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5 Use Cases: Wie KI Sie zum Top-Vertriebler macht

5 Use Cases KI im Vertrieb

Was wäre, wenn Künstliche Intelligenz (KI) Sie zum Top-Vertriebler macht?

Dann würden Sie sich auf die richtigen Verkaufschancen konzentrieren und den richtigen Bedarfszeitpunkt kennen. Sie könnten sich entspannt auf das nächste Verkaufsgespräch freuen, denn Sie wüssten, dass Sie nie wieder einen Deal verpassen werden. Mit anderen Worten: Ihre Vertriebseffizienz steigt und Potenziale werden aufgedeckt.

 

Wie unterstützt KI dabei? Künstliche Intelligenz (KI) kann große Datenmengen in einer unfassbaren Geschwindigkeit analysieren, wertvolle Erkenntnisse ableiten und dem Vertrieb eine bessere Entscheidungs- und Handlungsgrundlage bieten, um mehr Kunden schneller, besser und effektiver zu erreichen und Bestandskunden effektiver zu bedienen.

Wie sieht das konkret in der Praxis aus? Anhand von 5 Use Cases werden Ihnen im Folgenden die Möglichkeiten von KI im Vertrieb nähergebracht. Lesen Sie, wie auch Sie Ihren Vertrieb mithilfe von KI digitalisieren und effizienter gestalten können.

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Künstliche Intelligenz (KI) im Vertrieb: 5 spannende Use Cases

 

Überblick:

 

1. Lead Scoring: So priorisieren Sie Ihre Leads nach Abschlusswahrscheinlichkeit

 

Was ist Lead Scoring? 

Lead Scoring bedeutet, Leads nach Abschlusswahrscheinlichkeit, Umsatzpotenzial oder anderen Kriterien zu priorisieren.

Welches Problem löst es?

Sie kennen das Potenzial der Unternehmen nicht und setzen Ihre Zeit für Leads mit niedriger Verkaufschance ein, statt sich auf die Erfolg versprechenden zu konzentrieren.

Wie funktioniert es?

Bei der „einfachen“ Methode des Lead Scorings wird nach bestimmten Kriterien eine Punktzahl vergeben. Bsp.: Für einen Download gibt es zehn Punkte, für das Öffnen einer E-Mail aber nur zwei. Demnach weisen die Leads bzw. Interessenten mit der höchsten Punktzahl die höchste Priorität auf. Mithilfe von KI lässt sich der Prozess der Bewertung eines Leads automatisieren und die Eigenschaften der Ziel-Leads definieren. 

 

Beispiel: „KI-basiertes Lead Scoring“ – Das sind Ihre nächsten besten Kunden.

Beim KI-basierten Lead Scoring werden die CRM-Daten (Kunden und Interessenten) gescored. Dazu analysiert die KI Datenbanken und ermitteln Muster bzw. Gemeinsamkeiten aus erfolgreich bearbeiteten Leads. Sie erhalten eine Liste der Topfirmen aus Ihrem eigenen Datenbestand für die vertriebliche Weiterbearbeitung. Das Scoring kann im nächsten Schritt dafür genutzt werden, um statistische Zwillinge Ihrer Kunden zu identifizieren. Dafür wird das Scoring Ihrer Kunden (also die Gemeinsamkeiten) auf eine Datenbank übertragen, die alle deutschsprachigen Unternehmen beinhaltet (Bsp.: Datenbank der B2B Smart Data), wo anschließend alle ähnlichen Unternehmen ermittelt werden. 

Ihr Nutzen:

Sie erhalten neue Zielunternehmen, die nach Umsatzpotenzial sortiert sind. Somit setzen Sie Ihre Zeit gezielt für die Leads mit den besten Verkaufschancen ein und erzielen höhere Abschlussquoten. 

 

2. Web Intelligence: Datensätze mit “Echtzeit-Daten” anreichern und Bedarfszeitpunkt ermitteln 

 

Was ist Web Intelligence?

Ein Crawler durchsucht das Internet nach vordefinierten Kriterien und filtert Informationen heraus, die Sie für Ihre Vertriebsarbeit verwenden können. Er kann vollständige Datensätze für Leads erstellen, mit Kontaktdaten, Neuigkeiten und Infos über das Unternehmen.

 

Welches Problem löst es?

Sie kennen die Herausforderung Ihrer Bestandskunden oder potenziellen Kunden nicht und wissen nicht wann der richtige Bedarfszeitpunkt für Ihr Angebot ist. Sie haben zu wenige Informationen, mit denen Sie arbeiten können. Sie müssen manuell recherchieren und Informationen sammeln, um sich auf das Gespräch vorzubereiten. Mit Web Intelligence bekommen Sie dagegen Daten automatisch „in Echtzeit“ und Datensätze, mit vielen Infos angereichert sind.

 

Wie funktioniert es?

Ein Crawler durchsucht die Unternehmenswebseiten Ihrer Bestandskunden oder auch potenziellen Neukunden kontinuierlich nach Veränderungen (Trigger-Events) oder vordefinierten Merkmalen. Zum Beispiel über personelle Veränderungen, neue Projekte, Umzug, Zertifikaten oder ähnliches. Denn: Jede Veränderung ist ein möglicher Anlass zur Kontaktaufnahme und ein Potenzial für Cross- und Upselling.

Beispiel: Ihre Produkte und Angebote, für die Ihr Kunde gestern vielleicht noch keinen Bedarf hatte, können plötzlich, z.B. nach dem Bau einer neuen Lagerhalle oder der Einstellung eines neuen Produktionsleiters, relevant sein.

