KI im Vertrieb – Vorhersage von Absatzpotenzialen

KI im Vertrieb: Wie Predictive Sales künftige Absatzpotenziale genau vorhersagt

In der modernen Geschäftswelt ist es entscheidend, stets einen Schritt voraus zu sein. Besonders im Vertrieb kann der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) den entscheidenden Unterschied machen. Der Kern unserer Predictive Sales Lösung liegt genau hier: Wir sind in der Lage, künftige Absatzpotenziale mit hoher Genauigkeit vorherzusagen. Doch wie funktioniert das genau, und welche Vorteile bringt es Ihrem Unternehmen?

KI im Vertrieb – Fokussierung auf Wachstumspotenziale

Unsere KI-gestützte Predictive Sales Lösung hilft Vertriebsorganisationen, sich auf die entscheidenden Wachstumspotenziale zu konzentrieren. Hierbei betrachten wir drei Hauptbereiche:

1. Bestandskunden: Durch die Analyse vergangener Kaufmuster und Verhaltensdaten identifiziert unsere KI diejenigen Bestandskunden, die für zukünftige Verkäufe besonders vielversprechend sind.
2. Inaktive Kunden: Unsere Technologie erkennt inaktive Kunden mit hohem Potenzial und gibt Hinweise, wie diese durch gezielte Maßnahmen reaktiviert werden können.
3. Neukunden: Mit präzisen Datenanalysen identifiziert unsere KI Neukunden, die am ehesten bereit sind, Ihre Produkte oder Dienstleistungen zu erwerben.

Präzise Vorhersagen für gezieltes Wachstum

Die enorme Treffsicherheit unserer Predictive Sales Lösung ermöglicht es Vertriebsteams, sich gezielt auf die vielversprechendsten Kunden zu konzentrieren. Anstatt wertvolle Ressourcen auf weniger wahrscheinliche Verkaufschancen zu verschwenden, wissen Ihre Vertriebsmitarbeiter genau, wo sie ansetzen müssen, um den größten Erfolg zu erzielen.

Effizienter Einsatz von Vertriebsressourcen

Ein häufiges Problem vieler Unternehmen ist die Notwendigkeit, immer mehr in weiteres Vertriebspersonal zu investieren, um Wachstum zu erzielen. Unsere KI im Vertrieb macht dies überflüssig. Durch die präzisen Vorhersagen können bestehende Teams ihre Effizienz erheblich steigern und somit den Umsatz steigern, ohne dass zusätzliches Personal benötigt wird.

Direkter Einfluss auf den Gewinn

Der größte Vorteil unserer Predictive Sales Lösung ist die direkte Auswirkung auf den Gewinn Ihres Unternehmens. Durch die gezielte Nutzung von KI im Vertrieb wird nicht nur der Umsatz gesteigert, sondern auch die Kosten für zusätzliche Vertriebsmitarbeiter gesenkt. Diese Steigerung der Effizienz und die Fokussierung auf die vielversprechendsten Absatzpotenziale schlagen sich direkt positiv auf Ihre Gewinnmarge nieder.

KI im Vertrieb – ein Fazit

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Vertrieb bietet enorme Vorteile. Unsere Predictive Sales Lösung zeigt eindrucksvoll, wie Unternehmen durch präzise Vorhersagen von Absatzpotenzialen ihre Vertriebsstrategien optimieren und nachhaltiges Wachstum erzielen können. Indem Sie Ihre Vertriebsressourcen effizient einsetzen und sich auf die wirklich wichtigen Kunden konzentrieren, maximieren Sie Ihren Umsatz und steigern gleichzeitig Ihre Gewinne.

Erfahren Sie mehr darüber, wie unsere KI-gestützte Predictive Sales Lösung auch Ihrem Unternehmen helfen kann, die nächste Stufe des Vertriebserfolgs zu erreichen. Kontaktieren Sie uns noch heute für ein unverbindliches Beratungsgespräch.

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 Business Intelligence und Predictive Analytics

Business Intelligence oder auch BI ist ein von Technologie gestützter Prozess zur Analyse von Daten und zur Darstellung verwertbarer Informationen. BI kann dem Unternehmen dabei helfen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Die Erkenntnisse der Business Intelligence-Tools lassen sich verwenden, um strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen, die die Produktivität verbessern, den Umsatz steigern und das Wachstum beschleunigen können. Auf diese Weise können beispielsweise wertvolle Wettbewerbsvorteile gewonnen werden. Vielmehr werden auch Geschäftsprobleme ersichtlich, die in Zukunft angegangen werden müssen.

