SugarCRM
KI im Vertrieb – Teil 1: Chancen und Einsatzmöglichkeiten
Heute stellen wir die Gretchenfrage: Wie hältst Du’s mit Künstlicher Intelligenz im Vertrieb? Teufelszeug oder bereits unverzichtbar? Ist das alles noch Zukunftsmusik, ein One-Hit-Wonder oder doch gekommen, um zu bleiben?
Wir sind überzeugt, dass KI gekommen ist, um zu bleiben, und sie geht auch nicht mehr weg. Aus unserem Vertriebsalltag wissen wir aber, dass sich viele Vertriebsteams im Mittelstand wenig bis gar nicht mit dem Thema KI beschäftigt haben und bisher auch nur wenige Einsatzmöglichkeiten kennen und nutzen. Das wollen wir ändern.
In insgesamt vier Blogbeiträgen werden wir verschiedene Aspekte von KI im Vertrieb beleuchten.
Im ersten Teil zeigen wir
- warum Vertriebsteams nicht um KI herumkommen und welche Möglichkeiten sich dadurch eröffnen.
- wie KI bereits in CRM-Tools eingesetzt wird und wie euer Team davon profitieren kann.
Im zweiten Teil gehen wir dann darauf ein,
- wo und wie KI in Zukunft genutzt und welche Rolle der Mensch spielen wird.
Im dritten Teil zeigen wir,
- welche Herausforderungen mit dem Einsatz von KI im Vertrieb/Unternehmen verbunden sind und warum ein SalesOps in Zukunft unverzichtbar sein wird.
Teil 4 adressiert die rechtlichen Fragen rund um ChatGPT & Co.
Los geht’s, starten wir in die Serie:
Warum Vertriebsteams nicht auf KI verzichten sollten
Nachdem der Hype um ChatGPT abgeklungen ist, lässt sich (wieder) etwas nüchterner auf die Möglichkeiten blicken, die KI bereits heute für Vertriebsteams bietet. Aus unserer Sicht sind das:
1. Personalisierung bei Vertriebs- und Marketingmaßnahmen
Eine personalisierte Ansprache über verschiedene Kommunikationskanäle hinweg ist zeitintensiv. Hier können Tools wie ChatGPT wertvolle Vorarbeit leisten, sei es um erste Entwürfe zu formulieren, Vorschläge für Betreffzeilen und Headlines zu generieren oder aus bestehenden Texten Social-Media-Beiträge zu erstellen.
2. Datengestützte Entscheidungen
Vorhandene Daten in CRM-Systemen lassen sich nutzen, um Leads zu priorisieren, Upselling-Chancen zu erkennen und Kundenabwanderung (Churn) frühzeitig zu identifizieren.
3. Fachkräftemangel begegnen
Auch im Vertrieb wird es immer schwieriger, Stellen zeitnah zu besetzen. KI kann repetitive Aufgaben übernehmen und bestehende Datensätze ergänzen, aktualisieren oder Visitenkarten dank Bilderkennung direkt als neue Kontakte anlegen. Eine solche Lösung bietet beispielsweise das deutsche Unternehmen snappADDY an.
Das bringt uns zu …
Wie KI bereits im Vertrieb und in CRM-Tools eingesetzt wird
1. Datenanreicherung
An Leads mangelt es im Vertrieb meist nicht, höchstens an qualifizierten. Um Leads zu qualifizieren, braucht es aber möglichst viele Informationen zum jeweiligen Kontakt und Unternehmen. Das geht manuell, indem man die verfügbaren Informationen zusammenträgt, das ist aber zeitintensiv. Oder man nutzt Tools wie das oben erwähnte von snapADDY.
2. Lead Scoring
Auf welche Kontakte sollten sich die Vertriebsmitarbeiter als erstes fokussieren? Wer sind A-, B- und C-Leads? Hierbei hilft das Lead Scoring. Mithilfe von vorab definierten Kriterien werden bestehende Leads analysiert und Vorschläge gemacht.
Sugar bietet in seiner Lösung Sugar Market einen sogenannten Interest Prediction Score an.
Für das Scoring werden unter anderem die Öffnungs- und Klickrate bei E-Mail-Kampagnen und die Teilnahme an Events berücksichtigt.
Für das Scoring werden unter anderem die Öffnungs- und Klickrate bei E-Mail-Kampagnen und die Teilnahme an Events berücksichtigt.
3. Transkripte von Telefonaten
„Dieses Gespräch wird zu Schulungszwecken aufgezeichnet.“ Wie wäre es, wenn der Anruf gleich noch transkribiert und sogar in Echtzeit übersetzt wird? Das bietet beispielsweise Dynamics 365 von Microsoft. Allerdings muss dafür in Deutschland die Einwilligung des Gesprächspartners vorliegen. Mehr zu rechtlichen Fragen rund um KI kommt in Teil 4.
4. Predictive Analytics
Welche Kunden könnten wieder kaufen, wer ist auf dem Absprung? Das klingt einfacher, als es ist; oft sehen wir als Menschen den Wald vor lauter Bäumen nicht.
Eine KI hingegen kann völlig emotionslos Muster in der Vielzahl der Daten erkennen und frühzeitig Hinweise entdecken, die ihr im stressigen Vertriebsalltag vielleicht überseht.
SugarCRM bietet mit SugarPredict eine Sentimentanalyse an, um eine Einschätzung zur Kundenzufriedenheit zu geben.
Für das Scoring werden unter anderem die Öffnungs- und Klickrate bei E-Mail-Kampagnen und die Teilnahme an Events berücksichtigt.
5. Sales Prognosen
Wie wahrscheinlich ist es, dass eine Verkaufschance (Opportunity) zum Abschluss kommt? Meist wird für die Umsatzprognose die im CRM-Tool hinterlegte Wahrscheinlichkeit pro Verkaufsphase berücksichtigt, etwa “Angebot verschickt” 60 Prozent, Vertragsverhandlung 90 Prozent …
Das bereits erwähnte SugarPredict erstellt eine Prognose pro Verkaufschance.
Für das Scoring werden unter anderem die Öffnungs- und Klickrate bei E-Mail-Kampagnen und die Teilnahme an Events berücksichtigt.
Die Grundlage bilden verschiedene Datenpunkte, nicht “nur” die Phase im Angebotsprozess, wie es hier heißt:
“SugarPredict erkennt Ähnlichkeiten anhand der firmenbezogenen Daten, das heißt, Branche, Standort, Größe, Status/Struktur und Leistung sowie der von Sugar gesammelten Konversionsdaten und berechnet den Prozentsatz dieser ähnlichen Opportunities, die entweder gewonnen oder verloren wurden.”
6. Chatbots
Nicht zu vergessen, wenn wir eingangs schon vom Hype um ChatGPT geschrieben haben: Chatbots. Sie haben im Kundenservice bei vielen Unternehmen längst Einzug gehalten und sparen nicht nur Zeit. Sie liefern auch wertvolle Erkenntnisse, die unter anderem in Sentimentanalysen oder die Produktentwicklung einfließen können.
Mithilfe von integrierten Übersetzungsmöglichkeiten wird es zudem noch leichter, Kundenservice in mehreren Sprachen anzubieten, weil der Bot automatisch erkennt, in welcher Sprache das Gegenüber schreibt und die Antworten übersetzt.
Aber wir greifen vorweg. Mehr dazu, welche spannenden neuen Einsatzmöglichkeiten wir für KI sehen, liest du im zweiten Teil.
Höchstens eine E-Mail in der Woche.
