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. So erreichen Sie mehr Kunden schneller, besser und effektiver und können Bestandskunden effektiver bedienen.

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

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

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. Statt sich auf die erfolgsversprechenden zu konzentrieren, setzen Sie Ihre Zeit für Leads mit niedriger Verkaufschance ein.

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 besitzen die Leads bzw. Interessenten mit der höchsten Punktzahl die höchste Priorität. Mithilfe von KI lässt sich der Prozess der Bewertung eines Leads automatisieren und die Eigenschaften der Ziel-Leads definieren. 

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.

Wie funktioniert es?

Ein Crawler durchsucht die Unternehmenswebseiten Ihrer Bestandskunden oder auch potenziellen Neukunden kontinuierlich nach Veränderungen (Trigger-Events) oder vordefinierten Merkmalen. Zum Beispiel nach personellen Veränderungen, neuen Projekten, Umzügen, Zertifikaten oder Ähnlichem. 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.

3. Emotionsanalyse in Verkaufsgesprächen: Deal or no Deal?

Was ist Emotionsanalyse?

Neue KI-Technologien ermöglichen es Emotionen in Kundengesprächen zu analysieren, um die Kaufwahrscheinlichkeit einschätzen zu können. Eine Stimmungsanalyse kann zeigen, welche Käufer wahrscheinlich „ja“ sagen werden. Indem visuelle und tonale Zeichen in Meetings identifiziert und ausgewertet werden. 

Welches Problem löst es?

In Verkaufsgesprächen ist es nicht leicht zu erkennen, ob Interessenten positiv oder negativ gestimmt sind, ob sie wirklich interessiert sind oder nur höflich nicken.

Im Nachgang müssen Sie viel Zeit darin investieren, Protokolle manuell durchzugehen, um mögliche Ansatzpunkte für einen Verkaufsabschluss zu finden. 

Wie funktioniert es?

Mittels Neuro-Linguistischem Programmieren (NLP) werden versteckte Hinweise aufgedeckt und heben die Gefühle des Käufers hervor. Emotionen werden sowohl auf der Grundlage von Text als auch von akustischen Merkmalen (wie Tonhöhe, Tonumfang, Sprechgeschwindigkeit, Intensität, Tonfall, Stimmqualität) analysiert. Jede Emotion ist mit einem bestimmten Muster verbunden.

Zum Beispiel wird Wut mit einer etwas schnelleren Sprechgeschwindigkeit, einem großen Tonhöhenbereich, einer gehauchten Stimme und einer hohen Intensität assoziiert.

Ihr Nutzen:

 Kundengespräche können so besser ausgewertet werden. Sie erfahren wo und wann Sie womöglich den Pain Point (Schmerzpunkt) getroffen haben. Die Ergebnisse der Analyse können Sie dafür nutzen, um zukünftige Kundengespräche zu optimieren. Da Sie nun wissen mit welchen Argumenten o.ä. Sie den potenziellen Kunden zum Auftrag bewegen konnten.

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

Was ist ein Chatbot?

Ein Chatbot simuliert menschliche Kommunikation und analysiert die Wünsche und Anfragen von Website-Besuchern. Der Bot erkennt die Bedürfnisse und hilft mit entsprechenden Antworten den Besuchern weiter.

Welche Problem löst es?

Einfache Kundenanfragen, die sonst viel Zeit beanspruchen, werden automatisiert beantwortet. Sie brauchen an dieser Stelle also kein Personal mehr einzusetzen, das die Anfragen bearbeitet. Viele Anfragen sind simpel und wiederholen sich, oder sind gar nicht von echten Interessenten. Der Chatbot weiß, wann es sinnvoller ist, den Kontakt an einen menschlichen Mitarbeiter weiterzuleiten, der am besten für das Anliegen geeignet ist. So 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. Es lernt schrittweise, 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 - Sie müssen kein Personal mehr einsetzen und investieren Ihre wertvolle Zeit nicht länger in simple und sich wiederholende Anfragen, die oft nicht von echten Interessenten sind.

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.  

Sie sollten sich bewusst machen, dass künstliche Intelligenz den Menschen im Vertrieb nicht ersetzt. Im Gegenteil: sie unterstützt ihn und erlaubt es ihm, sich auf seine Stärken zu konzentrieren.

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