KI im Vertrieb: Diese vier Apps bringen wirklich mehr Umsatz

Viele Unternehmen setzen KI im Vertrieb ein. Dabei leistet KI das, womit ChatGPT den KI-Hype auslöste: KI hilft beim Formulieren von Texten verschiedenster Art. Das ist sehr beeindruckend. Und es hilft tatsächlich, denn das Texten nimmt viel Zeit in Anspruch, die man im Vertrieb oft nicht hat. Doch KI kann noch wesentlich mehr leisten als zu Texten. Dieser Artikel zeigt Beispiele für den Einsatz von KI im Vertrieb, bei denen KI seine Stärken voll ausspielen kann. Das findest du im Artikel:

1. Nutzen: So generierst du im Vertrieb Nutzen mit KI
2. Beispiele: KI-Tools im Einsatz. Was sie leisten und wie sie arbeiten.
3. KI-Selling: Das steckt dahinter

Nutzen: So generierst du im Vertrieb Nutzen mit KI

KI kann auf mehreren Ebenen Nutzen schaffen. Das Gute daran: Der Einstieg ist ohne große Hürden möglich. Und bereits im Basic-Level profitierst du schon nach kurzer Zeit.

Basic-Level: Das leistet KI bereits für Einsteiger

Wer die Grundprinzipien von ChatGPT kennt, kann sofort loslegen. Das macht es verlockend, die Möglichkeiten von KI im Vertrieb mal eben schnell selbst auszutesten. Und tatsächlich sind die Ergebnisse verblüffend. Mit etwas Erfahrung wird man versierter und kann die KI umso mehr fordern – und sie liefert dann auch noch besser ab. Da wächst die KI mit dem Anwender und die sehr vorzeigbaren Erfolge wissen im Unternehmen jedes Mal mehr zu begeistern.

1.     Generative KI enthaltet ihre Stärke im Vertrieb

Das beginnt beim einfachen Formulieren von Antworten auf Mails. Man teilt ChatGPT die Situation mit, legt den eingehenden Mailtext dazu und bitte um eine freundliche Mail. ChatGPT liefert prompt und man fragt sich, warum man das nicht schon immer so gemacht hat. Auch beim Formulieren von Angeboten oder Social Media Posts schüttelt KI perfekten Output aus dem Ärmel.

Nachfolgend eine KI-generierte Antwort auf eine Bewertung in drei Ausführungen:

Lieber Herr Mattuscheit,
vielen Dank, dass Sie sich die Zeit genommen haben, Ihre Erfahrungen im Hotel Zum Hirschen zu teilen. Es tut uns sehr leid zu hören, dass Ihr Aufenthalt nicht Ihren Erwartungen entsprochen hat. Wir möchten uns dafür entschuldigen und würden gerne mehr über Ihre Erlebnisse erfahren, um zukünftige Gäste besser zufriedenstellen zu können. Bitte kontaktieren Sie uns über unsere E-Mail-Adresse, damit wir die Möglichkeit haben, Ihre Anliegen zu klären und Ihre nächste Erfahrung bei uns zu verbessern.
Mit freundlichen Grüßen,
Ihr Team vom Hotel Zum Hirschen

Antwort 2:

Sehr geehrter Herr Mattuscheit,
wir bedauern es sehr, dass Ihr Aufenthalt in unserem Hotel Zum Hirschen nicht so verlaufen ist, wie Sie es sich gewünscht haben. Ihre Zufriedenheit liegt uns sehr am Herzen und wir möchten uns aufrichtig für die Unannehmlichkeiten entschuldigen. Es wäre hilfreich für uns, genauere Details zu erfahren, damit wir unsere Dienstleistungen verbessern können. Bitte senden Sie uns eine E-Mail mit weiteren Informationen, damit wir Ihnen weiterhelfen können.
Herzliche Grüße,
Ihr Team vom Hotel Zum Hirschen

Antwort 3:

