Trotz der massiven Corona bedingten Kontakteinschränkungen, in denen die etablierten Vertriebsaktivitäten nahezu zum Stillstand gekommen sind, dürfen Vertriebsorganisationen die Aufschwungphase nach Corona nicht verpassen. Unternehmen müssen sich deshalb mit einer systematischen Planung der Vertriebsaktivitäten optimal darauf vorbereiten und noch stärker die digitale Karte als bisher spielen.

Digital organisierte Customer Journey
Spätestens jetzt nach der harten Krisenzeit befinden sich Kunden auf einer digitalen Customer Journey. Kunden treffen ihre Kaufentscheidungen, ohne je zuvor mit dem Vertrieb kommuniziert zu haben. Die erste Anlaufstelle ist meist die Website eines Anbieters: Jeder Klick hinterlässt Datenspuren, die Unternehmen und der Vertrieb einsehen und analysieren können. Diese Big Data-Analysen verbessern den Zugang zum Kunden. Unternehmen werden in die Lage versetzt, detaillierte Kundensegmente zu erstellen und ihre Produkte passgenauer auf die Kundenbedürfnisse abzustimmen. Die Kundenansprache kann so zielgerichteter gestaltet werden.

Der Vertrieb der Zukunft
Der Vertrieb der Zukunft holt Kunden dort ab, wo sie abgeholt werden wollen. Produktzentriertes Denken, welches allein auf den Abschluss ausgerichtet ist, wäre zu kurzsichtig gedacht, was künftig nicht mehr weiterhelfen würde. Der Vertrieb der Zukunft denkt strategischer und abteilungsübergreifender, nicht mehr nur umsatz- und abschlussorientiert. Er versucht den Mehrwert seines Unternehmen und seiner Produkte für potenzielle und bestehende Kunden sichtbar zu machen – durch Wissen, Beratung und konkrete Lösungen.

Ausblick: Sales Intelligence
Nach Corona wird sich zeigen, wie schnell Unternehmen und ihre Vertriebsorganisationen mit dem stark veränderten Kaufverhalten ihrer Kunden zurechtkommen. Je länger die Krise andauert, desto wahrscheinlicher wird in einigen Branchen eine komplette Neuausrichtung des Vertriebs erfolgen. Unterstützt wird dies durch technologiebasiertes Sales Intelligence mit enger Zusammenarbeit des Marketings.

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Die Customer Value Prediction zeigt auf, was sich aus den Bestellungen der Vergangenheit ableiten lässt. In die Zukunft gerichtet zeigt die Share-of-Wallet-Prognose das volle Potenzial des Kunden. Sie ergänzt die Sicht auf den Kunden um externe Informationen. Gerade bei Kunden mit einem geringen Umsatz lohnt es sich, ihr Umsatzpotenzial näher zu betrachten. Der Share of Wallet definiert den Anteil des eigenen Umsatzes mit einem Kunden in einer bestimmten Warengruppe vom Gesamtbudget des Kunden für dieses Segment und zeigt so, wie viel Umsatz maximal zu erzielen wäre. Häufig legt das Verfahren verborgene Potenziale offen, die den aktuellen Umsatz um ein Vielfaches übertreffen. Namhafte B2B-Firmen erzielten ein schnelles Umsatzwachstum, indem sie bestehende Geschäftsbeziehungen nach weiterem Potenzial analysierten und sich auf die relevanten Adressen konzentrierten.

KI wertet alle verfügbaren externen Informationen über das jeweilige Kundenunternehmen aus, zum Beispiel Branche, Mitarbeiterzahl, Auszüge aus dem Handelsregister, Jahresabschlüsse usw. Daraus ermittelt das System eine Umsatzschätzung. Die Umsatzerwartung macht nur einen Teil des Gesamtpotenzials aus: Eine Diskrepanz zwischen Kaufvolumen und generellem Marktpotenzial weist darauf hin, dass das Geschäft erheblich ausgebaut werden kann, da der Käufer einen bedeutenden Anteil der Produkte des Sortiments über einen Wettbewerber bezieht.

