| Big Data
13. Juli 2017 | 398 Artikelaufrufe

Big Data

Mit künstlicher Intelligenz besser entscheiden im Vertrieb

Wer auf eigenes Datenmanagement und künstliche Intelligenz im Vertrieb setzt, ist der Gewinner von morgen. Weil er heute schon den Überblick behält. Vom ersten Kundenkontakt über den eigentlichen Verkauf bis hin zu einem reibungslosen Kundenservice umfassen Vertriebsaktivitäten ein breites Feld – und sind damit der Motor eines jeden Vertriebsunternehmens und gleichzeitig die wichtigste Visitenkarte. Gelungene Strategien für die Kundengewinnung und -bindung sowie für erfolgreichen Verkauf bekommen im Kontext der Digitalisierung ein ganz neues Gesicht. Denn die digitale Transformation deutscher und internationaler Unternehmen ist bereits in vollem Gange. Da tut auch der Vertrieb gut daran, nicht den Anschluss zu verpassen.

„Wir alle müssen ein Bewusstsein und einen verantwortungsvollen Umgang mit Daten entwickeln und etablieren, um uns gegen Datenmissbrauch zu schützen – keine Frage“, betont Andreas Kulpa, CEO der Datalovers AG aus Mainz, einer der führenden Anbieter von Big-Data-Lösungen und Künstlicher Intelligenz im Business-Bereich. „Doch die Gewinnung und die Analyse von Daten mit entsprechenden – sicheren – Software-Lösungen und Tools können ganz einfach, sicher und unschätzbar wertvoll sein für die jeweiligen Geschäftsziele eines Unternehmers.“

Mit Künstlicher Intelligenz besser entscheiden

Intelligente Algorithmen helfen im Vertrieb beispielsweise, jedem (potenziellen) Kunden automatisch die interessantesten Angebote oder themenbezogene Inhalte auszuspielen. Diese „Kunst“ beruht allein auf Daten: „Das bisherige Kaufverhalten, Interessen, Themen und vieles mehr werden erfasst, ausgewertet und analysiert – und damit Rückschlüsse auf den Kunden gezogen“, betont Kulpa. Die Kunst bestehe jedoch darin, nur die wichtigen Informationen herauszufiltern. Damit auch kleine und mittlere Unternehmen das „große Datenuniversum“ nutzen und betriebliche Vorteile daraus zu ziehen können, sind spezielle lernfähige Software-Lösungen in Form von „Software as a Service“ eine geeignete Form, im Wettbewerb sicher zu bestehen.

Lernfähige Software – wie funktioniert das?

Wenn beispielsweise ein Vertriebsmitarbeiter wissen will, welches Unternehmen im Bereich Pharmazie demnächst eine Expansion ins Ausland plant, einen Geschäftsführerwechsel vorsieht oder ein neues Produkt einführt – woher kommen die Informationen dann? Dafür sind aktuelle Daten potenzieller Kunden und Wettbewerber wichtiges Kapital. Der Erfolg eines Vertriebsunternehmens basiert ganz wesentlich auf der intelligenten Gewinnung solcher Daten, um potenzielle Kunden im richtigen Moment mit dem richtigen Produkt anzusprechen. Entscheidend ist dafür in großem Maße die intelligente Verarbeitung aller verfügbaren Datenmengen in Form schnellerer und besserer Business-Entscheidungen, denn in der Big-Data-Datenflut ertrinken all diejenigen, die verfügbare Daten nicht optimal nutzen.

Business-Suchmaschinen, die so einfach zu bedienen sind wie Google, helfen Vertriebsunternehmen also, Fragen wie „Was mache ich als nächstes?“ oder „Wen spreche ich als nächstes an?“ zielgerichtet und fundiert zu entscheiden. Ein Beispiel sind Kreditauskunfteien wie Creditreform. Sie halten Informationen zum Zahlungsverhalten eines Unternehmens bereit. Liegen Probleme vor, dann sind diese zumeist auch dort zu finden. In dieser Form enthalten intelligente Business-Suchmaschinen wie bearch, die von Datalovers entwickelt wurde, Daten über alle 5,4 Millionen deutschen sowie mehr als 75.000 Schweizer Unternehmen bereit, kategorisieren alle verfügbaren Informationen und spielen anhand der jeweiligen Suchanfragen passgenaue Kontakte aus. Lernfähige Algorithmen schließen von bestehenden Kunden oder thematischen Suchanfragen aus dem Kontext heraus auf weitere für den Vertrieb interessante Aspekte und präsentieren so Märkte, Unternehmen und Themen, die für weitere Akquisetätigkeiten vielversprechend sind.

