Gastautor: Tobias Müller-von Bloh, Lead Center of Excellence Salesforce bei Telekom MMS
Sie verfolgen eine gezielte Vertriebsstrategie und möchten diese weiter ausbauen? Dann liefert Ihnen dieser Beitrag wertvolle Einblicke, wie Sie die Daten Ihres CRM-Systems mittels intelligenter Analysemechanismen als zusätzlichen Booster für Ihren Vertrieb nutzen können. Wussten Sie, dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) die Umsätze in Marketing und Sales um bis zu 10 Prozent steigern kann? Zahlreiche Unternehmen verschiedenster Branchen nutzen KI bereits, um ihre Verkaufszahlen anzukurbeln. Auch Sie können den datengetriebenen Vertrieb zu Ihrem persönlichen Umsatzantrieb machen.
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1. Was bedeutet „Next Level CRM II“?
Next Level CRM II knüpft an den Gedanken der vollumfassenden Nutzung eines optimierten CRM-Systems über alle Touchpoints der Customer Journey an – und geht dabei einen Schritt weiter. Konkret bedeutet das, den Reifegrad des CRM weiter auszubauen und den Fokus dabei auf die Stufen der Integration bzw. des datengetriebenen Vertriebs („Data Driven Sales“) zu setzen. Next Level CRM II heißt Daten, die mittels CRM gewonnen werden, zu visualisieren und statistisch auszuwerten. Diese Daten-Auswertung wird anschließend in konkrete Handlungsempfehlungen für den Vertrieb übersetzt. So werden Zusammenhänge und Interdependenzen transparent, was wiederum ermöglicht, dass der Vertrieb seine Ressourcen strategisch voll und ganz auf Aufträge ausrichten kann, die das höchste Umsatzpotenzial versprechen.
2. Welche Vorteile bringt der Einsatz von KI im B2B-Vertrieb?
Nicht ohne Grund nutzen bereits zahlreiche Unternehmen KI: 50 Prozent der befragten Firmen geben an, künstliche Intelligenz in mindestens einer Geschäftsfunktion eingeführt zu haben.
KI im Vertrieb kann helfen, Businesspläne und deren Ziele konsequent bis zum Ende der Customer Journey zu verfolgen und zu erreichen. Die häufigste Nutzung von KI im Marketing und Sales liegt im Bereich Kundenservice-Analyse und Kundensegmentierung, es gibt jedoch viele weitere interessante Anwendungsszenarien. Einen Teil davon stellen wir Ihnen unter Punkt 4 vor. Ideal ist eine ganzheitliche Nutzung von KI im Marketing- und Vertriebssegment.
Wie bereits beschrieben, kurbelt KI – bei korrekter Nutzung – Ihre Sales-Umsätze an. Unternehmen, die bereits jetzt in das Thema investieren, werden dabei mittelfristig stark profitieren. Die nachfolgende Grafik veranschaulicht den Anstieg des Cashflows in Zusammenhang mit der Einführung von KI, gemessen am Einführungszeitpunkt. Die Kernaussage: Je früher ein Unternehmen einsteigt, desto mehr rentiert sich die Investition schlussendlich.
Warum eignet sich der B2B-Vertrieb so gut für KI-Analysen?
Der Vertrieb im B2B-Sektor hat oft mit komplexen Herausforderungen zu kämpfen, bei deren Bewältigung KI helfen kann:
- Komplexe Produkte: Services und Produkte im B2B-Bereich sind durch ihre zahlreichen und individuellen Produkt- und Variationsmöglichkeiten komplex. Der Einsatz von KI hilft hier, alle Möglichkeiten zu überblicken.
- Komplexe Kaufentscheidungen: B2B-Käufer*innen müssen oft über viele Entscheidungsebenen begleitet werden und es sind meist viele Personen bzw. Abteilungen involviert. Die KI kann dabei alle Faktoren einbeziehen und lange Entscheidungswege einfacher gestalten.
- Zahlreiche Kundendaten: Sie ergeben sich aus einer Vielzahl an (Vertriebs-) Systemen, darunter auch ERP, Onlineshop, eigene Fachsysteme der Kund*innen usw. Die Daten liegen vor und müssen (oft auch zeitnah) analysiert werden. KI nutzt das Wissen aus all diesen Daten und liefert Erkenntnisgewinne, die sich manuell nicht mehr erreichen lassen.