Der Share of Wallet gibt Aufschluss darüber, welche Potenziale im Bestand schlummern und wie viele der Kunden es wert sind, verstärkt aktiv angesprochen zu werden. Das Beispiel eines unserer Mandanten verdeutlicht die Vorgehensweise: Ein Onlinehändler erzielt Margen von 5 bis zu 80 Prozent je nach Produktbereich. Allerdings kaufen nur 2,5 Prozent der 400.000 Bestandskunden im Businessbereich die margenstärksten Produkte. Wir entwickelten ein Modell, das Erwartungswerte für die verschiedenen Produktbereiche für jeden einzelnen Kunden prognostiziert. Für das interessante Segment der margenstarken Produkte betrachteten wir die Kunden, die in diesem Segment bereits kaufen. In einem nächsten Schritt prognostizierten wir für jeden Kunden aus externen Daten, den Websites dieser Unternehmen und aus weiteren Informationen, mit welcher Wahrscheinlichkeit er ein margenstarkes Produkt kaufen würde und welcher Umsatz sich mit ihm realisieren ließe. Auf diese Weise konnten wir eine Vielzahl von sehr interessanten Adressaten im Kundenstamm ausfindig machen. Mit der Share-of-Wallet-Analyse ließen sich Vertriebsressourcen gezielt in die Kunden investieren, die mit der größten Wahrscheinlichkeit noch offenes Potenzial haben.

Dieser Artikel ist 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

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Eine schöne Definition zur Krisensituation lieferte Max Frisch: „Eine Krise ist ein produktiver Zustand. Man muss ihr nur den Beigeschmack der Katastrophe nehmen.“ In dieser Definition steckt etwas, was viele Unternehmen übersehen: Der Ansatz zur Lösung eines Problems. Eine Krise ist eine schwierige Situation, ein Wendepunkt einer Entwicklung, eine Entscheidungssituation, die sich auch in den Vertriebsorganisationen niederschlägt. Doch wie alle Krisen zuvor, wird auch die COVID-19 Katastrophe vorübergehen. Mit der Zeit wird sich ein neuer Wachstumsboom auslösen, der auf den veränderten Präferenzen der Kunden basieren wird.

Ein Blick in die Zukunft?
Für einige Unternehmen steht aktuell ausschließlich das kurzfristige Überleben auf der Tagesordnung. Ein Blick in die Zukunft? Unvorstellbar. Andere Unternehmen dagegen haben noch einige Reserven und überlegen sich, wie sie sich nach der Krise positionieren. Zumindest mag es für die meisten Unternehmen mittlerweile gewiss sein, dass die Rückkehr zur normalen Normalität von vor der Krise künftig keine Option mehr zu sein scheint.

COVID-19 als Chance für eine neue Denkstruktur
Vielerorts ist die Herangehensweise verbreitet, den Kopf bei einer solchen Veränderung in den Sand zu stecken. Davon sollte man jedoch besser absehen, da die Folgen der Krise noch lange spürbar sein werden. Daher sollten Vertriebsorganisationen die Corona-Krise als Chance sehen und ihr traditionelles Handeln überdenken, da COVID-19 verdeutlicht hat, dass der Vertrieb effektiver funktionieren kann.

Vertrieb in Krisenzeiten
Viele traditionelle Vertriebsmaßnahmen und –instrumente waren aufgrund der Kontakteinschränkungen nicht mehr durchsetzbar und stellten den Vertrieb vor große Herausforderungen: Starker Kostendruck, Umsatzeinbrüche, Stornierungen, wegfallende Fahrten zu den Kunden, instabile finanzielle Lage der Kunden, etc. gehören nicht selten zu den Problemen, mit denen zahlreiche Unternehmen in den vergangenen Wochen und Monaten stark konfrontiert wurden. Aus diesem Anlass sehen sich mittlerweile viele unserer Kundenunternehmen ihre Vertriebsorganisation detaillierter an als noch vor der Corona-Krise. Ein besonderer Blick fällt dabei auf die durch Telesales erzeugten Umsätze in den letzten Monaten. Aber nicht nur der Umsatz in der Vergangenheit, sondern auch das Umsatzpotenzial und die Umsatzerwartung entscheiden über den Wert eines Kunden.

