Mann am Fenster, Titel: Predictive Marketing Automation Teil 1

Im letzten Beitrag hat Mario Pufahl, CSO der ec4u, über Sales Performance Management in der Cloud geredet. Heute wollen wir uns Analytics und prädiktiven Verfahren widmen und welchen Einfluss diese auf den Vertrieb als auch den Kunden haben. 

„Künstliche Intelligenz und prädiktive Modelle helfen Zeit effizienter zu nutzen.“

Die Mitschrift des Interviews zu „Predictive Marketing Automation Teil 1“:

Wie können prädiktive Verfahren dabei helfen, den Vertrieb zu verbessern?

Prädiktive Verfahren, Methodiken und Tools können einem Vertrieb sehr gut dabei helfen, einen besseren und effizienteren Vertrieb zu machen. In den Vertriebseinheiten wird häufig sehr viel Zeit mit der Sammlung und Aufbereitung von Daten verbracht. Sie verschwenden dort wertvolle Vertriebszeit.

Als Beispiel:
Wenn ich als Vertriebsmitarbeiter einen Kundenbesuch vorbereite, dann überlege ich mir, was ich dem Kunden anbieten kann, welche Bedürfnisse der Kunde hat und was in der vergangenen Zeit mit dem Kunden passiert ist.
Wenn er zum Beispiel viele Beschwerden hatte, ist er vielleicht absprunggefährdet. Das kann man in jeder Branche anwenden, wenn man nicht gerade End-to-End und mit dem Endkunden B2C zusammenarbeitet und online verkauft. In vielen Vertrieben ist dieser Vorgang allerdings tägliche Arbeit und Vertriebler investieren viel Zeit dafür.
Diese Zeit kann man allerdings viel effizienter nutzen, indem man Tools und Methodiken in Form von künstlicher Intelligenz und prädiktiven Modellen zur Verfügung stellt und einsetzt. Wertvolle vom Vertriebsmitarbeiter gesammelte Daten können damit effizient genutzt werden. Heutzutage wird alles gesammelt, aber keiner nutzt die Daten.

(Mehr dazu können Sie übrigens in unserem Whitepaper zum Thema Churn Prevention Management nachlesen)

Als Vertriebsmitarbeiter lernt man häufig neue Kunden kennen. Ein neuer Kunde hat verschiedene Merkmale:

  • er hat eine gewisse Anzahl von Mitarbeitern,
  • er gehört einer gewissen Branche an,
  • er bewegt sich in einer gewissen Region etc.

Diese Merkmale sind in der Datenbank gespeichert und können mit den Merkmalen vorheriger Kunden abgeglichen werden. So kann man nachschauen, was man einem Kunden mit den gleichen Merkmalen in der Vergangenheit schon verkauft hat.

Der Status quo: Manuelle Arbeit und hoher Zeitaufwand

Die Realität im Vertrieb sieht hingegen leider so aus, dass sich der Vertriebsmitarbeiter alles manuell zusammensucht. Diese mühsame Arbeit kann man sich dank prädiktiver Modelle sparen. Der Vertriebsmitarbeiter bekommt damit in Echtzeit Vorhersagen und Hilfestellungen.
Man kann zum Beispiel Vorschläge, welche auf statistischen Wahrscheinlichkeiten basieren, zum Kunden erhalten, der Merkmale von vorherigen Kunden aufweist. Diese Vorschläge umfassen, wie man den Kunden bestmöglich erschließen kann und wie hoch die Abschlusswahrscheinlichkeit ist.
Lohnt es sich überhaupt Vertriebskapazitäten und kostbare Zeit des Vertriebsmitarbeiters zu investieren? Das schafft ein „Predictive“, also eine Vorhersage (die verschiedenen Arten von Analytics-Methoden bespricht unser Experte Dr. Alexander Beck übrigens hier).
Es können heutzutage auch externe Daten wie Nachrichtenquellen einbezogen werden, womit man auch das Wissen des Vertriebsmitarbeiters weiter anreichern kann. Dies funktioniert zur Laufzeit in Echtzeit. Ein Mehrwert wird damit im Vertrieb geschaffen, weil man den Kunden besser bedienen kann und eine größere Zufriedenheit beim Vertriebler erreicht. Am Ende des Tages sind der Vertriebler und das Unternehmen erfolgreicher.

Wie bekommt man als Kunde den Einsatz von prädiktiven Verfahren mit?

Als Kunde kann man den Einsatz von prädiktiven Verfahren indirekt mitbekommen, indem man idealerweise eine bessere Qualität in der Zusammenarbeit und in der Kommunikation bekommt und auch in dem Wissen, was einem entgegengebracht wird.

Ich stelle auch selbst als Kunde häufig fest, dass der Mitarbeiter im Unternehmen kaum etwas über mich weiß, obwohl ich schon seit acht Jahren Kunde bin und eigentlich sehr viele Daten von mir vorliegen. Manchmal hat der Mitarbeiter die Informationen auch nicht zugänglich. Jedoch ist entscheidend für den Kunden, dass der Mitarbeiter ihn im Fall einer Beschwerde bestmöglich bedient und sein Problem löst.

Das Problem kann zum Beispiel ein Ausfall von Geräten sein. Wenn man allerdings prädiktive Modelle einsetzt, dann muss es gar nicht zum Ausfall von diesem Gerät kommen, wodurch eine Beschwerde vermieden wird. Das System sieht vorab, dass das Gerät gewartet werden muss, da eine sehr hohe Wahrscheinlichkeit für den Ausfall des Gerätes besteht. Bevor die Beschwerde entsteht, ist die Herausforderung durch das Unternehmen schon gelöst. Das ist für den Kunden ein positiver Moment („Moment-of-Truth“), denn das Unternehmen hat das Problem gefixt, bevor es überhaupt erst entstanden ist, und das ist toll.


 

Lesen Sie im ersten Teil unserer Interviewreihe, welche Trends aktuell im Vertrieb für Furore sorgen.

Oder laden Sie sich die Studie „Sales Performance Excellence Experten-Barometer“ herunter.

Unser Buchtipp:

Sales Performance Management:
Exzellenz im Vertrieb mit ganzheitlichen
Steuerungskonzepten
von Mario Pufahl (Autor)
Gebundene Ausgabe, 329 Seiten
Verlag: Gabler (2015)
Sprache: Deutsch
eBook ISBN: 978-3-658-05653-7
Softcover ISBN: 978-3-658-05652-0

Buch bestellen.

Print Friendly, PDF & Email
0 Kommentare

Dein Kommentar

An Diskussion beteiligen?
Hinterlasse uns Deinen Kommentar!

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.