sie mehr über Dealcode Software erfahren (Starten Sie jetzt kostenlos)? Wollen Sie mit uns in Verbindung treten und mehr über Dealcode erfahren (Sprechen Sie mit unserem Produktexperten)?  Sie möchten Teil der Dealcode-Community und Freunde werden (Events und Hangouts)?

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