 

Ihr Nutzen:

Sie müssen kaum noch manuell recherchieren, sondern können sofort anfangen, zu telefonieren und Verkaufsgespräche zu führen. Sie erreichen schneller die Entscheider. Aufgrund der vielen Informationen können Sie bessere Gespräche führen und Verkaufspotenziale erkennen.

 

Web Intelligence kann Sie in jeder Vertriebsphase auf unterschiedlichen Wegen unterstützen.

Wie? Lesen Sie hier: Next Level: Mit Web Intelligence jede Vertriebsphase optimieren

3. Emotionsanalyse in Verkaufsgesprächen: Deal or no Deal?


Was ist das?

Neue KI-Technologien ermöglichen es Emotionen in Kundengesprächen zu analysieren, um die Kaufwahrscheinlichkeit einschätzen zu können.Die Stimmungsanalyse zeigt welche Käufer wahrscheinlich „ja“ sagen werden.

 

Welches Problem löst es?

In Verkaufsgesprächen besteht die Schwierigkeit darin zu verstehen, ob Interessenten positiv oder negativ gestimmt sind. Im Nachgang wird viel Zeit darin investiert Protokolle manuell durchzugehen, um mögliche Ansatzpunkte für einen Verkaufsabschluss zu finden. Auf herkömmlichem Wege gestaltet es sich schwierig herauszufinden, wie sich die potenziellen Käufer bei einem Verkaufsgespräch wirklich fühlen, ob sie wirklich interessiert sind oder nur höflich nicken.

 

Wie funktioniert es?

Neue KI-Technologien ermöglichen es Emotionen zu analysieren die unausgesprochenen Gedanken der Käufer zu enthüllen, indem visuelle und tonale Zeichen in Meetings identifiziert und ausgewertet werden. 

 

Ihr Nutzen:

Die Stimmungsanalyse zeigt welche Käufer wahrscheinlich „ja“ sagen werden. Kundengespräche können so besser ausgewertet werden, Sie erfahren wo und wann Sie womöglich den Pain Point getroffen haben. Die Analyse gibt Aufschluss darüber, wie Sie zukünftige Kundengespräche optimieren können.

 

4. KI-basierte Chatbots: Kundeninteraktion individuell unterstützen und verbessern 

 

Was ist das?

Ein Bot, welcher menschliche Kommunikation simuliert und die Wünsche und Anfragen von Website-Besuchern analysiert, die Bedürfnisse erkennt und mit entsprechenden Antworten den Besuchern weiterhilft.

 

Welche Problem löst es?

Einfache Kundenanfragen werden automatisiert beantwortet. Dadurch, dass der Chatbot weiß, wann es sinnvoller ist, den Kontakt an einen menschlichen Mitarbeiter weiterzuleiten, der am besten für das Anliegen geeignet ist, können Sie sich gezielt auf die Anfragen konzentrieren, die sich weiter in der Entscheidungsphase befinden.

 

Wie funktioniert es?

Dahinter steckt das Neuro-Linguistische Programmieren (kurz NLP), welches auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen basiert und schrittweise lernt, Sprache zu verstehen und so eine angemessene Antwort oder Reaktion auf eine Anfrage zu geben. Gesprächsinhalte werden live ausgewertet und mit Informationen aus vergangenen Kundeninteraktionen korreliert. Als Resultat können weitere Schritte im Kundenkontakt gezielter eingeleitet und auf individuelle Bedürfnisse und Wünsche eingegangen werden. 

 

Ihr Nutzen:

KI-basierte Chatbots reagieren individuell und empathisch auf ihr Gegenüber, sodass das Vertrauen des Kunden steigt und die Interaktion unterstützt und verbessert. Zusätzlich werden Zeit und Kosten gespart.

 

5. KI als CRM-Integration: Manuelle Datenpflege eliminieren und Kopfschmerzen beseitigen

 

Was ist das?

Eine Integration mit Ihrem CRM-System, die es Ihnen ermöglicht Kundendaten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und dem jeweiligen Kontakt in Ihrem System zuzuordnen.

 

Welches Problem löst es?

Immer und überall sammeln sich Daten über den Kunden an, sei es in E-Mails, Telefonaten, Formularen, Webseiten etc. Jedes Detail muss manuell im CRM-System ergänzt werden. Dies kann bei einer Fülle von Kunden und Daten mühsam sein. Damit sichergestellt werden kann, dass alle relevanten Daten aus allen Quellen (unabhängig vom zuständigen Mitarbeiter) erfasst werden, können KI-Technologien eingesetzt werden

 

Wie funktioniert es?

Die KI arbeitet im Hintergrund und sammelt automatisch Daten aus E-Mails, Sprache und Text, um das Engagement während des gesamten Vertriebszyklus zu verfolgen und zu optimieren. Unternehmensdaten werden zusätzlich durch Daten wie LinkedIn-Profile, Telefonnummern und Adressen ergänzt. 

 

Ihr Nutzen:

Das Ergebnis ist eine verbesserte Produktivität, indem es die manuelle Dateneingabe eliminiert und aktuelle Daten über (Ziel-) Kunden bereitstellt.

 

 

Fazit

Wie dieser Beitrag zeigt, können Unternehmen die großen technologischen Fortschritte der vergangenen Jahre auch im Vertrieb nutzen: Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz können sie ihre Vertriebseffizienz steigern und verborgene Potenziale heben.  

Wichtig ist dabei vor allem, sich bewusst zu machen, dass künstliche Intelligenz den Menschen im Vertrieb nicht "ersetzt", sondern ihn unterstützt und ihm erlaubt, sich auf seine Stärken zu konzentrieren.

 

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© Photo by Andrea Piacquadio: Pexels.com

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