Insight Engines – Upgrade für den Vertrieb

Daten und Informationen aus Fachanwendungen, Datenbanken, Archiven, aus dem CRM-System, der Cloud, dem Internet und Intranet durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz verknüpfen, personalisieren und effizient für den Vertrieb aufbereiten.

Die Ansprüche (potenzieller) Kunden steigen. Sie erwarten eine schnelle, persönliche Betreuung. Zusätzlich erhöhen neue Mitbewerber sowie sich stetig ändernde Marktanforderungen den Druck auf Unternehmen und ihre Vertriebsabteilungen. Agilität und Kreativität wird gefordert, sowohl bei der Neukundenansprache als auch bei der Bestandkundenbetreuung. Nicht selten gehen diese Anforderungen mit einem Überdenken der gesamten Prozesskette einher und der Diskussion, wo und wie der Einsatz von künstlicher Intelligenz Vorteile bringt. 

Insight Engines – Intelligente Technologien für den Vertrieb. Der Vertrieb ist zentraler Bestandteil aller Unternehmen. So ist eine gut funktionierende Sales-Abteilung essenziell für die Gewinnung von Kunden und damit mitverantwortlich für ein nachhaltiges Wachstum. Erfolgreiche Vertriebsabteilungen teilen sich häufig in kleinere Vertriebseinheiten wie Presales, direkten Vertrieb und Postsales. 

Während sich die Verantwortlichen in der Presales-Abteilung vor allem mit Leadgenerierung und Aufbereitung von vielversprechenden Kontakten beschäftigen, kümmern sich die Mitarbeiter im Direktvertrieb um Angebote, Kalkulationen sowie die Zusammenarbeit mit Vertriebspartnern. Postsales sorgt unterdessen für die ordentliche Übergabe an das Projektmanagement und um die Pflege von Bestandskunden. 

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Doch ist dieser starre Ablauf heute überhaupt noch zeitgemäß oder verschwimmen die Grenzen zunehmend? Das Unternehmen Hubspot beschreibt im Blogbeitrag »Ist der Marketing Funnel noch zeitgemäß?« die Wandlung des Marketing-Funnel hin zum Flywheel, wo Kunde und Teamwork (Marketing, Sales, Kundenservice) im Mittelpunkt stehen – für das bestmögliche Kundenerlebnis [1].

Dafür ist eine personalisierte Kommunikation und die Kenntnis über die Kunden notwendig (Conversational Marketing [2]). Statt breitgefächerten Kampagnen, wo allen Kunden die gleichen Produkte, Services oder Informationen erhalten, muss die persönliche Relevanz im Vordergrund stehen. 

Mittels sogenannter Insight Engines – Enterprise Search kombiniert mit Technologien aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz wie Machine Learning, Deep Learning – ist es für Unternehmen ohne großen Aufwand möglich, Daten aus den unterschiedlichen Datenquellen zu analysieren und zu verknüpfen [3]. Bei einer Abfrage werden die entsprechenden Informationen aus Fachanwendungen, Datenbanken, Archiven, aus dem CRM-System, der Cloud, dem Internet und Intranet extrahiert, übersichtlich aufbereitet zur Verfügung gestellt und dank semantischer Analyse mit kontextspezifischen Zusatzinformationen angereichert. Die Berechtigungen sind direkt bei den Datenquellen hinterlegt und eine Prüfung dieser erfolgt bei jeder Abfrage erneut, um auch kurzfristige Änderungen bei den Zugriffsrechten zu berücksichtigen.

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Abbildung 1: Rundumsicht auf einen Kunden. Insight Engines sind in der Lage benötigte Informationen in sogenannten 360-Grad-Sichten aufzubereiten. Durch die intelligente Analyse und Verknüpfung der vorhandenen Daten lassen sich rasch Zusammenhänge identifizieren. Zusätzlich zu internen Daten und Aufzeichnungen lassen sich öffentliche, externe Quellen miteinbeziehen.