Lieber Herr Mattuscheit,
wir danken Ihnen für Ihr Feedback und bedauern es sehr, dass Ihr Besuch im Hotel Zum Hirschen nicht Ihren Erwartungen entsprach. Wir möchten uns aufrichtig für Ihre negative Erfahrung entschuldigen und würden gerne die Gelegenheit nutzen, mehr über Ihre spezifischen Beschwerden zu erfahren. Bitte kontaktieren Sie uns per E-Mail, damit wir gemeinsam eine Lösung finden und sicherstellen können, dass zukünftige Aufenthalte angenehmer für Sie gestaltet werden.
Mit besten Grüßen,
Ihr Team vom Hotel Zum Hirschen

2.     Oft nicht bekannt: Powerpoint ist KI’s Liebling

Auch ganze Powerpoint-Präsentationen kann KI erstellen. Man teilt der KI mit, was die Präsentation vermitteln soll, welches Publikum sie adressiert. Dazu gibt man die Produktvorzüge und den Nutzen des Kunden. Wer eine Referenzenliste hinzufügen will, kann dies ebenfalls tun. Die KI setzt eine solche Präsentation flugs um. Dabei werden sogar CI/CD-Vorgaben berücksichtigt. Die Marketing-Abteilung zieht den Hut vor dem Ergebnis.

3.     Jump-Start: KI-Experten als Assistenten holen

Wer schneller sein möchte als andere – oder einen Vorsprung des Wettbewerbs aufholen möchte – der ist gut beraten, einen KI-Experten an seine Seite zu stellen. Der KI-Experte assistiert bei eigenen Vorhaben und beschleunigt den Weg zum Erfolg deutlich. Und er zeigt weitergehende Möglichkeiten auf, lange bevor man selbst die Zusammenhänge erkennt. Eine gute Investition also in den Unternehmenserfolg bzw. die eigene Karriere.

Smart-Level: KI kann Ähnlichkeiten erkennen

„So einen Fall hatten wir doch schon mal…“ schießt es einem durch den Kopf, wenn man das Briefing für die Anwendung beim Kunden liest. Und schon geht die Suche los, denn das liegt bereits etwas zurück. Hier kann KI auf „Erlerntes“ zurückgreifen und den Fall von „damals“ nicht nur sofort wiedererkennen, sondern auch das damalige Angebot auf den aktuellen Fall „anpassen“. Natürlich hat der Mensch als Experte das letzte Wort. Doch der Vorschlag der KI verblüfft garantiert jedes Mal.

Wie geht das?

KI ist (nicht nur im Vertrieb) in der Lage, in Sachverhalten eindeutig Merkmale zu erkennen. Und KI kann aufgrund der erkannten Merkmale Ähnlichkeiten zwischen Fällen feststellen. So findet sie zur aktuellen Anfrage das Kundenprojekt aus dem Jahr 2022 und kennt auch das zugehörige Angebot. Um etwas IT-Chinesisch ins Spiel zu bringen: Für die KI sind Listen von Merkmalen nichts anderes als Vektoren. Und Vektoren handhabt die KI dank performanter Hardware mit der Virtuosität eines Mathematikers und kann übereinstimmende und auch ähnliche Vektoren schnellstens finden.

Wie genau geht das? Ziemlich, mäßig oder absolut?

Das sagt dir die KI als Kommentar zum Vorschlag. Vergleicht die KI beispielsweise 10 Projekte mit der Anfrage, dann kann die KI Prozentzahlen ermitteln, welche den Grad der Ähnlichkeit angeben. Hier spielt die KI mit offenen Karten. Und der Mensch hat das letzte Wort und kann der KI mitteilen, wenn das Projekt #3 das gesuchte darstellt, welche Projekteigenschaft stärker bewertet werden sollte, um dessen Ähnlichkeit richtig einzuschätzen. Und ab sofort weiß die KI wie der Hase laufen soll.

Eine solche KI kostet doch sicher eine saubere Stange Geld, oder?

Wer ChatGPT & Co. für sich arbeiten lässt, entrichtet Nutzungsgebühren. Wer den Nutzen der KI im Vertrieb erkannt hat, wird die KI logischerweise in allen Sales Teams einsetzen wollen. Das intensiviert die Nutzung deutlich. Und wer die KI mit firmeninternen Daten arbeiten lassen will, zögert zu Recht, diese Daten an ChatGPT & Co. Zu senden.