Predictive Analytics ist in der Business Intelligence zu einer notwendigen Weiterentwicklung von Erkenntnissen und Entscheidungsmöglichkeiten geworden. Bisher konzentrierte sich der Großteil der Business Intelligence auf deskriptive Analysen und die Visualisierung von Daten. Predictive Analytics setzt an dieser Stelle an und fragt, was künftig passieren könnte , und ist damit in der Lage, genau die Informationen zu liefern, die Führungskräften, Managern und anderen beteiligten Personen im Unternehmen bei ihren in die Zukunft gerichteten Geschäftsentscheidungen helfen.

Business Forecasting

Business Forecasting bezeichnet Prozesse und Analysen, um aus Daten Vorhersagen zu treffen.

Das Business Forecasting hat sich zu einem Prozess entwickelt, der eine Vielzahl von unterschiedlichen Datenquellen, vorausschauenden kausalen Modellen und fortschrittlichen Algorithmen zusammenbringt. Es werden verschiedene Prognosemethoden und analytische Modelle, insbesondere AI-Algorithmen verwendet, um Daten zu analysieren, Unternehmensrisiken und -chancen zu bewerten und Vorhersagen zu treffen. Diese Verfahren beziehen hierbei nicht nur unternehmensinterne Daten wie die Umsatzhistorie mit ein, sondern vielmehr auch verschiedene externe Variablen, um die Vorhersagen zu verbessern.

AI-Methoden im Forecasting

Die Verfahren der Künstlichen Intelligenz ermöglichen es, große Datenmengen automatisiert zu verarbeiten und lernende Prognosesystem zu generieren.Diese Systeme können „trainiert“ werden und Muster erkennen, die anschließend basierend auf Feedbackschleifen verbessert , d.h. werden dem System  neue Daten präsentiert, werden die Prognosen selbstständig angepasst.

Eine ausgereifte Business Intelligence nutzt also Techniken der Predictive Analytics, um fortschrittliche Business Forecasts zu erstellen. Diese sind wesentliche Grundlage für Geschäfts- und Planungsprozesse, und können mehr und verbesserte Informationen bereitstellen. 

Dastani Consulting gilt als Predictive Analytics Pionier. Das Team der Dastani Consulting GmbH blickt auf mehr als zwei Jahrzehnte Erfahrung zurück und ermöglicht es so, individuell zugeschnittene Lösungen für jeden Kunden zu implementieren. Die intelligenten Predictive Analytics-Prognosen sind in der Lage, das gesamte Verhaltensmuster von Kunden in einem festgelegten Zeithorizont zu antizipieren, um daraus optimale Geschäftsempfehlungen – speziell für Marketing und Vertrieb – abzuleiten.

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Pro Minute stellen Internetuser auf der ganzen welt knapp fünf Millionen Anfragen bei Google, versenden über 18 Millionen Textnachrichten und schicken 188 Millionen E-Mails. Diese Beispiele bilden jedoch nur ein Bruchteil der immensen Datenmenge ab, die die Menschen an einem ganzen Tag produzieren. Sage und schreibe ca. 2,5 Trillionen Bytes täglich.
Die Digitalisierung zieht zunehmend immer mehr in den Alltag ein. Sie verändert die Art und Weise wie Menschen miteinander kommunizieren und sich informieren. So hat ein Kunde ständig Zugang auf eine Vielzahl von Informationen. So genügen mittlerweile wenige Klicks, um relevante Fakten über Produkte oder Dienstleistung zu recherchieren. Kunden wissen nicht nur über einen Anbieter Bescheid, sie wissen auch was die Konkurrenz anbietet.

Kundenbedürfnisse verstehen mit einer 360 Grad-Sicht
Angesichts dessen ist es für Unternehmen wichtiger denn je, eine einzigartige Customer Experience für den Kunden zu kreieren. Vom ersten Kontaktmoment bis zum gesamten Kundendasein hinweg. Um die Kundenbedürfnisse zu verstehen, bedarf es einer 360 Grad-Sicht auf den Kunden. Dazu werden Informationen über alle Kontaktmomente zwischen dem B2B-Kunden und dem Unternehmen benötigt. Für Unternehmen sind hierbei vor allem Daten von Interesse, die die Konsumenten im Kundendasein produzieren. Sei es die IP-Adresse, Google-Suchanfragen, Klicks auf den Websites, Aktivitäten in Social-Media oder Newsletteranmeldungen. Im Gegenzug erwarten aber auch die Kunden, dass Unternehmen ihre Bedürfnisse bestmöglich erfüllen und digitale Tools einsetzen, um die gesammelten Daten auszuwerten. Dies bildet die Grundlage einer erfolgreichen Customer Intelligence.