Ein Beispiel: Ein Personaldienstleister generierte mögliche Kontakte für eine Kaltakquise zunächst über klassische Listen und erzielte bei 700 Telefonaten sieben persönliche Gesprächstermine also ein Prozent. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz, genauer gesagt mit lernfähigen Algorithmen, ergab sich eine Kontaktliste, aus der bei 300 Telefonaten neun Termine erzielt wurden, drei Prozent. Die sogenannte Conversion Rate konnte also deutlich gesteigert werden.

„Solche Empfehlungen, die auf künstlicher Intelligenz und automatisierter Auswertung beruhen, werden von den Unternehmern oft kritisch beäugt“, gibt Kulpa zu. „Es fühlt sich sicher am Anfang seltsam an, diesen automatischen Empfehlungen zu folgen, die aus Algorithmen und nicht aus eigener unternehmerischer Überlegung entstehen. Die Ergebnisse zeigen aber, dass es sich lohnt, denn nicht umsonst setzen die „Big Player“ (AGFA = Apple, Google, Facebook, Amazon) überwiegend bis ausschließlich auf künstlich intelligente Algorithmen.“

Ein weiteres Beispiel: Für einen Onlineshop im Bereich Kfz, Bau und Industrie wurden zwei Kontaktgruppen mit unterschiedlicher Ansprache erstellt – zunächst potenzielle Kunden aus dem klassischen Zielgruppenspektrum für diese Branche, darüber hinaus Kontakte, die nicht vordergründig zur klassischen Zielgruppe zählten und über eine intelligente Kontextsuche gefunden wurden. Ergebnis: Im klassischen Segment verbesserte sich die Conversion Rate um 40 Prozent, im neuen Segment sogar um 70 Prozent.

Mehr Wissen mit Big Data

Pflicht für solche Kontaktsuchen ist ein größtmöglicher Datensatz, wenngleich die Inhalte nicht wahllos sein dürfen. „Interessant und wichtig zu erfassen sind für Vertriebsunternehmen vor allem die Kundendaten und zwar von der Vor-Akquise-Phase bis zum Abschluss der Kundenbeziehung“, rät Kulpa. „Aus der Kombination dieser Kundendaten mit weiteren Fakturierungsinformationen, mit Customer-Service-Aspekten und weiteren Sales- und Marketing-Aspekten können intelligente Algorithmen Business-Entscheidungen treffen, Empfehlungen an den Unternehmer ableiten und Marktforschung betreiben.“ Der Pluspunkt dabei: Daten sind neutral und objektiv, und sie geben am Montagmorgen die gleiche Aussage wie am Freitag kurz vor Feierabend. Die Informationen sind aktuell, schnell und berücksichtigen alle zur Verfügung stehenden Faktoren.

Schlussendlich ist dies bereits ein kleiner Big-Data-Ansatz, bei dem sehr unterschiedliche Datenquellen kombiniert und auswertbar gemacht werden. Aktuelle Datenvisualisierungstools wie Tableau oder QlikView können zudem helfen, explorativ mit den erhobenen Daten zu spielen und Rückschlüsse aufzubauen, welche bisher verborgen blieben. „Kulpas Tipp: Mit Anpassungen der eingegebenen Daten lässt sich auch „spielen“, ob gewünschte Effekte tatsächlich auftreten – bevor man den Versuch in der Praxis wagt.“

6 Goldene Regeln für digitalisierten Vertrieb

1 Nutzen Sie vorhandene öffentliche Daten intelligent!

Kommunikations- und Sales-Trigger im Internet (Auslöser) zeigen, bei welchem Ereignis die vertriebliche Ansprache besonders erfolgreich ist, zum Beispiel bei Anschaffung einer neuen Technologie, Expansion in neue Länder, Bewerbung für ein bestimmtes Produkte und die Ablauf einer Lizenz usw. Zeit- und kontext-spezifische Ansprachen erhöhen die Konvertierungswahrscheinlichkeit signifikant.