Die Lösung ist eine sogenannte „Offline-KI“, die im Unternehmen „on premise“ oder in dessen „Private Cloud“ errichtet ist. Dann landen die internen Daten nur dort, wo man Vertrauen schenken kann – und performanter ist es auch noch, da das Rechenzentrum „nebenan“ steht. Die Kosten sind hier auch gedeckelt, da eine monatliche Hosting-Fee das gesamte KI-Arbeits-Volumen abdeckt.

Expert-Level: KI kann komplexe Sachverhalte bewerten

Je komplexer ein Sachverhalt ist, umso anstrengender ist dessen Bearbeitung und Prüfung durch den Menschen. Hier kann KI ihre Stärke ausspielen, denn KI kann nicht nur große Datenmengen verarbeiten, sondern die Daten auch „verstehen“. Gerade das letztere hebt KI über klassische Anwendungen der herkömmlichen Digitalisierung.

KI-Anwendung „Kundenabwanderung verhindern“

Eine der Stärken von KI ist es, umfangreiche Datenbestände als Input zu einer formulierten Frage auszuwerten. Solche Datenbestände können Informationen über Kundengewohnheiten sein. Und die gestellte Frage kann lauten „Welche Kunden denken möglicherweise über einen Wechsel nach?“. Machine Learning macht es möglich.

Hier kann KI punkten, indem sie Handlungsmuster identifiziert. Und KI kann punkten, indem sie sehr große Datenmengen verarbeitet, was einem Sales Team schon zeitlich nicht möglich wäre. Die KI liefert in diesem Fall Frühindikatoren für eine mögliche Abwanderung und kann Wahrscheinlichkeiten und die Gründe für jeden Einzelfall angeben. Mit diesem Wissen kann ein gewieftes Sales Team anschließend Schlimmes verhindern. Hier schützt KI das Unternehmen vor finanziellen Verlusten und macht den Vertrieb zum Helden.

Beispiele: KI-Tools im Einsatz – Was sie leisten und wie sie arbeiten

Beispiel #1: Die Lead-Pool-Methode und das KI-Tool „Wunschkundenfinder“

Wer seinen Kundenstamm kennt, der weiß, dass es Kunden gibt, die ideal zum Unternehmen passen. Oft liegt es an der „Chemie“, oft passen Bedarf und Angebot einfach perfekt zusammen. Und auch die Arbeitsprozesse auf beiden Seiten greifen ideal ineinander. Da wird schnell der Wunsch wach, von diesen Kunden mehr zu haben. Für den Vertrieb ist es oft schwer, sich auf einen solchen Wunsch einzulassen. Wo findet man diese Idealkunden?

Der „Wunschkundenfinder“ (so heißt das KI-Tool im Vertrieb) nimmt sich schnell dieser Aufgabe an. Dabei ist die Vorgehensweise sehr einfach und nachvollziehbar. Nehmen wir an, ein Unternehmen hat 50, 200 oder 1.000 Idealkunden und möchte weitere Kunden gleicher Art finden. Das Unternehmen stellt dem „Wunschkundenfinder“ eine Liste seiner Idealkunden zur Verfügung – natürlich DSGVO-konform ohne jegliche personenbezogene Daten.

Typische Eigenschaften der Idealkunden

Diese Liste der Idealkunden analysiert der „Wunschkundenfinder“ und ermittelt all jene Eigenschaften, welche den typischen Idealkunden auszeichnen. Man könnte diese Eigenschaften auch als DNA der Idealkunden bezeichnen. Mit diesen Eigenschaften, der DNA geht das Tool auf die Suche nach weiteren Unternehmen, welche gleiche oder ähnliche Eigenschaften aufweisen. Dabei richtet sich der Fokus auf ganz unterschiedliche Aspekte.