Customer Value Prediction und Potenzialprognose
Die von Dastani Consulting entwickelte Customer Value Prediction (CVP) ist in der Lage, den Umsatz jedes einzelnen Kunden für einen bestimmten Zeitraum zu prognostizieren. Diese Umsatzprognose leitet sich aus den vergangenen Bestellungen des jeweiligen Kunden ab. Unsere Share-of-Wallet Prognose ist darüber hinaus in der Lage, das volle Potenzial eines Kunden aufzuzeigen. Nicht der Ort eines Kunden auf der Vertriebsroutenplanung ist von Interesse, sondern vielmehr die Wahrscheinlichkeit und Höhe eines erfolgreichen Kundenabschlusses. Das bedeutet, dass Vertriebsmitarbeiter bei ihrer Kundenansprache potenzialorientiert vorgehen sollten.

Die Value Predictions verdeutlichen, bei welchen Kunden jetzt nach der Corona-Krise ein persönlicher Besuch überhaupt lohnenswert ist. Kunden, die ein niedriges Umsatzpotenzial und eine geringe Umsatzerwartung aufweisen, werden nach unseren Analysen künftig dem Telesales statt dem persönlichen Besuch zugeordnet. Dagegen sollte die Vertriebskapazität auf Kunden mit hohem Umsatzpotenzial und hoher Umsatzerwartung ausgeweitet werden. Diese Kunden gilt es in Zukunft noch intensiver zu betreuen.

Target Group Predict: Akquisition und Potenzialausschöpfung
Unser intelligentes Verfahren Target Group Predict ist dazu in der Lage, die Umsatzpotenziale inaktiver Kunden zu bewerten und stärker die inaktiven Adressen zu akquirieren, die tatsächlich ein hohes Wachstumspotenzial aufweisen. Die eingesparte Vertriebskapazität (durch den Telesales) kann somit zur Akquisition und Potenzialausschöpfung verwendet werden.

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Jedes Jahr rückt der Zeitpunkt näher, an dem Umsatz-, sowie Kundenprognosen in die Forecasts des Vertriebs einfließen müssen, um eine aussagekräftige, rollierende Planung zu erstellen. Häufig neigt die Vertriebsabteilung besonders bei neu gewonnen Kunden dazu, die Umsatzentwicklungen in den verschiedenen Kundensegmenten zu euphorisch und optimistisch einzuplanen. Nicht selten verlassen sich die Vertriebscontroller auf reine Absichtserklärungen von Kunden, die sie in ihrer Umsatzplanung berücksichtigen.

Basierend auf Prognose-Algorithmen fließen aktuelle Kunden- und Vertriebskennzahlen, sowie relevante Vertriebsinformationen zu Eintrittswahrscheinlichkeiten und Input-Daten aus Ist- und Soll-Abgleichen in die Prognose mit ein. Aus diesen Daten ergibt sich ein Forecasting – Bild, das wiederum mit Prognosemodellen weiterentwickelt und ausgewertet werden kann.

Erfolgsfaktoren
Um einen erfolgreichen Forecast durchzuführen, sind mehrere Faktoren entscheidend. Der Prognoseprozess muss aus einem kombiniertem Top-Down- bzw. Bottom-Up Ansatz bestehen. Das bedeutet, dass die Planung einerseits von oben nach unten, aber auch von unten nach oben erfolgt, wobei die Unterschiede zwischen beiden Richtungen kontinuierlich koordiniert und aufeinander abgestimmt werden. Des Weiteren müssen die Forecasts zwischen einem zukunftsweisenden Trend und zufällig auftretenden Schwankungen in der Vergangenheit differenziert werden.