Was ist eigentlich Customer Intelligence?
Der Begriff Customer Intelligence (CI) beschreibt ein Verfahren zum Sammeln und Analysieren von Kundendaten. Das Ziel der Customer Intelligence sind engere Kundenbindungen und ein besseres Verständnis des Kundenverhaltens, um so einen höheren geschäftlichen Erfolg zu generieren. So werden Vorhersagen des künftigen Kundenverhaltens basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen möglich. Mithilfe von Customer Intelligence lassen sich auch relevante Wettbewerbsvorteile erzielen, daher hat es in Unternehmen einen relevanten Stellenwert. Customer Intelligence lässt sich einsetzen, um Kosten in relevanten Bereichen einzusparen oder auch um die Kundenzufriedenheit zu steigern, was sich letztendlich in höheren Umsätzen niederschlägt.

Daten und Datenquelle für die Customer Intelligence
Unternehmen können generell für den CI-Prozess jedes System, welches Daten von Kunden und Interessenten erfasst, als interne oder externe Datenquelle nutzen. Zu den internen Datenquellen gehören unter anderem die Datenbank, die die Kundeninformationen beinhaltet (zB. Adressinformationen, Bestellungen, etc.), aber auch CRM-Anwendungen (umfassen die Kundenstammdaten) und Webanalyse-Tools, die das Besucherverhalten auf Online-Kanälen bewerten. Aus externen Datenquellen dagegen lassen sich Informationen wie Demografiedaten, Aktivitäten in sozialen Netzwerken oder standortbasierte Daten extrahieren.

Customer Intelligence: Ein kontinuierlicher Prozess
In diesem Kontext gilt Customer Intelligence als ein kontinuierlicher Prozess, bei dem es gilt, Daten fortlaufend zu erheben, zu verarbeiten und zu nutzen. Dabei geht es aber darum, nicht alle Daten auszuwerten, sondern gezielt die Daten zu analysieren, die für ein optimales Kundenerlebnis notwendig sind. Dieses optimierten Material an Daten lässt sich anschließend nach verschiedenen Gesichtspunkten analysieren. Je nach Richtung der Analyse können aus den gesammelten Daten unterschiedliche Erkenntnisse für unterschiedliche Geschäftsbereiche gewonnen werden.

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Dynamic Pricing: Was ist das eigentlich?
Ständige Preisschwankungen für Benzin und Diesel an Tankstellen sind das wohl offensichtlichste Beispiel für das Dynamic Pricing. Sogar im nächstgelegenen Dorfladen von „Tante Emma“ gab es dynamische Preise: Abends wurde das Brot günstiger, damit es noch verkauft wurde. Aber vor allem spielt das Dynamic Pricing heutzutage bei Online-Händlern wie Amazon eine große Rolle. Sie ändern ihre Preise für Topseller oft mehrmals am Tag. So kostet dasselbe Modell eines Fernsehers am Morgen mal eben 400€ und am Abend 900€. Hinter der derartigen Preisgestaltung verbirgt sich, dass dynamische – also flexible und an die Marktsituation angepasste – Preise dazu dienen, den Absatz von Produkten und Dienstleistungen zu steuern.

Grund für die Preisschwankungen ist, dass die Online-Händler Millionen Datensätze über ihre potentiellen Kunden sammeln. Mittels Big-Data-Analysen, der Auswertung riesiger Datenmengen, wird der Preis nach einem bestimmten Algorithmus für die Kunden optimiert. Zusammen mit aktuellen Marktereignissen bilden die Daten eine Grundlage, um Preise automatisiert an Angebot und Nachfrage anzupassen. Die Analysen versetzen Händler on the fly in die Lage die Ausgabenbereitschaft des Konsumenten zu erkennen. Zum Teil werden die Daten der Kunden mit externen Datenquellen (beispielsweise dem Surfverhalten) angereichert und abgestimmt. So wird z.B. überprüft wie oft der Kunde auf das Produkt geklickt hat oder wann er das Produkt sucht.

