KI-basierte Bewertung von Leads

Von Inhabern und Geschäftsführern renommierter Unternehmen hört man oft, dass von Glück gesprochen werden kann, wenn eingehende Anfragen ordentlich beantwortet werden. Dies liegt daran, weil der Vertrieb keine bzw. kaum Kapazität für eine anständige Anfragenbearbeitung hat. Aus diesem Grund wird zu einer KI-basierten Lösung geraten, die sich auf die wirklich wertvollen Leads fokussiert.

IT-Unternehmen werden von massenweisen Leads/Anfragen über Social Media oder durch andere Online Werbungen überhäuft. Die Zahl der Anfragen steigt enorm – doch nicht jede Anfrage ist tatsächlich gut. Oftmals fragen viele Unternehmen an – allerdings sind die Kosten im Nachhinein doch zu hoch oder das Angebot ist unpassend. Grob geschätzt erweisen sich nur ca. 20% der Unternehmensanfragen als sinnvoll. Nicht alle Anfragen können intensiv bearbeitet werden, weil die Vertriebsressourcen stark begrenzt sind – denn oftmals steht nur wenig Personal zur Verfügung oder der Vertrieb ist generell zu beschäftigt.

Doch wie ist es so überhaupt möglich einen Überblick über die tatsächlich sinnvollen Anfragen zu bewahren, die bestenfalls auch zu einem Angebotsabschluss führen?

Diese Frage möchten wir Ihnen anhand eines Projekts mit einem Softwareunternehmen in einer Spezialnische beantworten, welches mit vielen internationalen Großkunden zusammenarbeitet.

Die Problemstellung des IT-Unternehmens lag darin, dass die Geschäftsführer Beschwerden über den Vertrieb bezüglich der Lead-Bearbeitung äußerten. Aufgrund der hohen Menge an ungefilterten Anfragen (ca. 1000 im Monat) war der Vertrieb überfordert damit jeden einzelnen Lead intensiv und anständig zu bearbeiten. Diese Überforderung äußerte sich wiederum in einer hohen Demotivation bei der Arbeit. Bei einer lediglich mittleren Qualität der Anfrage gingen die Vertriebsmitarbeiter davon aus, dass sowieso nichts bei „rumkommen“ würde.

Predictive Analytics für die Qualität der Leads
Aus diesem Grund haben wir von Dastani Consulting ein Verfahren – besser gesagt ein Predictive Analytics-Modell entwickelt – um im Vorfeld eine Anfrage qualitativ einstufen zu können. Dieses Modell zieht sämtliche Informationen über verschiedene Unternehmen aus dem Web (zB. Branche, Mitarbeiter, Umsatz), sowie aus verschiedenen Referenzdatenbanken. Im Anschluss werden die angelaufenen Interessenten gecrawlt. Auf Basis der historischen Anfragen, Abschlüsse und Opportunities, die gesetzt wurden, ist das System in der Lage zu beurteilen, welcher der Interessenten tatsächlich zum Kunden wird. Das KI-System lernt aus der Vergangenheit und kann demnach erhebliche Lernkurveneffekte realisieren.

Einsatz des KI-Tools
Das Softwareunternehmen setzt das KI-basierte Tool ein, um einerseits ältere Leads zu überprüfen, bei denen es sich auch noch nach einigen Monaten lohnt diese anzugehen. Andererseits können jeden Monat die neuen Anfragen in einem kontinuierlichen Prozess kontrolliert werden. Das KI-System soll jeden Monat a priori entscheiden, ob die neue Anfrage direkt an den Vertrieb zur intensiven Bearbeitung weitergeleitet wird oder ob sie erst durch den Innendienst, Social Media oder sogar automatisiert beantwortet werden sollte.

Ergebnis: Hohe Trefferquoten
Als Ergebnis zeigte sich erstaunlicherweise, dass das KI-System a priori mit einer hohen Trefferquote die Adressen identifizieren kann, bei denen sich die Anfragen zum Kunden entwickelt haben oder eine Opportunity, sprich letztendlich ein Angebot, erstellt wurde. Auf diese Weise war es möglich, „gute“ und „schlechte“ Interessenten voneinander zu differenzieren. Vielmehr wurden aber auch die Faktoren identifiziert, die aus einem Interessenten letztendlich einen Kunden machen. Genau diese Kunden muss der Vertrieb mit höchster Priorität bearbeiten.

Fazit: Konzentration auf die wichtigen Kunden
Das bedeutet, dass sich der Vertrieb durch die Einführung des Predictive Analytics-Modells auf die wirklich wesentlichen Kunden fokussieren kann. Somit bleibt die Vertriebsressource konstant, die Abschlusswahrscheinlichkeit erhöht sich und die Effizienz steigt. Zu guter Letzt erfreuen sich alle und selbst die Interessenten, die eine Anfrage hatten, sind glücklich, weil sie eben das bekommen haben, was sie wollten.

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