Die Prognose selbst sollte Forecasts kombinieren, die auf unterschiedlichen Betrachtungsweisen fußen. Zu Beginn werden die Ergebnisse der kombinierenden Forecasts gleich gewichtet und anschließend angepasst, wenn später Veränderungen der Prognosewerte erkennbar sind.

Einplanen von Preiserhöhungen
Bei professionellen Forecasts ist es zudem wichtig, das Pricing zu beachten. Um Gewinnrückgänge zu vermeiden, müssen Preise zum richtigen Zeitpunkt signifikant erhöht werden, um den angestiegenen Kosten gezielt entgegenzuwirken. Diese Aufgabe wird meist massiv unterschätzt. Daher muss das Top-Management die Preiserhöhung organisiert angehen.

Weiterhin ist es unerlässlich zwischen langfristigen und kurzfristig, rollierenden Prognosen zu unterscheiden. Langfristprognosen sind eher dazu geeignet, strategische Pläne auszuarbeiten zB. im Vertriebskontext können Engagements in Kundenzielgruppen gemeint sein. Dagegen dienen kurzfristige Forecasts, um Absatz-, Produktions- und Beschaffungsmengen zu planen.

Fazit
Eine zuverlässige Prognose ist das A und O für den Vertrieb. Je zuverlässiger eine Absatzprognose die Zukunft beschreibt, desto planbarer ist die Unternehmensentwicklung. Gleichzeitig sind die Kosten für Risikopuffer geringer und das Unternehmensergebnis folglich positiver. Eine gute Planung ist zwar noch lange kein Garant, aber doch ein wesentlicher Baustein für den Vertriebserfolg.

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Der Beitrag Umsatzchancen greifbar machen erschien zuerst auf Dastani Consulting.

Viele Unternehmen benutzen manuelle Lösungen wie beispielsweise Excel-Tabellen für ihre monatliche oder quartalsweise Planung. Doch die Berechnung aktueller Absatzdaten ist fehleranfällig und dauert lange. Die Abstimmung und Optimierung der Vertriebsplanung auf Marktchancen kann vom Unternehmen nicht durchgeführt werden. Kurz gesagt: Der manuelle Prozess ist ineffizient.

Einen Schritt voraus: Informationen in Echtzeit
Viele Wettbewerber im Markt setzen inzwischen auf automatisierte Systeme, um Informationen und Prognosen in Echtzeit zu erhalten. Gleichzeitig kann der Forecast durch Aktualisierung des Systems flexibel – basierend auf den vorliegenden Daten – angepasst werden.

Das bedeutet, Vertriebsteams müssen auf dynamische Lösungen setzen, um im Wettbewerb zu bestehen. Dazu müssen die vorliegenden Daten über verschiedene Anwendungen und Datenbanken hinweg analysiert werden, um die Leistung zu optimieren.

Schnelle und flexible Absatzplanung
Unternehmen, die auf automatisierte Lösungen zur Absatzplanung setzen, können Zeit und somit bares Geld sparen. Ziele und Vorgaben lassen sich in Echtzeit ändern. Aus diesem Grund sind Vertriebsteams in der Lage anpassungsfähig zu handeln – beispielsweise, wenn sich ein bestimmtes Produkt in einer bestimmten Region schneller abverkauft als geplant. In diesem Beispiel können die Zahlen nach oben flexibel angepasst werden.

Dank der Echtzeit-Informationen können präzisere Forecasts und Absatzauswertungen abgeleitet werden. Auf diesen Informationen basierend können Vertriebsteams ihre Aktivitäten ausrichten.

Noch mehr Vorteile
Auch das Management erhält einen wichtigen Einblick in benötigte Kapazitäten und kann einsehen, wie diese Aspekte den Forecast beeinflussen. Dazu können Vertriebsteams auch in Zeiten von Fluktuation oder sich veränderten Marktbedingungen gemanagt werden. Den Vertriebsmitarbeitern stehen Informationssysteme zur Verfügung, die ihnen Einsicht in ihren Bereich gewähren. So kann jederzeit erfasst werden, wo sie im Hinblick auf ihre Zielerreichung stehen.

