Der vierte Artikel aus der Artikelserie von PwC und Dastani Consulting zeigt auf, wie die KI wichtiges Cross- und Up-Selling-Potenzial identifizieren kann. Der Vertrieb erhält durch diese neuartige Transparenz Hinweise auf Produkte, die er selbst für den Kunden nicht erwogen hätte.
Neben der Neukundenakquise ist die Entwicklung von Bestandskunden essenziell für jeden B2B-Vertrieb. Üblicherweise entscheidet ein tiefes Verständnis für den Kunden (Customer Insight/Intimacy) darüber, welche weiteren Produkte oder Services relevant sein könnten. Auch hier unterstützt KI, und zwar mit deutlich weniger menschlicher Einschätzung der Bestandskunden als bei bisherigem Cross- und Up-Selling. Die Unternehmen müssen nur wissen, welchen Umsatz jeder Kunde gemacht und was er bei ihnen gekauft hat. KI ist dann in der Lage, daraus sehr genau den Umsatz jedes einzelnen Kunden für einen bestimmten Zeitraum zu prognostizieren. Dabei bestimmt das Verfahren den Kundenwert für jede Produktgruppe und, wenn nötig, sogar heruntergebrochen auf jedes einzelne Produkt. Wir können also wissen, welcher Umsatz in welchen Bereichen möglich ist und welche Produkte den Kunden interessieren. Im Abgleich mit dem Geschäft, das das Unternehmen bisher mit dem Kunden gemacht hat, ist das Cross- und Up-Selling-Potenzial zu erkennen. Häufig kommt es vor, dass der Vertrieb durch diese neuartige Transparenz einen Hinweis auf Produkte erhält, die er selbst für den Kunden nicht erwogen hätte.
Durch die Coronapandemie ist der Außendienst aktuell noch eingeschränkt in der Lage, Kunden zu besuchen. Plötzlich ist die Kontaktstrategie nicht durch die geografische Nähe geprägt. Vertriebsmitarbeiter oder Kundenbetreuer können alle Adressen gleichermaßen angehen. An dieser Stelle leistet KI einen wertvollen Beitrag, indem sie die Bedarfe aus den Bestellungen der Vergangenheit ableitet. Diese Informationen lassen sich über alle Kanäle nutzen – vom Telesales über den Videocall aus dem Homeoffice bis zu vorgefertigten Bestellvorschlägen im Onlineshop. Hinzu kommt, dass das System schnell lernt, wie sich ein unvorhergesehenes Ereignis wie Corona auf das Kundenverhalten auswirkt. Große Vertriebsorganisationen konnten damit in den letzten Monaten ihre Vertriebsressourcen sehr flexibel neu zuordnen.
Äußerst aufschlussreich ist es, das tatsächliche Kundenverhalten mit den Prognosewerten zu vergleichen. Bleibt der realisierte Umsatz weit hinter dem Erwartungswert zurück, drängt sich die Frage auf, weshalb der Kunde die vorhergesagten Produkte nicht gekauft hat. Daraus lassen sich wertvolle Impulse ableiten. So kann es durchaus vorkommen, dass die Verkäufer die vereinbarten Ziele erreicht haben, aber dennoch 20 oder sogar 30 Prozent der Kunden eigentlich besser hätten performen müssen. Gräbt man hier tiefer, stößt man mitunter auf strukturelle Schwachstellen: Produkte wurden gar nicht erst angeboten, ein Verkaufsgebiet ist nicht oder zu schwach besetzt oder es ist nicht gelungen, einen Kunden zu halten – er ist längst zum Wettbewerb abgewandert. Können die Unternehmen dank fundierter Analysen frühzeitig intervenieren, stärkt dies die Vertriebsorganisation und fördert eine nachhaltige Steigerung des Umsatzes.
Dieser Artikel ist Teil einer Serie auf LinkedIn zu #PredictiveSales:
1. Das Potenzial liegt in der Prognose
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
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