Wie KI und Data Analytics den Vertrieb verändern - Aircall Blog

Wie KI und Data Analytics den Vertrieb verändern

KI und Data Analytics
von
Denise Wildenhayn

Hand aufs Herz: Woran denken Sie beim Stichwort künstliche Intelligenz?

Falls es ein Szenario ist, in dem gefährliche Roboter in einer futuristischen Welt die Macht übernehmen wollen, dann wundert das nicht. Diese und ähnliche Narrativen kennen wir aus vielen Büchern und Blockbustern. Spoiler: Meistens behalten die Menschen die Oberhand. 

Anders, als es bei Science Fiction der Fall ist, unternehmen wir heute aber keine Reise in die Zukunft. Wir bleiben im Hier und Jetzt und betrachten, was künstliche Intelligenz tatsächlich für uns bedeutet. Schließlich ist der Einsatz von intelligenten Systemen und Data Analytics keine Fiktion, sondern längst gelebte Realität. 

Wir kommen nahezu täglich mit KI in Kontakt, ohne es aktiv zu merken

  • Wenn Ihr Streaming-Anbieter Ihnen den nächsten spannenden Film vorschlägt. 
  • Wenn Ihr Smartphone Ihr Gesicht erkennt. 
  • Wenn Sie über Sprachbefehle mit Ihren Smart-Home-Gerät Essen bestellen. 

In diesen und vielen anderen Fällen ist künstliche Intelligenz am Werk. Und das sind lediglich Alltagsbeispiele. Entsprechend groß ist das Potenzial, dass der Einsatz von KI und Data Analytics für Unternehmen bietet. 

Der digitale Wandel ist in vollem Gange. In einigen Unternehmen sorgt die Nutzung von künstlicher Intelligenz bei Produktion, Logistik und E-Commerce bereits für reibungslose Abläufe und bessere Bilanzen. 

Diese Erfolge und die fortlaufende technische Innovation sind es, die KI und Data Analytics als strategische Ressource auch für andere, eher traditionell ausgerichtete Disziplinen attraktiv machen. Ein solcher Bereich ist der Vertrieb.

Bereit besser zu telefonieren?

Ein guter Moment, um zu verstehen, wie KI und Data Analytics den Vertrieb bereits beeinflussen und verändern werden. 

Was ist künstliche Intelligenz?

Man spricht von künstlicher Intelligenz (KI), im Englischen artificial intelligence (AI), wenn Technik bzw. Anwendungen so programmiert werden, dass sie eigenständig funktionieren. KI kann, ähnlich der menschlichen Intelligenz, autonom agieren und beispielsweise Lernen, Probleme lösen oder Antworten finden. 

Zugegeben, diese Erklärung ist noch recht vage. Was daran liegt, dass schon allein der Begriff der Intelligenz sich nicht eindeutig definieren lässt. Aus diesen Gründen unterscheidet man bei künstlicher Intelligenz zwischen schwacher und starker KI. 

Schwache KI bezieht sich auf Anwendungen mit intelligenten Algorithmen, die Lösungen erarbeiten. Diese Systeme basieren in der Regel auf dem Abgleichen von Mustern in Datensätzen. Aus diesem Grund wird künstliche Intelligenz häufig auch mit Data Analytics in Verbindung gebracht. 

Schwache KI hat also keine eigene Kreativität, sondern eignet sich viel mehr zur Automatisierung von Prozessen. Typische Beispiele sind Spracherkennung, Navigationssysteme, Online-Bildersuche oder Übersetzung.  

Starke KI ist hingegen das, was wir aus Hollywood-Streifen wie Terminator” oder Ironman” kennen. Sie ist jene Form der künstlichen Intelligenz, die Probleme aller Art lösen kann und in dieser Fähigkeit der menschlichen Intelligenz in nichts nachsteht. 

Mit anderen Worten, wir sprechen von Programmen und Maschinen, die ein Bewusstsein haben sowie logisch denken, lernen und handeln. Bisher existiert die starke KI nicht und Prognosen zu ihrer möglichen Zukunft fallen derzeit noch sehr unterschiedlich aus. 