Fazit: Predictive Analytics Software für Big Data
In einer zunehmend komplexen Welt mit steigenden Mengen an Daten und gleichzeitig wachsenden Risiken, einem starken Druck auf Kostenminimierung und Optimierung der Geschäftsprozesse müssen Unternehmen auf Predictive Analytics-Methoden setzen. Mithilfe der Software besteht die Möglichkeit ungeordnete Daten so zu analysieren und aufzubereiten, dass den Verantwortlichen in Echtzeit das notwendige Material an Daten zur Hand gegeben wird. Daraus können bessere Entscheidungen für die Zukunft abgeleitet werden. Im Bedarfsfall kann auch auf auftretende Ereignisse anpassungsfähig reagiert werden.

Für ein Unternehmen, das in einem immer härter werdenden Wettbewerb bestehen möchte, ist das Analysieren, das Erkennen von Mustern und Zusammenhängen, sowie die Aufbereitung großer Datenmengen unverzichtbar, um letztendlich aussagekräftige Daten zu erhalten und erfolgreich davon zu profitieren.

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KI im operativen Vertrieb
Inbound Kontakte, bei denen Kunden ihre Bestellung aufgeben können genutzt werden, um aktives Cross-Selling zu betreiben. Genau an dieser Stelle stellt die KI eine besondere Rolle dar, weil sie dem Agenten bzw. dem Innendienstmitarbeiter aufzeigen kann, welche Produkte dem einzelnen Kunden verkauft werden sollten. KI kann insbesondere signalisieren, welcher Kunde zwar noch nie in einem bestimmten Produktbereich gekauft hat, aber dies von seinem Geschäftsfeld her tun müsste.

KI spielt auch in der Disposition und Lagerhaltung eine große Rolle. Was das betrifft, ist KI in der Lage zu bestimmen, wie viele Produkte vorrätig sein müssen, um ein optimales Lager zu haben, indem die Nachfrage je Artikel stetig prognostiziert wird. Damit kann sichergestellt werden, dass einerseits Bestellungen auch ausgeführt werden können, andererseits keine teuren finanzierten Überhänge entstehen.

Zu guter Letzt ist die KI auch beim Pricing von großer Bedeutung, um den optimalen Preis im Sinne einer Deckungsbeitragsoptimierung des Unternehmens zu bestimmen. Die Preiselastizität wird prognostiziert und führt zu einer optimalen Preiswahl.

Fazit
KI-Komponenten helfen dem Top Management bei all diesen Fragestellungen, um das negative Umfeld einer rezessiven Phase gestärkt zu überwinden. Es gibt keine fruchtbarere Phase als die Rezession um Dinge – wie beispielsweise die richtige Absatzstrategie – anzupacken, um letztlich professionell am Markt agieren zu können.

Gerade in einem wirtschaftlich schlechten Umfeld sind es genau diese Maßnahmen, die über die Marktanteile und die Zukunftsfähigkeit eines Unternehmens entscheiden.

Nur an der Preisschraube drehen? Das hilft nicht: Ganz im Gegenteil – genau das wird ein Unternehmen schwächen. Wenn der Preis reduziert wird, ist in Folge auch mit niedrigeren Deckungsbeiträgen und Personalabbau zu rechnen. Das Szenario wäre zu kurz gedacht und nur der Anfang einer Abwärtsspirale.

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Der Beitrag Über die Rolle von KI in einer Rezessionsphase (Teil 2) erschien zuerst auf Dastani Consulting.

Ein Umsatzrückgang ist entweder bedingt durch einen Rückgang der Absatzmenge oder durch einen stärkeren Wettbewerb, der mit niedrigeren Preisen lockt. Aus diesem Grund stellt sich die Frage, inwieweit KI-Methoden hilfreich sind, um in einem Umfeld einer zögerlichen Kundschaft oder eines verschärften Wettbewerbs das Beste aus der Situation zu machen?

