Verkaufen im Zeitalter der KI

Es besteht kein Zweifel daran, dass der Aufstieg von KI-Tools im Vertrieb das Potenzial hat, die Branche zu revolutionieren. Und ob wir es lieben oder nicht, die KI wird uns noch eine Weile erhalten 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 zeigt, dass diese Zahl steigt.

Die Möglichkeiten der KI, die Vertriebsbranche zu verändern, sind enorm und ihre Verbreitung wird voraussichtlich weiter zunehmen. Da Unternehmen zunehmend datengesteuert 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 wesentlicher Treiber dieses Wachstums sein wird. Das Potenzial der KI geht jedoch weit über das hinaus, was wir bisher gesehen haben. Da sich die Technologie ständig weiterentwickelt, können wir davon ausgehen, dass noch mehr innovative Anwendungen entstehen werden, von komplexen prädiktiven Vertriebsanalysen bis hin zu einem noch weiter entwickelten automatisierten Kundenservice. Heutzutage, da Chat GTP von Open.ai seitenlange Texte in Sekundenschnelle schreibt und Algorithmen Arzneimittelmoleküle zur Heilung von Zwangsstörungen erfinden, scheint die Palette der KI-Funktionen 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 scheint verschwommen zu sein und obwohl alle miteinander verbunden sind, gibt es große Unterschiede zwischen ihnen. Ein besseres Verständnis verschiedener Technologien ermöglicht es uns, fundiertere Entscheidungen beim Einsatz von KI zu treffen.

Unter Automatisierung versteht man 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 nutzt herkömmliche Software, die lediglich 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 darüber hinausgehen , wie etwa visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, Entscheidungsfindung und Sprachübersetzung . KI nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, 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 gewinnt, Muster aus Daten erkennt und dieses Lernen zur Entscheidungsfindung anwendet. Es verleiht den Systemen die Fähigkeit zu lernen, ohne dafür programmiert zu werden, und konzentriert sich auf die Verwendung statistischer Techniken, um eine Leistungsverbesserung bei einer bestimmten Aufgabe durch Lernen aus Daten zu ermöglichen. 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 spezieller 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 äußerst abstrakten Ebenen analysiert. DL-Algorithmen kommen in unserem Alltag zum Einsatz, von Alexa und Siri bis hin zur Objekterkennung im Spurassistenten in Autos.

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

Sowohl maschinelles Lernen als auch KI können bei richtiger Anwendung in vielen Branchen von großem Nutzen sein. Durch die Bereitstellung korrekter und vollständiger Daten und das Wissen, wann und wie diese zu verwenden sind, kann eine Zusammenarbeit zwischen einem menschlichen Gehirn und künstlicher Intelligenz zu bemerkenswerten Ergebnissen führen.

Welche Rolle spielt KI im Vertrieb?  

Derzeit kann KI in jeden Schritt des Verkaufszyklus einbezogen werden. Trotz seiner Fähigkeiten schließt es menschliche Eingaben jedoch nicht vollständig aus und wird dies auch nie tun, sondern verändert vielmehr die Art und Weise, wie wir arbeiten. Und durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben und die Analyse großer Datenmengen kann KI Vertriebsmitarbeitern helfen, effizienter zu arbeiten und gleichzeitig wertvolle Erkenntnisse zu liefern, die ihnen helfen können, fundiertere Entscheidungen zu treffen.

KI-gestützte Chatbots können auch dazu beitragen, den Verkaufsprozess zu optimieren, indem sie sich um Kundenanfragen kümmern und den Vertriebsmitarbeitern gleichzeitig die Möglichkeit geben, sich auf übergeordnete Aufgaben wie den Aufbau von Beziehungen und den Abschluss von Geschäften zu konzentrieren. Durch die Erkennung von Mustern und Trends im Kundenverhalten kann KI Vertriebsorganisationen dabei helfen, Kundenbedürfnisse und -präferenzen vorherzusagen, sodass sie ihren Ansatz anpassen und einen persönlicheren Service bieten können.

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

Lead-Generierung und -Qualifizierung:

Die Lead-Generierung ist komplex, insbesondere im B2B-Ökosystem. Allein die Generierung und Recherche von Leads verschlingen etwa 21 % der Zeit eines B2B-Vertriebsmitarbeiters und mindestens die Hälfte des Budgets der meisten Vermarkter. Und trotz aller Bemühungen konvertieren fast 79 % der Leads nie . Es ist kein Wunder, dass die KI-Lösungen der Nachfragegenerierung florieren, und wir sehen einen Anstieg der Zahl der Plattformen, die Prozesse zur Lead-Generierung optimieren. Einer der Hauptschwerpunkte von 6sense liegt beispielsweise auf prädiktiven Analysen – der Erfassung relevanter Daten potenzieller Käufer, der Abbildung des Verhaltens von Entscheidungsträgern, der Aufdeckung von Absichten und der Vorhersage von kaufbereiten Konten. Auf diese Weise können Vertriebsteams ihre Anstrengungen auf die Leads konzentrieren, die am wahrscheinlichsten zu einer Konvertierung führen, sodass keine Vermutungen mehr angestellt werden müssen.

