Konkreter Einsatz der KI im Vertrieb

Im siebten Teil der Artikelserie zu Predictive Sales von PwC und Dastani Consulting zeigen wir Ihnen, wie der Vertrieb konkret vorgehen muss, um das Versprechen der KI einzulösen.

In den bisherigen Posts haben wir Hintergründe und Nutzen von Predictive Sales beschrieben. Nun beantworten wir die Frage, wie diese Möglichkeiten konkret im Vertrieb umgesetzt werden können. Aus vergangenen Projekten haben wir drei Erfolgskomponenten für eine nachhaltige Umsatzsteigerung ermittelt: Die passende Branche, einen Pilottest und kontinuierliches Lernen, sowie Anpassung der vertrieblichen Abläufe.

Der Einsatz von KI im Vertrieb bietet sich für alle Unternehmen mit einer Vielzahl von Kunden mit regelmäßigem Bedarf an Produkten und Dienstleistungen an. Das heißt konkret im B2B-Umfeld: Automobilzulieferer, Baustoffe und -werkzeuge, Chemie, Elektronik, Großhandel, Maschinenbau, Medizintechnik, Metalle und Rohstoffe, Logistik, IT, Telekommunikation.

Ein Pilottest eignet sich zum Einstieg in die Nutzung von KI, um Vorgehensweise und Anwendbarkeit kennenzulernen. So kann beispielsweise die Erfolgswahrscheinlichkeit bei Zielkunden des vergangenen Jahres mit dem tatsächlichen Akquiseerfolg verglichen werden. Oder die Cross-Selling-Wahrscheinlichkeit bei Kunden des vergangenen Jahres mit dem Erfolg einer tatsächlichen Cross-Selling-Kampagne. Grundsätzlich lernt KI hinzu und liefert mit zunehmenden Wiederholungen zuverlässigere Ergebnisse.

Die eigene Datenqualität spielt dabei keine so große Rolle wie vielleicht erwartet. Da das ERP-System zuverlässig Daten zu Kunden und deren Transaktionen speichert, können daraus sämtliche relevanten Daten für einen internen Vergleich (Cross-/Up-Sell, Churn) gezogen werden. Für Kaufwahrscheinlichkeit und Share of Wallet sind die dazugehörigen Webseiten einzugeben, KI ermittelt dann von sich aus vergleichbare Unternehmen.

Für die bestmögliche Nutzung des neu gewonnenen Wissens sollte die Vertriebsleitung einige klassische Vorgehensweisen auffrischen.

  • Zuerst sollte die Segmentierung von Neu- und Bestandskunden aktualisiert werden. Der heutige Umsatz, das gesamte Potenzial sowie die Kaufwahrscheinlichkeit sind dabei die wichtigsten Dimensionen.
  • Für jedes Kundensegment ist anschließend die Kontaktstrategie festzulegen: Wer kontaktiert welchen Kunden über welche Kanäle wie häufig mit welchen Botschaften?  Dabei kann das Wer sehr unterschiedlich ausgefüllt werden: Key-Account-Manager (KAMs), Außendienst, Telesales oder Marketing-Automation-Lösung.
  • Die Ausgestaltung der Kundensegmente wirkt sich auf die Organisation aus: Anzahl der KAMs, Außendienst, Telesales. Durch eine Neuzuordnung kann sichergestellt werden, dass jeder Kunde abhängig von seinem Potenzial bestmöglich betreut wird.
  • Für jeden Vertriebsmitarbeiter kann ein täglicher Aktionsplan erstellt werden. Dieser wird für die Tätigkeit im Homeoffice während der Coronapandemie anders aussehen als danach. Er kann abhängig von unterschiedlichen Besuchsbeschränkungen flexibel angepasst werden.

Die hier vorgestellten Beispiele zeigen, wie KI dem Vertrieb genaue Planungsmittel an die Hand geben kann, um Kunden zielgenau zu adressieren, zu akquirieren und zu entwickeln. Neukunden können effizienter akquiriert, Cross- und Up-Selling-Maßnahmen treffsicher definiert werden. Das Gesamtpotenzial jedes Kunden ist zu erkennen. Wechselwillige Kunden lassen sich priorisiert adressieren und halten.

In diesen Fragestellungen arbeitet KI mit einer Zuverlässigkeit, die bereits nach kurzzeitigem Einsatz zu einer deutlichen Steigerung von Umsatz und Marge führt. Die Methoden lassen sich selbst in Coronazeiten anwenden und sind für jedes Unternehmen mit aktiver Kundenansprache vielversprechend. Viele Unternehmen haben durch die Pandemie einen Crashkurs in Digitalisierung vollzogen. Unternehmen, die diese Erkenntnisse auf den Einsatz von KI ausdehnen, sichern sich einen ausgezeichneten Startplatz im „New Normal“.

Dieser Artikel ist der letzte Teil einer Serie auf LinkedIn zu #PredictiveSales:

1.    Das Potenzial liegt in der Prognose

2.    Technische Voraussetzungen

3.    Kaufwahrscheinlichkeit potenzieller Kunden prognostizieren

4.    Cross- und Up-Selling-Potenziale identifizieren

5.    Umsatzpotenzial der Kunden entdecken

6.    Nicht jeder Abschied tut weh

7.    Konkreter Einsatz im Vertrieb

Den Artikel finden Sie auch hier hinterlegt auf LinkedIn!

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