Auf die Professionalität kommt es an
Eine Rezession bietet große Chancen für Marktanteilsgewinne. Während sich in einer Aufschwungphase ein weniger professionelles Unternehmen einfacher etablieren kann, ist es in einer rezessiven Phase wichtig, gekonnter und professioneller zu agieren um Umsätze zu sichern. Zur Professionalität zählt die richtige Absatzstrategie, die richtige Steuerung von Vertrieb und Marketing, das optimale Pricing und die richtige Produktauswahl.

Customer Value Prediction: Prognostiziert Absatzchancen
Als eine kundenindividuelle Prognose von Absatzchancen gilt die Customer Value Prediction (CVP), die ein Indiz oder besser gesagt eine darauf Antwort gibt, wie sich Kunden, Regionen und Produkte künftig entwickeln werden.

Wenn der Absatz zurückgeht, ist es mithilfe von KI möglich zu ermitteln, wie hoch der erwartete Absatzrückgang ist oder wie viel Umsatz in nächster Zeit realisiert werden kann. Nach Möglichkeit wird der Umsatz auf verschiedene Geschäftssparten, Regionen und Kunden heruntergebrochen. Es wird ermittelt, welcher Umsatz mit welchem Kunden zu erwarten ist.

Die CVP signalisiert dem Management, welche Kunden eigentlich besser hätten performen müssen. Die KI-Systeme erkennen automatisiert, wie stark die Rezession in welchen Branchen und Segmenten greift. Das Management erhält bedeutsame Hinweise für die strategische Vertriebs- und Marketingplanung, wie es z.B. bei der Allokation und Anpassung der Vertriebsressourcen vorgehen muss.

Target Group Predict: Neukundengewinnung
Im Rahmen der strategischen Fragestellung des Vertriebs gibt es KI-Methoden, die Neukundenpotenziale oder Potenziale inaktiver Kunden identifizieren. Somit erhält das Management Hinweise, wo sich die Wachstumsfelder am Markt befinden und mit welchen potenziellen Kunden oder auch mit welchen inaktiven Kunden künftig Geschäfte gemacht werden können. Mit anderen Worten kann in einer Rezession die Schwäche des Wettbewerbs genutzt werden, um gezielt die potenziellen Neukunden anzugehen. Fest steht, dass die KI eine herausragende Rolle spielt – auch und gerade wenn die Verkaufstätigkeiten schlecht laufen.

Um potenzielle Neukunden zu gewinnen, bietet sich unser leistungsstarkes Predictive Analytics-Tool Target Group Predict an. Die Methode stellt einerseits die Potenziale in den verschiedenen Regionen dar, aber andererseits zeigt sie auch wie Vertriebsmitarbeiter in den einzelnen Regionen platziert werden sollten. Somit kann die wirtschaftliche Situation gezielt genutzt werden, um dem Wettbewerb die attraktiven Kunden abzuwerben.

Lesen Sie im zweiten Teil unseres Artikels, wie KI im Rahmen der operativen Fragestellungen in einer rezessiven Phase hilfreich sein kann.

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Der Beitrag Über die Rolle von KI in einer Rezessionsphase (Teil 1) erschien zuerst auf Dastani Consulting.

3. Forecasting
Um potenzielle Vertriebsergebnisse anhand von datengetriebenen Wahrscheinlichkeitsmodellen vorauszusagen, dient Forecasting. Predictive Analytics und KI erhöhen die Vorhersagen und die Umsatzprognosen. Mithilfe der von Dastani Consulting entwickelten Customer Value Prediction (CVP) sind wir in der Lage die Umsatzentwicklung kunden- und produktspezifisch vorherzusagen. Mithilfe dieser Zahlen lassen sich bessere Entscheidungen treffen. Des Weiteren dient das Modell dazu, Frühwarnsignale zu geben, um starke Abweichungen von den Zielen zu vermeiden.