Teure Buchungen über die App
Auch bei Hotelbuchungen werden Verbraucher mit dynamischen Preisen konfrontiert. Wer beispielsweise über die App booking.com schnell ein günstiges Hotel buchen möchte, wird über das Smartphone in den meisten Fällen nicht direkt fündig und in den obersten Ergebnissen mit teuren Angeboten konfrontiert. Das liegt daran, dass das Scrollen auf dem Smartphone zeitintensiv ist. Demnach spielt laut der Verbraucherzentrale NRW auch das Endgerät eine große Rolle, welcher Preis dem potentiellen Kunden angezeigt wird. So stellte die Zentrale fest, dass die Kunden, die über ein Tablet kauften oft mehr bezahlen mussten als Kunden, die per PC das Produkt erworben haben.

Hinzu kommt, dass Kunden, die über die Google-Suche auf die Online-Anbieter stoßen, als Neukunde betrachtet werden und oftmals mit günstigeren Preisen angelockt werden. Bei Kunden, die direkt auf die Website klicken, wird von einer höheren Zahlungsbereitschaft für dasselbe Gut ausgegangen.

Druck durch Wettbewerber
Der Grund für den Bedarf einer optimalen Preisgestaltung kommt vor allem dadurch zustande, dass der Wettbewerbsdruck im Online-Handel immer größer wird. Im Internet gibt es unzählige Anbieter von Elektronikartikeln und somit haben einige Händler dieselben Artikel bzw. Modelle im Sortiment – das erzeugt enormen Preisdruck unter den Anbietern.

Anleitung für Online-Händler: Ausprobieren und aufmerksam bleiben
Für Online-Händler ist es wichtig, dauerhaft das Such- und Kaufverhalten potentieller Kunden im Auge zu behalten. Nur der Händler, der eine positive Wahrnehmung des Preises auf den Verbraucher erzeugt, bleibt erfolgreich am Markt. Sobald die Endverbraucher jedoch die Preisschwankungen des Dynamic Pricing bemerken, fühlen sie sich ungerecht behandelt. Die Folge ist, dass die Kunden dem Händler ihres Vertrauens keine Zuverlässigkeit mehr zuschreiben, sich dessen Online-Shop abwenden und woanders einkaufen.

Viele Studien und Expertenmeinungen zeigen, dass Online-Anbieter zumindest über den Einsatz von Dynamic-Pricing-Lösungen nachdenken sollten, um die Preise auf Basis von Big Data und Predictive Analytics zu optimieren. Anbieter können die dynamische Preissetzung nicht nur für Gewinnmaximierung verwenden, sondern auch für eine langfristige Kundenbindung. Denn wer als Anbieter mit klugen Rabattaktionen lockt, wird mit hoher Wahrscheinlichkeit den Neukunden wieder begrüßen dürfen und den Bestandskunden vor Abwanderung zu bewahren. Wichtig dabei ist es, genug Aufmerksamkeit auf Feedback-Systeme zu legen, um Einflüsse auf beispielsweise Umsatz, Loyalität oder Conversion Rate zu erkennen und demnach Strategien danach auszurichten. Als mächtiger Kombination hat sich die Anwendung von Dynamic Pricing in Kombination mit Churn Prediction erwiesen. Während Churn Prediction den Zeitpunkt ermittelt, wann gehandelt werden muss, definiert Dynamic Pricing die Handlung.

Lesen Sie im zweiten Teil unserer Dynamic Pricing Serie welchen Mehrwert künstliche Intelligenz in der Preisgestaltung liefert.

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Our numerous case studies illustrate the success of these measures. If you have any further questions, please visit our social media channels (Xing, Linkedin, Instagram) call us at +49 (0)641 984 46 – 0.

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„40% of sales resources realize 95% of sales“ – this statement simulates the results of a total of five of our clients. The consequence of this is that for many companies, profit is theoretically possible by reducing sales resources and thus reducing costs in sales. At the same time, there is also the option of doubling profits by increasing sales.

Experiences and findings from the test phase of our VVP
We have already tested our newly generated forecast with two of our clients – with the other clients we are currently in the test planning phase. In total, we included ten sales representatives in our first test. Normally, sales organizations obtain their visit contacts and rhythms from contact planning software, which tells them which customers should be contacted or visited in which calendar week. For this reason, this software counts as the heart of sales allocation. It is responsible for controlling the sales costs per customer, and for our clients the share of sales costs in the turnover is on average 15-20%.

