Verkaufen im Zeitalter der KI

Es besteht kein Zweifel, dass der Aufstieg von KI-Tools im Vertrieb das Potenzial hat, die Branche zu revolutionieren. Und ob wir es lieben oder nicht, KI wird noch eine Weile bleiben. Anscheinend Die Mehrheit der leistungsstarken Vertriebsorganisationen (57 %) nutzt die Technologie, um interne Prozesse und das Kundenerlebnis zu verbessern , und die Untersuchung des „State Of“-Berichts von Salesforce beweist, dass diese Zahl steigt.

Die Fähigkeit der KI, die Vertriebsbranche zu verändern, ist enorm, und ihre Akzeptanz wird weiter zunehmen. Da Unternehmen immer datengesteuerter und kundenorientierter werden, steigt der Bedarf an KI-Tools zur Verwaltung und Analyse von Kundendaten in Echtzeit. Und da der Markt für KI-Software bis 2025 voraussichtlich 37 Milliarden US-Dollar erreichen wird, besteht kein Zweifel daran, dass die Vertriebsbranche ein wichtiger Treiber dieses Wachstums sein wird. Das Potenzial von KI geht jedoch weit über das hinaus, was wir bisher gesehen haben. Da sich die Technologie weiterentwickelt, können wir davon ausgehen, dass noch mehr innovative Anwendungen entstehen werden, von komplexen prädiktiven Verkaufsanalysen bis hin zu einem noch weiter entwickelten automatisierten Kundenservice. Heute, da Chat GTP von Open.ai seitenlangen Text in Sekundenschnelle schreibt und Algorithmen Arzneimittelmoleküle zur Heilung von Zwangsstörungen erfinden, scheint die Palette der KI-Fähigkeiten endlos zu sein, ebenso wie die Möglichkeiten, künstliche Intelligenz zu nutzen.

Die Unterschiede verstehen: Automatisierung, KI, Deep Learning, maschinelles Lernen und neutrales Netzwerk

Die Grenze zwischen allen Konzepten erscheint verschwommen, und obwohl alle miteinander verwandt sind, gibt es große Unterschiede zwischen ihnen. Ein besseres Verständnis der verschiedenen Technologien ermöglicht es uns, fundiertere Entscheidungen zu treffen, wenn es um den Einsatz von KI geht.

Automatisierung bezieht sich auf den Einsatz von Technologie zur Ausführung von Aufgaben, die sonst von Menschen ausgeführt würden. Dies kann einfache und sich wiederholende Aufgaben umfassen, die vorprogrammierten Regeln folgen, wie Dateneingabe, Personalisierung, oder komplexere Aufgaben wie Fertigung und Logistik. Der Großteil der Automatisierung verwendet traditionelle Software, die einfach Daten verschiebt, während KI in der Lage ist, diese Daten zu verstehen.

Künstliche Intelligenz (KI) hingegen bezieht sich speziell auf die Fähigkeit von Maschinen, aus historischen Daten zu lernen und Aufgaben auszuführen, die menschliche Fähigkeiten nachahmen oder über diese hinausgehen , wie visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, Entscheidungsfindung und Sprachübersetzung . KI verwendet maschinelle Lernalgorithmen, statistische Modelle und neuronale Netze, um Daten zu verarbeiten und zu analysieren, daraus zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Maschinelles Lernen (ML) ist eine der Unterkategorien der künstlichen Intelligenz, die automatisch Erkenntnisse lernt, Muster aus Daten erkennt und dieses Lernen anwendet, um Entscheidungen zu treffen. Es gibt den Systemen die Fähigkeit zu lernen, ohne dafür programmiert zu werden, und konzentriert sich auf die Verwendung statistischer Techniken, um die Leistung bei einer bestimmten Aufgabe durch Lernen aus Daten zu verbessern. Maschinelles Lernen wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Betrugserkennung und medizinische Diagnose.

Deep Learning (DL) ist ein spezialisierter Ansatz des maschinellen Lernens, der viele KI-Anwendungen und -Dienste ausführt. Es extrahiert und lernt aus Daten, um mehrere Modelle zu erstellen, indem es Muster und Trends versteht, die dann in Informationen übersetzt werden. Obwohl es von den Funktionen des menschlichen Gehirns inspiriert ist, übertrifft es bereits die menschlichen Fähigkeiten, indem es Daten auf extrem abstrakten Ebenen analysiert. DL-Algorithmen kommen in unserem Alltag zum Einsatz, von Alexa und Siri bis hin zur Objekterkennung im Spurassistenten im Auto.

