Der Einsatz von KI im B2B-Vertrieb – einer Domäne der zwischenmenschlichen Entscheidungssteuerung – wird heiß diskutiert. Wird Künstliche Intelligenz den Vertriebler mit dem besten Netzwerk und dem richtigen Bauchgefühl als Garant für eine hohe Abschlussquote ablösen?
KI im Vertrieb kann bei analytischen Aufgaben von Verkäufern unterstützen. Am besten ist sie in der Analyse von Kundendaten und Abschlusswahrscheinlichkeiten.
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Planung und Forecasting machen einen Großteil des Arbeitsalltags eines Vertrieblers aus. Dabei stellen sich wichtige Fragen, wie:
- Wie werden sich Kunden verhalten?
- Welche Verkaufsmaßnahmen können erfolgreich sein?
- Wie groß sind die Abschlusswahrscheinlichkeiten?
- Welcher Umsatz kann daraus resultieren?
Diese Fragen kann eine KI besser beantworten als der Mensch. Indem Predictive-Analytics-Tools große Datenmengen aus verschiedenen Quellen automatisiert untersuchen, übernehmen sie das zeitaufwändige und lästige Forecasting – zumal die KI-basierte Prognose von Abschlusswahrscheinlichkeiten und Umsätzen schneller und genauer ist. Sie erfolgt unabhängig von persönlichen Einschätzungen auf einer hochwertigen Datenbasis.
Mehr Zeit für wertschöpfende Aufgaben
KI-Tools schätzen Bedarf und Kaufbereitschaft von Neu- und Bestandskunden ein, indem sie bei Anfragen automatisch ein Scoring durchführen. Dank selbstlernender Eigenschaften bewertet das System dabei
- Abschlusswahrscheinlichkeiten,
- die Dauer des Sales-Prozesses,
- die Qualität der Leads und vieles mehr.
Da es Leads gemäß Abschlusswahrscheinlichkeit priorisiert, kann sich der Vertrieb entsprechend fokussieren. So sparen Vertriebler viel Zeit, die sie in die Pflege der Kundenbeziehungen investieren können.
Herausforderungen und Fragen
Trotz der Vorteile von KI gibt es Bedenken. Mitarbeiter befürchten, ersetzt zu werden. Die Sorge entsteht oft aus Unwissenheit oder Angst. Darum sollte das Management die Grundprinzipien und Potenziale der KI verständlich vermitteln, transparente Strukturen schaffen und aufzeigen, dass Künstliche Intelligenz die eigenen Fähigkeiten ergänzen kann. Das größte Hindernis für einen KI-gestützten Vertrieb ist aber eine zu kleine und schlechte Datenbasis. Denn aus wenigen historischen Daten können KI-Systeme keine präzisen Vorhersagen und Handlungsempfehlungen ableiten. Die Einführung einer KI im Vertrieb muss daher mit einer neuen Art der Datenerfassung und -pflege einhergehen. Es ist auch unerlässlich, die Systeme laufend zu kontrollieren und zu korrigieren. Auch eine KI macht Fehler. Sie lernt jedoch durch Korrekturen dazu und wird so immer verlässlicher.
Daneben gilt es, rechtliche Fragen zu klären: Wenn eine KI einen Lead fälschlich als nicht aussichtsreich einstuft und somit Umsatz verloren geht, wer ist verantwortlich?
KI als wertvolle Unterstützung
Der Nutzen von KI steht und fällt mit den Daten. Unternehmen sollten eine CRM-Lösung einsetzen, die unterschiedliche Datenquellen integriert, dank Datenpflege eine solide Basis schafft und Technologien zur intelligenten Vertriebsunterstützung umfasst, etwa die Lösungen von Anbietern wie SAP, Sugar CRM oder Salesforce. So wird das CRM-System zum Zentrum des KI-unterstützten Vertriebs. Zugleich ist es ratsam, Mitarbeiter behutsam an KI-optimierte Vertriebsabläufe heranzuführen. KI kann die Effizienz und Produktivität im B2B-Vertrieb enorm steigern: KI-basierte Entscheidungen sind dem Bauchgefühl überlegen. Es gibt Predictive-Analytics-Tools, die bei zeitaufwändigen, wiederkehrenden Aufgaben entlasten und die Kundenbindung stärken. Die Entwicklung befindet sich am Anfang, wird jedoch schnell voranschreiten. Trotz ihrer Vorteile ersetzt KI weder die Intuition noch den menschlichen Weitblick.
Alle gezeigten Ansätze sind "schwach", das heißt auf den jeweiligen Einsatzzweck beschränkt. Viele Entscheidungen erfordern Voraussicht, intellektuelles Abstraktionsvermögen und Empathie. Das kann eine KI aus Daten nicht herauslesen. Vertriebsmitarbeiter sollten ihre Erfahrung und ihr Fachwissen für kritische Entscheidungen nutzen und sich von KI unterstützen lassen. Die Kombination aus Erfahrung und Algorithmen eröffnet eine neue Definition des Vertriebsmanagements.