We at Dastani Consulting manually intervene in the contact planning software of our clients. Our forecast gives insight into which customer should be visited, when and how intensively, and which customer is not worth visiting.

Often we humans are inclined to be critical of new circumstances – especially when we want to avoid mistakes in important decision-making processes. This also explains the initial critical thinking of our clients. For this reason, our clients only followed about half of our delivered Visit Value Prediction suggestions. In total, the sales representatives approached 50% of their sales contacts on their own initiative, and took the other 50% of the contacts from our prediction.

„Sales eight to ten times higher“
Through this approach, we were able to determine that the turnover of our clients in the contacts specified by us was eight to ten times as high as in contacts that the sales employees approached on their own initiative. Thus, we were able to illustrate that the sales addresses we specified led to considerably more sales. This tendency is evident in almost all of the ten sales representatives tested.

The next step will be the implementation and enhancement of our intelligent forecasting mechanism into the tour planning software of our clients. We would like to present this to you in our next article.

Our numerous case studies illustrate the success of these measures. If you have any further questions, please visit our social media channels (Xing, Linkedin, Instagram) call us at +49 (0)641 984 46 – 0.

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 „40% der Vertriebsressourcen realisieren 95% des Umsatzes“ – diese Aussage simulieren die Ergebnisse von insgesamt fünf unserer Mandanten. Dies hat zur Folge, dass bei vielen Unternehmen theoretisch der Gewinn durch Reduzieren der Vertriebsressourcen und damit einer Kostenreduzierung im Vertrieb möglich ist. Gleichzeitig besteht auch die Option, mit einer Erhöhung der Umsätze eine Gewinnverdopplung zu erreichen.

Erfahrungen und Erkenntnisse aus der Testphase unserer VVP
Bei zwei unserer Mandanten haben wir unsere neu generierte Prognose bereits getestet – bei den weiteren Klienten befinden wir uns aktuell in der Testplanungsphase. Insgesamt haben wir zehn Vertriebsmitarbeiter in unseren ersten Test miteinbezogen. Normalerweise beziehen Vertriebsorganisationen ihre Besuchskontakte und -rhythmen aus einer Kontaktplanungssoftware, die ihnen vorgibt, welche Kunden in welcher Kalenderwoche kontaktiert bzw. besucht werden sollen. Aus diesem Grund zählt diese Software als Herzstück der Vertriebsallokation. Sie ist für die Steuerung der Vertriebskosten pro Kunde verantwortlich ist, wobei bei unseren Mandanten der Anteil der Vertriebskosten am Umsatz bei durchschnittlich 15-20% liegt.

Wir von Dastani Consulting greifen manuell in die Kontaktplanungssoftware unserer Mandanten ein. Unsere Prognose erteilt Erkenntnis darüber, welcher Kunde wann und wie intensiv besucht werden sollte und bei welchem Kunde sich kein Besuch lohnt.

Oft sind wir Menschen dazu geneigt, neuen Gegebenheiten kritisch gegenüberzustehen – vor allem, wenn wir Fehler in wichtigen Entscheidungsprozessen vermeiden möchten. Dies erklärt auch das anfängliche kritische Denken unserer Mandanten. Aus diesem Grund haben unsere Klienten nur ca. die Hälfte unserer gelieferten Vorschläge der Visit Value Prediction befolgt. In Summe sind die Vertriebsmitarbeiter 50% ihrer Vertriebskontakte aus Eigeninitiative angegangen, die anderen 50% der Kontakte haben sie unserer Prognose entnommen.

„Umsätze acht bis zehn Mal so hoch“
Durch diese Vorgehensweise konnten wir feststellen, dass der Umsatz unserer Mandanten in den von uns vorgegebenen Kontakten acht bis zehn Mal so hoch war als in Kontakten, die die Vertriebsmitarbeiter in eigenverantwortlichem Handeln angegangen sind. Somit konnten wir verdeutlichen, dass die von uns vorgegebenen Vertriebsadressen zu erheblich mehr Umsatz geführt haben. Diese Tendenz zeigt sich bei fast allen der getesteten zehn Vertriebsmitarbeiter.

Im nächsten Schritt erfolgt die Implementierung und Ergänzung unserer intelligenten Prognosemechanik in die Tourenplanungssoftware unserer Mandanten. Dies möchten wir Ihnen in unserem nächsten Artikelbeitrag vorstellen.

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