Neuronale Netzwerke spielen eine herausragende Rolle in der künstlichen Intelligenz. Dieser Algorithmus wächst jedes Jahr um 40 % und soll bis 2025 163 Billionen Gigabyte erreichen. Er soll die Funktionsweise eines menschlichen Gehirns nachahmen. Es besteht aus Schichten künstlicher Neuronen und gibt eine Vorhersage ein, die auf Werten in seinem Algorithmus basiert. Ein neuronales Netzwerk ist ein Algorithmus, der aus einigen Schichten von Knoten besteht, während DL eine Technik ist, die aus mehreren Schichten eines neuronalen Netzwerks besteht.

Sowohl maschinelles Lernen als auch KI können in vielen Branchen von großem Nutzen sein, wenn sie richtig eingesetzt werden. Indem sie mit korrekten und vollständigen Daten versorgt werden und wissen, wann und wie sie verwendet werden, hat eine Zusammenarbeit zwischen einem menschlichen Gehirn und künstlicher Intelligenz das Potenzial, bemerkenswerte Ergebnisse zu erzielen.

Welche Rolle spielt KI im Vertrieb?  

Derzeit kann KI in jeden Schritt während des Verkaufszyklus einbezogen werden. Trotz seiner Fähigkeiten schließt es menschliche Eingaben jedoch nicht vollständig aus, sondern verändert vielmehr unsere Arbeitsweise. Und durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und die Analyse großer Datenmengen kann KI Vertriebsmitarbeitern helfen, effizienter zu arbeiten, und gleichzeitig wertvolle Erkenntnisse liefern, die ihnen helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen.

KI-gestützte Chatbots können auch dazu beitragen, den Verkaufsprozess zu rationalisieren, indem sie sich um Kundenanfragen kümmern und gleichzeitig Vertriebsmitarbeiter entlasten, damit sie sich auf wichtigere Aufgaben wie den Aufbau von Beziehungen und den Abschluss von Geschäften konzentrieren können. Durch die Identifizierung von Mustern und Trends im Kundenverhalten kann KI Vertriebsorganisationen helfen, Kundenbedürfnisse und -präferenzen vorherzusagen, sodass sie ihren Ansatz anpassen und einen personalisierteren Service bieten können.

Hier sind einige Beispiele dafür, wie KI die Produktivität steigern, die Entscheidungsfindung verbessern und das Umsatzwachstum vorantreiben kann:

Leadgenerierung und -qualifizierung:

Die Lead-Generierung ist komplex, insbesondere im B2B-Ökosystem. Alleine die Generierung von Leads und Recherchen nehmen etwa 21 % der Zeit eines B2B-Vertriebsmitarbeiters und mindestens die Hälfte des Budgets der meisten Vermarkter in Anspruch. Und trotz größter Bemühungen konvertieren fast 79 % der Leads nie . Es ist kein Wunder, dass Demand Gen AI-Lösungen erfolgreich sind, und wir sehen eine steigende Anzahl von Plattformen, die Prozesse zur Lead-Generierung rationalisieren. Beispielsweise liegt einer der Hauptschwerpunkte von 6sense auf Predictive Analytics – Erfassung relevanter Daten von potenziellen Käufern, Kartierung des Verhaltens von Entscheidungsträgern, Aufdeckung von Absichten und Vorhersage von In-Market-Accounts. Auf diese Weise können Vertriebsteams ihre Bemühungen in die Leads stecken, die am wahrscheinlichsten konvertieren, wodurch Vermutungen entfallen.

Kundenbindung:

Personalisierung: KI-Personalisierung geht über das hinaus, was einfache Automatisierung leisten kann. Heute kann KI in Kombination mit CDP (Customer Data Platform) die Sprache Ihres Publikums sprechen und Vertriebsmitarbeiter dabei unterstützen, ihre Herangehensweise an jeden einzelnen Kunden anzupassen, indem Daten zu ihrem Verhalten und ihren Vorlieben verwendet werden, um ein maßgeschneidertes Erlebnis zu bieten. Diese Daten können dann verwendet werden, um personalisierte Erfahrungen für jeden Kunden zu schaffen, indem das Verkaufsgespräch und die Botschaft an seine spezifischen Bedürfnisse und Interessen angepasst werden.

Lösungen wie Nytro.ai nutzen künstliche Intelligenz, um Demo-Pitch-Aufzeichnungen von Vertriebsmitarbeitern mit Kundenkontakt auszuwerten und zu analysieren. Mithilfe mehrerer maschineller Lerntechniken kann die Plattform schnell die Tonhöhenleistung eines Mitarbeiters bestimmen.