• Produkte & Branchen
  Das Produktportfolio der Idealkunden wird untersucht, um Gemeinsamkeiten zu erkennen. Selbst wenn es nicht nur Gemeinsamkeiten gibt, ist hier eventuell eine Clusterung zu erkennen. So könnte es in der Gruppe der Idealkunden einen Cluster „Maschinenbau“, einen Cluster „Logistik“ und einen Cluster „Energie“ geben.
• Zielgruppen & Märkte
  Haben auffällig viele Unternehmen aus der Gruppe der Idealkunden „Krankenhäuser“ als Zielgruppe, erkennt der Wunschkundenfinder diesen Zusammenhang für die spätere Nutzung.
• Geografische Cluster, Unternehmensgröße, Familienunternehmen
  Auch der Standort der Unternehmen, die Mitarbeiterzahl, die Unternehmenskategorie und wirtschaftliche Daten werden untersucht. Viele weitere Parameter werden erkannt.

Was ist der Output des KI-Tools?

1. Die DNA
   Der „Wunschkundenfinder“ liefert eine Beschreibung der typischen Eigenschaften der Idealkunden. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, die gewonnenen Insights zu reflektieren und frühere Saleskampagnen unter dem Eindruck der Erkenntnisse neu zu bewerten.
2. Der Lead-Pool
   Das KI-Vertriebstool liefert eine Liste mit Unternehmen, welche den Idealkunden sehr ähnlich sind. Dabei werden alle gefundenen Unternehmen und Organisationen hinsichtlich ihrer Ähnlichkeit bewertet. Jeder Eintrag weist einen Ähnlichkeitswert (Prozentzahl) auf. So können die besten Treffer direkt den Salesteams zur Akquisition übergeben werden.
3. Wertvolle Insights
   Alle generierten Erkenntnisse aus der Verarbeitung des Datenbestandes werden dokumentiert und stehen für eine Analyse im Unternehmen zur Verfügung.

Die Daten können per Datei oder API übermittelt werden. Die Ergebnisdaten beinhalten DSGVO-konform keinerlei personenbezogene Daten. Das KI-Tool „Wunschkundenfinder“ wird als SaaS-Lösung angeboten.

Beispiel #2: Der Bauvorhaben-Monitor führt zu Aufträgen, bevor diese ausgeschrieben werden

Bauvorhaben werden ausgeschrieben. Anbieter der beteiligten Gewerke nehmen an den Ausschreibungen teil. Erhält der billigste Bieter den Zuschlag, ist dessen Freude womöglich verhalten, denn der gewonnene Zuschlag führt nur zu einem mäßigen Deckungsbeitrag.

Ein smarter Vertriebsleiter geht hier eigene Wege. Sein Ziel sind Bauvorhaben im Bereich Industriebau. Anstatt an Ausschreibungen mit mäßigem Ertrag teilzunehmen, hält er bei Überlandfahrten die Augen nach Bauschildern offen und interessiert sich auch sonst stark für Neuansiedlungen von Unternehmen. Wird er fündig, nimmt er mit dem Bauherrn Kontakt auf. Oft führt dies zu einer frühzeitigen Vergabe des Auftrags für seine Gewerke – lange bevor an eine Ausschreibung zu denken ist. Es ist klar, dass der Ertrag bei Aufträgen aus dieser Pipeline wesentlich besser ist, als bei Ausschreibungen.

Das KI-Tool „Bauvorhaben-Monitor“ leistet etwas, dass der Vertriebsleiter selbst aus rein zeitlichen Gründen nicht leisten kann: Es trägt Erkenntnisse über Bauvorhaben im Industriebau bundesweit zusammen. Der Vertriebsleiter erhält die Informationen täglich aktuell und in digitaler Form.

Der Vertriebsleiter wählt aus dem Bauvorhaben-Strom nach Priorität die lukrativsten Angebote aus und nimmt dann gezielt Kontakt auf. Hier punktet die KI nicht nur durch die Bewältigung des hohen Datenvolumens, sondern auch mit der zielführenden Bewertung der Bauvorhaben nach Relevanz und Priorisierung.

Das KI-Tool „Bauvorhaben-Monitor“ kann als On-Premise-Lösung oder als SaaS-Angebot genutzt werden.

Beispiel #3: Predictive Price für Öffentliche Ausschreibungen

Wer an öffentlichen Ausschreibungen teilnimmt, kennt den Spagat zwischen zu niedrigem und zu hohem Preis. Bietet man zu einem zu hohen Preis an, kann dies den Zuschlag verhindern. Prüft man nach der Vergabe den Zuschlagspreis, so stellt man oft fest, dass der Angebotspreis nur minimal über dem Zuschlagspreis lag.

