Mehr Erfolg im Verkauf: Wie der Einsatz von KI die Vertriebsarbeit optimiert

Gerade in konjunkturell schwierigen Zeiten sollten Unternehmen ihre Marketing- und Vertriebsstrategien kritisch hinterfragen. Es geht darum, Stammkunden stärker zu binden und sich auf das verändernde Kundenverhalten beim Einkauf einzustellen. In diesem Kontext spielen Technologien der sogenannten künstlichen Intelligenz (KI) eine immer wichtigere Rolle. Sie bieten wertvolle Unterstützung, um die natürliche Intelligenz der Marketing- und Vertriebsbeauftragten unterstützen. Im Folgenden werfen wir einen Blick auf einige Bereiche, in denen KI den Vertriebsprozess maßgeblich beeinflusst und welche Bereiche besonders von ihrem Einsatz profitieren können:

Lead-Generierung und -Qualifizierung

Im Rahmen der Neukunden-Gewinnung können KI-gestützte Tools große Mengen an Daten analysieren, um potenzielle Kunden zu identifizieren und zu qualifizieren. Sie helfen damit bei der Lead-Generierung und -Qualifizierung, die richtigen Leads zu finden, die mit höherer Wahrscheinlichkeit zu konvertieren.

Personalisierung

Interessenten und Kunden wollen möglichst persönlich angesprochen werden. Durch maschinelles Lernen kann KI personalisierte Angebote und Empfehlungen erstellen, die auf dem Verhalten und den Vorlieben der Kunden basieren. Diese Personalisierung verbessert die Kundenerfahrung und steigert die Verkaufschancen.

Verkaufsprognosen

Eine der wichtigsten Aufgaben im Vertrieb ist es, Verkaufsprognosen bzgl. Umsatz und Absatz zu erstellen und diese im Nachgang dann auch möglichst genau zu realisieren Mit Hilfe des Einsatzes von KI können historische Verkaufsdaten kontinuierlich analysiert werden, um genauere Vorhersagen über zukünftige Verkäufe zu treffen. Dies hilft Unternehmen, z. B. die Produktions- und Logistikplanung zu optimieren, den Einsatz von Ressourcen besser zu planen und strategische Entscheidungen zu treffen. Hier liegt noch viel Potenzial für mögliche Kosteneinsparungen.

Automatisierung von Routineaufgaben

Mitarbeiter im Vertrieb müssen häufig eine Vielzahl von Routineaufgaben erledigen, die zum Teil wenig wertschöpfend sind. Hierzu gehören z.B. das Versenden von Follow-up-E-Mails oder das Aktualisieren von CRM-Systemen. KI kann hier helfen, repetitive Aufgaben zu automatisieren, was den Vertriebsmitarbeitern mehr Zeit für wertschöpfende und strategische Aktivitäten gibt.

Einsatz von Chatbots im Kundenservice und der Beratung

KI-gestützte Chatbots können rund um die Uhr Kundenanfragen bearbeiten. Hier gibt es bereits eine Vielzahl von Anwendungsfeldern. Im Versicherungsbereich können Chatbots z. B. beraten, welche der vielen verschieden Versicherungsangebote zur Berufsunfähigkeit die richtige Versicherung für die individuellen Bedürfnisse ist. Gleiches gilt für die Anlageberatung im Bankbereich oder die Auswahl der passenden Kreuzfahrt bei einem Reiseveranstalter. Für KI-gestützte Chatbots gibt es schier unbegrenzte Einsatzmöglichkeiten. Ein gut implementierter Chatbot erhöht die Kundenzufriedenheit bei gleichzeitiger Verringerung der Arbeitsbelastung des Vertriebsteams.

Verbesserte Datenanalyse

Kunden verändern über die Zeit ihr Einkaufsverhalten. Sie nutzen z. B. andere Informations- und Vertriebskanäle oder verändern Ihre Ansprüche und Erwartungen an Produkte und Dienstleistungen. Der Einsatz von KI ermöglicht hier eine tiefere Analyse von Kundendaten, um Trends und sich ändernde Verhaltensmuster frühzeitig zu erkennen. Die Vertriebsstrategie und die zugehörigen Prozesse können dadurch schneller angepasst werden.