Kundenbindung:

Personalisierung: KI-Personalisierung geht über das hinaus, was einfache Automatisierung leisten kann. Heutzutage kann KI in Kombination mit CDP (Customer Data Platform) die Sprache Ihrer Zielgruppe sprechen und Vertriebsmitarbeiter dabei unterstützen, ihre Herangehensweise an jeden einzelnen Kunden anzupassen, indem sie Daten zu seinem Verhalten und seinen Vorlieben nutzen, um ein individuelles Erlebnis zu bieten. Diese Daten können dann verwendet werden, um personalisierte Erlebnisse für jeden Kunden zu schaffen und das Verkaufsgespräch und die Nachrichten an seine spezifischen Bedürfnisse und Interessen anzupassen.

Lösungen wie Nytro.ai nutzen künstliche Intelligenz, um Demo-Pitch-Aufzeichnungen von Vertretern mit Kundenkontakt auszuwerten und zu analysieren. Mithilfe mehrerer Techniken des maschinellen Lernens kann die Plattform schnell die Pitch-Leistung eines Mitarbeiters ermitteln.

Chatbots, Sprachassistenten, Terminplaner: Die heutigen Chatbots haben einen langen Weg zurückgelegt, seit Chatbots (Chatterbots) im Jahr 1966 zum ersten Mal eingeführt wurden, oder sogar diejenigen, die wir von vor ein paar Jahren kennen. Die heute eingesetzte Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ermöglicht es Chatbots und Sprachassistenten, komplexe Nachrichten zu verstehen, zu interpretieren und präzise zu reagieren. Neben einem der Hauptvorteile, nämlich der Zeitersparnis für Vertriebsmitarbeiter und Kundendienstmitarbeiter, verbessern sie auch die Reaktionszeit erheblich und steigern gleichzeitig die Kundenbindung.

Laut Conversica „können 34 % der Kontakte keine Antworten auf einfache Fragen finden und wenden sich daher an einen Chatbot, aber 87 % der Benutzer sind mit den skriptgesteuerten Chatbots unzufrieden.“ Generative KI verzichtet auf skriptgesteuerte Antworten und bietet stattdessen ein authentisches Erlebnis durch dynamisches Engagement, während gleichzeitig Daten und Erkenntnisse erfasst werden.

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

Vertriebsanalysen 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 Echtzeitaktualisierungen der Verkaufsleistung. Dadurch können Vertriebsteams schnell auf Veränderungen im Markt- oder Kundenverhalten reagieren und Vertriebschancen erkennen. Das Erkennen von Mustern und Trends in Daten kann Einblicke in die Marktdynamik ermöglichen, die für das menschliche Auge möglicherweise nicht erkennbar sind. Die Automatisierung des Prognoseprozesses ist besonders wertvoll in der Vertriebsbranche, wo eine Fülle von Daten gefiltert werden muss, darunter Kundendemografie, Verkaufszahlen, Markttrends und mehr.

KI kann auch dabei helfen, Anomalien in den Daten zu erkennen, etwa bei Kunden, bei denen das Risiko besteht, dass sie abwandern. Angesichts der heutigen Kundenbindung zählt dies zu den wertvolleren Einsatzmöglichkeiten 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 geschäftsgewinnender Maßnahmen, auf die Sie reagieren können.

Der Konkurrenz immer einen Schritt voraus sein

Auch wenn KI ein enormes Potenzial hat, Unternehmen zu verändern, gibt es immer noch Hindernisse für ihre Einführung. Kosten im Zusammenhang mit der Implementierung KI-basierter Technologien, mangelndes Verständnis oder Fachwissen sowie Datenprobleme gehören zu den häufigsten Bedenken, die unsere Kunden unseren Experten gegenüber äußern.

Aber diese Herausforderungen bedeuten nicht unbedingt, dass ihnen die Türen zur KI verschlossen sind. Outsourcing ist eine der besten Lösungen, um die Leistungsfähigkeit von KI-Tools weiterhin in Ihrem Vertriebszyklus zu nutzen und eine Möglichkeit für Sie, innovative Technologien zu testen und gleichzeitig die Gewissheit zu haben, in einem sicheren Daten- und Regulierungsumfeld zu experimentieren. Bei MarketStar arbeiten wir mit der Branche zusammen und verstehen sie, die neuesten Trends und Tools. Tatsächlich arbeiten wir aktiv daran, die besten Lösungen zu finden, um unseren Kunden profitable Einnahmen zu bieten. Eine führende Position ohne den Einsatz von Automatisierung oder KI zu behaupten, erweist sich von Jahr zu Jahr als größere Herausforderung, aber der Einsatz eines Outsourcers, der die neueste Technologie nutzt, wird immer zugänglicher und ein bewährtes Wachstumsrezept.