Umgekehrt birgt auch ein niedriger Preis seine Risiken. Hier führt der niedrige Preis möglicherweise zum Zuschlag. Doch liegt der Angebotspreis sehr niedrig, verschenkt man Deckungsbeitrag und der Ertrag wird sehr gering.

Das KI-Tool „Predictive Price” setzt bei genau diesem Dilemma an und liefert Vorschlagspreise für eine vorgegebene Ausschreibung. Dabei werden sehr viele Parameter bewertet.

1.     Die Produkt-Konstellation

Je nach Produkt-Konstellation können Wettbewerber in der Ausschreibung nur zu höheren Preisen anbieten. Hier bietet sich die Möglichkeit, keine Erträge durch unnötig niedrige Preise zu verschenken.

2.     Die regionale Situation

Sind Anbieter im Rennen, die regional „jeden Zuschlag“ erhalten wollen, um das direkte Umfeld ohne Rücksicht auf Ertrag wettbewerbsfrei zu halten, kann dies in die Ermittlung des erwarteten Preisgefüges mit einfließen. Auch die regionale Anbieterstärke, etwa durch kurze Anfahrtswege kann mit in die Berechnung einfließen.

3.     Die Auftraggeber

Je nach Klassifikation des Auftraggebers können verschiedene Preisstufen zur Verfügung stehen. Dies hat Einfluss auf das anbietbare Preisgefüge.

4.     Weitere Parameter

Alle vorliegenden historischen Daten können zur Ermittlung der Preisvorschläge herangezogen werden. Welche Daten besonders wichtig sind, entscheidet die individuelle Einsatzsituation des KI-Tools „Predictive Price”.

Das KI-Tool „Predictive Price” wird als individuelle Offline-KI-Lösung angeboten.

Beispiel #4: RealTimeMarketEdge für Echtzeit-Markttransparenz

Eine Marktstudie liefert nach einer detaillierten Untersuchung des Marktes die Marktbedingungen, Wettbewerber, Chancen und Risiken des agierenden Unternehmens. Die Informationen ermöglichen es dem Unternehmen Entscheidungen zu treffen und zu handeln. Dabei stellt die Marktstudie eine Momentaufnahme dar, die jegliche Ereignisse nach Ende der Untersuchung außer Acht lässt. Doch genau hier entstehen Risiken in den sich immer schneller verändernden Märkten.

1.     Newcomer im Markt

Ein Startup in Frankreich launcht eine Woche nach der Marktuntersuchung sein Produkt, welches die gleiche Zielgruppe targetiert wie das Unternehmen. Das Unternehmen erkennt dies auf herkömmlichem Wege erst nach sechs Monaten auf der nächsten Messe. Mit dem KI-Tool „RealTimeMarketEdge“ liegt die Information bereits direkt nach dem Markteintritt vor, in vielen Fällen sogar früher.

2.     Neuausrichtung von branchenfremden Marktteilnehmern

Verändern Marktteilnehmer ihr Portfolio können eigene Marktsegmente davon plötzlich betroffen sein. Waren die Marktteilnehmer bisher nicht im Scope der Marktbeobachtung, kann sich die Verzögerung in der Erkennung der Bedrohung sehr nachteilig auswirken. Mit dem KI-Tool „RealTimeMarketEdge“ können Neuausrichtungen bereits direkt nach dem Rollout erkannt werden.

3.     Neue Situationen für den Vertrieb: Geschäftsmodelle à la Servitization

Das Geschäftsmodell Servitization beim Wettbewerb stellt Sales Teams vor neue Herausforderungen, nicht zuletzt durch die erhöhte Kundenbindung. Hier ist gerade die frühzeitige Erkennung des Wechsels sowie die kontinuierliche Beobachtung der Akzeptanz im Markt relevant. Das KI-Tool „RealTimeMarketEdge“ sorgt hier direkt für die nötige Transparenz des Markts für schnelle und perfekte Entscheidungen.