- Inselwissen im Vertrieb: Einzelne Vertriebsmitarbeitende verfügen über Wissen, welches nicht zentralisiert ist. Eine gute Integration ermöglicht allen Beteiligten den Zugang zu diesem Know-how; die KI unterstützt dabei.
Der Einsatz von KI-Analysen kann den B2B-Vertrieb also in verschiedenen Bereichen unterstützen, indem der CRM-Reifeprozess gezielt und intelligent erweitert wird.
Lesen Sie auch: „Next Level CRM I: So schöpfen Sie alle Potenziale aus“
Im Zuge von Next Level CRM II werden die im Reifeprozess gewonnenen Daten mittels KI genutzt, um künftige Vertriebsprozesse einfacher und effizienter zu gestalten.
In 9 Stufen vom CRM zur Kundendaten-DNA? Wie das funktioniert, erfahren Sie anhand des CRM-Reifegradmodells. Lesen Sie außerdem, wie andere Unternehmen ihre CRM-Strategie gestalten, um die nächste Evolutionsstufe des Kundenbeziehungsmanagements zu erklimmen.
3. So integrieren Sie KI in Ihr CRM: Beispiel Salesforce CRM Analytics
Der Weg zu einem intelligenten datengetriebenen Vertrieb kann über verschiedenen Strategien und Tools führen.
Wir zeigen Ihnen am Beispiel Salesforce CRM Analytics, wie das funktionieren kann. Zunächst zeichnet sich das Tool durch folgende Vorzüge aus:
Eine integrierte KI ist an verschiedenen Stellen des CRM eingebaut und liefert dabei automatisierte Erkenntnisse, Vorhersagen und Empfehlungen in all diesen Bereichen. Eine native Eingliederung in das CRM ermöglicht Ihrem Vertrieb, Maßnahmen aus Erkenntnissen rund um Ihre Geschäftsprozesse zu ergreifen. Mittels der vollständig vernetzten Plattform können Analyse-Modelle ganz einfach in CRM Analytics erstellt, angepasst und erweitert werden. Eine unkomplizierte Integration in die Sales- und/oder Service-Cloud sind hierbei zentrale Erfolgsfaktoren, denn die aufbereiteten Daten kommen nur dann zum Tragen, wenn diese direkt in die Vertriebstools integriert werden. Schließlich ist die KI-Analyse schnell und maximal skalierbar und analysiert Milliarden von Zeilen in Sekundenschnelle.
Aufbau von Salesforce CRM Analytics:
So fügt sich Analytics in Ihr Salesforce CRM ein
Innerhalb der Salesforce „Customer 360 Platform“ befinden sich Anwendungen wie die Sales- oder Service-Cloud. Beide liegen in objektorientierten Strukturen (Kunden-Objekt, Opportunity-Objekt usw.) vor, die wiederum auf Prozesse optimiert sind. Allerdings funktioniert diese Prozess-Optimierung aus analytischer Sicht nicht optimal. Hier kommt eine zweite Datenhaltung innerhalb derselben Plattform (Customer 360 Platform) ins Spiel: „CRM Analytics“. Diese Datenhaltung ist auf die Analyse großer Datenmengen optimiert. Aus der Sales-/Service-Cloud sowie weiteren externen Quellen erfolgt nun eine Datenübertragung in den Analytics-Teil. Hieraus entstehen wiederum sogenannte „Data-Sets“. Alle wichtigen Informationen aus der nachfolgenden Analyse werden dann in die entsprechende Cloud rückgekoppelt, was die Erstellung gezielter Vorhersage-Modelle ermöglicht. User Management und Security Setting funktionieren übergreifend über beide Teile der Plattform.
Die Vorteile von KI-Analyse im CRM im Überblick:
- Nahtlose User Experience, Zusammenspiel von User Management & Security Settings
- Analytics innerhalb der Workflows
- Einzigartige Kombination aus Prozess und Analytics
- KI-gestützte Datentransformation und Vorhersagemodelle
- Datenspeicherung, Datenvorbereitung, Visualisierung, Vorlagen mittels KI
4. Konkrete KI-Lösungsansätze für Herausforderungen im Vertrieb
KI und Datenanalyse können Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen voranbringen.