Wenn wir fortan von KI sprechen, beziehen wir uns also auf jene der beiden Formen, die uns derzeit zur Verfügung steht: die schwache KI. 

Welche Bedeutung haben künstliche Intelligenz und Data Analytics für Unternehmen?

Verlässt man sich auf aktuelle Prognosen, so wird sich in Europa der Umsatz mit intelligenten Systemen von derzeit 2 Milliarden US-Dollar auf 8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 steigern. Das Vierfache!

Unsere Welt verändert sich. Sie wird globaler, digitaler und innovativer. Mit dieser Entwicklung geht auch für Unternehmen ein radikaler Paradigmenwechsel einher. Daten sind die neue Währung. 

Verkaufszahlen, Kundendaten, Mitarbeiterstatistiken, technische Kennzahlen und viele andere – wer heutzutage keine Daten verwertet, agiert mit seinem Geschäftsmodell praktisch im Blindflug und riskiert langfristig die eigene Wettbewerbsfähigkeit.  

Doch ein effizienter und erfolgreicher Umgang mit verfügbaren Informationen ist für Unternehmen leichter gesagt als getan. Das Datenvolumen steigt kontinuierlich und nur ein Bruchteil davon wird genutzt. Ein Weg, dem entgegenzuwirken, ist künstliche Intelligenz. 

Intelligente Anwendungen erlauben es Unternehmen, große Datenmengen nicht nur schneller zu analysieren. Sie können zudem auch ohne menschliche Einwirkung auf Basis vorhandener Informationen agieren, Abläufe automatisieren und so Prozesse optimieren. 

Das eröffnet schier endlose Möglichkeiten für nahezu alle Unternehmensbereiche. Und damit auch für den Vertrieb.

KI im Vertrieb – Macht das Sinn?

Ihre erste Frage könnte an dieser Stelle lauten: Was hat das Verkaufen mit künstlicher Intelligenz zu tun?” 

Die Antwort: jede Menge! 

Es stimmt, der Vertrieb ist eine klassische Disziplin und verfolgt heute das gleiche Ziel, wie schon vor 50 Jahren oder 100 Jahren ein Vertriebsmitarbeiter begleitet den kompletten Verkaufsprozess vom eigenen Produkt. Nur hat sich genau dieser Prozess mit der zunehmenden Bedeutung von Digitalisierung und Big Data stark verändert. 

Heute wird kaum noch an Türen geklingelt, stattdessen wird das eigene Produkt über Online-Kanäle gezielt potenziellen Interessenten vorgestellt. Kalte Anrufe sind häufig lauwarm”, da zuvor meist schon umfassende Informationen über die Gesprächspartner gesammelt wurden. Und die eigenen Kunden sind längst keine graue Masse mehr, sondern dank Zielgruppenanalysen und Customer Journey Mapping klar definiert.   

Vertriebsmitarbeitern steht also eine gigantische Fülle an Daten und technischen Anwendungen zur Verfügung, die sie für ihre Interaktion mit Kunden nutzen können. Und genau hier setzt künstliche Intelligenz an. 

KI und Data Analytics können in allen Phasen des Vertriebsprozesses dazu beitragen, die täglichen Aufgaben von Sales-Teams zu erleichtern. 

Dies beginnt schon dabei, die große Menge an Informationen rund um Leads, potenzielle Kunden und Bestandskunden so zu verwalten, dass diese Ihren Mitarbeitern im Tagesgeschäft je nach Bedarf zur Verfügung stehen.  

Das steigert nicht nur die Geschwindigkeit, mit der Ihre Sales-Teams auf relevante Daten zugreifen können. Es befreit Ihre Mitarbeiter zudem von repetitiven und administrativen Aufgaben, die wertvolle Zeit kosten. Statt also beispielsweise umständlich Stammdaten der eigenen Kunden zu pflegen, kann sich Ihr Vertriebspersonal mehr auf das Wesentliche konzentrieren: die Interaktion mit dem Kunden.  