Ermittlung des optimalen Preises

Durch kontinuierliche Wettbewerbsbetrachtung und Mystery Shopping beobachten Unternehmen heute die aktuellen Preise für vergleichbare Produkte und Dienstleistungen der Wettbewerber, um eine eigene Preispositionierung zu finden. KI-Algorithmen können bei der Auswertung der Vielzahl von aktuellen und historischen Preisdaten helfen, die besten Preisstrategien für die eigenen Produkte zu entwickeln. Abhängig von saisonalen Marktbedingungen, aktuellen Wettbewerbspreisen und der registrierten Kundennachfrage kann die KI dynamisch die optimalen Preise in Bezug auf Umsatz und Gewinn generieren.

Im Online-Marketing und Online-Sales fallen ständig riesige Mengen an Daten an – aus verschiedenen IT-Systemen wie CRM, Web-Analytics oder SEO-Tools. 

Diese Daten gilt es nicht nur zu sammeln, sondern auch korrekt in Beziehung zu setzen und kontinuierlich auszuwerten. Datenqualität spielt hier eine große Rolle. Hier kommt Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. Sie kann in mehreren Bereichen unterstützen, etwa bei der Datenbereinigung, der Standardisierung von Datenformaten und der Validierung von Informationen.

• Datenbereinigung bedeutet, die vorhandenen Daten regelmäßig auf Duplikate, Fehler und Inkonsistenzen zu überprüfen und zu bereinigen. KI-basierte Tools helfen dabei, diese Fehler effizient zu erkennen und zu korrigieren.
• Auch die Datenintegration aus unterschiedlichen Quellen wird durch KI erheblich erleichtert, wenn alle Daten in standardisierten Formaten vorliegen. Ob Telefonnummern, Adressen oder Produktbezeichnungen – mit Hilfe von KI wird Konsistenz sichergestellt und Anomalien lassen sich schneller aufspüren.
• Ein weiteres KI-Plus: Datenvalidierung. Beim Erfassen neuer Daten können mit KI automatisch Validierungsregeln zur Überprüfung auf Widersprüche zu bestehenden Informationen angewendet werden. So gelangen nur fehlerfreie und qualitativ hochwertige Daten in die Systeme.

Vertriebsmitarbeiter können sich stärker auf strategische und wertschöpfende Aktivitäten konzentrieren, wie z.B. die Entwicklung von Kundenbeziehungen, die Identifizierung neuer Geschäftsmöglichkeiten und das Abschließen von Verträgen, anstatt Zeit mit administrativen Aufgaben zu verbringen.

Hierfür sind jedoch umfangreiche Schulungen für die Mitarbeiter erforderlich. Gerade in diesem Rahmen sollten auch ethische Bedenken (nicht nur der Mitarbeiter) beim Einsatz von KI berücksichtigt werden.

KI-basierte Entscheidungen müssen nachvollziehbar sein. Unternehmen sollten klar kommunizieren, wie die eingesetzten KI-Modelle funktionieren und welche Daten verwendet werden. Hierfür bedarf es der Implementierung von Erklärungsmodellen, die die Entscheidungsprozesse der KI verständlich machen.

KI-Systeme können leider auch Vorurteile reproduzieren oder verstärken, wenn sie auf voreingenommenen Daten trainiert werden. Hierzu ist eine regelmäßige Überprüfung und Anpassung der Daten erforderlich, um sicherzustellen, dass sie divers und repräsentativ sind. 

Ferner ist zu klären, wer für Entscheidungen verantwortlich ist, die von KI-Systemen getroffen werden.

Es gilt auch beim Einsatz von KI die DSGVO (Datenschutzgrundverordnung). Sensible Kundendaten (Personenbezogene Daten) müssen auch beim Einsatz von KI vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch geschützt werden. Dies hat Implikationen, wenn öffentliche LLMs (Large Language Models) eingesetzt werden. Kunden müssen auch für diesen Fall ihre Zustimmung zur Datenerhebung und -verarbeitung gegeben haben. Es ist sicherzustellen, dass es klare Richtlinien und Verantwortlichkeiten gibt und dass menschliche Aufsicht vorhanden ist.

Dies erfordert aber, dass Vertriebsmitarbeiter und ihr Unternehmen bereit sind, sich an neue Technologien und Tools anzupassen.  Eine kontinuierliche Weiterbildung und die Bereitschaft, neue Fähigkeiten zu entwickeln, um die Vorteile der KI voll auszuschöpfen, bilden hier die Grundlage für den weiteren Ausbau des Einsatzes von KI im Unternehmen.