Konkrete Use Cases können so aussehen:
Use-Case-Szenario 1
Herausforderungen: Unternehmen haben oft mit einer fragmentierten Informationslandschaft sowie einer fehlenden, ganzheitlichen Kundensicht zu kämpfen. Zudem belasten aufwendige, strategische Accountplanungen sowie unzugängliche Erkenntnisse ohne vertriebliche Nutzung die Sales-Prozesse.
Lösungsansatz: Erstellung einer tatsächlichen 360°-Sicht auf Kund*innen. Durch die Aufarbeitung und Zentralisierung aller zur Verfügung stehenden Daten können Vertriebsmitarbeitenden alle entscheidungsrelevanten Informationen für ihre Strategiebildung vorgehalten werden.
Vorteile: Fachsilos weichen einer gemeinsamen, evidenzbasierten Zusammenarbeit, zudem kann eine Account-Strategie, basierend auf Echtzeit-Auswertungen, erstellt und umgesetzt werden. Diese ist für das ganze Account Team zugänglich.
Messbare KPIs: Im konkreten Kundenprojekt konnte die Zeit für die Erstellung der Accountpläne halbiert werden, während die Qualität der Informationsgrundlage deutlich gesteigert werden konnte. Gleichzeitig sind die Ergebnisse der Accountplanungen und die zu Grunde liegenden Informationen allen relevanten Stakeholdern im CRM zugänglich.
Use-Case-Szenario 2
Herausforderungen: Vertriebsmitarbeitenden steht kein einheitliches Auswertungs-System für alle Prozesse zur Verfügung. Die vorhandenen Legacy-Systeme warteten nicht mit Reporting-Funktionalitäten auf und boten jeweils nur Teilsichten auf bestimmte Informationsaspekte.
Lösungsansatz: Einsatz der Salesforce Sales und Service Cloud und CRM-Analytics zur schnellen und effizienten Analyse von Vertriebsdaten.
Vorteile: Zum einen ist der Aufbau einer zentralen Datenbasis (CRM) für den Vertrieb realisierbar. Zum anderen können auch große Datenmengen in der gewünschten Informationstiefe ausgewertet werden, woraus sich eine Ableitung geeigneter Maßnahmen bei Bedarf in einem System umsetzen lässt. Nicht zuletzt ergeben sich schnellere und effizientere Arbeitsabläufe in der Vertriebssteuerung.
Messbare KPIs: Die benötigte Zeit, die das Management-Personal zur Datenanalyse benötigte, konnte in diesem Projekt um 26 Prozent reduziert werden, während die Lieferung von Business Driving Reports und Analytics um 28 Prozent beschleunigt wurde. Stolz sind wir in dem Projektkontext darauf, dass wir die Produktivität der Business-User sogar um bis zu 30 Prozent steigern konnten.
5. Fazit: KI-Analysen heben Ihren Vertrieb auf ein neues Level
KI-basierte Vorhersagemodelle unterstützen Sie bei der Priorisierung von Verkaufschancen. Sie erhalten eine 360°-Datensicht mit proaktiven Informationen, die Ihren Vertrieb im Kundenkontakt stärkt. Mit Data Driven Sales erhalten Sie Einblick in neue Cross- und Upsell-Potenziale, da Sie dank Tools wie „Salesforce CRM Analytics“ die besten Vertriebsmechanismen kennen. Next Level CRM II ermöglicht Ihrem Vertrieb in Form von Analysen aktueller Marktchancen und Wahrscheinlichkeitsberechnungen Fahrt aufzunehmen.
Tobias Müller-von Bloh, Lead Center of Excellence Salesforce bei Telekom MMS
Tobias Müller-von Bloh begleitet seit 2015 Salesforce-Projekte in der Telekom MMS. In Großprojekten war er in der Rolle des Lead Consultants mit dem weltweiten Roll Out von Salesforce-Lösungen in der Automotive-, Medizin- und Telekommunikations-Branche betraut. In seiner jetzigen Rolle als Lead des Center of Excellence Salesforce bündelt Tobias die Salesforce-Expertise der Telekom MMS und treibt Themen wie operationale Exzellenz, Business Development, Innovationen und Knowledge Management voran.
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