4. Cross- und Upselling
Basierend auf CRM- und ERP-Daten ist KI in der Lage schon vor dem Cross-Selling-Angebot Analysen zu erstellen, um die Wahrscheinlich für ein erfolgreiches Cross-Selling vorherzusagen. Die Sales Manager erhalten Informationen darüber, wann es lohnenswert ist, einem Kunden ein Zusatzprodukt oder ein Up-Selling Angebot anzubieten. Darüber hinaus sind die Systeme in der Lage, die zusätzlichen Umsatzpotenziale, die im Kunden existieren, zu bewerten und für die verschiedenen Vertriebseinheiten bis hin zum einzelnen Kunden darzustellen. Der subjektiven Einschätzung des Vertriebs wird damit ein objektives Bewertungsinstrument gegenübergestellt, das aus Millionen von Transaktionen lernt.

5. Customer Satisfaction
Intelligente KI-Systeme sind in der Lage anhand von Kundenerfahrungen die Zufriedenheit zu verbessern und mit jedem neuen Datensatz wieder dazuzulernen. KI kann auf unterschiedliche Arten im Kundenservice eingesetzt werden – sei es mit Chatbots, mithilfe einer personalisierten Kundenansprache oder auch mit einer automatisierten Kundeninteraktion, um dem Kunden zu helfen sein passendes Produkt zu finden.

Fazit
Künstliche Intelligenz im Vertrieb wird in Zukunft signifikante Vorteile bringen. Der Vertrieb ist in der Lage mit intelligenten KI-Algorithmen sein Wissen über die Kunden auszubauen und die Abschlusswahrscheinlichkeiten zu erhöhen, da er sich auf die vielversprechenden Kunden konzentrieren und diese individuell ansprechen kann.

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Der Beitrag KI im Sales: Potenziale und Anwendungsgebiete (Teil 2) erschien zuerst auf Dastani Consulting.

Anwendungsmöglichkeiten für KI im B2B-Vertrieb
Unternehmen, die KI im Sales nutzen und zusammen mit der Marketingabteilung eine gemeinsame Datenbasis schaffen, können wichtige Informationen über ihre Kunden gewinnen. Durch die Automatisierung der KI-Prozesse werden die Vertriebsmitarbeiter nach der Anfangsphase ziemlich entlastet. Die gewonnene Zeit kann dann sinnvoll für andere Vertriebsaktivitäten genutzt werden.

1. Dynamic Pricing
Dynamic Pricing ist ein Verfahren aus dem Bereich Predictive Analytics und bezeichnet eine Preisstrategie, bei der Unternehmen die Preise auf Basis des aktuellen Marktbedarfs anpassen. Ein Algorithmus legt für einzelne Kunden oder Segmente beziehungsweise Zielgruppen den Preis so fest, dass der Deckungsbeitrag optimiert wird. Die Aufgabe ist es den Preis so zu setzen, dass die maximale Zahlungsbereitschaft des Kunden getroffen wird. Hierbei spielt insbesondere die Analyse des Kundenverhaltens eine Rolle. Diese wird genutzt, um die Preiselastizität einzelner Produkte in den verschiedenen Segmenten zu prognostizieren, sowie um maximalen Erfolg zu sichern.

2. Predictive Lead Scoring
Beim Predictive Lead Scoring prognostizieren Algorithmen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Lead (=Kontakt) als Kunde im Unternehmen gewonnen werden kann. Künstliche Intelligenz sorgt dafür, dass der Vertrieb sich auf vielversprechende Leads fokussieren und diese zielgerichtet ansprechen kann. Auf diese Weise wird der Vertrieb auf jede Adresse fokussiert, die den höchsten Ertrag verspricht. Auf diese Weise wird der Vertrieb entlastet und eine Aussicht auf höhere Verkaufschancen besteht.

Verfolgen Sie die weiteren Potenziale und Anwendungsgebiete in unserem zweiten Teil des Artikels.

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Der Beitrag KI im Sales: Potenziale und Anwendungsgebiete (Teil 1) erschien zuerst auf Dastani Consulting.