Auch aus Perspektive des Sales Managements hat KI im Vertrieb diverse Vorzüge. Mit den passenden Systemen können Sie die Arbeitsleistung und -belastung Ihrer Mitarbeiter in Echtzeit überwachen. Zudem können Ihnen sogenannte Sales Intelligence Systeme datenbasierte Handlungsempfehlungen aussprechen und kritische Entscheidungen erleichtern. 

Vorteile der Anwendung künstlicher Intelligenz im Vertrieb

Je nach Strategie und Ausgestaltung kann der gezielte Einsatz von intelligenten Systemen und Data Analytics Unternehmen große Mehrwerte bieten: 

  • Steigerung der eigenen Vertriebsperformance: Potenziale der eigenen Mitarbeiter können ermittelt und systematisch genutzt werden, während Prozesse zunehmend vereinfacht und optimiert werden
  • Mehr Kontrolle im operativen Geschäft: Der datenbasierte Überblick über die Leistung der eigenen Sales-Teams sowie verfügbare Ressourcen und Optimierungsmöglichkeiten erlaubt Ihnen fundierte und zielgerichtete Entscheidungen
  • Vereinfacht Sales Management: Durch die automatisierte Datenerfassung und -verarbeitung können KPI in Echtzeit verfolgt, Verbesserungsmöglichkeiten erkannt und Verkaufsstrategien angepasst werden. Anhand festgestellter Muster in allen Vertriebsaktivitäten kann Ihnen KI zudem Handlungsempfehlungen aussprechen. 
  • Höhere Qualität Ihres Vertriebs: Ihre Sales-Mitarbeiter verbringen weniger Zeit mit administrativen Aufgaben und können sich dadurch stärker auf die eigentliche Vertriebsarbeit konzentrieren. Durch umfassende Daten zu potenziellen und bestehenden Kunden können sie diese Interaktionen viel effizienter gestalten und ihre Abschlussquoten verbessern. 

Wie die Anwendung von künstlicher Intelligenz und Data Analytics im Vertriebsalltag genau aussehen kann, zeigen wir Ihnen anhand von folgendem Beispiel: 

Wie Aircall dank KI Ihre Vertriebsperformance steigert

Als innovatives VoIP-Telefonsystem hilft Ihnen die Aircall Software, Informationen und Prozesse rund um Ihre Sales-Anrufe intelligent zu verwalten. 

Das geschieht auf zwei verschiedene Arten. Zum einen basiert die Aircall App selbst auf KI-Elementen und Data Analytics. Beispielsweise können Sie … 

  • Auf Ihrem Dashboard in Echtzeit wichtige KPIs wie Anrufvolumen, Anrufdauer, Wartezeiten etc. verfolgen. 
  • Die Leistungen Ihrer Vertriebsmitarbeiter anhand der automatisiert erfassten Anrufdaten auswerten.
  • Funktionen wie die Stimmungsanalyse (anhand von Positiv- und Negativ-Tags) nutzen, um die Erfahrung Ihrer Kunden besser zu beurteilen. 

Zum anderen können Sie mit Aircall durch Integrationen weitere Potenziale ausschöpfen: 

  • Durch die Verknüpfung mit CRM-Tools wie Salesforce haben Mitarbeiter jederzeit den Überblick darüber, wie viele Leads gewonnen und wie viele potenziellen Kunden verloren wurden. 
  • Synchronisieren Sie Aircall mit KI-Tools wie Modjo und Gong, so können Ihre Sales-Teams aufgezeichnete Anrufe nach Keywords, Themen und Stimmung auswerten. 
  • Verbinden Sie die Software mit Business-Intelligence-Integrationen wie Plecto und Segment, so können Sie auf Grundlage Ihrer Anrufdaten Live-Visualisierungen erstellen und tiefere Einblicke in die Qualität Ihrer Anrufe erhalten.   

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, warum intelligente Systeme die Treiber für den Vertrieb der Zukunft sein werden, dann verpassen Sie nicht unser KI & Data Analytics-Event.  

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