4.     Trendanalyse

Die Analyse von Marktentwicklungen und -trends, welche die zukünftige Marktposition des Unternehmens beeinflussen könnten und deren Impact sind Kernaufgaben des KI-Tools „RealTimeMarketEdge“. Die abgestufte Bewertung von Marktereignissen im Kontext des Produktportfolios eines Unternehmens ist eine Stärke von KI. Die große Zahl an potenziell relevanten Ereignissen macht ein manuelles Screening ohnehin nahezu unmöglich.

Das KI-Tool „RealTimeMarketEdge“ wird als SaaS-Lösung angeboten.

Was ist KI-Selling?

KI-Selling ist der gezielte Einsatz von KI-Technologien, um den Verkauf zu fördern. Dies betrifft alle Teilprozesse des Vertriebs und beginnt bei der Recherche von potenziellen Kunden bis hin zur Unterstützung und Automation der Kommunikation mit Interessenten und Kunden.

KI-Selling setzt auf maschinelles Lernen, auf KI-Algorithmen und verwendet auch datengetriebene Methoden im Verkaufsprozesses für automatisierte Abläufe und bessere Ergebnisse.

Verkaufsdaten und Verkaufsprozesse

Im Wesentlichen wird KI eingesetzt, um Verkaufsdaten zu analysieren, Verkaufsprozesse zu automatisieren und bessere Vorhersagen darüber zu treffen, welche Leads am wahrscheinlichsten zu einem Abschluss führen. KI kann Verkäufern dabei helfen, personalisierte Inhalte für Kunden zu erstellen, die besten Zeitpunkte für den Kontakt zu identifizieren und automatisch passende Angebote zu generieren. Dies führt zu einer höheren Effizienz und einer verbesserten Kundenerfahrung.

Auch Lead-Scoring gehört zu KI-Selling

Ein typisches Beispiel für KI-Selling ist der Einsatz von KI-gestütztem Lead Scoring, bei dem potenzielle Kunden basierend auf ihrem Verhalten und anderen Daten priorisiert werden. Dies ermöglicht es Sales Teams, sich auf die vielversprechendsten Leads zu konzentrieren und dadurch die Abschlussrate zu erhöhen. Zudem können KI-Systeme repetitive Aufgaben automatisieren, wie das Planen von Meetings oder das Erstellen von personalisierten E-Mails, wodurch Verkaufsteams mehr Zeit für den Aufbau von Kundenbeziehungen haben.

Fazit KI im Vertrieb

Die Landschaft der KI-Tools im Vertrieb ist sehr vielfältig. Wer konkrete Ziele für seinen Vertrieb hat, sollte sich möglicherweise von einem der Anbieter dessen Tool vorstellen lassen. Und der Anbieter kann darlegen, wie das Sales Ziel mit dem erreicht werden kann. So kann man prüfen, ob Vorgehensweise, Timeline und natürlich auch das Budget zueinanderpassen. Kann der Anwender eine Testphase anbieten? Gibt es eine Geld-zurück-Garantie? Hier kann der Anbieter zusätzliche Sicherheit für die Investition offerieren. Letztlich ist ein KI Tool ein Werkzeug wie jedes andere auch und man ist gut beraten, nicht nur Chancen zu sehen, sondern sich auch gegen Risiken abzusichern.

Auch gilt es, den Faktor Sicherheit abzuprüfen. Kann der Anwender eine Testphase anbieten? Wie lange ist der Anbieter im Markt: 1 Jahr oder 10 Jahre oder länger? Gibt es eine Geld-zurück-Garantie? Wie erfolgt beispielsweise die Anbindung an LinkedIn? Gibt es eine Schnittstelle zum CRM?

Hier kann der Anbieter zusätzliche Sicherheit für die Investition offerieren. Letztlich ist ein KI Tool ein Werkzeug wie jedes andere auch und man ist gut beraten, nicht nur Chancen zu sehen, sondern sich auch gegen Risiken abzusichern.

Wer so vorbereitet KI im Vertrieb einführt, wird zusätzlich zu Sales-Erfolgen auch wertvolle Erfahrungen sammeln. Dies wiederum ermöglicht das Besteigen des Next Level und gibt auch im eigenen Haus dank der Sicherheiten die Gewissheit, seinen Grundsätzen treu geblieben zu sein und sich richtig entschieden zu haben.