2 Sprechen Sie Ihre Kontakte richtig an!

Neben den Adressen der Unternehmen können die Trigger auch gleich Anhaltspunkte für die richtige Kommunikationsansprache liefern: Manchmal ist zum Beispiel eine direkte Ansprache auf Xing oder LinkedIn Erfolg versprechender als ein Anruf oder eine E-Mail.

3 Säen Sie relevanten Content!

Gerade im B-to-B-Bereich hat sich der Weg bis zu einer Kaufentscheidung nachhaltig verändert. Kunden informieren sich mit im Internet über Lösungen und Produkte und sprechen daraufhin mit fertiger Kaufentscheidung ein Unternehmen an, um ein bestimmtes Produkt zu kaufen. Den eigentlichen Auswahlprozess kann der Vertriebsmitarbeiter oft gar nicht mehr gestalten und beeinflussen. Umso wichtiger ist es also, dass potenzielle Kunden das eigene Unternehmen bereits in der Vergangenheit positiv wahrgenommen haben. Also: Veröffentlichen Sie Studien, Anwendungsbeispiele, Infografiken, Expertenthemen und Marktentwicklungen im Internet.

4 Nutzen Sie die richtigen Daten!

Daten wie Branche, Umsatz und Mitarbeiterzahl reichen heute nicht mehr aus, um (potenzielle) Kunden wirklich zu verstehen. Andere wichtige Datenpunkte spielen ebenfalls eine herausragende Rolle, um sich im Vertrieb erfolgreich zu positionieren:

5 Achten Sie auf den Datenschutz!

Am 25. Mai 2018 tritt die neue EU-Datenschutzgrundverordnung in Kraft, die den Umgang mit persönlichen Daten für Vertrieb und Marketing grundlegend verändert. Die gesamt Verordnung hat die EU im Internet veröffentlicht: auf eur-lex.europa.eu in der Suchmaske nach der Textnummer 32016R0679 suchen.

6 Denken Sie an den Menschen!

Trotz aller technischen, künstlichen und datenbasierten Finessen geht es beim Vertrieb immer noch um den Menschen. Die richtige Balance zwischen digitaler und physischer Welt ist wichtig für den Erfolg. Persönliche Gespräche sind auch in einer digitalen Welt nicht zu ersetzen – Empathie lässt sich nicht digitalisieren.

Zur Person

Andreas Kulpa ist Mitgründer der DATAlovers AG in Mainz und verantwortet dort seit 2015 als CEO das strategische und operative Geschäft und den inhaltlichen Ramp-up. Der Manager und Unternehmer arbeitete als internationaler Projektleiter bei der Pironet NDH AG und als Prozessberater im Kundenmanagement bei Steria Mummert Consulting. Als Vice President bei arvato Financial Solutions (Bertelsmann) in Baden-Baden war er verantwortlich für das Portfolioinvestmentgeschäft. Foto: Datalovers

Zum Unternehmen

Die DATAlovers AG ist ein 2015 gegründetes Start-up-Unternehmen. An den Standorten Mainz und Berlin arbeiten derzeit 16 Mitarbeiter daran, ihre Kunden mit intelligenten Suchtechnologien zu unterstützen und ihnen dadurch eine Übersicht im Firmenuniversum zu verschaffen. Hauptzielgruppe des Unternehmens sind klassische Vertriebsunternehmen, die für eine erfolgreiche Kundenakquise die richtigen Kontaktpunkte und Kontaktanlässe benötigen. Dafür hat DATAlovers die Suchmaschine bearch entwickelt. CEO Andreas Kulpa verwaltet den Auf- und Ausbau des Unternehmens sowie das operative Geschäft. Weitere Unterstützung im Bereich „theoretische Basis und wissenschaftliche Belastbarkeit“ erhält die DATAlovers AG von Dr. Peter Gentsch, Experte für Digital Management und Inhaber des Lehrstuhls für internationale BWL an der HTW Aalen. www.datalovers.com

Wie Verkäufer Internet und Social Media nutzen, um Kundeninformationen einzuholen

Mit künstlicher Intelligenz besser entscheiden im Vertrieb
Bewertung: 7.5

Print Friendly, PDF & Email

Aktueller Gastbeitrag vom Vertriebsprofi für Vertriebsprofis

Schreiben Sie einen Kommentar