 

Vorteile von Insight Engines entlang der Vertriebskette. Das Thema Leadgenerierung und langfristige Kundenbindung erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen unterschiedlichen Mitarbeitern aus verschiedenen Abteilungen – vor allem die Bereiche Marketing und Sales, Customer Service, Professional Services, Finance oder die Geschäftsführung sind beteiligt. Dies bedeutet, dass jede beteiligte Person über unterschiedliche Daten zu einem bestimmten Thema oder Kunden verfügt. Folglich sind die Informationen zu Marketing- und Sales-Maßnahmen, Kampagnen, Leads, Statistiken etc. in unterschiedlichen Anwendungen gespeichert (Fachanwendungen, Cloudlösungen, Datenbanken, …). Durch diese Heterogenität bei der Datenspeicherung ist es schwierig einen Überblick über die existierenden Informationen zu erhalten.

Hier kommen Insight Engines ins Spiel. Sie sind in der Lage benötigte Informationen in sogenannten 360-Grad-Sichten aufzubereiten. Durch die intelligente Analyse und Verknüpfung der vorhandenen Daten lassen sich rasch Zusammenhänge identifizieren, wie beispielsweise etwaige Gemeinsamkeiten der letzten Neukunden. Zusätzlich zu internen Daten und Aufzeichnungen lassen sich ebenfalls öffentliche, externe Quellen miteinbeziehen. Auf diese Weise können Verantwortliche beispielsweise weitere Kontakte identifizieren, die gemessen am aktuellen Kundenstamm perfekt zum eigenen Service oder Produkt passen. 

Darüber hinaus lassen sich durch den Einsatz von Insight Engines auf Knopfdruck herausfinden welche Leads wann und wie generiert wurden, wer der Erstkontakt war und welche Kommunikation bereits stattgefunden hat. Mitarbeiter erhalten eine Gesamtsicht auf den jeweiligen Lead, verknüpft mit anderen Informationen wie Vertriebsstrategien, Wettbewerbs- oder Marktanalysen. Diese Retrospektive liefert wertvolle Erkenntnisse für die Weiterentwicklung oder Optimierung der Neukundenansprache. 

Eine Insight Engine erleichtert ebenso die tägliche Arbeit bei der Betreuung von Bestandskunden. Die Mitarbeiter verfügen dank der 360-Grad-Sicht über eine wichtige Orientierungshilfe, um Upselling-Potenziale oder Probleme rasch zu identifizieren und sich gegebenenfalls mit anderen Abteilungen auszutauschen. Es stehen auf Knopfdruck sämtliche Daten zu einem Kunden, wie den bezogenen Produkten und Dienstleitungen, Verträgen, Projekten oder offene Tickets zur Verfügung – und zwar ohne zeitintensive Recherche. 

Fazit. Der Einsatz von KI-basierten Lösungen erleichtert nicht nur die tägliche Arbeit, sondern unterstützt bei der Bewältigung der entstehenden und immer weiterwachsenden Datenmengen. Insight Engines unterstützen bei der Analyse, Auswertung und Bereitstellung dieser Informationen. Ihr Einsatz bietet die Chance, neue Vertriebspotenziale zu erkennen, zielgerichteten und individuellen Kundenservice zu realisieren, Mitarbeiter zu entlasten und die Zufriedenheit zu erhöhen.

 


Gerald Martinetz verantwortet
die Bereiche angewandte künstliche Intelligenz
und Klassifizierung bei Mindbreeze

 

 

[1] https://blog.hubspot.de/marketing/marketing-funnel
[2] https://retailtouchpoints-com.cdn.ampproject.org/c/s/retailtouchpoints.com/topics/digital-marketing/consumers-take-control-via-conversational-marketing-why-personalization-is-key/amp 
[3] https://www.gartner.com/en/documents/3999454-magic-quadrant-for-insight-engines

 

Illustration: © vs148/shutterstock.com

 

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