5 Wege, wie maschinelles Lernen den Vertrieb revolutioniert

Was ist überhaupt maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist eines von drei Teilbereichen der künstlichen Intelligenz. Es bedeutet, dass ein künstliches System wie z.B. eine Software aus bereits vorhandenen Daten lernt und daraus neue Erkenntnisse zieht.

Außerdem basiert maschinelles Lernen auf dem Prozess des „Data Mining“. Data Mining verwendet statistische Verfahren, um Abhängigkeiten und Muster in vorhandenen Datenstrukturen zu erkennen. Die Algorithmen, die verwendet werden, sind also keine Zauberei. Es handelt sich um clevere Mathematik und Wahrscheinlichkeitsrechnung.

Die steigende Bedeutung von KI und maschinellem Lernen spiegelt sich auch in Zahlen wider, wie die folgenden drei spannenden Daten und Fakten zeigen:

• Laut IPlytics gab es im Jahr 2018 weltweit 78.085 Patentneuanmeldungen im Bereich künstlicher Intelligenz. Seit 2008 sind die Patentanmeldungen exponentiell gestiegen
• Eine Studie von McKinsey besagt, dass Maschinelles Lernen im Handel die Umsatzausfälle aufgrund von Fehlbeständen um bis zu 65% reduziert
• Harvard Business Review berichtet, dass Vertriebsteams, die maschinelles Lernen einsetzen, 50% mehr Leads gewinnen

Diese 5 Wege zeigen, wie Sie maschinelles Lernen für Ihren Vertrieb erfolgsbringend nutzen

1. Maschinelles Lernen verbessert die Produktivität des Vertriebsteams

Die Definition von maschinellem Lernen besagt, dass aus vergangenen Daten neue Erkenntnisse gewonnen werden. So kann KI die effektivsten Aktionen und Verhaltensweisen für ein Vertriebsteam ermitteln.

Konkrete, datenbasierte Handlungsvorschläge ersparen dem Vertriebsmanager und seinem Vertriebsteam wertvolle Zeit. Manuelle Analysen und erfolglose Kundenbesuche werden durch KI und maschinelles Lernen stark reduziert und die Vertriebsaktionen führen zu mehr abgeschlossenen Verkäufen.

2.  Maschinelles Lernen für eine optimale Preisoptimierungsstrategie

Bye, bye Trial-and-Error-Prinzip. Im B2B-Bereich ist die Entwicklung und Umsetzung von Preisstrategien einer der effektivsten Hebel zur Ergebnisverbesserung. KI und maschinelles Lernen stellen hierbei eine clevere Unterstützung für Vertrieb und Marketing dar.

Sie bewerten bisherige Preisdaten und -informationen wie z.B. die Verkaufshistorie, Rabattaktionen und Promotion-Maßnahmen aus ERP- und CRM-Systemen. Auf Basis dieser Daten berechnet der Lernalgorithmus die Preiselastizität der verschiedenen Produkte und verschiedener Kunden. So kann der Preis optimal festgelegt werden. Außerdem können durch die Analysen bisherige Preissetzungsunstimmigkeiten aufgedeckt werden.

3.  KI und maschinelles Lernen helfen, den Customer Lifetime Value zu steigern

Unter Customer Lifetime Value (CLV) versteht man die Anzahl der Jahre, die ein Kunde einem Unternehmen erhalten bleibt und der daraus entstehende Wert für das Unternehmen. Was hat das jedoch mit KI zu tun?
Auch hier ist die Antwort in den bisherigen Daten versteckt. Historische Verkaufsdaten zeigen, welche Veränderungen es gab, bevor ein Kunde abgewandert ist. KI und maschinelles Lernen identifizieren dadurch Frühwarnsignale und übertragen diese auf bestehende Kunden.

So werden Kaufverhaltensänderungen der Kunden auf eine Abwanderungswahrscheinlichkeit geprüft. Die intelligenten Programme warnen das Vertriebsteam, sobald eine hohe Abwanderungswahrscheinlichkeit eines Kunden besteht.

4.  KI und maschinelles Lernen als Spürhunde für erfolgreiche Leads

Durch eine Mustererkennung identifizieren KI basierte Softwareprogramme die erfolgversprechendsten potenziellen Neukunden-Leads.

Die bisher wertvollsten Kunden eines Unternehmens werden durch eine intelligente Software auf bestimmte Muster untersucht. Diese Muster bilden Datenprofile bestehend aus Werten, Attributen und Merkmalen. KI kann die Datenprofile der Leads mit denen der bestehenden Kunden abgleichen und somit den Wert des neuen Interessenten für das Unternehmen vorhersagen. Die Vertriebsteams sind durch solche Informationen in der Lage, ihre knappen Ressourcen effizient aufzuteilen.

5.  Künstliche Intelligenz zur Optimierung von Lagerbeständen

Eine Software für maschinelles Lernen, auch Predictive Analytics Software genannt, prognostiziert die Kaufmengen von Kunden sehr präzise. Anhand dieser Vorhersagen kann die Logistik den Lagerbestand von Produkten besser planen und Fehlbestände minimieren. Ein KI-System ermittelt den Bedarf bestimmter Produkte vor Ort. Danach gibt das KI-System Auskunft darüber, welche Waren in den verschiedenen Lagern in welcher Menge zur Verfügung stehen sollten.

Eine Potenzialanalyse von Hermes ergab, dass KI in nur 20% der Unternehmen im Bereich Logistik eingesetzt wird. Allerdings planen 37% der Unternehmen dies in Zukunft zu tun, um ihre Prozesse zu verbessern.

Fazit – Wie KI und maschinelles Lernen den Vertrieb revolutionieren

Maschinelles Lernen wird schon in naher Zukunft unverzichtbar für den Vertrieb sein. Die intelligenten Programme bieten den Vertriebsmanagern eine Vielzahl an Möglichkeiten, effizienter zu arbeiten, Zeit zu sparen und ihren Umsatz zu steigern.

Zum Schluss geben wir Ihnen allerdings noch einen wichtigen Tipp: KI und maschinelles Lernen reichen alleine nicht aus, um den Vertrieb erfolgreich zu machen. Die durch die intelligenten Systeme gewonnenen Erkenntnisse sollen von den Vertriebsmanagern und ihren Vertriebsteams auch genutzt werden. Eine Optimierung findet nur dann statt, wenn entsprechende Maßnahmen erfolgen.

Erkennt beispielsweise eine intelligente Software bei bestimmten Kunden ein hohes Abwanderungsrisiko, ist im Vertrieb Aktion angesagt. Der Vertriebsmanager sollte diesen Kunden, der abzuwandern droht, einschätzen und beurteilen. Welche Maßnahme ist hier am effektivsten? Vielleicht ein persönlicher Besuch, ein Rabatt oder ein Telefonat? Alles ist besser als untätig zu bleiben. Denn die Abwanderungs- Prophezeiung des KI-Systems soll sich ja nicht erfüllen.

Literaturnachweis:

Baumgartner, T. et. al. (2016): Why Salespeople Need to Develop Machine Intelligence. Hg: Harvard Business Review

Columbus, L. (2018): 10 Ways Maschinelles Lernen is Revolutionizing Sales. Hg: Forbes

Gläß, R. (2018): Künstliche Intelligenz im Handel: Anwendungsfelder künstlicher Intelligenz im Handel” Hg: Springer Vieweg

IPlytics (2019): Who is patenting AI technology?

Keng, L. und Yin, Y. (2017): Impact of Artificial Intelligence, Robotics and Maschinelles Lernen on Sales and Marketing