Chatbots, Sprachassistenten, Terminplaner: Die heutigen Chatbots haben einen langen Weg zurückgelegt, seit Chatbots (Chatterbots) 1966 erstmals eingeführt wurden, oder sogar diejenigen, an die wir uns von vor einigen Jahren erinnern. Die heute verwendete Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ermöglicht es Chatbots und Sprachassistenten, komplexe Nachrichten zu verstehen und zu interpretieren und präzise zu antworten. Zusätzlich zu einem der Hauptvorteile, nämlich der Zeitersparnis für Vertriebsmitarbeiter und Kundendienstmitarbeiter, verbessern sie die Reaktionszeit erheblich und steigern gleichzeitig die Kundenbindung.

Laut Conversica „können 34 % der Kontakte keine Antworten auf einfache Fragen finden, also wenden sie sich an einen Chatbot, aber 87 % der Benutzer sind mit den Skript-Chatbots unzufrieden.“ Generative KI hält sich von geskripteten Antworten fern und bietet stattdessen ein authentisches Erlebnis durch dynamisches Engagement, während Daten und Erkenntnisse auf dem Weg erfasst werden.

Stimmungsanalyse: Im Marketing wird die Stimmungsanalyse (oder Opinion Mining) als eine Form des Social Listening verwendet, um die Wahrnehmung einer Marke, eines Produkts oder einer Dienstleistung durch das Publikum zu messen. Es überwacht Social-Media-Kanäle und Online-Bewertungen, um potenzielle Probleme zu identifizieren und proaktiv anzugehen. Im Kundenservice kann die Stimmungsanalyse verwendet werden, um Kundenfeedback zu kategorisieren und Antworten nach Dringlichkeit zu priorisieren. Durch das Verständnis der Kundenstimmung können Vertriebsteams ihren Ansatz und ihre Botschaft so anpassen, dass sie auf Kundenbedenken eingehen und die Gesamtzufriedenheit verbessern.

Verkaufsanalysen und -prognosen :

Vertriebsmitarbeiter, die in Daten ertrinken, scheinen veraltet zu sein. KI hilft bei der Erstellung präziser Prognosen, von der Erstellung genauer Vorhersagen bis hin zu Echtzeit-Updates zur Verkaufsleistung. Dadurch können Vertriebsteams schnell auf Veränderungen im Markt oder Kundenverhalten reagieren und Verkaufschancen erkennen. Das Erkennen von Mustern und Trends in Daten kann Einblicke in die Marktdynamik geben, die für das menschliche Auge möglicherweise nicht erkennbar sind. Die Automatisierung des Prognoseprozesses ist besonders wertvoll in der Vertriebsbranche, wo eine Fülle von Daten zu filtern ist, darunter Kundendemografien, Verkaufszahlen, Markttrends und mehr.

KI kann auch dabei helfen, Anomalien in den Daten zu identifizieren, wie z. B. Kunden, bei denen das Risiko einer Abwanderung besteht, und angesichts der heutigen Betonung der Kundenbindung zählt dies zu den wertvollsten Anwendungen von KI. Plattformen wie Gong.io ermöglichen die schnelle Identifizierung legitimer Risiken in Ihrer Pipeline, die Verfolgung strategischer Initiativen sowie die Umwandlung täglicher Aufgaben in eine automatisierte Live-Liste mit erfolgreichen Maßnahmen, auf die Sie reagieren können.

Der Konkurrenz immer einen Schritt voraus

Obwohl KI ein enormes Potenzial zur Transformation von Unternehmen hat, bestehen noch Hindernisse für ihre Einführung. Kosten im Zusammenhang mit der Implementierung von KI-basierten Technologien, mangelndes Verständnis oder Fachwissen sowie Datenherausforderungen gehören zu den häufigsten Bedenken, die unsere Kunden gegenüber unseren Experten ansprechen.

Aber diese Herausforderungen bedeuten nicht unbedingt, dass ihnen die KI-Türen verschlossen sind. Outsourcing ist eine der besten Lösungen, um die Leistungsfähigkeit von KI-Tools in Ihrem Verkaufszyklus zu nutzen und innovative Technologien zu testen und gleichzeitig das Vertrauen zu haben, in einer sicheren Daten- und Regulierungsumgebung zu experimentieren. Bei MarketStar arbeiten und verstehen wir die Branche, die neuesten Trends und Tools. Tatsächlich arbeiten wir aktiv daran, die besten Lösungen zu finden, um unseren Kunden profitable Einnahmen zu bieten. Die Aufrechterhaltung einer führenden Position ohne den Einsatz von Automatisierung oder KI erweist sich von Jahr zu Jahr als größere Herausforderung, aber die Nutzung eines Outsourcers, der die neueste Technologie einsetzt, wird immer zugänglicher und ein bewährtes Rezept für Wachstum.