Entscheidungspfad

Auch wenn Sales viel mit Intuition zu tun hat, spielen Datenanalysen und KI eine wachsende Rolle im Vertriebsalltag.

2018 bin ich bereits auf einige Einsatzmöglichkeiten von KI im Vertrieb eingegangen. Im heutigen Beitrag möchte ich diese um ein paar weitere Beispiele ergänzen.

Dem Salesforce „State of Sales 2019“ zufolge priorisiert jeder dritte Vertriebler seine Leads und Opportunities basierend auf Datenanalysen. Intuition spielt „nur noch“ für 16% die größte Rolle. Das muss nicht als Verlust des berühmten Bauchgefühls eines guten Sales Rep bedauert werden, sondern kann als positive Unterstützung im oft stressigen Alltag gesehen werden, in dem die Signale der Leads und Kunden immer vielfältiger und subtiler werden.

Mehr noch, mehr als drei Viertel aller Vertriebsteams, die KI im Alltag anwenden, sind der Studie zufolge in den letzten drei Jahren gewachsen, im Gegensatz zu knapp jedem zweiten Team, das KI weder aktuell noch zukünftig nutzen will. Selbst die Zahl der Teams, die geschrumpft ist, liegt bei den Unternehmen, die KI einsetzen, niedriger (3%) als bei denen, die es nicht tun wollen (7%).

Segmentierung via KI

Die Segmentierung von Leads und Kunden sorgt dafür, dass Kampagnen, Content und Anfragen die jeweils bestmöglichen Ergebnisse erzielen, indem die Leads und Kunden zusammengefasst werden, die die meisten Ähnlichkeiten miteinander haben.

Die Segmentierung kann ganz einfach auf Branchen, Themengebieten oder demografischen Merkmalen basieren, aber sie kann auch komplexer sein, indem sie gezielt das Kundenverhalten bzw. die Persona berücksichtigt. Smarte Segmentierung kann dabei schon frühzeitig basierend auf den Profilen ähnlicher Bestandskunden bestimmte Vorhersagen zu einem neuen Kontakt treffen und diesen entsprechend segmentieren.


Wie Sie Kundensegmentierung smart in der Praxis einsetzen können, erfahren Sie in unserer Webinar-Aufzeichnung. 

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Uplift Modelling

Die Uplift Modelling-Methode ist perfekt, um nicht nur die Leads und Bestandskunden zu identifizieren, die besonders positiv auf eine Botschaft bzw. Kampagne reagieren, sondern die darüber hinaus auch ausschließlich durch diese Kampagne zu einer Handlung motiviert werden. Dadurch können sowohl die Kontakte identifiziert werden, die mit höchster Wahrscheinlichkeit negativ reagieren (etwa, indem sie abspringen), als auch die Kontakte, die mit oder ohne Kampagne positiv reagieren.

Das Uplift Modelling sucht also gezielt nach den Kontakten, die nur durch die Kampagne positiv reagieren. Dadurch können Ressourcen gespart werden und der Umsatz erhöht werden, wenn beispielsweise nur die Kunden Rabatte erhalten, die erst dadurch eine Kaufentscheidung fällen und nicht auch die Kunden, die auch ohne Rabatte etwas gekauft hätten (wobei ein Dankeschön für die kaufbereiten Kunden dennoch nicht schaden kann).

Mehr zum Thema lesen Sie übrigens hier.

Smarte Kampagnenoptimierung

Gerade in Unternehmen, die mit verschiedenen Personas, Segmenten und Produkten arbeiten, verlaufen Kampagnen oftmals parallel. Um hier möglichst viele Kontakte erfolgreich mit den richtigen Kampagnen anzusprechen, benötigt es oftmals viel Geschick.

Mit KI-unterstützer Kampagnenoptimierung können alle geplanten Kampagnen so ausgesteuert werden, dass sie nicht nur jeweils die bestmöglichen Ergebnisse erzielen, sondern insgesamt. KI ermittelt also, welche Kontakte für welche Kampagnen insgesamt am besten geeignet sind, um die Erfolgsrate aller Kampagnen im Ganzen zu steigern.

Priorisierung von Leads und Opportunities

Eine der größten Herausforderungen im Vertrieb ist das Konzentrieren auf die Kontakte, Aufgaben und Kampagnen, die die bestmöglichen Ergebnisse erzielen. Früher war dies eine Mischung aus Bauchgefühl und viel manueller Arbeit, um alle Aufgaben, Opportunities und Kampagnen zu sichten, zu bewerten und einzuschätzen.

KI macht es dem Vertrieb heutzutage jedoch leicht, indem es auf individualisierbaren Dashboards Rankings erstellt, sei es von Leads, Aufgaben oder Opportunities. Das bedeutet, dass die Bewertung und Priorisierung bereits im Vorfeld durch das Bewerten zahlreicher Variablen erfolgt und zwar basierend auf ehemaligen Erfolgserlebnissen.


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